Podcast - De modelos a agentes: cómo está cambiando el ecosistema de la IA.

El inicio de 2026 está dejando claro que la inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase de consolidación.

Durante las primeras semanas de enero, el foco ya no está únicamente en modelos más grandes o rápidos, sino en cómo estos modelos se convierten en agentes autónomos capaces de actuar, y en la adopción definitiva de la multimodalidad nativa como estándar.

Modelos de lenguaje y razonamiento: competencia abierta y presión del open source

El año comienza con movimientos relevantes en los rankings de rendimiento:

• Gemini 3 Pro (Google): se consolida como protagonista gracias a su integración masiva. Destaca por su capacidad para generar gráficos interactivos en tiempo real y por un salto notable en la resolución de problemas científicos complejos.
• GPT-5.2 (OpenAI): una actualización iterativa centrada en optimizar el equilibrio entre velocidad y precisión, reforzada por su acuerdo estratégico con Broadcom para optimizar hardware e infraestructura.
• Modelos de Open Weights: proyectos como DeepSeek y GLM-4.6 demuestran que es posible igualar el rendimiento de modelos cerrados con arquitecturas eficientes a una fracción del coste, posicionando al open source como pieza central de la estrategia empresarial en 2026.

Herramientas de desarrollo: de asistentes a agentes que ejecutan

En enero, el paradigma de las herramientas de desarrollo ha cambiado: se pasa de asistentes que sugieren código a agentes de IA que ejecutan tareas completas.

• Claude Cowork (Anthropic): presentado el 12 de enero, permite al modelo acceder a archivos locales y actuar como un compañero digital integrado en el sistema operativo (macOS).
• Cursor: continúa evolucionando con la incorporación de subagentes, sistemas de skills avanzados y un modo agente accesible desde la línea de comandos.
• GoodData MCP: un servidor basado en el Model Context Protocol que permite a los modelos ejecutar analítica de datos de extremo a extremo.
• ClawdBot: asistente personal de código abierto que actúa como agente autónomo con acceso real al sistema (archivos, calendarios, comandos) y conectividad con plataformas como WhatsApp o Slack.

Imagen y vídeo generativo: la era de los world models

En generación de imagen y vídeo, enero confirma que la frontera entre lo real y lo sintético es cada vez más difusa. Google Imagen 4 y Nano Banana Pro, integrados dentro de Gemini, introducen capacidades avanzadas como el morphing de conceptos (sustituir objetos manteniendo la estructura) y cambios de perspectiva en imágenes ya generadas, elevando el nivel de control creativo.

En el ámbito del e-commerce, Modelia ha irrumpido con fuerza al permitir la generación de campañas completas de moda a partir de simples fotos de catálogo, manteniendo una coherencia de marca total. Este tipo de soluciones apunta a una automatización profunda de la creación de contenido comercial.

En vídeo, destaca Qwen3-VL, un modelo multimodal que procesa texto, imágenes y vídeo dentro de un mismo espacio semántico. Su valor diferencial no está solo en la generación, también en la capacidad de “entender” el vídeo, permitiendo búsquedas dentro de archivos audiovisuales mediante lenguaje natural.

A esto se suman los avances en world models, con los primeros modelos comerciales capaces de predecir escenarios físicos futuros en vídeo, una tecnología clave para simulación, ingeniería y gemelos digitales.

DeepSeek-OCR 2 y lo que viene a continuación

Aunque queda fuera del rango temporal estricto de este resumen, el lanzamiento de DeepSeek-OCR 2 el 27 de enero merece atención. Este modelo introduce una arquitectura innovadora, DeepEncoder V2, que abandona la lectura secuencial tradicional para establecer un “flujo causal visual”, imitando la forma en que los humanos interpretan documentos complejos.

Las mejoras de rendimiento lo posicionan como nuevo estado del arte en comprensión de documentos y sistemas RAG basados en visión.

Mirando un poco más adelante, el mercado ya anticipa la llegada de DeepSeek V4, prevista para mediados de febrero. La publicación reciente de un paper sobre la tecnología de Memoria Condicional (Engram) sugiere un salto significativo en eficiencia y capacidad de contexto, con ventanas superiores al millón de tokens.

Ignorar esta expectativa sería perder de vista una de las líneas de investigación más prometedoras del momento.

Un comienzo de año que marca tendencia

Enero de 2026 deja un mensaje claro: la inteligencia artificial ya no es solo generativa, es operativa. Los agentes empiezan a ejecutar trabajo real, la multimodalidad se vuelve nativa y el open source gana peso estratégico.

Todo apunta a que este será un año clave para pasar de experimentar con IA a integrarla de forma profunda y estructural en productos, procesos y en la vida digital cotidiana.