- Igual que en los primeros años de internet en la década de 1990, la revolución de la IA también está en una etapa temprana donde coexisten el caos y las expectativas exageradas, y tanto el optimismo excesivo como el escepticismo solo tienen parte de razón
- El debate sobre si la IA reemplazará o creará empleos está polarizado de una forma similar a las discusiones de la era inicial de internet
- Aunque, contrario a las predicciones sobre la IA, el empleo de los radiólogos aumentó, este es un caso en el que operó la paradoja de Jevons (cuando una mejora en la eficiencia lleva a un aumento del consumo total)
- Aunque el furor de inversión en IA muestra señales de sobrecalentamiento similares a la burbuja puntocom, la inversión en infraestructura de los hiperescaladores construirá a largo plazo la base del futuro
- La IA está creando nuevas categorías de empleo e industrias, y ya está en marcha una transformación de la estructura laboral tan profunda que incluso cambiará el significado de “ingeniero de software”
Similitudes entre los primeros años de internet y la era de la IA
- En 1995, al inicio de la adopción de internet, había apenas unos 2,000 sitios web y la mayoría tenían una estructura simple basada en texto
- Cargar imágenes tomaba varios minutos, los pagos en línea generaban desconfianza y era común escuchar el consejo de “no confíes en desconocidos en internet”
- En ese entonces, los optimistas predecían el rápido crecimiento del comercio electrónico y la realidad virtual, mientras que los pesimistas veían internet como una moda pasajera
- Veinticinco años después, la gente vive cambios que superaron esas predicciones: consume noticias en redes sociales, sale con personas a través de apps y usa servicios de economía compartida
- Este texto compara “la era actual de la IA” con “el internet de 1995” y señala que las predicciones de ambos extremos solo son parcialmente correctas
La paradoja del empleo: por qué el impacto de la automatización cambia según la industria
- Geoffrey Hinton advirtió en 2016 que la IA provocaría desempleo masivo y sostuvo que “deberíamos dejar de entrenar radiólogos”
- Sin embargo, en 2025 las plazas de residencia en radiología en EE. UU. subieron 4% hasta un récord histórico de 1,208, y la tasa de vacantes también marcó su nivel más alto
- El salario promedio llegó a 520,000 dólares, un aumento de 48% frente a 2015, manteniéndose como la segunda especialidad médica mejor pagada
- La investigadora Deena Mousa señala la paradoja de Jevons como explicación del fracaso de esa predicción
- A medida que la IA elevó la productividad de los radiólogos, bajó el costo de los diagnósticos → más personas se hicieron estudios → aumentó el empleo
- La complejidad del mundo real, tareas que van más allá del reconocimiento de imágenes y las barreras regulatorias y de seguros también fueron factores adicionales
- En la industria tecnológica, figuras como Satya Nadella y Aaron Levie presentan una visión optimista de que “la demanda aumentará en casi todos los campos donde se aplique la IA”
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Los límites de la paradoja de Jevons
- Andrej Karpathy señala que la radiología no es adecuada para analizar el reemplazo laboral en una etapa temprana
- Es un campo multifacético, de alto riesgo y fuertemente regulado
- Los cambios en el empleo aparecen primero en áreas de trabajo repetitivo, independiente, breve y donde el costo del error es bajo
- Que el empleo aumente o no depende de la competencia entre el tamaño de la demanda no satisfecha y la velocidad del aumento de productividad
- Según el equilibrio entre ambos factores, los resultados cambian de una industria a otra
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Análisis de datos de 200 años por industria
- La investigación del economista James Bessen presenta datos de empleo, productividad y demanda entre 1800 y 2000 en las industrias textil, del acero y automotriz
- Textil y acero: tras la automatización, el empleo aumentó durante unos 100 años y luego cayó con fuerza
- Manufactura automotriz: se mantuvo de forma estable, sin experimentar la misma caída abrupta
- El gráfico de productividad muestra un aumento exponencial de la productividad en todas las industrias (en escala logarítmica)
- En 1900, un trabajador textil podía producir 50 veces más que en 1800
- El gráfico de demanda muestra que al inicio la caída de precios generó demanda masiva
- A principios del siglo XIX, la mayoría de la gente apenas podía comprar un pantalón o una camisa
- La automatización desplomó los precios → se volvió posible comprar varias prendas → empleo y productividad se dispararon al mismo tiempo
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Saturación de la demanda y caída del empleo
- Cuando la demanda se satura, el empleo se estanca en su pico, pero la automatización sigue avanzando
- La productividad continúa subiendo → finalmente empieza la caída del empleo
- No se necesitan cantidades infinitas de ropa ni infinitos informes radiológicos
- Los autos muestran un patrón distinto: la demanda todavía no está saturada
- La mayoría de las personas en el mundo aún no tiene un auto
- La automatización tampoco ha conquistado por completo ese sector (el retroceso de Tesla en la automatización total de manufactura demuestra los límites tecnológicos actuales)
- Cuando tanto la demanda como el potencial de automatización son altos, el empleo puede mantenerse o incluso crecer
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La particularidad de la industria del software
- No está claro en qué momento se saturará la demanda de software
- Hasta ahora, el software hecho manualmente ha sido el factor limitante
- Los ingenieros caros y los costos laborales restringen lo que las empresas pueden construir
- Si la automatización mejora mucho la productividad de los ingenieros, la demanda no satisfecha podría explotar
- Muchas empresas tienen proyectos con valor de negocio, pero que no pudieron construir porque el costo de desarrollo no se justificaba o porque faltaban recursos
- Caso de Amazon: miles de ideas no recibían financiamiento por falta de recursos de ingeniería
- Si la IA puede producir software a un costo mucho menor, podría liberarse una enorme demanda potencial
- La pregunta clave es cuándo se saturará esa demanda
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Factores que determinan el resultado laboral por industria
- El empleo en cada industria depende de la competencia entre dos fuerzas
- El tamaño y crecimiento de la demanda de mercado no satisfecha
- Si el crecimiento de la demanda supera o no el aumento de productividad provocado por la automatización
- Según el equilibrio entre estos dos factores, cada industria experimenta resultados distintos
Burbujas: cómo la euforia irracional construye el futuro
- El boom puntocom de los años 90 fue una época en la que las empresas disparaban su valuación con solo agregar “.com” a su nombre
- Las compañías de infraestructura invirtieron miles de millones de dólares en fibra óptica y cables submarinos (proyectos carísimos que solo fueron posibles gracias al hype)
- En 2000-2001 llegó el colapso puntocom, de forma espectacular
- Empresas de infraestructura como Cisco llegaron por un momento a ser las más valiosas del mundo antes de desplomarse
- Pets.com levantó 82.5 millones de dólares en su IPO, gastó millones en anuncios del Super Bowl, pero quebró en solo 9 meses
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El legado positivo de la burbuja puntocom
- La burbuja puntocom también tuvo razón en varios aspectos
- Construyó la infraestructura física que hizo posibles a YouTube, Netflix y Facebook
- Empresas como Worldcom, NorthPoint y Global Crossing quebraron, pero dejaron sentadas las bases del futuro
- El colapso demostró a corto plazo que los escépticos tenían razón, pero a largo plazo probó que los optimistas acertaban en la dirección general
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La euforia similar del boom actual de la IA
- Una startup de IA fundada por la exejecutiva de OpenAI Mira Murati recaudó 2,000 millones de dólares en una ronda semilla con una valuación de 10,000 millones de dólares (la mayor de la historia)
- No tiene producto y se negó a revelar qué construirá o cómo generará ingresos
- Varios wrappers de IA están levantando millones de dólares en rondas semilla con muy pocas defensas competitivas
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La inversión en infraestructura de los hiperescaladores
- El gasto anual de capital de los hiperescaladores se ha más que duplicado desde el lanzamiento de ChatGPT
- Microsoft, Google, Meta y Amazon han hecho una inversión conjunta de casi 500,000 millones de dólares en centros de datos, chips e infraestructura de cómputo
- Sin importar qué empresas sobrevivan, la infraestructura que se está construyendo ahora está creando la base del futuro de la IA
- Desde capacidad de inferencia hasta la generación eléctrica necesaria para sostenerla
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Cómo juzgar si la IA está en burbuja
- Azeem Azhar propone un marco práctico para evaluar el boom de la IA con cinco indicadores
- Carga económica (proporción de inversión respecto al PIB)
- Carga industrial (proporción de gasto de capital respecto a ingresos)
- Trayectoria de crecimiento de ingresos (tiempo de duplicación)
- Sobrecalentamiento de valuaciones (relación precio-beneficio)
- Calidad del financiamiento (resiliencia del origen del capital)
- Según ese análisis, la IA no está en una burbuja sino en un boom impulsado por la demanda
- Aun así, si 2 de los 5 indicadores entran en zona roja, pasaría a territorio de burbuja
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La demanda es real, pero no impide una burbuja
- OpenAI es una de las empresas de más rápido crecimiento en la historia
- Pero eso por sí solo no impide una burbuja
- Muchas empresas de IA enfrentan los mismos problemas de unit economics que afectaron a las puntocom de los años 90
- Pets.com también tenía millones de usuarios, pero quebró, como dice el dicho: “si vendes un dólar a 85 centavos, puedes conseguir clientes infinitos”
- A pesar de la demanda, es posible que el patrón se parezca al de los años 90
- Se espera sobreconstrucción y fracasos espectaculares
- Pero la infraestructura hará posible cosas que hoy no podemos imaginar, mucho más allá del ciclo de hype
Un futuro previsiblemente impredecible
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Etapa temprana de la revolución de la IA
- Estamos en la fase inicial de la revolución de la IA (la etapa metafórica del módem chirriante de la era de internet)
- Así como las empresas de infraestructura volcaron miles de millones en fibra óptica, los hiperescaladores están invirtiendo miles de millones en cómputo
- Igual que antes las startups agregaban “.com”, ahora agregan “.ai” a sus nombres para buscar valuaciones más altas
- El hype seguirá oscilando entre la euforia y la desesperación
- Algunas predicciones parecerán ridículamente equivocadas
- Otras que hoy parecen locas terminarán viéndose conservadoras
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Resultados diferenciados por industria
- A diferencia de lo que sostienen los optimistas de Jevons, la demanda de muchas cosas se estanca una vez satisfechas las necesidades humanas
- El resultado laboral en cada industria depende de la magnitud y crecimiento de la demanda no satisfecha, y de si ese crecimiento supera el aumento de productividad causado por la automatización
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La reducción de costos abre segmentos de mercado
- Aswath Damodaran subestimó a Uber al asumir que solo capturaría una parte del mercado tradicional de taxis
- Pasó por alto que si haces los viajes mucho más baratos, el mercado mismo se expande
- La gente empezó a usar Uber para destinos a los que jamás habría ido pagando tarifa de taxi
- La IA podría hacer algo similar al permitir productos y servicios que hoy son demasiado caros de construir con inteligencia humana
- El dueño de un restaurante usa IA para crear software personalizado de cadena de suministro (algo que nunca se habría construido por 100,000 dólares con desarrolladores humanos)
- Una organización sin fines de lucro despliega IA para una batalla legal que antes no podía costear
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El cambio es predecible, pero los detalles no
- En 1995 nadie predijo que la gente saldría con desconocidos por internet, se subiría a sus autos (Uber) y dormiría en sus casas (Airbnb)
- Tampoco nadie predijo que influencer sería uno de los trabajos más deseados por los jóvenes
- La creatividad humana produce resultados que no pueden predecirse con nuestros modelos mentales actuales
- Se espera la aparición de nuevos ámbitos e industrias
- La IA ya ha ayudado más en los últimos 5 años que en los 50 anteriores a descifrar la comunicación animal
- ¿Es posible predecir qué empleos abriría una tecnología capaz de permitir conversaciones plenas con animales?
- Es probable que el trabajo más deseado de 2050 sea uno que hoy no existe
- No podemos ponerle nombre porque todavía no ha sido inventado
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Transformación de las categorías laborales
- Internet volvió inútiles algunos trabajos, pero transformó otros y creó categorías nuevas
- Se espera el mismo patrón con la IA
- La pregunta de Karpathy: “Hace 6 meses me pidieron votar si dentro de 5 años habría más o menos ingenieros de software”
- Lo deja como ejercicio para el lector
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La lección del caso de los periodistas
- Si volviéramos a 1995 y hiciéramos la misma pregunta sobre los periodistas:
- Habríamos predicho más periodistas, porque internet permitiría llegar a todo el mundo y crearía más demanda
- Habríamos tenido razón durante unos 10 años al inicio (el empleo en periodismo creció hasta principios de los 2000)
- Treinta años después: disminuyeron tanto los periódicos como la cantidad de periodistas
- Pero hay más “periodismo” que nunca
- Solo que no lo hacen únicamente las personas a las que llamamos periodistas
- Blogueros, influencers, youtubers y autores de newsletters hacen el trabajo que antes hacían los periodistas tradicionales
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El futuro de los ingenieros de software
- Para los ingenieros de software se desarrollará el mismo patrón
- Más personas harán trabajo de ingeniería de software
- En unos 10 años cambiará el significado de “ingeniero de software”
- El dueño del restaurante mencionado antes crea con IA un software personalizado de inventario solo para sí mismo
- No se llamará a sí mismo ingeniero de software
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El futuro impredecible de la IA
- Igual que en 1995, si hoy los optimistas de la IA dijeran que “en 25 años la gente preferirá noticias producidas por IA antes que por influencers de redes sociales, verá personajes generados por IA en vez de actores humanos, encontrará pareja por medio de casamenteros de IA en lugar de apps de citas (o incluso usará una pareja romántica de IA), y dará la vuelta por completo a la idea de ‘no confíes en la IA’ para depender de ella en decisiones de vida o muerte y confiarle la crianza de los hijos”
- A la mayoría le costaría creerlo
- Con toda la inteligencia disponible, ya sea natural o artificial, nadie puede predecir con certeza cómo será el futuro de la IA
- Ni los CEOs tecnológicos, ni los investigadores de IA, ni cualquier persona al azar que escribe largamente en internet
- Acierte o no en los detalles, el futuro de la IA se está cargando
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
La similitud con la burbuja puntocom tiene límites
Porque el contexto social, político y económico de entonces y el de ahora es completamente distinto
Al predecir el futuro, solemos tomar como referencia patrones del pasado, pero muchas veces no consideramos cómo cambia el contexto
No basta con explicarlo solo por la demanda o la automatización; también hay que ver la interacción entre los sistemas políticos, sociales y económicos
Creo que ahora estamos en la era del mainframe de la IA
Solo unas pocas grandes empresas pueden operar modelos gigantes y centralizados, y en la práctica nosotros alquilamos sus recursos de cómputo para usarlos
Espero que algún día llegue una era de computación personal en la que modelos pequeños estén distribuidos por todas partes
Hoy la mayoría de la gente usa la computadora como un “terminal tonto” que se conecta a servicios centralizados basados en la nube
Incluso el correo, los mapas o Git dependen mucho de servidores centrales, así que da la impresión de una vuelta a la era del mainframe
Si lo pruebas tú mismo con herramientas como LM Studio, puedes experimentar que el modelo realmente funciona por completo en local
No quisiera volver a esa época
Sentí que algunas personas muestran una actitud de exceso de certeza sobre la IA
Yo no tengo tanta confianza para afirmarlo de forma tajante
Su forma de pensar parece un ejemplo típico del efecto Dunning-Kruger
Nunca he oído realmente la afirmación de que “la IA crea más empleos”
Ya sea trabajo físico o trabajo intelectual, al final todo está destinado a automatizarse, así que me pregunto qué clase de empleos se supone que van a aparecer
Parece que el autor creó artificialmente dos bandos para que su postura se viera como un punto medio entre ambos extremos
Es forzado comparar la infraestructura de fibra óptica de la era puntocom con los centros de datos actuales
La fibra óptica seguía siendo útil diez años después, pero los centros de datos se vuelven obsoletos en pocos años, casi como productos perecederos
Dentro de diez años, a nadie le va a importar el equipo actual
Últimamente siento fatiga con la IA
Está bien para corregir correos cortos, pero para contenido profundo no tanto
No siento que valga la pena pagar por ella
Pago por ChatGPT Plus y GitHub Copilot, y me propone soluciones que yo no lograba encontrar
Es incorrecta la afirmación de que “los altos costos salariales de los ingenieros limitaron el desarrollo”
Las grandes empresas tienen capital de sobra, y el problema es la complejidad del software y los límites de la comprensión humana
Habría sido más convincente si hubiera señalado eso
Todo el texto se ve lleno de pose
Es un buen análisis, pero pasa por alto la posibilidad de que la IA se ejecute directamente en smartphones o escritorios en 5 a 10 años
Si eso ocurre, la inversión actual en centros de datos y la estructura centrada en Nvidia podrían volverse irrelevantes
En los años 90 la gente tenía un fuerte optimismo tecnológico
Incluso en la TV se creía que pronto usaríamos dispositivos como los smartphones, y más bien daba la sensación de que la realidad iba demasiado lenta para alcanzarlo
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El texto está bien investigado e interesante, pero está desconectado de la realidad actual de los LLM
Con la arquitectura de software actual es difícil llegar a una IA al nivel de la ciencia ficción, y no se resuelve solo gastando mucho dinero
El furor de inversión en IA se parece más a un mecanismo de redistribución de riqueza que a tecnología, y no es distinto de las burbujas puntocom, inmobiliaria o cripto del pasado
La AGI no llegará en esta ronda, ni siquiera se ha resuelto el problema de las alucinaciones
Lo que de verdad hace falta es la capacidad de escuchar los puntos de vista de los demás, pero la IA más bien está reforzando la burbuja de cada quien