Satya Nadella, CEO de Microsoft, aseveró que la industria de la IA ya entró en una nueva etapa y anticipó que el 2026 marcará el verdadero punto de inflexión para la tecnología.
Sin embargo, detalló que esto ocurrirá cuando dejé atrás el impacto del efecto sorpresa de la tecnología y empiece a demostrar resultados concretos en la economía y en la vida cotidiana.
El directivo planteó su visión en la primera publicación de su nuevo blog personal, sn scratchpad, donde analizó que el sector ya superó la fase de descubrimiento acelerado y se encamina hacia un período de adopción masiva y uso práctico.
Para Nadella, durante los últimos dos años, la evolución de la IA estuvo marcada por avances constantes que captaron la atención del público, desde modelos capaces de escribir textos complejos hasta sistemas que generan imágenes y videos hiperrealistas.
"Tenemos una idea más clara de hacia dónde se dirige la tecnología, pero ahora aparece la pregunta más difícil: cómo darle forma a su impacto en el mundo", manifestó el CEO de Microsoft.
En ese sentido, advirtió sobre la existencia de un "exceso de modelo", una situación en la que la capacidad técnica de la IA avanza más rápido que su adopción productiva en entornos reales.
El CEO de Microsoft resaltó que existirá la necesidad de replantear el vínculo entre las personas y la IA.
Lejos de verla como un reemplazo, propuso entenderla como una herramienta que amplifica las capacidades humanas.
"El valor no está en la potencia de un modelo, sino en cómo las personas eligen usarlo para alcanzar sus objetivos", detalló.
Para el ejecutivo, el desafío ahora se encuentra en construir una nueva forma de interacción con la tecnología, en la que la IA funcione como un "andamio" que potencie el talento, la creatividad y la productividad.
De cara a 2026, Nadella anticipó un cambio estratégico en el desarrollo de la IA. El foco dejará de estar exclusivamente en entrenar modelos cada vez más grandes y pasará a la construcción de sistemas integrados.
Según explicó, la próxima fase estará marcada por plataformas capaces de orquestar múltiples modelos y agentes, con memoria, control de permisos y uso seguro de herramientas. El objetivo es avanzar desde simples asistentes conversacionales hacia sistemas que puedan ejecutar tareas complejas de forma autónoma y confiable.