¿Nos quitará el trabajo la IA?
La IA no ha venido a quitarnos el trabajo. Al menos no de manera inmediata, por mucho que las empresas de software susurren a los CEOs para vender sus tecnologías.
¿Reemplazará la inteligencia artificial a los trabajadores del conocimiento o se limitará a transformar sus tareas? Es la pregunta del billón - literalmente, si atendemos a la capitalización bursátil que se ha evaporado de las empresas de software en las últimas semanas. Pero la pregunta, formulada así, contiene una trampa: asume que la respuesta es binaria. Y no lo es.
La evidencia acumulada desde que la IA generativa irrumpió a finales de 2022 apunta en una dirección con demasiadas aristas. La IA puede, en teoría, ejecutar un porcentaje creciente de tareas cognitivas. Un estudio de impacto en la fuerza laboral publicado por Anthropic este pasado viernes ha vuelto a incendiar las redes que se inundan de Casandras advirtiendo del inminente apocalipsis.
Pero los economistas llevan años estudiando el desfase entre la capacidad teórica de un avance tecnológico y su difusión real en el tejido productivo. Por supuesto, “esta vez es diferente”. Pero, ¿cuánto de diferente? La velocidad a la que las organizaciones (y la sociedad en general) adoptan, integran y reorganizan sus procesos alrededor de esa capacidad tecnológica es fruto de múltiples factores. La electricidad tardó décadas en transformar la manufactura. Internet necesitó décadas para reconfigurar el comercio (y no lo ha cambiado por completo). No porque la tecnología no estuviera lista, sino porque las instituciones, los hábitos del consumidor, las culturas organizativas y los marcos regulatorios absorben el cambio a su propio ritmo. Los economistas llaman a esto implementation lag, y es probablemente el factor más subestimado en el debate actual.
Esto no significa que el impacto sea menor ni que debamos mostrarnos complacientes. Desde 2023, en Rebel Intel hemos seguido la evolución de este debate con una postura de optimismo informado: creemos que la IA transformará y creará más puestos de los que terminará destruyendo. Pero la transición no será indolora, necesita regulación y exige preparación.
Las recientes caídas en bolsa y anuncios de despidos invocando a la IA como causante de los mismos se han extendido desde empresas de software a empresas de servicios profesionales. Muchas de ellas son puro AI washing, mensajes destinados a los mercados de capitales que tienen poco que ver con la capacidad que aporta o no la IA.
Y en este contexto febril, un ensayo de ficción financiera ha cristalizado el peor escenario posible.
El “memo” que sacudió Wall Street.
Hasta hace unos días, nadie habíamos oído hablar de Citrini Research. Pero su ensayo The 2028 Global Intelligence Crisis ha tenido un impacto desmesurado: el Wall Street Journal lo señaló como acelerante directo de una venta masiva de acciones y el post acumuló más de 16 millones de visualizaciones. Algunas acciones cayeron hasta un 11% en un solo día. Para un ejercicio que sus propios autores califican de escenario hipotético, el impacto fue sorprendentemente real. Y dice mucho del nivel de incertidumbre e histeria en el que vivimos actualmente.
Citrini plantea que en 2026 la IA deja de ser una promesa para reemplazar masivamente a millones de trabajadores cualificados. Al principio, las empresas reducen personal, sus beneficios se disparan y las acciones alcanzan máximos. Pero sigue una espiral destructiva: los beneficios se reinvierten en más IA, creando un bucle donde el humano queda progresivamente obsoleto. Los agentes optimizan todo, eliminan intermediarios - desde procesadores de pagos hasta agencias de viajes, pasando por apps de delivery - y generan lo que Citrini denomina “PIB fantasma”: la productividad sube en el papel, pero el dinero deja de circular hacia las familias.
El panorama que dibuja para 2028 es sombrío: desempleo estructural superior al 10%, caída del 38% en el S&P 500, crisis del sistema bancario por impago de hipotecas de profesionales cualificados sin ingresos. Los inversores huyen hacia infraestructuras energéticas, materias primas, robótica física y oro. Citrini aclaró después que no se trataba de una predicción. Pero los mercados no lo procesaron como ficción.
Lo que dicen los datos cuando baja la fiebre.
Las críticas al escenario de Citrini no se hicieron esperar. Algunas son demoledoras y denuncian que muchos de los supuestos carecen de respaldo empírico. Un colapso como el descrito sólo podría ocurrir si asumimos una sustitución total e instantánea de los empleos de cuello blanco (!). Y trata de forma lineal procesos macroeconómicos complejos, sin contemplar ningún tipo de amortiguador institucional.
El contra-relato más articulado ha venido de Citadel Securities, que ofrece un ancla de realismo sustentada en datos. El miedo al colapso, argumenta Citadel, obvia cómo funciona realmente la adopción tecnológica. La difusión de tecnologías de propósito general sigue una curva en forma de S, no una línea vertical: una fase inicial lenta y costosa - con alucinaciones, problemas de integración y resistencia organizativa -, una fase de aceleración cuando la tecnología madura, y una fase de saturación donde el crecimiento se frena por límites físicos y económicos. La IA generativa se encuentra todavía en la primera fase.
Los datos que aporta Citadel contradicen directamente la narrativa catastrofista. La tasa de desempleo general en EEUU sigue baja (4,28%). Las vacantes para ingenieros de software - teóricamente, uno de los perfiles más amenazados - han subido un 11%. Y el gráfico siguiente demuestra que la caída previa seguía una tendencia de mercado.
La construcción de centros de datos está impulsando la contratación en construcción y energía. Y los datos de la Reserva Federal muestran que el uso diario de IA en el trabajo se mantiene estable, sin la explosión descontrolada que el escenario de Citrini necesita para funcionar.
Hay, además, un argumento de física económica que merece atención. Si la automatización se expande demasiado rápido, la demanda de computación dispara su precio hasta un punto en que resulta más barato contratar a un humano que pagar el coste energético de una IA para la misma tarea. Con 2.800 centros de datos planificados solo en Estados Unidos, la demanda de energía actúa como un suelo inflacionario que protege el valor del trabajo humano.
Y como apunta Seb Krier, la sustituibilidad técnica no implica sustitución económica. El estudio de Anthropic que referenciamos al principio muestra las categorías profesionales que mejor puede sustituir la inteligencia artificial. Pero, que la IA pueda hacer una tarea no significa que la estructura de la demanda y la organización productiva hagan económicamente óptimo reemplazar al humano. La complementariedad persiste en muchas actividades donde “humano + IA” genera más valor que “solo IA”.
Para que el escenario apocalíptico se materializara, según Citadel, tendrían que concurrir simultáneamente cinco condiciones: i) una aceleración masiva en la adopción que ignore la curva en S; ii) una sustitución casi total del trabajo humano que ignore la necesidad de confianza en sectores críticos; iii) cero respuesta fiscal o gubernamental; iv) una escala de computación sin límites físicos, y v) una ausencia total de nuevos empleos creados por la propia IA. Que las cinco converjan en dos años pertenece al terreno de la ficción financiera, no del análisis macroeconómico.
Abaratar no es destruir (y puede ser lo contrario).
Frente al relato distópico de Citrini, Daniel Jeffries propone una carta desde 2030 que califica las predicciones sobre el apocalipsis laboral como “alucinación colectiva”. En su escenario, lejos de crear desempleo masivo, la IA ha producido una deflación positiva: al reducirse los costes de producción en cine, software o medicina entre un 50% y un 90%, el mercado no se ha contraído sino que se ha expandido masivamente.
El resultado no es la desaparición de empleos, sino una transformación donde la IA elimina las tareas rutinarias y permite que profesionales con visión y criterio creativo lideren proyectos que antes requerían presupuestos millonarios. En ese 2030 han surgido millones de “micro-estudios” y nuevas profesiones que no existían antes. La transición fue dolorosa para quienes realizaban tareas mecánicas y se negaron a adaptarse, pero el nuevo equilibrio económico es superior.
Es el mismo patrón que observamos con el automóvil, con internet, con la digitalización del comercio: el miedo inicial a la automatización subestimó sistemáticamente la capacidad de adaptación humana y el efecto de la paradoja de Jevons - al abaratar un recurso, su demanda se dispara. La ficción de Jeffries peca quizá de optimismo simétrico al pesimismo de Citrini, pero su mecanismo económico subyacente tiene más precedentes históricos que el colapso.
Desde Rebel Intel nos atrevemos a hacer una predicción: en 2030, la cantidad de líneas de código de software generadas al día en todo el mundo se habrá multiplicado por 10.000 (¡por diez mil!). La mitad de ese código será generado por la IA a manos de usuarios sin conocimiento técnicos. En algunos casos, ese software sustituirá funcionalidades que hoy ofrecen herramientas de software existentes. A veces, el software “ad-hoc” será almacenado y reutilizado. Pero en la mayoría de las ocasiones, será software creado y destruido en el acto o archivado en el olvido de la nube. Lo más interesante de esta predicción, es que el otro 50% de las líneas de código del 2030 serán generadas por la IA a manos de arquitectos de software que tienen “interés” y “capacidad” para imaginar, construir, testear y mantener los complejísimos sistemas que regirán el futuro de la humanidad. La demanda de arquitectos de software se disparará. Porque el valor económico de la creación de software con IA confiable seguirá siendo enorme (en términos absolutos), y la productividad del programador convertido en arquitecto estará en el origen de la explosión de la demanda de software.
La tecnología no es un destino: es una decisión política.
Más allá de ficciones - catastrofistas o utópicas - y otras predicciones, el reciente SaaSpocalypse refleja un temor de los mercados que no conviene desdeñar. Los premios Nobel de Economía 2024, Daron Acemoglu y Simon Johnson, junto con David Autor, han publicado un ensayo en Brookings - Building pro-worker artificial intelligence - que desafía tanto la visión de impotencia social como la de inevitabilidad tecnológica. Su argumento central: la tecnología no es un destino, sino una herramienta que puede y debe ser moldeada mediante políticas públicas.
El mercado actual, sostienen, piensa poco en una IA pro-trabajador. Los incentivos están desalineados y la ideología dominante de Silicon Valley parece centrada en la automatización total. Los autores proponen que el Estado utilice su poder de compra e influencia normativa para promover tecnologías que complementen a los trabajadores en sectores como educación o salud; que se eliminen los sesgos fiscales que favorecen la automatización sobre la contratación; que se creen marcos legales contra el “robo de experiencia” - el uso de datos de trabajadores para entrenar modelos que los reemplacen -; y que se diseñen seguros salariales para los desplazados junto con fondos de capital universal. En definitiva, que el futuro de la IA no dependa del algoritmo, sino de las decisiones que tomemos como sociedad para que la productividad beneficie a todos.
¿Y quién formará a la próxima generación?
Es innegable que existen riesgos reales de desplazamiento para grupos concretos: tareas rutinarias, trabajadores sin capital humano transferible, profesionales en sectores donde la IA ya alcanza rendimientos superiores. Pero hay un riesgo menos visible y más estructural que ha dominado el debate sobre la “muerte del junior”: si las organizaciones prescinden de los profesionales que están empezando, ¿cómo se forma a la próxima generación de seniors?
La narrativa de que “un senior con IA ya no necesita juniors” contiene un análisis demasiado transaccional del valor que aporta la gente joven a una organización. Los juniors siguen siendo comparativamente baratos, llegan mejor preparados que nunca para trabajar con estas herramientas y aportan una diversidad generacional que ningún algoritmo sustituye. Además, la idea de que las tareas básicas “formaban” al junior es parcialmente un mito: lo que realmente forma a un profesional es el intercambio intelectua con seniors que analizan, cuestionan y contextualizan, no la tarea mecánica en sí. Y esa conversación sigue necesitando a dos personas en la sala.
En Good Rebels llevamos 3 años analizando la amenaza/oportunidad de la IA y avanzando al respecto: Foro IA, Kuantik, AI Rank, hackathones internos, … No podemos quedarnos parados. Pero en ningún momento hemos tenido dudas sobre la ventaja de seguir contratando recién licenciados que se forman en nuestra cultura y nuestros valores. A los que transmitimos nuestra visión del mundo y que nos aportan la suya, tan necesaria para poder trabajar con nuestros clientes en los retos que enfrentamos juntos.
Y por último, hay algo más que la obsesión con “el criterio senior” manejando la IA no termina de capturar bien. Un junior motivado con herramientas IA es casi un senior. Y además, un junior espabilado sin IA ya aportaba algo difícil de modelizar: empuje, hambre y ganas de comerse el mundo. Esa energía no es un residuo romántico de las organizaciones pre-IA; es un activo competitivo real que las empresas más inteligentes seguirán protegiendo en lugar de amortizar.
Para ser honestos, no tenemos ningún miedo por el futuro de un segmento que se está reduciendo proporcionalmente en la pirámide poblacional a pasos agigantados.
Ni colapso ni piloto automático.
La IA no es un choque negativo de demanda, como teme Citrini. Es un choque positivo de oferta - más productividad, menores costes, mayor crecimiento potencial. Pero que el resultado neto sea positivo no significa que la transición se gestione sola. El futuro del empleo no lo decidirá la capacidad técnica de los modelos, sino la inteligencia - esta sí, muy humana - con la que diseñemos las instituciones, los incentivos y las organizaciones que deben absorber el impacto. Las empresas que traten la IA como excusa para vaciar sus plantillas descubrirán, antes de lo que imaginan, que están vaciando también su futuro.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
El 18 de marzo estaremos hablando de GEO en el IE.
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Actualidad.
El acuerdo del Departamento de Defensa con OpenAI, mientras corta su relación con Anthropic, ha hecho que aumenten casi un 300% las desinstalaciones de ChatGPT en EEUU, mientras las descargas de Claude crecen un 50%. Pero el análisis más interesante sobre la controversia Amodei vs Departamento de Defensa es el de Stratchery, por mucho que no te guste Trump, si la IA es un arma de destrucción masiva, es el estado el que debe regular cómo utilizarla, no una empresa privada. TECH CRUNCH, STRATCHERY
Más señales de cómo Anthropic (Claude) le está ganando la batalla a OpenAI. EPOCH.AI
En el MWC de Barcelona, la industria prepara el despliegue del 6G (podría empezar a comercializarse en 2030), un cambio de paradigma que busca integrar el mundo físico y el digital. La IA formará parte de la infraestructura, con capacidad de cómputo en cada antena para permitir experiencias de realidad aumentada y traducción en tiempo real sin latencia. THE VERGE
Suno ha alcanzado los 100 millones de usuarios, de ellos 2 millones de pago que dejan 300 millones $ de ingresos recurrentes cada año. LINKEDIN
Reflexiones.
Michael Truell, CEO de Cursor, explica que estamos en la tercera era del desarrollo de software. La primera fue la del autocompletado, la segunda la de los agentes síncronos dirigidos paso a paso, y la actual, definida por agentes autónomos en la nube. El futuro de la ingeniería de software es construir, dirigir y supervisar el entramado de agentes que produce el software, capaces de operar y solucionar problemas complejos con una mínima intervención directa. X
Benedict Evans argumenta que OpenAI carece de ventaja competitiva duradera: sus modelos no tienen diferenciación técnica sostenible, su base de 800-900 millones de usuarios es amplia pero superficial (el 80% envía menos de tres prompts al día), y no hay efectos de red que impidan a Google o Meta cerrar la brecha con distribución pura. Lo compara con Netscape: ganó la primera ronda del navegador, pero resultó irrelevante porque el valor se creó en otra parte. La pregunta de fondo es si OpenAI logrará convertir su ventaja temporal en una plataforma real antes de que los modelos se comoditicen. Evans no parece optimista. BEN EVANS
Y la IA no acabará con la industria del software. Más bien acabará con el software malo. La IA reducirá las barreras de entrada y los costes, facilitando que los clientes migren entre proveedores. Esto obligará a las empresas a competir por valor real y no por clientes cautivos. A16Z
Las empresas están cerca de un "momento Cortés" con la IA: un punto de compromiso irreversible donde, al igual que el conquistador quemó sus naves, las corporaciones eliminan cualquier posibilidad de retorno al modelo laboral anterior. Un escenario de expansión productiva, no exento de riesgos de corrección financiera o desajuste social si la adopción de la IA supera la capacidad de adaptación del mercado laboral. FORTUNE
Research.
Una encuesta a casi 6000 directores financieros, directores generales y ejecutivos de empresas de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia. Alrededor del 70 % de las empresas utilizan activamente la IA, especialmente las empresas más jóvenes y productivas. En segundo lugar, aunque más de dos tercios de los altos ejecutivos utilizan regularmente la IA, su uso medio es de solo 1,5 horas a la semana, y una cuarta parte afirma no utilizarla. Las empresas afirman que la IA ha tenido poco impacto en los últimos tres años, y más del 80 % de ellas afirma que no ha tenido ningún impacto ni en el empleo ni en la productividad. Pero prevén un impacto considerable en los próximos tres años, ya que pronostican que la IA aumentará la productividad en un 1,4 %, incrementará la producción en un 0,8 % y reducirá el empleo en un 0,7 %. LINK
BCG lleva a cabo una encuesta sobre la adopción de IA en comunicación corporativa y public affairs. Uno de cada cuatro líderes de comunicación destinará más del 10% de su presupuesto a herramientas de IA, pero el 88% no está preparado para liderar la transformación AI de su función. BCG estima que más del 80% del trabajo de comunicación corporativa puede ser aumentado o automatizado por IA. Solo el 8% reinvierte los ahorros de tiempo generados por GenAI en construir nuevas capacidades del equipo. BCG
Algo más de la mitad de los adolescentes estadounidenses afirman haber utilizado chatbots para obtener ayuda con las tareas escolares, y el 12 % afirma haber recibido apoyo emocional. Son más los adolescentes que piensan que la IA será positiva para ellos que los que piensan que será negativa. PEW RESEARCH
Que una marca aparezca junto a contenido creado con IA no necesariamente es malo: puede incluso reforzar el recuerdo del anuncio y la percepción de innovación de la marca, siempre que el contenido sea de calidad, creativo o entretenido. Eso dice el estudio AI Slop or Not?, realizado por Zefr y OM Media Trials. LINK
MCX.
OpenAI ha dado marcha atrás en el checkout nativo de ChatGPT — de millones de merchants en Shopify, apenas una docena lo activaron. Los tres obstáculos estructurales: la integración técnica que exigen protocolos como ACP es inasumible para la mayoría de tiendas; los catálogos estáticos se quedan obsoletos al instante (precios, stock, envíos cambian constantemente); y no existen salvaguardas de fraude adecuadas para transacciones iniciadas por agentes de IA. El "agentic commerce" a escala necesita estándares básicos. Aún queda. LINK
Más sobre comercio agéntico (entre otras cosas). En su carta anual, Stripe propone una taxonomía de cinco niveles para el comercio con agentes de IA, desde la simple automatización de formularios hasta la compra anticipativa sin intervención humana. La industria está hoy entre los niveles 1 y 2, y Stripe ya ha lanzado con OpenAI un protocolo abierto (ACP) para que agentes paguen en nombre de usuarios. La analogía que usan: estamos en el momento “mediados de los 90”, cuando se definían los protocolos que luego gobernarían todo internet. STRIPE
Las juntas directivas no están preparadas para la era de la IA: ¿qué ocurre cuando tu CEO es víctima de un deepfake? FORTUNE
Somos muchos los que creemos que Google tiene una oportunidad única para monetizar la búsqueda con IA. Y sus movimientos de marzo así lo demuestran. LINK
Esta lista de Adweek no es solo un ranking de “estrellas” de la IA, sino un mapa de dónde se está concentrando poder real en la intersección entre marketing, adtech y genAI. Muestra cómo los líderes más influyentes están moviendo la IA desde el experimento táctico hacia el rediseño estructural de producción creativa, planificación de medios, medición y workflow de agencia. ADWEEK
Las agencias están redefiniendo sus modelos de negocio para gestionar el coste de los tokens de IA, la unidad de medida que los desarrolladores cobran por el procesamiento de datos. Hay tres alternativas: trasladar el coste directamente al cliente como un gasto de producción, absorberlo como parte del aprendizaje y desarrollo, o adoptar modelos de suscripción. DIGIDAY
Cómo la IA transformará la industria publicitaria. LINK
Este artículo largo sintetiza bien el estado del arte de la automatización de marketing cuando se deja de hablar de “copilots” y se entra en sistemas verdaderamente auto‑optimizados. La tesis central: el valor ya no está en reglas if/then, sino en bucles continuos de recogida de datos, predicción, acción y aprendizaje que reasignan presupuesto, creatividades y journeys sin intervención humana. LINK
Criteo se convierte en la primera empresa de ad tech en integrarse formalmente con el piloto publicitario de ChatGPT aportando 17.000 anunciantes y más de $4.000 millones en gasto de medios anual al ecosistema de OpenAI. CRITEO
La IA podría impulsar el 37 % de las interacciones con los clientes a finales de 2026. CX NETWORK
Meta AI está probando un asistente para compras que busca productos, compara precios y manda recomendaciones personalizadas, aprovechando sus enormes bases de datos e infraestructura publicitaria. CNET
Joking, not joking.
En 2036, una cadena de gimnasios (Energym) creada por Altman, Musk y Bezos recoge la energía generada por humanos que han perdido su trabajo por culpa de la IA, y la transforma para alimentar a las propias máquinas. A falta de empleo, al menos tendremos un propósito... Calma, es una parodia creada por una empresa belga para denunciar el consumo de recursos de la IA. BUSINESS INSIDER