No hace falta exagerar. La realidad es suficientemente sorprendente.
Hay una tendencia muy humana a hablar de la inteligencia artificial en futuro: lo que podrá hacer, el potencial que tiene, la revolución que se avecina. Pero el futuro lleva un tiempo siendo presente, y hay cosas que la IA ya está haciendo hoy que, con honestidad, habrían sonado a especulación en 2021.
Esto no es un artículo de predicciones. Es un recuento de lo que ya ocurre.
La IA que diagnostica mejor que los médicos (en algunos casos)
Empezamos por el ejemplo más difícil de creer y más difícil de ignorar.
En 2025, Microsoft presentó los resultados de su sistema MAI-DxO (Diagnostic Orchestrator), diseñado para resolver casos médicos complejos. El resultado: una precisión diagnóstica del 85,5% en casos clínicos reales, frente al 20% de media que alcanzan los médicos experimentados en los mismos casos. No son casos sencillos: son precisamente los que la medicina convencional tiene más dificultades para resolver.
Fuente: Microsoft News, diciembre 2025
Esto no significa que la IA vaya a reemplazar a los médicos. Significa algo más matizado y más relevante: que para los 4.500 millones de personas en el mundo que, según la OMS, no tienen acceso a servicios sanitarios esenciales, un sistema de este tipo podría cambiar literalmente lo que es posible.
La IA no es mejor que el mejor médico del mundo. Pero puede estar disponible donde ese médico no existe.
El problema biológico que tardó 50 años en resolverse. La IA lo hizo en unos meses.
Este es, probablemente, el avance científico más impactante de la última década. Y fue protagonizado por una IA.
El "problema del plegamiento de proteínas" llevaba más de medio siglo sin resolverse. Las proteínas son las piezas que construyen y operan todo organismo vivo: su forma tridimensional determina su función. Pero predecir esa forma a partir de la secuencia de aminoácidos era tan complejo que, a nivel matemático, el número de configuraciones posibles es mayor que el número de átomos del universo conocido.
Determinar la estructura de una sola proteína podía llevar años de trabajo de laboratorio y costar cientos de miles de euros.
En 2021, AlphaFold 2 —desarrollado por Google DeepMind— resolvió el problema con una precisión que la comunidad científica consideró una ruptura histórica. En 2024, sus creadores recibieron el Nobel de Química. En 2025, la base de datos de AlphaFold ya incluía predicciones estructurales de más de 200 millones de proteínas, usadas por más de 3 millones de investigadores de 190 países.
Lo que antes requería el tiempo de un doctorado se hace ahora en minutos.
Las aplicaciones ya en marcha incluyen investigación sobre párkinson, alzheimer, malaria, resistencia a antibióticos y diseño de nuevos fármacos de precisión.
Fuente: Google DeepMind, diciembre 2025
El código: más de mil millones de cambios al mes
La IA ya no solo ayuda a programar. Ha transformado la escala a la que el software se produce.
En 2025, GitHub —la plataforma donde trabajan la mayoría de los desarrolladores del mundo— registró cifras que no tienen precedente: 43 millones de pull requests al mes (solicitudes de cambio de código), un 23% más que el año anterior. El número de commits anuales superó los 1.000 millones, un 25% más que en 2024.
Gran parte de ese crecimiento está impulsado por herramientas de IA que ayudan a escribir, revisar, depurar y documentar código. No se trata solo de velocidad: la IA puede analizar el contexto de un repositorio entero, entender qué ha cambiado y por qué, y sugerir mejoras que van mucho más allá del autocompletado.
Fuente: Microsoft News, diciembre 2025
Para una empresa pequeña, esto significa algo muy concreto: un equipo de tres personas puede hacer lo que antes requería veinte. No en teoría. Ya.
La IA que fabrica sin defectos
El Centro de Modelos de IA de Dongguan (China) desplegó en 2025 un sistema de detección de defectos industriales impulsado por IA que alcanzó cero defectos no detectados, con un aumento del 70% en la eficiencia de producción.
En paralelo, sectores como los seguros, la logística y los servicios profesionales están reportando automatización de hasta el 70% de algunos flujos de trabajo mediante agentes de IA especializados.
Los modelos abiertos que democratizan el acceso
Hace tres años, los modelos de IA más potentes eran propiedad exclusiva de un puñado de empresas con presupuestos de miles de millones. Ese monopolio está terminando.
En mayo de 2025, DeepSeek lanzó su primer modelo abierto, compitiendo en descargas con las alternativas de OpenAI y Google. En septiembre de 2025, Qwen —de Alibaba— superó a Llama de Meta como el modelo abierto más descargado del mundo en Hugging Face. En febrero de 2026, DeepSeek V4 logró rendimiento comparable a los modelos americanos de referencia utilizando un 30% menos de parámetros.
Lo que esto significa en la práctica: una universidad en un país en desarrollo, una startup sin financiación, un investigador independiente, pueden hoy acceder a herramientas de IA de nivel competitivo sin pagar licencias millonarias.
Fuente: OneDigital, febrero 2026
Lo que está llegando, que aún no ha llegado del todo
El profesor Antonio Pita, de la Universitat Oberta de Catalunya, lo resume bien: "2025 fue el año de las demos, los errores y los aprendizajes. 2026 es el de la implementación real, pero en pequeñas dosis."
Los agentes de IA —sistemas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, no solo responder preguntas— están empezando a infiltrarse en flujos de trabajo reales: redactar informes, monitorizar bases de datos, vigilar la competencia, gestionar documentación. No son genios universales. Son especialistas que hacen tareas concretas mejor que un humano con poco tiempo.
Fuente: UOC, tendencias IA 2026
Una nota honesta antes de cerrar
Este artículo podría escribirse también en sentido contrario. La IA tiene problemas reales: consume enormes cantidades de energía, ha generado avalanchas de contenido de baja calidad, plantea preguntas sin respuesta sobre empleo y desigualdad, y existe un debate serio sobre los riesgos de los sistemas más autónomos.
Los avances de arriba son reales. Los riesgos también.
Lo que parece cada vez menos defendible es mirar hacia otro lado en cualquiera de las dos direcciones: ni el entusiasmo acrítico que lo ve todo positivo, ni el escepticismo que descarta como exageración lo que ya está ocurriendo.
La IA no es el futuro. Es el presente. Y el presente, como siempre, es más complejo y más interesante que cualquier titular.
En MUVO aplicamos todo esto a un territorio muy concreto: hacer que los museos sean más comprensibles, más accesibles y más memorables para cualquier visitante. Descubre cómo.
