McKinsey: la tecnología de 2026 salió de la pantalla y se metió en la red eléctrica, los chips y las fábricas

McKinsey & Company publicó el 15 de septiembre su Technology Trends Outlook 2026. El informe de 143 páginas concluye que el centro de gravedad de la innovación se desplazó hacia el mundo físico: redes eléctricas, semiconductores, robots inteligentes y lanzamientos de satélites. Los autores son Michael Chui, Roger Roberts y Tanguy Catlin.

La consultora señala que la energía necesaria para escalar la IA explica buena parte del fenómeno. Las tecnologías energéticas atrajeron cerca de 200.000 millones de dólares en inversión durante 2025, uno de los mayores flujos de capital de cualquier dominio tecnológico. El gasto en infraestructura de IA, además, se duplicó en un solo año.

Catorce tendencias, dos nuevas

El estudio analiza 14 tendencias agrupadas en tres bloques: revolución de la IA, fronteras de cómputo y conectividad, e ingeniería de vanguardia. Para medirlas, McKinsey combinó seis indicadores: búsquedas en internet, cobertura de prensa, patentes, publicaciones científicas, inversión de capital y demanda de talento.

La edición 2026 incorpora dos categorías: el desarrollo de software basado en agentes y la IA aplicada al descubrimiento científico y la ingeniería. Según los autores, la IA ya cambió de forma sustancial cómo se escribe código y empieza a modificar cómo se hace investigación. La computación en la nube y en el borde (edge) salió de la lista, no por perder relevancia sino porque su adopción está tan extendida que su ritmo de innovación ya no destaca frente a tecnologías más recientes.

Cuatro de las 14 tendencias son específicamente de IA, aunque el informe subraya que esta tecnología potencia a las otras diez.

Cinco ideas que atraviesan el informe

1. Máquinas con más autonomía. La IA pasa de generar textos y resúmenes a completar tareas digitales completas por cuenta propia, y el siguiente paso es la llamada IA física: robots de propósito general, vehículos que deciden en tiempo real y “fábricas oscuras” sin presencia humana. McKinsey prevé que llegará primero a manufactura y logística, donde la ecuación económica es más clara, y luego a hospitales, obras, campos agrícolas e infraestructura urbana.

2. Avances más rápidos de lo que el sistema puede absorber. En biofarmacia, la IA puede proponer miles de candidatos a fármaco en el tiempo que antes tomaba obtener unos pocos, pero no acorta la validación en laboratorio, los ensayos clínicos ni la revisión regulatoria. En software, se genera código más rápido de lo que los equipos pueden revisarlo y desplegarlo con seguridad. En materiales ocurre algo similar: llegan más compuestos prometedores de los que los laboratorios logran sintetizar. La velocidad de la IA, resume el informe, es a la vez su mayor virtud y su principal obstáculo.

3. La ventana de defensa en ciberseguridad se cerró. Más de tres cuartas partes de las vulnerabilidades actuales son de tipo “día cero”: cuando se divulgan, ya existe un exploit. La IA ayuda a los equipos de seguridad a encontrar fallas, pero también a los atacantes. Como ejemplo de esta dualidad, el informe cita el caso de Claude Mythos Preview, de Anthropic, un modelo que identificó miles de posibles fallas de seguridad. En lugar de liberarlo al público, la compañía dio acceso restringido a un grupo de defensores mediante el Proyecto Glasswing para que validaran y corrigieran las vulnerabilidades.

4. Hardware y software se diseñan juntos. La inferencia, es decir, la ejecución de modelos ya entrenados, está superando al entrenamiento como principal carga de trabajo de IA. Eso impulsa chips específicos para cada aplicación que entregan más rendimiento por vatio y a menor costo. Amazon, Google, Meta y Microsoft trabajan con fabricantes de semiconductores para codiseñar silicio a medida de sus modelos, y algunos exploran venderlo a terceros. En palabras del informe, en la industria de chips el cliente se está convirtiendo en proveedor alternativo.

5. La IA tiene hambre y la red no está lista. Según las proyecciones que cita McKinsey, los centros de datos estadounidenses dedicados a IA consumirán hacia 2030 tanta electricidad como California hoy. El problema no es solo la cantidad de energía sino la dificultad de entregarla: los centros de datos se construyen más rápido que las líneas de transmisión, subestaciones y transformadores que los alimentan. En muchos mercados, los transformadores tienen plazos de entrega superiores a dos años, y más de 2.500 gigavatios en proyectos energéticos esperan en colas de conexión en todo el mundo. Para las empresas, asegurar potencia de cómputo fiable se vuelve una ventaja competitiva comparable a la del talento o el capital.

Dónde está el dinero y dónde está el empleo

Sobre la base de la inversión del primer semestre de 2026, McKinsey proyecta que cinco tendencias recibirán más del doble de capital que en 2025: desarrollo de software agéntico, infraestructura y arquitecturas de IA, IA para descubrimiento científico e ingeniería, tecnologías espaciales y robótica. Todas las tendencias, excepto la conectividad avanzada, van camino de cerrar el año con más financiamiento que el anterior.

La demanda de talento muestra qué tan maduro está cada campo. En conectividad, ciberseguridad, energía, ciencias de la vida y movilidad, más de la mitad de las ofertas de empleo corresponden a roles no vinculados a I+D, como operaciones, ventas o administración, señal de que ya hay despliegue comercial. En las cuatro tendencias de IA y en los semiconductores de aplicación específica, en cambio, más del 75 % de las vacantes son de I+D, lo que indica que estos sectores siguen en una etapa temprana pese a su rápido crecimiento.

El mensaje para las empresas

Los autores advierten que las organizaciones intentan desplegar IA a escala sin hojas de ruta probadas, con plantillas que requieren recapacitación, sistemas heredados por modernizar y redes expuestas a riesgos de seguridad cambiantes, además de escasez de energía, talento y capital. Su conclusión es que superar estos obstáculos exige mucho más que adquirir tecnología: implica replantear los modelos operativos desde dentro.

Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú

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