El gran informe anual de Stanford sobre la IA ya está aquí, y la brecha de confianza se amplía
El AI Index 2026 de Stanford HAI muestra rápidos avances en capacidad junto con más incidentes de seguridad, peores puntuaciones de transparencia y una brecha creciente entre la confianza de expertos y ciudadanos.
Una vez al año, el Institute for Human-Centered AI de Stanford publica lo más parecido a un boletín de notas que tiene el mundo de la IA: el AI Index. La edición de 2026 llegó esta semana, y el titular no es que la IA haya mejorado, es evidente que lo ha hecho, sino que la confianza del público no ha avanzado al mismo ritmo y, en algunos aspectos, ha retrocedido.
Empecemos por las buenas noticias: los modelos siguen aumentando su capacidad, son cada vez más baratos de ejecutar y se despliegan en más sectores. Pero varias cifras destacan en el otro lado de la balanza. Los incidentes de IA documentados, daños o fallos reales relacionados con sistemas de IA, aumentaron a 362 en 2025, frente a 233 el año anterior. En una prueba nueva y más exigente que evaluó la precisión de 26 modelos destacados, las tasas de alucinaciones, cuando un modelo afirma con seguridad algo falso, oscilaron entre el 22 y un llamativo 94 por ciento, según el modelo y la tarea. Algunos modelos que antes obtenían buenos resultados cayeron de forma brusca: la precisión de uno muy utilizado pasó de más del 90 por ciento a solo el 14,4 por ciento en condiciones más difíciles y realistas.
La transparencia, cuánto explican realmente los laboratorios sobre sus datos de entrenamiento, la capacidad de cálculo empleada y el comportamiento de un modelo tras su despliegue, también empeoró. Después de dos años de mejora, la puntuación media del Foundation Model Transparency Index cayó de 58 a 40 en 2025. El informe señala un patrón incómodo: los modelos más capaces suelen ser los que menos información revelan.
Después está la ciudadanía. En Estados Unidos, solo el 31 por ciento de las personas afirma confiar en que su propio Gobierno regule bien la IA, el nivel más bajo de todos los países encuestados; la UE inspira más confianza que Estados Unidos o China. Y la diferencia entre los expertos y el resto de la población es marcada: el 73 por ciento de los expertos estadounidenses en IA cree que su efecto sobre el empleo será positivo, frente a solo el 23 por ciento de la población general.
Qué está pasando realmente: La capacidad y la confianza se han desacoplado. Los modelos obtienen objetivamente mejores resultados en las pruebas cada año, pero estas miden tareas limitadas y bien definidas. El uso real es más caótico, y precisamente ahí siguen apareciendo los problemas de alucinaciones y fiabilidad. Al mismo tiempo, mientras las empresas de IA compiten por lanzar productos con mayor rapidez, la información sobre el funcionamiento real de estos sistemas ha perdido discretamente prioridad, aunque el escepticismo del público crezca por motivos justificados.
Qué significa esto para ti: Si acabas de empezar con las herramientas de IA, este informe es un saludable contrapunto a la publicidad: incluso los mejores modelos se equivocan con seguridad más a menudo de lo que sugiere el marketing, en especial fuera de los casos de uso limitados y evaluados. Si ya dependes de la IA para trabajo real, contempla con verdadero escepticismo sus respuestas en situaciones abiertas y con consecuencias, médicas, jurídicas o financieras, y compruébalas de forma independiente. Las propias cifras del informe respaldan la doble comprobación en vez de la confianza por defecto.
Fuentes
Fuentes: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Un laboratorio chino lanza un rival gratuito de Claude Code por una décima parte del precio
Z.ai, antes conocida como Zhipu AI, ha lanzado ZCode, un agente de programación gratuito basado en su modelo GLM-5.2 y con un precio aproximado de una décima parte de los niveles Claude Code y Max de Anthropic.
