Por: Miguel Ángel Rodríguez Andrade
2026 será un año que marcará un hito en temas políticos, geopolíticos, médicos y, especialmente, tecnológicos. Me refiero específicamente al desarrollo y avance que dos modelos de Inteligencia Artificial han tenido en febrero de este año. Siento que el cambio que tuvo este año la IA (Inteligencia Artificial) va en la misma magnitud que lo sucedido en la pandemia de COVID-19 en 2020 , cuando un día podíamos salir al cine y al siguiente no.
El cambio en la IA este año está en una magnitud mayor a la del COVID-19. La mayoría de las personas están sumergidas en la repetición de su día y sus actividades cotidianas: el trabajo, las reuniones, el mundial, las redes sociales, ahora los therians, etc. Para ellos esta dirigido este escrito, para que vean en otra dirección y estén informados de lo que llegó. No hay reunión, cena o comida de amigos o familia donde no salga de alguna forma un tema relacionado con la IA y, aunque sea de manera superficial, siempre está en la conversación. Algunos para comentar lo que aprendieron y otros para expresar lo sorprendidos que quedaron con lo que escucharon o leyeron. Lo cierto es que ese escueto conocimiento que tienen está lejos, verdaderamente lejos, de donde se encuentra la IA actualmente. No estoy hablando de conspiraciones o secretos de la CIA; estoy hablando de lo que se ve y que está disponible para todos hoy, febrero de 2026.
El futuro de miles de millones de personas actualmente se está orquestando por unos pocos cientos de personas que, a su vez, están siendo dirigidos por unos cuantos, y que a su vez se reduce a no más de cinco corporaciones que moldearán la forma de vivir en el futuro cercano.
He tenido la suerte de pertenecer a la generación que vio nacer la computación personal y la evolución de Internet como recurso público. Gracias a esto, desde mi juventud me considero un early adopter, una persona informada y que adopta sin miedo las nuevas tecnologías en cuanto están disponibles. Son pocos los hechos históricos que se quedaron grabados en mi memoria como un video corto de TikTok; entre los últimos puedo recordar dónde estaba y qué hacía cuando un avión de American chocaba con la Torre Norte de un rascacielos, cuando vi la noticia de CNN en la televisión de la muerte del Rey del Pop, Michael Jackson o cuando vi la noticia de CNN en internet sobre la declaración de una pandemia mundial. Recientemente, me acuerdo del anuncio de un chat que podía entablar conversaciones de forma natural y que lo sabía todo.
Rápidamente y con ayuda de un amigo, pude registrarme al servicio en diciembre de 2021, ya que el servicio estaba restringido únicamente para EE. UU. ; ya en noviembre de 2022 fue liberado para todo el resto. Pongan atención a los años; siento que acabaron de pasar. El lanzamiento del primer modelo LLM (Large Language Model) en 2022 y su evolución a febrero de 2026 han creado una medición diferente del tiempo. Creo que ahora es correcto decir «en términos de IA…» para referirnos a una evolución brutalmente acelerada, ya que 2022 corresponde a la prehistoria de la IA comparándola con la aparición de los primeros homínidos en la Tierra hasta el día de hoy.
La mejora en los modelos LLM ha sido sustancial y a un ritmo acelerado hasta antes de 2025; a partir de este año, la curva de mejora ha sido logarítmica. Aunque no me dejaban de sorprender los cambios y mejoras en los modelos de lenguaje desde su lanzamiento —donde cada modelo nuevo no era solamente mejor que el anterior, sino mejor por un margen muy amplio y donde el tiempo de lanzamiento del sucesor era cada vez más corto—, llegamos al 5 de febrero de 2026, cuando el lanzamiento de Opus 4.6 puso a prueba mi capacidad de sorpresa y de entendimiento en temas de IA.
Hace dos años y como parte de mis proyectos personales con los que me distraigo y aprendo algo nuevo, armé un microcontrolador con una minipantalla y lo programé para que actualizara cada 60 segundos el precio de una criptomoneda. Para esto, tuve que aprender desde cero y con ayuda de mi hermano cuando mi lógica no podía encontrar una solución a la estructura del código. No tengo un registro certero del tiempo que me tomó entender la lógica del lenguaje de programación y la electrónica del microcontrolador hasta que tuve mi primera versión funcional , pero por las fotos que tengo, parece que me tomó tres meses de mi tiempo libre desarrollarlo. En este tiempo utilicé principalmente Google para obtener la documentación y para encontrar la ayuda que necesitaba para resolver los problemas para compilar. ChatGPT en 2024 no me pudo ayudar ni en lo más básico. Saqué tres versiones, agregando un par de funcionalidades más que mi capacidad me dio para completar. Las nuevas ideas que tenía para mejorarlo quedaron olvidadas y truncadas por mi incapacidad e ignorancia para programar algo más avanzado ; esto fue así hasta hace una semana.
Decidí usar el modelo de Claude para agregar una de las funcionalidades que había abandonado hace un año y, para mi gran sorpresa, no solo la agregó sin problema en solo segundos, sino que también analizó mi código original para encontrar problemas lógicos, posibles desbordes de memoria, iteraciones sin fin y muchas mejoras para optimizarlo y hacerlo más rápido y eficiente. Claude no me mostró únicamente el código resultante; investigó sobre el modelo de microcontrolador, sus entradas y salidas de datos, el modelo de la pantalla LCD y los controladores necesarios para el chip de video, información que a mi me tomo meses completarla. Así, me guio paso a paso dándome una explicación detallada del porqué de cada cambio realizado. Dividió la pantalla en dos: a la izquierda me daba la explicación y a la derecha iba probando el código a medida que lo iba escribiendo. Toda esta experiencia, que duró unos cuantos segundos, fue reveladora y marcó un antes y un después; un punto de quiebre en mi idea equivocada de lo que creía que era capaz y lo que realmente está sucediendo a simple vista y que pocos pueden ver.
Para los que se pregunten cómo funcionó mi dispositivo, este está funcionando mejor, más rápido y con seis funcionalidades nuevas que, en mi realidad, me habrían tomado meses completar dedicándole todo mi tiempo. Claude lo hizo por mí en 7 minutos.
Codex y Opus, los modelos de OpenAI y Anthropic respectivamente, actualmente son capaces de crear miles de líneas de código para crear un entorno completo desde cero, con capacidad de probarse y corregirse a sí mismas, iterando las veces que sean necesarias hasta que ellas mismas decidan que están listas para mostrar el resultado final. Ahora, volvamos a mi dispositivo y cambiemos la perspectiva un poco: ¿qué vemos? Millones de líneas de código escribiendo cientos de líneas de código, tomando decisiones inteligentes por sí mismas, como si fuera un humano. Ahora vamos un poco más allá; imaginen a uno de estos dos modelos de IA que se mejoren a sí mismos, que aumenten sus capacidades, que se vuelvan más inteligentes… ¿Creen que llegaremos en algún momento a esto? El 5 de febrero de 2026, después del lanzamiento de Anthropic con Opus-4.6 y de OpenAI con GPT-5.3-Codex, me di cuenta de que esto ya sucedía.
Dario Amodei, CEO de Anthropic, dijo que su IA está escribiendo gran parte del código de su propia IA y que estamos a uno o dos años de que la IA desarrolle por completo a su siguiente versión. De igual forma, OpenAI dijo que, por primera vez, Codex fue su primer modelo que instrumentó su propia creación. Ahora, ¿en qué situación estamos todos los profesionales, técnicos y personas que tenemos una habilidad que nos permite generar un ingreso económico? ¿Y los futuros profesionales que actualmente estudian contenidos que no han cambiado en décadas? ¿Dónde estarán parados en un mundo donde la IA duplica su capacidad cada seis meses?
Aunque no tengo la respuesta a la pregunta anterior, no tengo que ser un genio para saber lo que debemos comenzar a hacer ahora para estar un poco preparados para el reto que significará el tener muchas IA que actualmente ya hacen mejor algunos de nuestros trabajos. Hablando de estos temas con amigos, es recurrente escuchar: «no es tan inteligente», «se equivoca en sus respuestas» o «no podrá hacer lo que yo hago». Y sí, el modelo de IA que la mayoría utiliza es el gratuito; este modelo es un «troncomóvil» frente a un Tesla con Autopilot en años de IA. Estos modelos gratuitos se sirven más ellos de nosotros que nosotros de ellos: están aprendiendo.
Los modelos de pago, de 20 USD o de 200 USD al mes, son los que de verdad tienen la capacidad, conocimiento y poder de procesamiento del lenguaje para ser considerados el verdadero rival del humano. No tengo que ser un brujo para adivinar que casi todos, en mayor o menor proporción, hemos utilizado algún modelo de IA en el trabajo, la escuela, para mejorar un correo o para comprender y aprender algo nuevo. Pero hasta ahora todos hemos sido usuarios de IA «de clóset»; la usamos sin que nos vean, no le damos el crédito cuando la utilizamos o simplemente creemos equivocadamente que podemos perder credibilidad si lo mencionamos. Creo firmemente que debemos cambiar este paradigma, comprender sus capacidades y utilizarlos de forma responsable dándole el crédito para demostrar que es un gran aliado para mejorar las tareas o trabajos actuales. Quienes lo hagan y quienes lo acepten estarán diez pasos adelante sobre el resto que no lo haga.
Era agosto de 2023 y, siendo fiel a mi mentalidad de early adopter, compré el libro ChatGPT Prompt Engineering: Cómo redactar prompts con resultados potentes pensando como una I.A. , cuando comenzaron a crear una estructura o «idioma» para que el modelo pudiera entendernos mejor y mejorar la calidad de las respuestas. Hoy, dos años y medio después, puedo decir que todo lo aprendido es completamente inútil. Adicionalmente, recuerdo que en ese momento ChatGPT no era capaz de resolver una simple multiplicación matemática y, a finales del mismo año, ya había aprobado el examen de leyes «Uniform Bar Exam (UBE)» en EE. UU. con una puntuación mayor al 90%.
Así de rápido se mueve la IA y lo sabemos ahora gracias a una organización sin fines de lucro que mide su avance. Se llama METR, del inglés Model Evaluation and Threat Research. Su misión, dicha por ellos mismos, es: «desarrollar métodos científicos para evaluar los riesgos catastróficos derivados de las capacidades autónomas de los sistemas de IA y permitir una buena toma de decisiones sobre su desarrollo». La última medición de METR al modelo Codex de OpenAI en 2025 indica que un experto humano tardaría 1 hora en realizar la misma tarea que a esta IA le tomaría segundos. Esta brecha de tiempo se duplica cada seis meses y, a partir de este año, es posible que esto suceda cada cuatro o cinco.
A propósito de esto, el CEO de Anthropic, Dario Amodei, predice que en cinco años la IA eliminará el 50% de los trabajos administrativos. A mi parecer, los modelos de IA avanzados pueden reemplazar hoy todo trabajo cognitivo; es decir, que requiera capacidades de diseño, estrategia, memoria, repetición, lenguaje, razonamiento y planificación, entre otros.
Para terminar este artículo y, como siempre lo hago con mis amigos poco tecnológicos, recomiendo adoptar esta tecnología en su vida profesional y personal. Usen a la misma IA para que les enseñe a usarla de forma más eficiente y con mejores resultados, y no únicamente como una secretaria que redacta con palabras rimbombantes. Utilice la versión de pago que permite seleccionar el modelo especializado en un tema específico y no el «rápido» que está seleccionado por defecto. El secreto para obtener el resultado que busca está en el refinamiento y la repetición de las instrucciones las veces que sea necesario. Enseñe a sus hijos a usarla de forma responsable e inteligente para que actúe como un aliado que les dé una ventaja en sus actividades. La IA va a seguir cambiando y quien se adapte a ella y al cambio de las estructuras subyacentes a su masificación estará un poco más adelante en la carrera por no ser reemplazado.
Créditos de revisión:
Este documento ha sido procesado por Gemini, un modelo de lenguaje avanzado. Las correcciones se centraron en la ortografía técnica (acentuación, puntuación y gramática) y en la mejora de la cohesión textual, respetando estrictamente el contexto y la autoría original del texto proporcionado.
Referencias:
METR. (s. f.). METR: Model Evaluation and Threat Research. https://metr.org/
METR. (s. f.). About us. https://metr.org/about
Anthropic. (s. f.). Anthropic. https://www.anthropic.com/
Amodei, D. [u/DarioAmodei]. (27 de enero de 2026). Dario Amodei: «Because AI is now writing much of the code at Anthropic… We may be 1-2 years away from the point where AI autonomously builds the next generation.» [Publicación de foro en línea]. Reddit. https://www.reddit.com/r/Anthropic/comments/1qohgxd/dario_amodei_because_ai_is_now_writing_much_of/
Anthropic. (5 de febrero de 2026). Claude Opus 4.6: Redefining autonomous coding and logic. https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
OpenAI. (2025). Introducing the Codex app. https://openai.com/es-419/index/introducing-the-codex-app/
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