La comunidad Linux siempre ha tenido reacciones encontradas ante la llegada de grandes modelos de lenguaje e inteligencia artificial generativa, pero Ubuntu ha dejado clara su posición recientemente a través de una publicación de discusión del proyecto sobre "La dirección de desarrollo futuro de la IA en Ubuntu": comenzando con Ubuntu 26.10 "Stonking Stingray" lanzado en octubre de 2026, que es la próxima versión importante después de la 26.04, las nuevas capacidades de IA de Ubuntu se agregarán gradualmente en todo el sistema operativo, pero estas capacidades se proporcionarán como una opción en lugar de un impulso obligatorio.
Jon Seager, líder técnico del proyecto, dijo que después de entrar en 2026, Canonical ha comenzado a alentar a los desarrolladores internos a usar herramientas de inteligencia artificial de manera más activa, pero el enfoque no está en buscar indicadores de datos superficiales, como el uso de tokens o "cuánto código escribe la IA". En cambio, espera que los ingenieros realmente comprendan en profundidad los escenarios en los que la IA es efectiva y en cuáles no es ideal, y lo midan a través de la producción real. Según él, la compañía no obligará a todos los equipos a adoptar la misma tecnología de inteligencia artificial, pero alentará a diferentes equipos a probar diferentes soluciones y acumular más experiencia a nivel organizacional en los próximos meses.
Seager también enfatizó que Canonical no llevará la IA a todos los rincones de Ubuntu, sino que utilizará la "responsabilidad" y la "transparencia" como principios fundamentales para avanzar en este trabajo. En términos de selección de modelos, Canonical dará prioridad a modelos de peso abierto, cadenas de herramientas de código abierto y métodos de implementación que dependan tanto como sea posible de la inferencia local fuera de línea; al mismo tiempo, cuando la compañía evalúe los modelos, no solo observará si los pesos están abiertos, sino que también se centrará en si los términos de la licencia del modelo son compatibles con los valores de Ubuntu.
Según el plan de Canonical, las funciones de IA en Ubuntu en el futuro se pueden dividir aproximadamente en dos categorías: una es "funciones de IA implícitas" y la otra es "funciones de IA explícitas". La llamada IA implícita se refiere a la integración de la IA en las capacidades existentes del sistema operativo sin cambiar el modelo mental del usuario para mejorar el rendimiento de las funciones originales, como voz a texto, texto a voz, OCR y lectura de pantalla mejorada y otras capacidades de accesibilidad. Seager cree que tales características se parecen más a mejoras clave de accesibilidad en la naturaleza, en lugar de simplemente etiquetarse como "IA"; en muchos escenarios, se pueden implementar de manera eficiente a través de marcos de código abierto, modelos de peso abierto y métodos de razonamiento locales, teniendo en cuenta la precisión y la eficiencia.
Otro tipo de funciones explícitas de IA son las nuevas capacidades que están más obviamente centradas en la IA. Pueden incluir flujos de trabajo con ciertas capacidades de los agentes, como escribir documentos, generar aplicaciones, solucionar problemas automatizados e incluso proporcionar resúmenes de noticias diarios personalizados. Sin embargo, Canonical también admite que dichas funciones van acompañadas de mayores responsabilidades de seguridad, por lo que se deben establecer de antemano suficientes mecanismos de seguridad, aislamiento y control de permisos para evitar efectos secundarios inesperados. En palabras de Seager, la IA implícita se utilizará para mejorar las características existentes de Ubuntu, mientras que la IA explícita se introducirá gradualmente en forma de nuevas características.
En términos de implementación técnica específica, Canonical planea continuar promoviendo los "instantáneos de inferencia (paquete Snap de inferencia)" que ha introducido anteriormente. Según la declaración oficial, este tipo de Snap permite a los usuarios llamar localmente más fácilmente a capacidades de inferencia de modelos optimizadas para hardware específico, lo que reduce la complejidad de alternar entre Ollama, Hugging Face y una gran cantidad de modelos cuantitativos. Por ejemplo, después de que un usuario instala un Snap de inferencia, si el fabricante del chip correspondiente ha proporcionado una optimización de la adaptación, el sistema puede obtener automáticamente una versión del modelo que sea más adecuada para la plataforma de hardware actual. Además, estos Snaps de inferencia están sujetos a las mismas reglas de aislamiento de espacio aislado que otros Snaps, lo que reduce el riesgo de que el modelo tenga acceso indiscriminado a datos nativos y recursos del sistema.
Seager también mencionó que en el pasado, si deseaba utilizar plenamente las capacidades de los modelos grandes, generalmente necesitaba confiar en modelos con tamaños de parámetros más grandes. Sin embargo, el progreso reciente de los modelos ha demostrado que los modelos pequeños o medianos continúan mejorando sus capacidades avanzadas, como la llamada de herramientas. Por ejemplo, el artículo afirma que nuevos modelos como Gemma 4 y Qwen-3.6-35B-A3B han demostrado la capacidad de llamar a herramientas y, en teoría, pueden usarse para buscar páginas web, interactuar con API y sistemas de archivos externos, solucionar problemas del sistema en tiempo real y realizar razonamientos sobre temas que van más allá del alcance de los datos de capacitación originales. Por lo tanto, uno de los próximos enfoques de Canonical es ampliar la inversión del equipo, hacer un seguimiento de los lanzamientos de los últimos modelos lo antes posible y proporcionar versiones optimizadas para tantas plataformas de chips como sea posible.
Además de las capacidades básicas de razonamiento, Canonical también prevé una experiencia de sistema operativo más "consciente del contexto". Seager dijo que a medida que más y más usuarios se acostumbren a trabajar con "agentes", Ubuntu espera presentar las poderosas capacidades que Linux ha acumulado a lo largo de los años a una gama más amplia de personas de una manera que sea más fácil de entender y usar. Los funcionarios están planeando cómo integrar el flujo de trabajo basado en agentes en Ubuntu, pero la premisa aún debe estar en línea con los hábitos de uso del grupo de usuarios de Ubuntu y respetar los valores de privacidad y seguridad. En su opinión, el mecanismo de empaquetado restringido de Snap, así como las bases establecidas por Ubuntu en los últimos años para integrar las funciones centrales del sistema, ayudarán a Canonical a lograr este objetivo de una manera más segura.
El ecosistema de escritorio Linux es conocido desde hace mucho tiempo por su fragmentación. Esta fragmentación ha contribuido a la prosperidad del ecosistema hasta cierto punto, pero a menudo también ha complicado la experiencia de integración y ha frustrado a algunos usuarios. Canonical cree que si los modelos grandes se pueden aplicar cuidadosamente al nivel del sistema, pueden ayudar a los usuarios a comprender de manera más intuitiva las capacidades de las estaciones de trabajo Linux modernas, haciendo que el escritorio Linux sea más atractivo para una gama más amplia de personas.
Esta visión no se limita al escritorio. Seager mencionó que si usted es un ingeniero de confiabilidad del sitio (SRE) que administra una gran cantidad de máquinas Ubuntu, el modelo grande también puede ayudar en una variedad de escenarios, como interpretar registros durante el manejo de incidentes, acelerar el análisis de la causa raíz o realizar una serie de tareas de mantenimiento planificadas bajo estrictas medidas de seguridad. El objetivo de Canonical es construir un marco de capacidades que pueda adaptarse a diferentes formas de dispositivos Ubuntu, de modo que los agentes puedan "trabajar tan naturalmente como las funciones nativas de Ubuntu" bajo diferentes interfaces. Enfatizó que entregar algunas tareas de ingeniería de confiabilidad del sitio a los agentes no significa necesariamente introducir una nueva categoría de riesgo, porque los entornos de producción maduros dependen inherentemente de un estricto control de acceso, pistas de auditoría y un claro aislamiento entre observación y ejecución; Lo que Ubuntu espera hacer es proporcionar a los agentes capacidades básicas que puedan operar dentro de los límites existentes, como análisis de sólo lectura, permisos granulares y auditoría completa de decisiones y resultados.
Desde la perspectiva de los escenarios de uso, los funcionarios prevén que en el futuro los usuarios podrán solicitar directamente a sus dispositivos Linux que solucionen problemas de conexión Wi-Fi, o crear automáticamente una plataforma de software de código abierto que esté preconfigurada, reforzada en seguridad y con capacidades de acceso TLS. En escenarios posteriores, este tipo de capacidad puede incluso convertirse en la entrada para que otros dispositivos controlen el host Linux. El método de interacción pueden ser aplicaciones móviles, mensajes de texto, comandos de voz y otros medios.
Por supuesto, Canonical también admite que las capacidades de razonamiento local están estrechamente relacionadas con las condiciones del hardware. Si bien las empresas están trabajando para que sea más fácil ejecutar modelos de peso abierto en hardware de consumo común, los modelos con tamaños de parámetros más pequeños actualmente no pueden competir cara a cara con modelos más grandes en muchas tareas. Sin embargo, Seager cree que esta brecha es en gran medida sólo una cuestión gradual; A medida que los fabricantes mundiales de chips continúen desarrollando nuevo hardware para el mercado de consumo con capacidades de razonamiento cada vez mayores, capacidades que hoy parecen solo posibles con una infraestructura de inteligencia artificial de vanguardia se volverán gradualmente más comunes en los próximos meses e incluso años.
También señaló específicamente que cuando se habla de IA, no podemos mirar sólo el rendimiento, sino que también se debe considerar la eficiencia. Aunque es fácil para los usuarios comparar directamente la velocidad de generación de tokens de los grandes modelos de nube con el rendimiento de los dispositivos locales, el consumo de energía de los aceleradores nativos locales también se reducirá significativamente al procesar dichas cargas de trabajo, lo que también significa que se espera que el umbral de uso se reduzca aún más. Canonical predice que todo esto no se completará de la noche a la mañana, pero Ubuntu espera estar listo cuando las condiciones sean propicias, y la cooperación con los fabricantes de chips y el trabajo de adaptación relacionado desempeñará un papel cada vez más importante.
En conjunto, la señal dada por Canonical es clara: Ubuntu no pretende convertirse en un "producto de IA", pero espera introducir gradualmente capacidades de IA en futuras versiones de una manera más prudente, más controlable y más consistente con los valores del código abierto. Los funcionarios dijeron que a lo largo de 2026, el equipo trabajará en torno al objetivo de "permitir a los usuarios de Ubuntu acceder a IA de vanguardia de una manera prudente, segura y compatible con el código abierto". El enfoque incluye educación en ingeniería, razonamiento local eficiente, mejoras de accesibilidad y una experiencia de sistema operativo más consciente del contexto.