El futuro de la inteligencia artificial en la sociedad (2026-2036)

El futuro de la inteligencia artificial en la sociedad (2026-2036) no es una sociedad sin trabajo ni un recambio inmediato de las personas. Es una reorganización de tareas, profesiones e instituciones. Este mapa va a quien decide política, dirección o formación y necesita cifras, no un relato de ciencia ficción.

Durante los próximos cinco a diez años, la IA pasará de herramienta consultiva a capa operativa de la vida cotidiana: redactará, analizará, programará, coordinará procesos y ejecutará tareas mediante agentes digitales. El empujón es el precio. Entre noviembre de 2022 y octubre de 2024, el coste de inferencia de un sistema con rendimiento equivalente a GPT-3.5 se redujo más de 280 veces; al mismo tiempo, los modelos pequeños y de pesos abiertos se acercaron a los sistemas cerrados en ciertos indicadores, según el AI Index 2025 de Stanford HAI.

La IA elevará la productividad y ampliará el acceso a conocimiento experto. Los beneficios dependerán de quién posea la infraestructura, los datos y las competencias. Sin políticas activas, también puede agravar la desigualdad, concentrar poder, erosionar la privacidad y dificultar distinguir información auténtica de contenido sintético. Lo dicen el International AI Safety Report 2025 y la OCDE.

La cuestión decisiva no será solo cuánto avance la tecnología. Será qué se decida sobre educación, competencia económica, protección laboral, seguridad, transparencia y responsabilidad. La trayectoria favorable exige control humano efectivo en ámbitos críticos, evaluar los sistemas antes y después del despliegue, y distribuir las ganancias de productividad.

Resumen

• La unidad de cambio es la tarea, no necesariamente toda la ocupación. La OIT sitúa a 1 de cada 4 trabajadores en una ocupación con alguna exposición a IA generativa; el 3,3 % del empleo mundial está en la categoría de mayor exposición.
• Un estudio de campo con 5.179 agentes de soporte vio un +14 % de incidencias resueltas por hora, con más ganancia en perfiles noveles.
• La FDA autorizó 258 dispositivos médicos con IA en 2025; solo el 2,4 % de los que tenían estudios clínicos se apoyó en ensayos aleatorizados.
• La AIE proyecta 945 TWh de electricidad de centros de datos en 2030, menos del 3 % de la demanda eléctrica global, con impacto local mucho mayor.
• Cinco escenarios pueden coexistir por país y sector. No hay una sola predicción mundial útil.

La transformación central

La IA se integrará en buscadores, sistemas operativos, dispositivos, empresas y administraciones hasta volverse menos visible. En lugar de abrir una aplicación aislada, muchas personas delegarán objetivos completos —organizar un viaje, comparar contratos, preparar una clase o tramitar una ayuda— a agentes capaces de usar otras herramientas y coordinar varios pasos.

La capacidad seguirá aumentando, aunque no de forma lineal ni uniforme. Los sistemas continuarán cometiendo errores, presentando respuestas falsas con seguridad y mostrando fragilidad fuera de tareas bien definidas. La línea de tiempo de la IA sitúa 2026 en el salto agéntico: de generar texto a ejecutar un flujo. Esta década es esa capa volviéndose infraestructura.

Esta evolución cambia la interfaz entre las personas y el mundo digital. El usuario dejará progresivamente de navegar por menús o enlaces y expresará su intención en lenguaje natural; el sistema seleccionará información, servicios y acciones. Eso facilita el acceso. También da a quienes controlen los asistentes una gran influencia sobre qué opciones se ven, qué fuentes se consideran fiables y qué transacciones se realizan.

La adopción se extenderá con rapidez porque las barreras económicas bajan, pero será desigual. Las regiones y organizaciones con buena conectividad, datos de calidad, capital y trabajadores capacitados podrán complementar mejor sus capacidades; las demás correrán el riesgo de depender de servicios externos o quedar rezagadas. La OCDE advierte que la IA generativa puede ensanchar brechas regionales preexistentes de renta, productividad y acceso digital. Ver también el digital divide in education de la OCDE.

Trabajo y economía

La unidad principal de transformación será la tarea, no necesariamente la ocupación completa. Redacción rutinaria, atención inicial al cliente, clasificación documental, traducción básica, análisis preliminar, generación de código y administración sufrirán una automatización intensa. En cambio, aumentará el valor de formular buenos objetivos, verificar resultados, integrar conocimiento contextual, tratar con personas y asumir responsabilidad por las decisiones.

No es un pictograma de «la IA se come el empleo». Es el mismo puesto partido en tarjetas. Las que se disuelven son borrador, clasificación y primera línea. Las que permanecen son verificar, hablar con alguien y firmar la decisión. Políticas y formación tienen que apuntar a esas tarjetas, no al nombre del puesto en la nómina.

La exposición será amplia, pero no equivale automáticamente a desaparición del empleo. La OIT calcula que uno de cada cuatro trabajadores del mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, mientras que el 3,3 % del empleo mundial pertenece a la categoría de mayor exposición; las ocupaciones administrativas son las más afectadas. El impacto también difiere por género y nivel de renta: en los países ricos, la proporción femenina en la categoría de exposición máxima es sensiblemente mayor que la masculina. Índice refinado: Generative AI and Jobs.

La evidencia inicial indica que la colaboración humano-IA puede elevar la productividad. Un estudio de campo con 5.179 agentes de soporte observó un aumento medio del 14 % en incidencias resueltas por hora, con ganancias mucho mayores entre trabajadores noveles y menos cualificados (Brynjolfsson, Li y Raymond, NBER). Ese resultado sugiere que la IA puede difundir conocimiento tácito y reducir diferencias de rendimiento. No garantiza efectos similares en todos los sectores.

Las estimaciones agregadas deben leerse como escenarios, no como predicciones exactas. En una encuesta a más de 1.000 grandes empleadores, el Foro Económico Mundial halló que el 86 % esperaba que la IA y el procesamiento de información transformaran su negocio antes de 2030; el informe asocia estas tecnologías con 11 millones de puestos creados y 9 millones desplazados. Estas cifras reflejan expectativas empresariales. No incorporan toda la economía informal ni futuras respuestas políticas. PDF: Future of Jobs Report 2025.

La principal tensión distributiva será quién captura el valor generado. Si las herramientas complementan sobre todo a trabajadores cualificados y los beneficios se concentran en propietarios de modelos, chips, plataformas y datos, aumentarán la desigualdad salarial y patrimonial. Si, por el contrario, se difunden herramientas asequibles, se protege la movilidad laboral y se refuerzan los servicios públicos, la IA podría ampliar capacidades y reducir barreras de entrada.

En empresa, eso se traduce en no automatizar la plantilla a ciegas. Las aplicaciones innovadoras de la IA en los negocios empiezan por un flujo medible, no por un recorte.

Educación y conocimiento

La educación avanzará hacia tutores personalizados disponibles de forma continua, materiales adaptados al nivel del estudiante, traducción instantánea y apoyo a docentes en planificación y corrección. Esto puede beneficiar especialmente a quienes no tienen acceso a clases particulares, siempre que existan conectividad, contenidos locales, protección de datos y acompañamiento profesional.

El riesgo es confundir producir una respuesta con aprender. Si el alumnado delega la lectura, la argumentación o la resolución de problemas, puede obtener trabajos mejores mientras desarrolla menos comprensión. En una encuesta a 319 trabajadores del conocimiento, una mayor confianza en la IA se asoció con menor ejercicio de pensamiento crítico; el trabajo cognitivo se desplazó hacia verificar información, integrar respuestas y supervisar tareas (Lee et al., Microsoft Research). PDF del estudio: Lee 2025.

Por ello, la alfabetización en IA deberá incorporarse como competencia básica junto con lectura, matemáticas y ciudadanía digital. No bastará con enseñar a escribir instrucciones: habrá que comprender límites, sesgos, privacidad, autoría, verificación de fuentes y cuándo no usar un sistema. La UNESCO propone una regulación centrada en las personas, protección de datos, uso apropiado para la edad y validación pedagógica de las herramientas.

La evaluación también cambiará. Escuelas y universidades tenderán a dar más peso a procesos observables, defensas orales, proyectos prácticos y trabajos realizados en clase, en lugar de productos escritos cuyo origen sea difícil de determinar. La meta razonable no será prohibir toda IA, sino separar las actividades en las que ayuda a aprender de aquellas en las que sustituye precisamente la capacidad que se intenta desarrollar.

Un glosario compartido ayuda a no mezclar modelo, agente y chatbot. El de Converly: 20 conceptos de IA.

Salud y ciencia

En salud, la IA se usará cada vez más para documentación clínica, análisis de imágenes, priorización de casos, apoyo diagnóstico, descubrimiento de fármacos y seguimiento remoto. Puede liberar tiempo administrativo, detectar patrones difíciles de observar y extender apoyo especializado a zonas desatendidas. La investigación sobre desarrollo farmacéutico describe mejoras todavía graduales, pero relevantes, en eficiencia y efectividad a lo largo del proceso (Nature Medicine).

La adopción, sin embargo, puede avanzar más deprisa que la evidencia clínica. El AI Index 2026, capítulo de medicina, señala que la FDA autorizó 258 dispositivos médicos con IA en 2025 y que solo el 2,4 % de los dispositivos con estudios clínicos se apoyó en datos de ensayos aleatorizados. Un resultado impresionante en pruebas o casos publicados no sustituye la validación prospectiva, representativa y continua en condiciones reales.

En decisiones médicas, la IA debería funcionar como apoyo sujeto a supervisión, no como autoridad opaca. La OMS establece como principios proteger la autonomía, promover seguridad y bienestar, garantizar transparencia, fijar responsabilidades, asegurar inclusión y favorecer sistemas sostenibles. Esto requiere informar al paciente, proteger la confidencialidad, medir el rendimiento en distintos grupos y conservar una vía humana de revisión.

Información y democracia

La producción de texto, voz, imagen y vídeo sintéticos será barata y ubicua. Esto facilitará creatividad, traducción y comunicación, pero también fraude personalizado, suplantación, acoso sexual mediante imágenes falsas y campañas de influencia. El informe internacional de seguridad de la IA considera ya establecidos varios daños —estafas, material íntimo no consentido, sesgos, fallos de fiabilidad y vulneraciones de privacidad— y distingue entre uso malicioso, fallos del sistema y riesgos sistémicos.

Conviene evitar tanto la complacencia como el alarmismo. Un análisis de elecciones británicas, francesas y europeas de 2024 no encontró pruebas de que los contenidos generados por IA alterasen de forma significativa los resultados, aunque sí señaló el deterioro potencial de la confianza pública. Otro estudio internacional registró incidentes de IA generativa en el 80 % de los países con elecciones nacionales competitivas en 2024 (IPIE), pero la existencia de incidentes no demuestra por sí sola un efecto decisivo sobre el voto.

La defensa más eficaz combinará procedencia verificable de contenidos, detección, normas para publicidad política, respuesta rápida de plataformas, periodismo sólido y alfabetización mediática. Ninguna técnica de marcado resolverá por sí sola el problema, porque también existe el «dividendo del mentiroso»: la posibilidad de negar como falso un registro auténtico aprovechando la incertidumbre creada por los deepfakes (Brennan Center).

Relaciones y vida cotidiana

Los asistentes personales podrán ayudar a organizar la vida, practicar idiomas, ofrecer accesibilidad y acompañar a personas aisladas. También surgirán vínculos emocionales más intensos con sistemas diseñados para recordar preferencias, adaptarse al usuario y mantener conversaciones persuasivas.

La evidencia sobre sus efectos sociales todavía es limitada. La literatura identifica dos riesgos centrales: que el acompañamiento artificial sustituya relaciones humanas y que acostumbre a interacciones sin reciprocidad, debilitando ciertas habilidades relacionales (AI & Society). En adolescentes se plantean tanto posibles beneficios —exploración de identidad y expresión emocional— como dependencia, desplazamiento del contacto presencial y expectativas irreales (PMC).

En este ámbito serán esenciales reglas específicas para menores, transparencia sobre la naturaleza artificial del interlocutor, límites a la manipulación emocional y vías de ayuda humana. Un asistente no debería maximizar tiempo de interacción a costa del bienestar ni presentarse como sustituto de un profesional sanitario o de una red social real.

Poder y desigualdad

La IA puede democratizar capacidades, pero su infraestructura tiende a la concentración. Entrenar y operar modelos avanzados exige chips, centros de datos, energía, talento, datos y capital; una pequeña cantidad de empresas domina hoy buena parte del mercado de IA de propósito general, lo que crea dependencias y puntos únicos de fallo.

Esta concentración importa porque los modelos no son únicamente productos: pueden convertirse en intermediarios de información, trabajo, comercio y servicios públicos. El poder para fijar precios, condiciones de acceso y reglas de moderación puede trasladarse desde instituciones públicas y empresas usuarias hacia unos pocos proveedores. Las políticas de competencia, portabilidad, interoperabilidad, contratación pública abierta y apoyo a modelos locales serán tan importantes como las normas de seguridad.

La brecha mundial tendrá varias capas: acceso a infraestructura, disponibilidad de lenguas y contenidos locales, calidad de datos, competencias y capacidad regulatoria. El FMI estima que cerca del 40 % del empleo mundial está expuesto a la IA, con más exposición —y más potencial de complemento— en economías avanzadas. Los países de renta baja presentan menos exposición laboral inmediata, pero también menos capacidad para capturar las ventajas de productividad. Una gobernanza verdaderamente global tendrá que dar voz y recursos al Sur Global, no limitarse a exportar estándares definidos por economías ricas.

Energía y medio ambiente

El uso masivo de IA incrementará la presión sobre electricidad, agua, redes y materiales. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos se duplicará aproximadamente hasta alcanzar 945 TWh en 2030, algo menos del 3 % de la demanda eléctrica global prevista. El impacto local puede ser mucho mayor en zonas donde se concentren los centros de datos. Resumen: Energy and AI, executive summary.

La cifra global (menos del 3 % de la electricidad mundial) suena manejable. La foto local no. Donde se agrupan las naves, la tensión es de red, de agua de refrigeración y de permiso urbanístico, no de un porcentaje planetario. La política ambiental tiene que medir por emplazamiento, no solo por promedio.

La eficiencia de hardware y modelos seguirá mejorando, pero el abaratamiento puede aumentar el volumen total de uso. La política ambiental deberá exigir medición comparable, transparencia por servicio y ubicación, eficiencia mínima, planificación de red y uso responsable del agua. Las energías renovables cubrirían cerca de la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica de centros de datos hasta 2030 en el escenario base de la AIE, pero no eliminarán por sí solas los cuellos de botella ni las emisiones (Energy supply for AI).

Seguridad y gobernanza

La regulación tenderá a abandonar las declaraciones generales y centrarse en obligaciones según riesgo: pruebas, documentación, trazabilidad, ciberseguridad, comunicación de incidentes y responsabilidad. Los Principios de IA de la OCDE, actualizados en 2024, vinculan innovación fiable con derechos humanos y valores democráticos, e incorporan de forma más explícita seguridad, integridad informativa y sostenibilidad.

La Unión Europea ofrece el ejemplo más desarrollado de regulación horizontal basada en riesgo. Su Ley de IA entró en vigor en agosto de 2024; las prohibiciones y obligaciones de alfabetización comenzaron en febrero de 2025, y las reglas de gobernanza y modelos de propósito general en agosto de 2025, con otros requisitos escalonados. Ficha: AI Act, Comisión Europea. El detalle de principios y controles está en ética y desafíos de la inteligencia artificial.

A escala mundial, el Pacto Digital Global adoptado por Naciones Unidas en septiembre de 2024 estableció un marco de cooperación digital y gobernanza de IA. En 2025, la Asamblea General creó un panel científico internacional independiente y un diálogo global sobre gobernanza, pasos útiles para compartir evidencia y reducir la fragmentación regulatoria.

La seguridad deberá abarcar tanto daños presentes como escenarios emergentes. Ya son prioritarios el fraude, los ciberataques asistidos, los sesgos, las filtraciones de datos y la dependencia de pocos proveedores; las capacidades futuras podrían ampliar riesgos biológicos, de manipulación o pérdida de control. Aun así, el informe internacional de 2025 señalaba que los sistemas existentes no eran capaces de socavar el control humano, por lo que conviene distinguir riesgos demostrados, emergentes y especulativos.

Los incidentes ofrecen una señal de presión creciente: los registros documentados subieron a 233 en 2024, un 56,4 % más que en 2023, y alcanzaron 362 en la edición del AI Index 2026. Parte del aumento puede reflejar mayor adopción y mejor seguimiento, no solo sistemas más peligrosos. La respuesta adecuada es una infraestructura de reporte y aprendizaje similar a la utilizada en aviación, ciberseguridad o farmacovigilancia.

Escenarios hacia 2036

Estos escenarios pueden coexistir por país y sector. La salud podría avanzar con supervisión estricta mientras el mercado de contenidos permanece caótico; algunas empresas usarán la IA para elevar capacidades y otras para reducir plantillas. Por eso, una única predicción global sería engañosa.

Prioridades sociales

1. Educar para colaborar y verificar. Integrar alfabetización en IA, pensamiento crítico, conocimiento disciplinar y capacidad de comprobar fuentes desde la escuela hasta la formación profesional.
2. Gestionar transiciones antes del despido. Financiar formación vinculada a puestos reales, movilidad interna, seguros de transición y servicios de empleo capaces de identificar tareas en transformación.
3. Exigir control humano en decisiones de alto impacto. Mantener revisión y recurso efectivo en salud, justicia, crédito, empleo, educación y servicios públicos.
4. Auditar resultados, no solo intenciones. Evaluar exactitud, discriminación, robustez, privacidad y efectos sociales antes del despliegue y durante toda la vida útil.
5. Distribuir la productividad. Utilizar negociación laboral, competencia, fiscalidad y servicios públicos para impedir que todas las ganancias se concentren en capital y plataformas.
6. Proteger infancia e intimidad. Limitar diseño adictivo, publicidad manipuladora, vigilancia emocional y uso de datos sensibles, especialmente en asistentes sociales y educativos.
7. Construir infraestructura pública y abierta. Apoyar datos de interés público, capacidad computacional compartida, investigación independiente, idiomas minoritarios y soluciones interoperables.
8. Medir la huella material. Publicar consumo de energía, agua y emisiones con métricas comparables y planificar centros de datos de acuerdo con la capacidad local.
9. Fortalecer el ecosistema informativo. Desarrollar autenticación de procedencia, normas electorales, periodismo y protocolos contra suplantación sin delegar la verdad a una única plataforma.
10. Cooperar internacionalmente. Alinear estándares mínimos de seguridad y compartir evaluaciones e incidentes, incluyendo de forma sustantiva a países de renta baja y media.

Indicadores a vigilar

Para saber qué futuro está emergiendo, conviene observar indicadores sociales y no solo la potencia de los modelos:

• Distribución de productividad entre salarios, precios, beneficios y reducción de jornada.
• Creación y desaparición neta de empleos, desglosada por edad, género, territorio y cualificación.
• Acceso efectivo a formación, conectividad, cómputo y herramientas en lenguas locales.
• Errores, discriminación e incidentes en sistemas de alto impacto.
• Concentración del mercado y dependencia de proveedores únicos.
• Calidad del aprendizaje y del pensamiento crítico en entornos con IA.
• Fraudes, suplantaciones y contenido íntimo no consentido generado artificialmente.
• Evidencia clínica y resultados reales de herramientas médicas.
• Consumo energético, hídrico y emisiones por tipo de servicio.
• Participación ciudadana y vías de recurso frente a decisiones algorítmicas.

Conclusión

Entre 2026 y 2036, la IA probablemente se convertirá en infraestructura general de conocimiento y coordinación, comparable en alcance social a internet, aunque con capacidad adicional para producir y actuar. Aportará beneficios importantes en productividad, ciencia, accesibilidad, educación y salud, pero no los distribuirá automáticamente de manera justa.

El futuro más deseable no exige elegir entre innovación y regulación. Requiere innovación con evidencia, responsabilidad identificable, competencia, supervisión humana y capacidad pública. La pregunta central no es si la IA tendrá influencia sobre la sociedad, sino si las instituciones conseguirán que amplíe la autonomía y las oportunidades humanas en lugar de concentrar poder y sustituir criterio sin rendición de cuentas.

Si diriges una empresa, el recorte accionable está en aplicaciones innovadoras de la IA en los negocios y en los controles éticos. Si quieres bajar un proceso a producción, 30 minutos.

Preguntas frecuentes

¿La IA va a destruir el empleo entre 2026 y 2036?

Va a reorganizar tareas. La OIT sitúa a uno de cada cuatro trabajadores en ocupaciones con alguna exposición, y solo el 3,3 % del empleo mundial en la categoría máxima. El Foro Económico Mundial habla de 11 millones de puestos creados y 9 millones desplazados antes de 2030, como expectativa de empleadores, no como censo. El resultado depende de formación, negociación y quién captura la productividad.

¿Cómo cambiará la IA la sociedad en esta década?

Pasará de chat a capa operativa: agentes que coordinan trámites, clases, diagnósticos de apoyo y procesos de empresa. Bajará el coste de inferencia, subirá la desigualdad si no hay política, y la interfaz pasará del menú a la intención en lenguaje natural. El riesgo no es solo el error del modelo. Es quién decide qué opciones ves.

¿Cuánta energía consumen los centros de datos por la IA?

La AIE proyecta unos 945 TWh en 2030 para centros de datos, menos del 3 % de la electricidad mundial prevista. El problema serio es local: red, agua y concentración geográfica. Las renovables cubrirían cerca de la mitad del crecimiento en el escenario base, y no bastan solas.

¿Los deepfakes van a decidir las elecciones?

En 2024 no hay evidencia de que alteraran de forma significativa los resultados en Reino Unido, Francia o las europeas, según The Turing Institute. Sí hay incidentes en el 80 % de países con elecciones competitivas, y un daño más sutil: la desconfianza y el «dividendo del mentiroso». Marcar contenido no basta.

¿Qué escenario de 2036 es el más probable?

Ninguno en exclusivo. Complemento, concentración, automatización apresurada, regulación fragmentada y gobernanza adaptativa pueden convivir por sector. Salud puede ir con supervisión estricta y el mercado de contenidos, no. Hay que mirar indicadores sociales, no solo el tamaño del modelo.

Fuentes

1. The 2025 AI Index Report, Stanford HAI
2. International AI Safety Report 2025
3. OCDE: brecha regional y IA generativa
4. Digital divide in education, OCDE
5. Generative AI and Jobs, OIT (PDF)
6. Generative AI and Jobs, índice OIT
7. Generative AI at Work, NBER
8. Future of Jobs Report 2025, WEF
9. Lee et al., Microsoft Research
10. Guidance for generative AI in education, UNESCO
11. Artificial intelligence in drug development, Nature Medicine
12. Medicine, 2026 AI Index Report
13. Ethics and governance of AI for health, OMS
14. The Turing Institute, elecciones 2024
15. The Role of Generative AI Use in 2024 Elections, IPIE
16. Deepfakes and the liar’s dividend, Brennan Center
17. The impacts of companion AI, AI & Society
18. AI companions and adolescent social relationships
19. Gen-AI and the Future of Work, FMI
20. Energy demand from AI, AIE
21. Energy and AI, executive summary, AIE
22. Energy supply for AI, AIE
23. AI principles, OCDE
24. AI Act, Comisión Europea
25. Global Digital Compact, ONU
26. The 2026 AI Index Report, Stanford HAI