Durante años parecía que la investigación en inteligencia artificial avanzaba con un único vector: escalar modelos. Más parámetros, más datos, más energía, más GPUs, más todo. El discurso dominante era casi monolítico. En 2023 y 2024 veíamos cómo cada trimestre se imponía un nuevo récord, se encarecían los experimentos y se consolidaba la idea de que el futuro pasaba por seguir ampliando la frontera de los grandes modelos de lenguaje. La secuencia era simple: crecer significaba mejorar, y mejorar significaba aumentar la escala.

Sin embargo, a finales de 2025 el panorama ya no responde a esa lógica. La industria y la investigación avanzan en direcciones más diversas, más complejas y, en algunos casos, más transformadoras que el simple aumento del tamaño de los modelos. La discusión que plantean figuras como Yann LeCun no es una provocación, es un síntoma. Lo que está en curso es una reconfiguración profunda de las bases mismas sobre las que se ha construido esta generación de IA.

El resultado es un ecosistema donde los LLMs siguen siendo importantes, pero dejan de ser el centro del relato. La atención se desplaza hacia modelos más pequeños y eficientes, nuevas arquitecturas que buscan superar las limitaciones del transformer, agentes autónomos capaces de planificar y ejecutar, y una carrera cada vez más intensa por unir inteligencia y acción en robots que aprenden del mundo físico.

Lo que sigue es un mapa de las diez corrientes de investigación que hoy concentran más tracción entre universidades, laboratorios privados y compañías tecnológicas. No es una lista exhaustiva ni una enumeración de moda. Es un marco para entender hacia dónde se mueve realmente la frontera de la inteligencia artificial.

1. La era de los modelos pequeños y eficientes: cuando el rendimiento ya no necesita escalar

Los SLMs se han convertido en uno de los movimientos más significativos de la industria. No porque sean pequeños, sino porque demuestran algo incómodo: no todo requiere un modelo de cientos de miles de millones de parámetros. La eficiencia se ha convertido en una métrica estratégica.

La lógica que impulsa este enfoque es doble. Por un lado, el coste de inferencia se ha convertido en una limitación real para empresas y gobiernos. Por otro, la necesidad de desplegar IA en edge, dispositivos móviles y entornos con requisitos estrictos de privacidad exige modelos compactos, rápidos y fácilmente adaptables.

Apple ha sido uno de los motores silenciosos de este cambio con modelos integrados en sus NPUs, y Meta ha acelerado la tendencia con Llama 3.2 en formatos de menos de 5B parámetros capaces de competir en tareas especializadas. Mistral, Qualcomm y HuggingFace refuerzan el mensaje: la inteligencia útil no siempre es una cuestión de tamaño.

El trabajo en cuantización, sparsity, distillation avanzada y co-diseño hardware-software ha abierto una línea de investigación donde el objetivo ya no es superar benchmarks globales, sino optimizar recursos sin perder fiabilidad. Esta tendencia no es un repliegue. Es una declaración de madurez tecnológica.

2. El movimiento post-transformer: cuando la arquitectura deja de ser un dogma

El transformer ha sido la arquitectura dominante durante siete años. Eso, en términos de computación, es una eternidad. La crítica de LeCun no es un gesto teórico, sino una constatación empírica: los LLMs, basados en predicción de la siguiente palabra, no capturan la estructura del mundo ni permiten razonamiento profundo.

La investigación se está moviendo hacia alternativas que buscan romper con la dependencia exclusiva del mecanismo de atención. Entre ellas, destacan tres corrientes.

World models: aprender el mundo antes que la palabra

Los world models proponen que un sistema inteligente debe construir una representación interna del entorno, anticipar estados y entender dinámicas, no solo generar texto. Ese enfoque es especialmente potente para agentes y robótica.

Meta, con el proyecto JEPA de LeCun, y DeepMind, con Dreamer y sus variantes, lideran esta línea. Aquí no se busca generar lenguaje más coherente, sino capturar cómo funciona la realidad, incluso en entornos abstractos o simulados.

State Space Models (Mamba, S4, RWKV): la alternativa pragmática

Los SSMs se han consolidado como una de las alternativas más sólidas al transformer. Ofrecen escalabilidad lineal, estabilidad temporal y menor latencia en secuencias largas. Mamba, RetNet y RWKV ya se utilizan en producción y están catalizando una ola de investigación académica.

NVIDIA, Apple y Alibaba están incorporando SSMs en productos reales. La evidencia se acumula: no todo pasa por la atención masiva. A veces, estructuras recurrentes mejoradas funcionan mejor.

Modelos híbridos simbólico-neuronal

Este es un retorno sofisticado a ideas clásicas. No se trata de volver a la IA simbólica, sino de combinar redes profundas con grafos, lógica, reglas y mecanismos de verificación.

MIT, Stanford y el Allen Institute trabajan en arquitecturas capaces de integrar conocimiento estructurado para evitar errores absurdos, inconsistencias o razonamientos circulares.

El transformer no desaparece, pero deja de ser la única opción. El discurso arquitectural se abre, y esa apertura es, en sí misma, un avance científico.

3. La explosión de los agentes autónomos: cuando la IA deja de generar y empieza a hacer

La generación de texto ha dejado paso a la ejecución de tareas. Este es uno de los cambios más visibles en la industria: los modelos ya no solo predicen, sino que planifican, descomponen problemas, llaman a herramientas, verifican su propio trabajo y actúan en bucles cerrados.

OpenAI, Google, AWS y Microsoft han posicionado los agentes como el siguiente pilar de la IA empresarial. NVIDIA habla directamente de AgentAI como la nueva capa de abstracción entre humanos y sistemas. En startups, Sakana AI, Adept y Fixie avanzan hacia agentes especializados que interactúan con APIs reales.

La investigación en agentes se concentra en varios desafíos:

• Planificación multi-paso.
• Memorias dinámicas de largo plazo.
• Verificación interna del razonamiento.
• Gestión de herramientas.
• Coordinación multi-agente para tareas complejas.

El interés empresarial es evidente: los agentes representan la automatización real. No generan contenido, transforman procesos.

4. Modelos multimodales profundos: cuando la IA entiende sin traducir

El multimodal ya no es texto más imagen, sino la integración de visión, audio, vídeo, estado interno y acciones. Es el modelo unificado, no un conjunto de módulos conectados.

Google DeepMind trabaja en esa dirección con Gemini y V-JEPA. OpenAI avanza con modelos que integran observación y acción en un solo sistema. Meta explora la fusión de seis modalidades con ImagenBind. NVIDIA usa Omniverse como laboratorio de simulación donde modelos unificados aprenden directamente del entorno digital.

La investigación busca superar la fragmentación. Un modelo capaz de razonar sobre texto, vídeo, sonido y acciones abre puertas cruciales para medicina, seguridad, fabricación avanzada y análisis industrial.

El multimodal profundo es el paso necesario hacia la inteligencia encarnada. Sin él, la robótica seguirá siendo un experimento limitado.

5. Robótica fundacional: la frontera donde confluyen todas las líneas de investigación

Tras una década de promesas incumplidas, la robótica está entrando en una fase de aceleración real gracias a los modelos fundacionales. No es retórica. Los avances de 2024 a 2026 marcan un antes y un después.

El enfoque actual combina tres elementos:

1. Modelos que aprenden de millones de demostraciones compartidas en red, como RT-X.
2. Arquitecturas que integran visión, lenguaje y acción en un único modelo, como RT-2.
3. World models que permiten anticipar estados futuros y no limitarse a imitar.

Tesla, Google, Figure, Sanctuary, Fourier Intelligence y la propia NVIDIA empujan este movimiento. Las baterías han mejorado, los actuadores son más precisos y los modelos pueden generalizar tareas que nunca han visto.

La pregunta ya no es si habrá robots capaces de tareas generales, sino cuándo. Y sobre todo, qué implicaciones tendrá para la industria.

6. Interpretabilidad y verificación: de la teoría al despliegue

Durante años, la discusión sobre seguridad y alineamiento se movía entre advertencias y abstracciones. Hoy se ha convertido en un campo técnico con métodos estandarizados y experimentos reproducibles.

La investigación se organiza en tres frentes:

• Interpretabilidad mecánica: entender qué representan las neuronas y los circuitos internos.
• Verificación formal: aplicar principios de ingeniería para asegurar que ciertos comportamientos no puedan ocurrir.
• Resiliencia del sistema: defensa sistemática frente a ataques, manipulaciones o fallos de razonamiento.

Anthropic lidera en constitucional AI. DeepMind avanza en técnicas de verificación. Berkeley y Oxford empujan la parte más teórica. OpenAI y Microsoft incorporan estas técnicas en sus pipelines comerciales.

El enfoque empresarial ha cambiado. Ya no se trata de evitar riesgos reputacionales, sino de construir sistemas confiables para operaciones críticas. Es una nueva fase de la ingeniería del software.

7. Co-diseño entre hardware y modelo: cuando la inteligencia depende del silicio

El coste de entrenar modelos fundacionales ha obligado a revisar una idea que durante años se daba por sentada: el software es maleable, el hardware está dado. Hoy ocurre lo contrario. La frontera del rendimiento depende del diseño conjunto de chips, compiladores y modelos.

Las líneas de investigación incluyen:

• Mixture-of-Experts cada vez más ligeros y dinámicos.
• Sparsity estructurada, aprovechable por GPUs y NPUs.
• Compiladores especializados como Triton o XLA.
• Arquitecturas diseñadas para SSMs.
• Aceleradores específicos para agentes.

NVIDIA, AMD e Intel avanzan en la parte industrial. Groq, Cerebras o Tenstorrent generan presión competitiva.
En universidades, Stanford, Berkeley y Tsinghua exploran hardware reconfigurable para IA.

El mensaje es claro: la próxima generación de modelos no será posible sin hardware diseñado a medida. Y el hardware solo tendrá sentido si responde a necesidades arquitectónicas reales.

8. Data-centric AI: cuando el dato se convierte en la verdadera infraestructura

La fase actual de la IA no se define por modelos más grandes, sino por datasets más inteligentes. La investigación se organiza en torno a un principio: la calidad del modelo está limitada por la calidad del dato, y esa calidad no depende solo de volumen.

Las direcciones clave incluyen:

• Datos sintéticos supervisados por modelos físicos.
• Herramientas de autocuración de datasets.
• Métodos de detección de duplicación, sesgos o representaciones erróneas.
• Conjuntos de datos multimodales con trazabilidad.
• Watermarking y controles de procedencia.

Empresas de todos los sectores empiezan a entender algo que los investigadores llevan tiempo señalando: la ventaja competitiva no está en usar un modelo más nuevo, sino en controlar el ciclo completo de sus propios datos.

9. Modelos abiertos, gobernanza y soberanía tecnológica: Europa como laboratorio político

En un entorno dominado por gigantes estadounidenses y chinos, el debate sobre la soberanía tecnológica ha generado una corriente de investigación específica en Europa. Aquí, la frontera no es solo técnica, sino política y jurídica.

Las prioridades incluyen:

• Evaluaciones internas y externas reproducibles.
• Modelos auditables sin depender del proveedor.
• Infraestructuras de cómputo soberanas.
• Pipelines de datos con trazabilidad.
• Estándares abiertos para agentes y modelos.

Actores como Mistral, Aleph Alpha, Stability, GAIA-X o el German AI Service reflejan un interés creciente por modelos gobernados en Europa, entrenados con datos europeos y sometidos a mecanismos de supervisión independientes.

Esto no solo redefine la investigación. Influye directamente en la regulación global y en la adopción empresarial.

10. Neurociencia computacional: la frontera del aprendizaje continuo

La incorporación de ideas procedentes de la neurociencia ha regresado con fuerza. No se trata de buscar analogías fáciles, sino de explorar mecanismos comprobados en biología para resolver limitaciones existentes en redes profundas.

Tres líneas destacan:

• Memoria episódica y consolidación sináptica para aprendizaje continuo sin olvido.
• Arquitecturas inspiradas en el hipocampo para navegación y planificación.
• Atención biológica como alternativa a la atención matemática del transformer.

DeepMind, Meta y varios grupos del MIT y Harvard están impulsando estas ideas. Su objetivo es resolver problemas que los LLMs no han podido abordar: plasticidad real, adaptación en tiempo real y aprendizaje con muy pocos ejemplos.

La neurociencia no sustituirá a la ingeniería, pero la complementará de forma decisiva.

¿Qué lugar ocupan realmente los LLMs en este mapa?

La posición de investigadores como LeCun, Hinton o Hassabis no es homogénea, pero sí convergente: los LLMs son útiles, pero insuficientes.
Son una pieza, no el sistema completo. Funcionan bien para tareas lingüísticas, razonamientos acotados, generación de contenido y soporte al desarrollo. Pero tropiezan en aspectos estructurales:

• No tienen modelos del mundo.
• No comprenden estados internos.
• No planifican de manera estable sin andamiajes externos.
• No representan causalidad de forma explícita.

Por eso vemos la proliferación de agentes, world models, memorias diferenciadas y nuevas arquitecturas. La industria no abandona los LLMs, pero los reubica. Son una tecnología valiosa dentro de un marco mayor, donde la inteligencia emerge de la combinación de múltiples mecanismos.

Hacia la post-IA generativa: una década de investigación distribuida

Lo que empieza a tomar forma es un escenario donde la innovación no depende de un único actor ni se concentra en un solo vector. La inteligencia artificial se distribuye en corrientes diversas que se refuerzan mutuamente:

• Modelos pequeños que hacen viable el despliegue masivo.
• Arquitecturas nuevas que resuelven limitaciones del transformer.
• Agentes que convierten la IA en acción.
• Modelos multimodales que integran percepción y razonamiento.
• Robótica que traslada la IA al mundo físico.
• Verificación y seguridad como capa estructural.
• Hardware diseñado a la medida de la inteligencia.
• Datos que dejan de ser un recurso pasivo para convertirse en infraestructura.
• Gobernanza que redefine estándares y prácticas.
• Neurociencia que aporta mecanismos complementarios.

Es un mosaico, no una carrera lineal. Y eso, para quienes analizan y trabajan en este sector, es una noticia excelente. Significa que la innovación no depende de un único punto de fallo, que el sistema se diversifica y que el progreso proviene de múltiples centros de investigación, empresas y países.

Si 2023 fue el año del choque inicial con la IA generativa, 2024 el año de la adopción, 2025 el de los pilotos y 2026 serán los años donde empezamos a entender que la inteligencia artificial es más amplia que los modelos que la popularizaron. Lo que viene es una etapa marcada por la especialización, la eficiencia, la coordinación entre sistemas y la integración con el mundo físico.

La investigación se aleja del monocultivo. Y en ese movimiento, la IA se vuelve más interesante, más compleja y, sobre todo, más útil para transformar sectores enteros de la economía.