a16z: Las tres grandes tendencias de la inteligencia artificial para 2026
En 2026, la inteligencia artificial asumirá tareas de investigación más sustanciales, evolucionando hacia un estilo de investigación "generalista" que prioriza las conexiones entre ideas y la inferencia rápida. Los modelos avanzados ya resuelven problemas complejos como los exámenes Putnam, aunque con resultados a veces inexactos pero orientativos. Este enfoque requiere flujos de trabajo con "anidamiento de agentes", donde múltiples modelos colaboran jerárquicamente, necesitando mejor interoperabilidad y compensación de contribuciones, posiblemente mediante blockchain.
Paralelamente, la economía de agentes enfrenta un cuello de botella en identificación: la verificación "Know Your Agent" (KYA) se vuelve crucial para que los agentes autónomos (96 veces más numerosos que empleados humanos en servicios financieros) accedan a servicios, mediante credenciales cifradas que los vinculen a responsabilidades y restricciones.
Además, los agentes de IA imponen un "impuesto invisible" a la web abierta, extrayendo datos de sitios con publicidad mientras evitan sus ingresos. Para evitar el declive, se necesitan modelos técnico-económicos innovadores, como microsistemas de atribución o nanopagos basados en blockchain, que compensen en tiempo real a los creadores de contenido por el uso de sus datos, superando los acuerdos de licencia estáticos insostenibles.
marsbit01/12 08:12
