El CES 2026 ya ha quedado atrás y, con la perspectiva que da el cierre del evento, resulta más sencillo identificar cuáles han sido las tendencias reales y cuáles simples demostraciones conceptuales. En el ámbito de los wearables, la inteligencia artificial omnipresente ha sido, sin duda, uno de los ejes centrales. Durante varios días, fabricantes consolidados y startups mostraron dispositivos capaces de escuchar, observar y analizar el entorno de forma constante, con la promesa de ofrecer asistencia contextual continua. Una vez terminado el evento, queda claro que no se trata de una moda puntual, sino de una línea de desarrollo que marcará los próximos años.

Este enfoque ha generado tanto interés como inquietud. Por un lado, la capacidad de estos dispositivos para interpretar situaciones en tiempo real abre la puerta a nuevas aplicaciones prácticas en salud, productividad o accesibilidad. Por otro, la idea de llevar encima tecnología “siempre atenta” plantea interrogantes serios sobre privacidad, consumo energético y utilidad real frente a otros dispositivos ya existentes, especialmente el smartphone. Con el CES ya concluido, es un buen momento para analizar con más calma qué se presentó, qué productos destacaron realmente y qué implicaciones tiene esta nueva generación de wearables con IA integrada.

La consolidación de la IA contextual en wearables

Una de las conclusiones más claras tras el CES 2026 es que la IA contextual ha dejado de ser experimental para convertirse en un elemento central del diseño de wearables. Muchos de los dispositivos presentados ya no dependen únicamente de órdenes explícitas del usuario, sino que funcionan mediante la recopilación continua de datos del entorno. Micrófonos de bajo consumo, cámaras compactas, acelerómetros de alta precisión y sensores ambientales alimentan modelos de IA capaces de analizar patrones en tiempo casi real.

Desde un punto de vista técnico, varios fabricantes confirmaron que sus sistemas trabajan con latencias inferiores a los 100 milisegundos para tareas básicas de reconocimiento de voz y contexto, combinando inferencia local con procesamiento en la nube cuando es necesario. Esto permite, por ejemplo, identificar situaciones cotidianas, generar recordatorios automáticos o resumir actividades diarias sin interacción directa. El uso de modelos optimizados, con menos de 500 millones de parámetros en algunos casos, es clave para mantener el consumo energético bajo control y lograr autonomías que rondan entre las 10 y las 14 horas de uso continuo.

Tras el evento, distintos análisis han subrayado que esta aproximación no es trivial. Mantener sensores activos de forma constante implica un equilibrio delicado entre precisión y eficiencia energética. Además, la gestión de datos se ha convertido en un argumento comercial: casi todos los fabricantes insistieron en que una parte significativa del procesamiento se realiza en el propio dispositivo, reduciendo la necesidad de enviar información sensible a servidores externos. Este discurso conecta directamente con las preocupaciones sobre privacidad que han acompañado a los asistentes de voz desde sus inicios, tal y como ya se ha discutido en estudios académicos recientes.

Looki L1 y la apuesta por la anticipación

Entre los productos que más atención generaron durante el CES 2026, y que siguen siendo referencia una vez finalizado el evento, se encuentra el Looki L1 (199$). Este wearable se presentó como un dispositivo proactivo, diseñado no solo para responder, sino para anticipar necesidades. Con un peso aproximado de 32 gramos y una batería capaz de alcanzar unas 12 horas de funcionamiento, el Looki L1 integra sensores de audio, vídeo y movimiento junto a 32 GB de almacenamiento interno.

El concepto detrás del L1 es relativamente claro: el dispositivo analiza el contexto en el que se encuentra el usuario y adapta su comportamiento de forma automática. Durante el CES se mostró cómo puede alternar entre distintos modos de funcionamiento según el entorno, priorizando, por ejemplo, el análisis visual en espacios públicos o el reconocimiento de voz en situaciones más tranquilas. Todo ello se apoya en modelos de IA entrenados para reconocer patrones de uso y ajustar la carga de trabajo de los sensores en consecuencia.

Tras el evento, varios medios especializados han destacado que este enfoque representa un paso importante respecto a wearables más tradicionales, que dependen de comandos directos o interacciones constantes. En un análisis detallado del dispositivo que han hecho aquí se profundiza en su arquitectura y en el tipo de escenarios para los que ha sido diseñado. Aun así, queda por ver si este tipo de anticipación resulta realmente útil para el usuario medio o si acabará siendo percibida como una funcionalidad innecesaria.

Project Maxwell de Motorola: un ecosistema unificado

Otro de los grandes protagonistas del CES 2026 fue Project Maxwell, el prototipo de wearable de Motorola que funciona como extensión de su plataforma de inteligencia artificial unificada, conocida como Qira. Aunque el evento ya ha terminado, Maxwell sigue siendo un buen ejemplo de hacia dónde apuntan los grandes fabricantes. No se trata de un producto final, sino de una demostración de cómo un wearable puede integrarse de forma profunda con otros dispositivos del ecosistema, como smartphones y portátiles.

Project Maxwell incorpora cámara, micrófonos y sensores ambientales, y se apoya en la plataforma Qira para mantener contexto y memoria entre dispositivos. En la práctica, esto significa que el sistema puede recordar interacciones previas, entender rutinas y ofrecer información relevante sin que el usuario tenga que repetir constantemente órdenes o configuraciones. Durante las demostraciones del CES, Motorola mostró escenarios en los que el wearable reconocía objetos o situaciones y ofrecía asistencia contextual mediante lenguaje natural, con tiempos de respuesta muy reducidos gracias a la fusión de datos multimodales.

Tras el CES, el análisis más completo sobre este prototipo puede consultarse aquí donde se detalla cómo Motorola plantea diferenciarse apostando por la continuidad entre dispositivos. Este enfoque resulta especialmente relevante en un mercado saturado de wearables aislados, ya que sugiere que el verdadero valor puede estar en la integración, no en el dispositivo en sí.

Privacidad y percepción del usuario tras el evento

Con el CES 2026 ya finalizado, el debate sobre la privacidad ha ganado aún más peso. Muchos asistentes y analistas coincidieron en que la aceptación de wearables “siempre atentos” dependerá en gran medida de la transparencia con la que los fabricantes gestionen los datos. La recopilación continua de audio y vídeo, incluso si se procesa localmente, genera desconfianza si el usuario no tiene un control claro sobre qué se almacena y durante cuánto tiempo.

Algunos fabricantes anunciaron durante el evento opciones avanzadas de configuración, como indicadores físicos de grabación, modos de privacidad temporales o borrado automático de datos tras su análisis. Sin embargo, la experiencia con asistentes domésticos demuestra que estas promesas deben ir acompañadas de políticas claras y verificables. Un repaso a los retos actuales de los dispositivos siempre escuchando refuerza la idea de que la confianza del usuario será un factor decisivo.

Desde el punto de vista de la adopción, también existe la cuestión de la utilidad real. Muchos usuarios siguen percibiendo el smartphone como un dispositivo suficiente para la mayoría de tareas inteligentes. Para que estos wearables encuentren su lugar, deberán ofrecer ventajas claras y medibles, como mejoras en accesibilidad, asistencia sanitaria continua o seguridad personal, ámbitos en los que la inmediatez y la contextualización pueden marcar una diferencia tangible.

Más allá del CES: reflexiones sobre el futuro inmediato

Una vez terminado el CES 2026, el panorama de los wearables con IA se presenta más definido, aunque no exento de incertidumbres. La tecnología necesaria para crear dispositivos siempre activos ya está madura a nivel de hardware, y los avances en modelos de IA eficientes permiten ejecutar inferencias complejas con consumos energéticos cada vez más ajustados. En términos cuantitativos, algunos fabricantes afirmaron haber reducido el consumo de sus modelos en más de un 30 % respecto a generaciones anteriores, manteniendo niveles de precisión similares en tareas de reconocimiento de contexto.

El verdadero reto no es técnico, sino conceptual. Estos dispositivos deben justificar su presencia constante en la vida del usuario, aportando valor sin resultar intrusivos. Si lo consiguen, podrían convertirse en una extensión natural de nuestra interacción con la tecnología. Si no, corren el riesgo de quedar como curiosidades de feria, recordadas como una de las muchas promesas que pasaron por el CES sin llegar a consolidarse.