Google pone fecha al fin de la IA experimental: así será el salto del "potencial" al "impacto real" en 2026
Google fija 2026 como el año en que la IA dejará de ser una promesa experimental para ser útil de verdad gracias a los agentes autónomos
Google ha decidido poner fecha de caducidad a la etapa de los "juguetes" de inteligencia artificial: 2026 será el año en que la tecnología deberá demostrar utilidad real o enfrentarse a la irrelevancia. La compañía intenta cambiar el relato del "potencial" al "impacto" justo cuando el mercado empieza a torcer el gesto y la amenaza de un invierno de la IA se hace cada vez más tangible.
La hoja de ruta, detallada por Google Cloud España, consiste en abandonar la IA generativa pasiva —la que te escribe un poema— para abrazar la IA agéntica. Se trata de sistemas diseñados para razonar y ejecutar tareas complejas sin que tengas que llevarles de la mano, un movimiento estratégico vital para justificar las inversiones multimillonarias ante unos inversores que empiezan a perder la paciencia porque las promesas no se traducen en euros.
Se acabaron las promesas: llega la hora de los agentes
El concepto central de esta huida hacia adelante son los "agentes". A diferencia de los chatbots actuales, que se limitan a escupir texto o imágenes, la IA agéntica está diseñada para actuar como hemos dicho más arriba: planificar, tomar decisiones y completar flujos de trabajo. Es una evolución técnica que ya asomó tímidamente en el Google I/O 2025, pero que ahora se presenta como la tabla de salvación para una industria que necesita casos de uso tangibles más allá de la curiosidad.
Esta urgencia responde a una realidad incómoda: la burbuja de la IA empieza a desinflarse en los entornos laborales. Las cifras de uso han caído por primera vez, síntoma inequívoco de que la novedad se ha desgastado. Las empresas ya no quieren herramientas que resuman correos, quieren sistemas que operen cambios reales en sus bases de datos y automaticen procesos pesados sin supervisión constante, justificando así su coste.
Para convencer de que esto no es humo, la tecnológica pone sobre la mesa casos reales en España. Destacan implementaciones como la de CaixaBank, que ya usa agentes para la atención al cliente, o Telefónica Tech en ciberseguridad. Es la materialización de esa "IA embebida" que ya adelantó Isaac Hernández, responsable de Google Cloud en el país, buscando integrarse en la fontanería crítica de las empresas nacionales para hacerse indispensable.
Otro punto crítico para que las empresas y administraciones se atrevan a dar el salto es la soberanía de los datos. Google sabe que el miedo regulatorio paraliza inversiones, por lo que saca pecho con proyectos como la migración del 112 Canarias a su nube soberana. El mensaje es claro: innovar sí, pero sin que los datos sensibles de los ciudadanos acaben en un servidor sin control al otro lado del Atlántico.
Google acompaña su visión con cifras optimistas, citando un estudio de ESADE que promete inyectar 7.000 millones de euros anuales al PIB español gracias a la productividad. Unas previsiones que recuerdan a estimaciones anteriores sobre cómo la IA generativa dispararía la economía, aunque el riesgo de caer en un nuevo invierno de la IA por prometer demasiado y entregar poco sigue siendo la gran amenaza que intentan esquivar a toda costa.
En el fondo, este cambio de discurso es una admisión implícita de que lo que tenemos hoy es insuficiente. La apuesta por los agentes inteligentes para 2026 es un "todo o nada": o la tecnología demuestra por fin que sirve para ganar dinero y mejorar la eficiencia real, o la paciencia del mercado se agotará definitivamente, dejando todas estas promesas en el cajón de los juguetes rotos.