¿Transformación sin precedentes o burbuja exagerada a punto de explotar? ¿Velocidades de adopción nunca vistas o proceso gradual de varios años? ¿Fin del antropocentrismo o trabajo humano para rato?
Como en toda etapa de transición, la revolución de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) que estamos viviendo está sujeta a la humorada de Groucho Marx del título de esta nota: depende de qué elementos destaquemos en lo que está sucediendo podemos armar un relato más o menos optimista/pesimista; utópico/distópico, cauto/exagerado. La frase del humorista clásico no fue dicha en ninguna película, se le atribuye a Groucho de alguna entrevista.
Lo que siguen son algunas paradojas y contrasentidos de las últimas semanas en este contexto de economía del cambio que emite señales ambiguas, inherentes a la etapa en la que estamos. Va una selección arbitraria:
1 ¿Cuál es el impacto en el empleo? Hasta ahora, cientos de papers de economía vienen evaluando la tasa de potencial reemplazo de distintas profesiones, con proporciones que van del 20% al 70%, con algunos casos extremos como el estudio “Better Call GPT” que encontró más de un 99% de área desafiada para abogados junior, que recién entran al mercado. El World Economic Forum hace un mes publicó su informe sobre el futuro del empleo y la conclusión fue que para 2030 el 39% de las habilidades actuales serán obsoletas. Pero (y aquí entra la regla de Groucho) los efectos agregados de la IA sobre el empleo hasta ahora en la realidad son mucho más tenues que los anunciados. El 15 de abril, dos economistas de las universidades de Copenhague y Chicago, Anders Humlun y Emilie Vestergaard publicaron un ensayo con un juego de palabras: “Large Language Models and Small Market Effects” (Modelos grandes de lenguaje, los LLM de la IA, y “efectos pequeños de mercado”). En 25.000 empleados de firmas que tienen ya incorporados programas avanzados de IA en Dinamarca, las ganancias de productividad detectadas fueron mínimas.
2 ¿Se invirtió la carga de la prueba para conseguir un trabajo? La decisión de un CEO semanas atrás tuvo tanta repercusión que ya se conoce como “la máxima de Tobi Lutke”, el CEO de Shopify que introdujo una nueva regla: no hay nuevas contrataciones en la empresa que cofundó y dirige a menos que se pueda probar que esa tarea no puede ser hecha por agentes de IA. ¿La contracara? En los últimos días se habló mucho de la fintech sueca Klarna, que luego de meses de anunciar que iba a un modelo “full IA” tuvo que dar marcha atrás y aceptar que habían ido demasiado lejos. El fundador y CEO de la compañía, Sebastián Siemiatkowski, le dijo Bloomberg que volvían a contratar personas de carne y hueso en el área de atención al cliente, debido a las quejas recibidas por trato impersonal. La semana pasada sucedió algo similar con IBM: la firma había echado 8000 empleados a nivel global para reemplazarlos por IA, las cosas no resultaron como estaban planeadas y tuvo que volver contratar humanos.
3 ¿Velocidad mach 5 o crucero? En el campo de las transformaciones exponenciales suele darse la dinámica de que todo parece que va lento hasta que, de golpe, los cambios se precipitan. Es un emergente de la complejidad y de funciones que “componen”. En una de las primeras novelas de Ernest Hemingway se describe un personaje que “primero se desmorona gradualmente, y luego en forma abrupta”. En el campo económico, Rudiger Dornbusch enunció un concepto similar: “En economía las cosas siempre suceden más lento de lo que uno supone, pero cuando suceden, lo hacen más rápido de lo que se pensaba”. Tal vez la frase más famosa al respecto sea la de Lenin para describir la revolución de 1917: “Hay décadas en las que no pasa nada, y hay semanas en las que pasan décadas”.
Del mismo modo, la idea de que con la IA está “pasando todo, al mismo tiempo y en todas partes” está extendida en Silicon Valley. Pero indicios como los de los párrafos anteriores muestran matices: “Creo que vamos a ver dos cajas de velocidades distintas”, cuenta a la nacion el ingeniero Sebastián Cao, el argentino que más alto llegó en un puesto de IA en una empresa de primera línea de EE.UU (Tesla). “En lo que es uso de consumidores sí estamos viendo una velocidad mach 5, con anuncios semanales increíbles, como fue el de Google hace diez días. Pero las empresas y el mundo corporativo tienen otros tiempos, regulaciones, riesgos, adaptaciones; y ahí vamos notar otro ritmo menos vertiginoso”, dice Cao, que dos semanas atrás asumió como CEO de Alquimia.IA, una firma global de implementación de procesos de IA.
4 ¿Uno para todos o todos para uno? Una de las discusiones más interesante en esta conversación pasa por definir si debe haber un nuevo rol de “gerente de IA” en las empresas, dada la importancia que se le asigna a este proceso de transformación. Hay quienes creen que el liderazgo lo debe llevar IT, por ser un fenómeno tecnológico; y otros que piensan que la verdadera batalla será cultural y de adopción (la tecnología será barata y comoditizada), y por lo tanto el expertise que vale estará en Recursos Humanos. Un “los dos a la final” (como decía Silvio Soldán) fue anunciado por el laboratorio Moderna recientemente, cuando estableció un nuevo rol de “gerente de IT y de RR.HH.”, todo en un mismo departamento, para coordinar mejor el acople. “Dada la complejidad de lo que se viene, se me hace muy difícil pensar que la implementación ideal pueda estar bajo el mando de una sola persona”, marca Cao, de Alquimia.IA. “Los mejores resultados los vamos a ver con equipos multidisciplinarios”.
5 ¿Qué pasa con la brecha? En 2024 ganó peso este concepto en distintos estudios: La IAG tenía supuestamente una “función igualadora” en el mercado de trabajo, porque las ganancias de productividad se veían en los trabajadores menos eficientes. Este consenso mutó 180 grados en 2025: “Lo que se está viendo en la práctica, sobre todo en empresas de programación, es que los trabajadores menos preparados con IA en sus manos pueden ser ‘monos con navajas’, con un riesgo altísimo; y que los que más lo están aprovechando son los mejores empleados”, cuenta Luis Figueroa, un ingeniero agrónomo que trabaja implementando proyectos de IA. Para Figueroa, en su vida personal, el beneficio mayor del uso de IAG fue el de ganar “claridad” para su estrategia y toma de decisiones; muy por encima de las ganancias de eficiencia. Dos Alter Ecos atrás mencionamos un trabajo de la futurista canadiense Sinead Bowell, para quien el boom de IAG está aumentando la brecha entre “los motivados y los no motivados”.
Esta fue una lista caprichosa de algunas de las paradojas más interesantes que se están registrando en el terreno de la IA aplicada. Pero tenga en cuenta que si no les gustaron, tenemos otras.
