¿Humanizar o automatizar? El nuevo mapa de la escasez.
Cuando la IA reduce el coste marginal a cero, el valor se desplaza hacia lo que no puede ser automatizado. La escasez determina el valor, pero no en toda la economía, ni para todas las marcas.
Brian Niccol llegó como CEO a Starbucks en 2024 con la misión de sanear las cuentas. La automatización parecía la palanca más obvia: redujo baristas, introdujo máquinas más rápidas, tiempos más ajustados en los locales. Pero la eficiencia operativa topó de frente con la satisfacción de los clientes, molestos por la frialdad del servicio. Niccol dio marcha atrás volviendo a los orígenes y admitiendo que “los pequeños detalles y la hospitalidad mueven la satisfacción”. Volvieron los vasos escritos a mano, las tazas de cerámica en lugar de cartón, los espacios donde descansar.
Benjamin Coriat describe en El taller y el cronómetro cómo el taylorismo, el fordismo y la producción en masa transformaron la organización del trabajo y las relaciones sociales. La entrada del cronómetro en el taller supuso una revolución histórica, porque acabó con el antiguo oficio y sometió el trabajo a una nueva disciplina, basada en la medición del tiempo y la estandarización. Pero lo que funcionó en el origen del capitalismo industrial, no lo hizo para Starbucks. Los clientes preferían que se les escuchara, o que se les dedicara al menos un pequeño resto de aquel oficio, antes que convertirse en conejillos de indias de la obsesión por la eficiencia.
De la escasez de producción a la escasez de autenticidad.
Alex Imas, economista conductual de Chicago Booth, publicó hace unas semanas un ensayo que empezaba con una pregunta sencilla: cuando la IA reduce el coste marginal de la producción intelectual y creativa a niveles cercanos a cero, ¿qué sigue siendo escaso?
En el escenario que Imas plantea, el valor se desplaza hacia lo que no puede ser replicado por un modelo de lenguaje: la procedencia humana, la atención sostenida y la exclusividad auténtica. Esta reubicación se apoya en tres mecanismos. El primero es estructural: una vez resuelta la escasez básica, el gasto se desplaza hacia aquello que sigue siendo difícil de replicar. Los efectos renta explican más de tres cuartas partes de las reasignaciones sectoriales históricas. La agricultura pasó de representar el 40% del empleo estadounidense a principios del siglo XX a menos del 2% hoy. La producción no cayó, simplemente se fue a otros sitios.
El segundo se basa en la teoría mimética de René Girard: deseamos aquello que otros desean y, sobre todo, aquello que otros no pueden obtener fácilmente. Si algo puede producirse a coste cero y para cualquiera, pierde el aura deseable. Y el tercero es experimental: Imas y su coautora Kristof Madarász constataron que la disposición a pagar se duplica cuando hay exclusión genuina. En un trabajo sobre el mercado del arte, encontraron que el simple hecho de que haya IA involucrada rebaja la percepción de exclusividad.
En una economía donde la IA abarata la producción intelectual, el diseño, el código, la creatividad y hasta la atención, la escasez se relocaliza en cinco activos críticos: en la procedencia humana verificable, la que incluye trazabilidad real del autor, el proceso, el taller, no un genérico “Made by humans”; en la atención sostenida, porque en una economía de chatbots gratuitos, veinte minutos de atención real de un experto son un lujo cuantificable; en el contexto compartido, el asesor que de verdad conoce al cliente más allá del CRM; en la exclusión auténtica, la oferta que es físicamente imposible escalar; y en la curaduría crítica, el editor humano cuyo gusto y criterio valen más que la recomendación algorítmica.
Muchas categorías van a empezar a competir menos por eficiencia y más por procedencia. Pero no todas.
La objeción al optimismo relacional de Imas.
Una versión menos optimista del escenario de Imas podría vernos a casi todos convertidos en una colección de hipsters artesanos elaborando tablas de cortar de cocina para una pequeña élite que puede pagarlas.
Por otro lado, Philip Trammell argumenta que la tecnología no solo abarata commodities existentes, también crea variedades completamente nuevas de consumo que podrían absorber el gasto adicional de sociedades más ricas. Hoy, en Estados Unidos, todas las artes, el entretenimiento y la recreación juntos suponen apenas el 1,1% del PIB. La minería sola, el 1,2%. Somos mucho más ricos que en la Edad Media, pero el porcentaje del PIB dedicado a espectáculos en directo sigue siendo minúsculo. ¿Por qué?
Cada vez que la tecnología libera presupuesto de ocio, inventa también el destino donde gastarlo: Netflix, Spotify, los videojuegos, las redes sociales, las plataformas digitales capturan gran parte del excedente de ocio antes de que llegue al violinista o al actor teatral. La IA puede hacer lo mismo: creará cantidades enormes de nuevas experiencias sintéticas, personalizadas y adictivas. Un “Netflix específico para cada usuario” puede competir mejor por atención (y capturar el gasto) que un pequeño negocio relacional cuidadosamente humano.
Los cuatro cuadrantes de la escasez para las marcas.
El movimiento hacia lo humano no es universal. Depende del tipo de negocio y de la relación que el cliente mantiene con él. No se busca conversación, ritual y presencia humana en todos los actos de consumo, y conviene resistirse a la tentación de proyectar la lógica del lujo sobre el conjunto de la economía.
Para entender dónde aplica y dónde no, deberíamos cruzar dos ejes. El primero mide la implicación identitaria del consumo: ¿este producto o servicio define quién soy, con quién me relaciono, qué proyecto al mundo? Una transferencia bancaria es baja en este eje; una sastrería a medida, alta. El segundo mide la presencia humana esperada que el cliente tiene en este acto concreto de consumo: ¿en este momento, quiero conversación, presencia o atención humana, o prefiero que el proceso desaparezca y se automatice? La misma persona busca fricción cero cuando hace una transferencia y puede agradecer atención personal cuando pide una hipoteca. Eso explica que un mismo banco pueda (y deba) operar en dos cuadrantes distintos a la vez. Del cruce sale una matriz de cuatro cuadrantes con implicaciones de marca diferentes:
El humano es el producto (alta identidad / atención humana). El sector relacional en su esplendor. La IA opera invisible en el back-office; en el frontstage manda la presencia humana. Hospitality de lujo, restauración con propuesta, banca privada clásica y asesoría patrimonial, retail con expertos. El movimiento “back to Starbucks”, Taylor Swift, entrenadores personales son ejemplos de protección del valor en este cuadrante.
El humano es prescindible (baja identidad / automatizado): el reino de Revolut y Amazon. Aquí el consumidor no quiere “relación”, quiere desaparición operativa del problema. Transferencias instantáneas, seguros que funcionan, apps limpias, procesos invisibles. El cliente paga y no quiere hablar con nadie. La presencia humana solo aparece como red de seguridad excepcional.
El humano en momentos de la verdad (alta identidad / automatizado). El cuadrante más exigente para el diseño de servicio. El cliente busca un producto que le define, valora la marca, pero la mayor parte del recorrido prefiere instantaneidad y autoservicio. El humano no tiene por qué estar presente, pero aparece en los momentos donde la decisión es crítica o el problema complejo (momentos de la verdad). Sanidad premium, plataformas de formación profesional, inversión digital (Indexa Capital), e-commerce de moda media-alta... El cliente quiere la marca y sentirse atendido, pero no quiere esperar, ni conversación. La arquitectura del servicio vale tanto como el servicio mismo, porque saber cuándo hacer aparecer al humano es la decisión estratégica clave.
El humano por necesidad (baja identidad / servicio humano). Trámites administrativos, comercios que requieren personas por necesidad o por comodidad, procesos y servicios heredados. Algunos servicios de este cuadrante migrarán hacia la automatización donde la tecnología y la regulación lo permitan; otros permanecerán por proximidad y comodidad.
El riesgo para las marcas reside en no evaluar correctamente en qué cuadrante se ubican, o qué cuadrante ocupan distintas partes del mismo negocio. Starbucks automatizó el cuadrante equivocado: si alguien paga cuatro euros por un café que podría hacer en casa es precisamente por el ritual, la presencia, el barista que escribe su nombre en el vaso. Optimizar ese momento para eliminar fricción destruye la mística, no la mejora.
Klarna cometió un error de automatización en un cuadrante distinto. En 2023, el CEO Sebastian Siemiatkowski presumía de que su chatbot hacía el trabajo de 700 agentes. Una fintech de pagos de consumo opera en parte en el territorio de baja implicación y de automatización -la transacción en sí-, pero tiene clientes con problemas complejos (disputas, situaciones emocionales) que la desplazan al cuadrante de al lado. Tratar todo con el mismo rasero fue el error. En mayo de 2025 admitió que el enfoque en coste había producido “menor calidad” y anunció que la empresa volvía a contratar humanos. La predicción de Gartner de febrero de 2026 lo generaliza: el 50% de las empresas que atribuyeron recortes de plantilla a la IA recontratará personal antes de 2027.
Si durante años parecía que la obsesión era automatizar cualquier posible fricción, tampoco conviene caer en el error opuesto: romantizar lo humano de manera indiscriminada. Bancos que mantienen infraestructuras físicas sobredimensionadas apelando a una cercanía que muchos clientes ya no desean. Aerolíneas que continúan empujando interacciones presenciales para procesos que el usuario preferiría resolver desde la app en veinte segundos. La presencia humana ahí no añade valor: impone fricción donde nadie la pidió. Es cierto que el 64% de los consumidores preferiría que las empresas no usasen IA en atención al cliente. Pero eso no significa que quieran hablar con un humano para renovar su seguro de coche.
Quizá el caso más ilustrativo de esta lectura quirúrgica lo encontremos en España. Santander cerró 109 oficinas en España entre 2024 y 2025, al mismo tiempo que abría su Work Café número cien: un formato híbrido de banca, cafetería y coworking. La tesis corporativa es que “la oficina deja de ser el lugar donde se hacen gestiones para convertirse en un espacio orientado a asesoramiento y relación, mientras la transaccionalidad migra a la app”. No es eficiencia contra cercanía: es la misma marca operando deliberadamente en dos cuadrantes distintos.
La marca como infraestructura de verificación.
En una economía saturada de contenido sintético, la marca puede servir de infraestructura de verificación. No basta con afirmar que algo es humano, hay que demostrarlo de forma creíble. Comienzan a aparecer sellos, certificaciones y movimientos diseñados específicamente para eso. Human Made Mark o Credo 23 son intentos tempranos de construir estándares de procedencia humana verificable. Las editoriales empiezan a experimentar con etiquetas “no entrenado con IA”. Algunas marcas convierten el proceso creativo humano en parte explícita de la propuesta de valor. Y la presión irá aumentando a medida que el contenido sintético se vuelva indistinguible.
Algunas marcas convierten el proceso creativo humano en parte explícita de la propuesta de valor. Un estudio reciente de VML Intelligence apunta que el 47% del público a escala global considera que los humanos siguen teniendo ventaja en creatividad e imaginación frente al 30% que cree que la tiene la IA. La presión irá aumentando a medida que el contenido sintético se vuelva indistinguible. Los anuncios generados con IA de Valentino y Gucci provocaron reacciones críticas de sus propias audiencias, que tacharon las piezas de "perezosas" y "baratas". Para una marca de lujo, donde el cliente paga precisamente por la prueba visible del trabajo humano excepcional, ahorrar costes generando creatividades con un modelo es destruir el activo que justifica el precio.
Pero las posiciones anti-IA solo funcionan cuando el cuadrante lo justifica. Dove construye una narrativa AI-free y es coherente en el uso de mujeres reales en su publicidad porque belleza e identidad están profundamente conectadas. Una aseguradora de hogar prometiendo “asistencia 100% humana” puede sonar extraño, porque el cliente que quiere resolver su siniestro a las once de la noche no necesita un humano, necesita una solución.
Sectores como la banca privada enfrentan el reto inverso. No se trata de certificar que algo es artesanal, sino de demostrar que el asesor es real, que conoce al cliente y que esa relación no es teatro producido por un CRM. La IA puede hacer la mayor parte del trabajo analítico; lo que vende es que el humano interviene cuando importa. Diseñar ese momento es el trabajo pendiente.
Automatizar donde toca, humanizar donde importa.
La automatización indiscriminada es tan ingenua como la humanización indiscriminada. El gran trabajo del CMO en los próximos meses no es decidir “IA sí o no”, es mapear el negocio categoría por categoría, interacción por interacción, momento por momento, y decidir dónde el humano debe desaparecer y dónde debe volverse extraordinariamente visible. Lo escaso es exactamente eso: la disciplina para no aplicar la misma receta en todo el negocio.
En dos semanas, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
¿Qué ha pasado en este último año en la evolución de la IA agéntica? Y sobre todo, ¿cómo la están usando las empresas en el mundo real? ¿Con qué objetivos, para qué casos, con qué desafíos?
El Foro IA organiza un encuentro en el que me acompañan para buscar respuestas Federico Lopez Esquibel (Foro IA / Voicemod), Azucena Gallardo (Eroski) y David Villalon (Maisa AI). Si eres profesional #MCX y tienes interés en esta tecnología, o ya has comenzado a aplicarla en tu organización, únete a la conversación.
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Actualidad.
Google ha celebrado esta semana su conferencia anual I/O. Y deja claro que Gemini se impone como la capa subyacente a todas sus aplicaciones. Se anunció Gemini 3.5 Flash, un modelo que procesa tareas hasta cuatro veces más rápido y se integra como el motor predeterminado en la app de Gemini y el modo IA en Google Search. Presentó Gemini Omni, un potente modelo multimodal para generación y edición de video con comprensión física del entorno; Gemini Spark, un agente activo las 24 horas que automatiza tareas como redactar correos, gestionar agendas o interactuar con código; y la función Daily Brief, que unifica la información dispersa en el ecosistema de Workspace en resúmenes diarios. LINK
Nueva edición del AI eats the world de Benedict Evans, un análisis estratégico del momento actual de la IA centrado en cuatro puntos clave: 1) el desequilibrio entre gasto (Capex) e ingresos; 2) la comoditización de los modelos, que tienden a convertirse en una infraestructura básica y de bajo margen; 3) el despliegue de los modelos, “ancho pero superficial”; 4) y la evolución de la innovación: el valor y los ingresos vendrán del desarrollo de aplicaciones y agentes integrados en flujos de trabajo específicos.
Amazon sustituye Rufus por Alexa for Shopping, con la idea de que la experiencia de compra se acerque más a una conversación natural que a mostrar listados de productos. El nuevo asistente recuerda preferencias, compras previas y contextos específicos del usuario. Una de las novedades es la función Buy for Me, que permite a Alexa realizar compras en otros comercios si un artículo no está disponible en Amazon. CNET
Thinking Machines Lab (la startuop fundada por Mira Murati) presentó un modelo de interacción que procesa en tiempo real flujos continuos de audio, vídeo y texto. Esto significa romper la comunicación por turnos (el usuario habla y la IA espera, o viceversa) para que la IA reaccione instantáneamente a lo que ve y oye, incluyendo interrupciones naturales, correcciones al vuelo y una fluidez constante que emula la comunicación humana. LINK
El slop está empezando a invadir el universo podcast: casi el 40% de los nuevos podcast se crean con IA. Ante la falta de una regulación uniforme (Apple exige transparencia, Spotify mantiene reglas ambiguas), el sector debate si ese aluvión de contenido sin supervisión humana acabará alejando a los anunciantes y sepultando las producciones tradicionales bajo montañas de ruido. BLOOMBERG
Grecia estudia incluir en la próxima reforma constitucional a la IA al servicio de las libertades individuales y la prosperidad de la sociedad.LINK
Reflexiones.
El Nobel de Economía Daron Acemoglu es escéptico frente al supuesto apocalipsis laboral provocado por la IA, principalmente porque la mayoría de los trabajos requieren una alternancia fluida entre tareas que las máquinas aún no pueden emular. Acemoglu cree que la verdadera transformación solo ocurrirá si la IA se convierte en un software práctico y accesible para el trabajador medio, como lo fueron Word o PowerPoint. Y también cree importante que los nuevos equipos de economistas IA contratados por las grandes tecnológicas sean objetivos en sus conclusiones. LINK
Talia Barnes cuestiona la visión optimista de la IA Gen como motor de productividad y creatividad: si todos nos comunicamos de forma transaccional y delegando en algoritmos, los entornos laborales se convierten en espacios más cínicos, clínicos y deshumanizados. Las palabras no solo describen la realidad, también la crean. Sustituirlas por automatizaciones de diseño nos arriesga a olvidar nuestra propia identidad. PERSUASION
Investigación.
Según el CMO Spend Survey de Gartner, este año el 15,3% de los presupuestos de marketing se destinarán a la IA, que se consolida como la mayor partida de inversión tecnológica. No obstante, solo el 30% de los CMOs se sienten preparados para escalar las capacidades de la IA. El 70%, aunque considera la IA un objetivo crítico para 2026, admite que sus equipos todavía operan en una fase experimental, enfrentándose a problemas de gobernanza de datos e integración fragmentada, que impiden que la IA genere el impacto transformador prometido en la experiencia del cliente. GARTNER
AI in Design 2026. El uso semanal de IA entre diseñadores pasó del 54% al 91% en un año, el stack medio se duplicó de 3 a 7 herramientas, Claude superó a ChatGPT como herramienta principal (78% vs. 65%), y el 50% de los encuestados ya ha subido código a producción - lo que marca el colapso práctico de la frontera entre diseño y desarrollo. LINK
Faros AI ha analizado dos años de datos reales de 22.000 desarrolladores en 4.000 equipos - no encuestas, sino registros automáticos de sus herramientas de trabajo - y el diagnóstico es incómodo: la IA acelera la producción de código (los equipos completan un 66% más de proyectos), pero la calidad se deteriora a mayor velocidad. Los bugs por desarrollador suben un 54%, los incidentes en producción se triplican, y el código que hay que reescribir porque salió mal se multiplica por diez. Y es revelador que los equipos más maduros y experimentados no están protegidos. La IA produce más, más rápido, y con más errores - y nadie es inmune. LINK
El Work Trend Index 2026 de Microsoft (20.000 trabajadores, 10 países): los factores organizativos - cultura, apoyo del manager, prácticas de talento - explican más del doble del impacto real de la IA que el esfuerzo individual (67% vs. 32%), y solo el 19% de los empleados trabaja en el “sweet spot” donde capacidad individual y madurez organizativa se refuerzan mutuamente. El diagnóstico: las personas están listas; las organizaciones, no. MICROSOFT
OpenAI ha publicado Signals, su informe de cómo la gente usa ChatGPT. El titular de Q1 2026: la adopción se democratiza - crece entre mayores de 35, en mercados emergentes y entre mujeres - y el uso se vuelve más recurrente y embebido. OPENAI
Un estudio de la Reserva Federal compara la adopción de IA en EEUU y Europa. Sin sorpresas: los grandes mercados de la UE (Francia, Alemania, España, Italia) llevan uno o dos años de retraso respecto a EEUU, Reino Unido y los países nórdicos - como en casi cualquier otra métrica de adopción tecnológica. LINK
MCX (mkt, comms y cx).
El CEO de Condé Nast da por finiquitada la era de la visibilidad orgánica. Sus empresas deben operar bajo la premisa de que el tráfico orgánico es cero (o casi), y basar la fortaleza de sus marcas en audiencias directas y nichos específicos.
Coca Cola ha presentado Universal Media Measurement (UMM), un nuevo estándar diseñado para unificar la medición publicitaria en medios pagados, propios, ganados y compartidos. Tras siete años de desarrollo y pruebas en más de 20 países, este marco busca resolver la fragmentación actual del marketing permitiendo comparar canales online y offline bajo una métrica común. MARTECH
Mientras que las pujas y los algoritmos de Meta o Google se ejecutan de forma automatizada en milisegundos, el día a día de los profesionales (los traders de medios) sigue siendo abrumadoramente manual. Pasan horas copiando datos entre sistemas, reconciliando informes discrepantes, rellenando listas de control de calidad y redactando justificaciones para los clientes cuando las métricas no cuadran. LINK
Google ha publicado una guía sobre cómo optimizar para la IA generativa (no muy diferente de cómo optimizar para SEO). GOOGLE
Bain analiza cómo los clientes sintéticos han pasado de experimentos cualitativos a herramientas precisas y fiables para la toma de decisiones comerciales y el desarrollo de productos. BAIN
El 74% de las empresas ha tenido que retirar o desactivar agentes de IA de atención al cliente debido a fallos en situaciones reales. Esto está provocando un cambio drástico en las prioridades de inversión: se gasta más en seguridad, cumplimiento y confianza que en el propio desarrollo de la IA.LINK
Aún hay más...
Google mete anuncios conversacionales generados por Gemini dentro de AI Mode. El formulario de leads muere; llega el agente de marca. LINK
Will Smith comiendo espaguetis nos da una idea de cómo han evolucionado las capacidades de la IA generativa desde 2023 hasta el presente.
El 74% de las empresas que despliegan agentes de IA en atención al cliente acaban reculando - y el porcentaje sube al 81% entre las que tienen mejor gobernanza, porque detectan antes los fallos. THE REGISTER
La rebelión contra la IA sigue cobrando fuerza en USA. WSJ
Generative AI en la economía de los creadores de contenidos. DIGIDAY
OpenAI compra una empresa de consultoría para desplegar su tecnología directamente en los sistemas de sus clientes.REUTERS