- Mientras el ensayo de Matt Shumer, "Something Big Is Happening", acumula unas 100 millones de vistas y el miedo público a la amenaza laboral de la IA se expande rápidamente, este texto presenta una refutación
- Que la IA sustituya el trabajo humano no es un problema de ventaja absoluta sino de ventaja comparativa; mientras la producción total de la combinación humano+IA sea mayor que la de la IA por sí sola, el trabajo humano sigue teniendo sentido económico
- Factores como regulaciones, cultura organizacional, burocracia y resistencia al cambio son cuellos de botella creados por los humanos que limitan la automatización acelerada y la sustitución laboral por IA
- Han pasado 6 años desde el lanzamiento de GPT-3 y 3 años desde GPT-4, pero no se han producido despidos masivos, lo que indica que la limitación no es la falta de inteligencia, sino los cuellos de botella estructurales
- Cuanto más eleva la IA la productividad, más posible es que, por la elasticidad de la demanda (paradoja de Jevons), la demanda de trabajo humano incluso aumente
- Si se alimenta el miedo a la IA, podría derivar en reacciones populistas que limiten su desarrollo, como prohibir la construcción de centros de datos o garantizar empleo vitalicio, lo que a largo plazo sería un riesgo mayor
- El cambio económico provocado por la IA se parece más a una transición gradual y desigual que a un shock abrupto estilo COVID-19, y la población general necesita adaptación y colaboración, no ansiedad excesiva
La viralización del ensayo de Matt Shumer y la expansión del miedo a la IA
- Matt Shumer publicó en Twitter el ensayo "Está ocurriendo algo grande - Something Big Is Happening", que al momento de escribirse este texto había registrado unas 100 millones de vistas
- El comentarista conservador Matt Walsh lo calificó como “un texto realmente bueno”, y el comentarista progresista Mehdi Hasan dijo que era “el texto más importante de hoy, de esta semana y de este mes”, lo que muestra que se difundió sin importar la tendencia política
- Se acumulan casos de padres, hermanos y amigos que comparten el texto sin mayor explicación, y podría convertirse en el texto largo más leído del año
- Hasta ahora, para mucha gente la IA no había pasado de ser una herramienta como la versión gratuita de ChatGPT, pero este parece ser el momento en que comienzan a percibir el enorme impacto que puede tener en el mundo
- Incluso The Atlantic y Bernie Sanders hablaron públicamente de la pérdida de empleos por IA, y Matt Walsh afirmó que “la IA eliminará millones de empleos y la avalancha ya comenzó”
- El ensayo de Shumer compara la situación actual con febrero de 2020, justo antes de la propagación del COVID, y sostiene que la IA pronto golpeará con fuerza la vida cotidiana de la gente
- Gran parte del ensayo fue generado con IA, algo que Shumer reconoció, pero por su timing y posicionamiento se propagó de forma explosiva
Refutación de fondo al ensayo
- La situación actual no es comparable con febrero de 2020 frente al COVID y no hay motivo para que la gente común enfrente una gran amenaza inmediata por la IA
- Proyecciones como desempleo masivo en pocos meses, cambios abruptos del mundo o una “avalancha” carecen de base realista
- La IA podría compararse con la electricidad o la máquina de vapor, o incluso convertirse en la invención más importante de la historia humana, pero eso no significa automáticamente desempleo masivo ni la rápida desaparición del trabajo cognitivo
- Es probable que el impacto económico real de la IA se despliegue más lento y de forma más desigual de lo que la gente imagina, y aunque no se usen herramientas de IA todos los días, la vida de la mayoría no se verá drásticamente sacudida
Sustituir trabajo es mucho más difícil de lo que parece
- La clave de la sustitución laboral no es la ventaja absoluta (absolute advantage), sino la ventaja comparativa (comparative advantage)
- Aunque la IA supere a los humanos en tareas individuales, si la producción total de la combinación humano+IA es mayor que la de la IA por sí sola, el trabajo humano sigue teniendo valor económico
- Incluso hoy, en ingeniería de software, la combinación humano-IA, el llamado modelo “cyborg”, produce mejores resultados que la IA por sí sola
- Sigue siendo necesario el papel de transmitir con precisión a los agentes de código las preferencias del usuario, la empresa y el cliente
- Existen datos que muestran que, en los 12 meses posteriores al lanzamiento de Claude Code, aumentaron las vacantes para ingenieros de software
- Cuanto más rápido avancen las capacidades de la IA, más puede debilitarse esa complementariedad, pero un corner solution en el que la IA sea abrumadoramente superior en todas las tareas y condiciones tiene pocas probabilidades reales
- La relación entre humanos e IA no se parece a una sustitución total, sino a una aproximación asintótica, y la complementariedad práctica entre ambos durará mucho más de lo que la gente cree
Los cuellos de botella dominan todo
- En casi todos los campos se subestima la ineficiencia, y gran parte de ella proviene de estructuras de cuello de botella originadas en la propia naturaleza humana
- Ejemplos de cuellos de botella: leyes y regulaciones, cultura empresarial, conocimiento local tácito, competencia entre personas, prácticas profesionales, política interna, política nacional, jerarquías rígidas, burocracia, preferencia humana por trabajar con otros humanos, tendencia a preferir a ciertas personas, obsesión con la narrativa y el branding, volatilidad del gusto humano, límites de la comprensión humana, entre otros
- El cuello de botella más poderoso es la resistencia humana al cambio, es decir, la tendencia a no querer modificar la manera existente de hacer las cosas
- Los procesos productivos quedan definidos por su elemento más ineficiente, y cuanto mayor es la eficiencia, más visible se vuelve el efecto limitante de los elementos ineficientes
- La tecnología erosiona los cuellos de botella a largo plazo, pero se trata de un proceso gradual, como un río que desgasta una roca con el tiempo
- A comienzos del siglo XX, la electricidad tardó décadas en superar instalaciones fabriles obsoletas y prácticas gerenciales conservadoras
- La historia muestra que pasó bastante tiempo antes de que la electricidad se tradujera en mejoras de productividad
- La IA puede difundirse más rápido que la electricidad gracias a sus rasgos agénticos, pero los cuellos de botella siguen siendo una restricción real
Por qué la sustitución masiva del trabajo aún no ha ocurrido
- Si hace 10 años alguien hubiera oído del nivel actual de GPT 5.2 y Claude Opus 4.6, probablemente habría anticipado desempleo masivo
- Incluso viendo solo GPT-4, habría parecido razonable esperar que al menos la industria del servicio al cliente tercerizado se automatizara en gran parte en 12 a 24 meses
- Sin embargo, 6 años después del lanzamiento de GPT-3 y 3 años después de GPT-4, no se han observado despidos masivos por IA
- Incluso en el servicio al cliente tercerizado, que parecía uno de los sectores más fáciles de automatizar, no hay casos de despidos masivos a gran escala
- El cambio real se parece más a un proceso gradual de difusión tecnológica que a un colapso repentino
- La razón no es que los modelos no sean lo bastante inteligentes: incluso GPT-3.5 ya era sorprendente para los estándares de 2016, y la inteligencia en sí no es la restricción principal
- Incluso un call center enfrenta cuellos de botella como obligaciones contractuales, temas de responsabilidad, integración con sistemas legacy y la inclinación de los clientes a querer expresar su frustración ante otra persona
- Hasta los trabajos que parecen más simples están limitados por estructuras de cuello de botella
La demanda de trabajo humano complementario incluso podría aumentar
- La demanda de bienes y servicios producidos por humanos suele tener alta elasticidad
- Mientras los humanos sigan participando de forma complementaria en el proceso productivo, las mejoras de eficiencia suelen absorberse vía aumento de la demanda: la paradoja de Jevons (Jevons paradox)
- Cuando mejora la eficiencia energética, en vez de reducirse el consumo, el consumo total puede aumentar
- La sociedad moderna consume, a escalas que generaciones anteriores difícilmente habrían imaginado, no solo energía sino también contenido, servicios legales y toda clase de servicios empresariales
- El software abarca “todo lo que puede hacer una computadora” y es un ámbito con una demanda potencial enorme
- En cada ola de mejora de productividad —como el paso de lenguajes de bajo nivel a lenguajes de alto nivel, o la aparición de frameworks y librerías— la demanda de trabajo en ingeniería de software ha aumentado de forma drástica
- Hoy hay muchos más ingenieros de software que hace 20 o 30 años
- La expansión de Claude Code y Codex es un ejemplo de esto: aunque programar se volvió más eficiente, la gente está dedicando más tiempo y esfuerzo al desarrollo de software
- En esta etapa de complementariedad entre humano e IA, es posible mantener una perspectiva relativamente optimista sobre el trabajo humano
- Los consumidores disfrutan de un gran excedente del consumidor, y los trabajadores también pueden esperar efectos positivos de la mejora de productividad
Aunque ya no se necesiten empleos, los humanos crearán empleos
- Los cuellos de botella se irán debilitando con el tiempo y eventualmente serán superados, por lo que la complementariedad humana frente a la IA, a largo plazo, se parece a un activo que se deprecia (wasting asset) y en el límite podría converger a cero
- Pero es muy probable que esa transición sea más larga y más gradual de lo que la gente imagina, y para cuando se llegue a ese punto tal vez ya se haya alcanzado un estado de abundancia en el que el empleo deje de ser indispensable
- También podría ser un mundo centrado en el ocio, con personas dedicadas a la poesía, las matemáticas puras y distintos hobbies, o un mundo que haya creado un dios digital (digital god) con una brecha de inteligencia comparable a la que existe entre humanos e insectos
- Desde el primer excedente agrícola, la humanidad ha destinado cada vez más recursos a actividades que no son directamente necesarias para sobrevivir
- Hoy se emplea a grandes cantidades de personas como baristas, instructores de yoga, entrenadores personales, directores de video, productores de pódcasts y streamers, entre muchos otros oficios
- Cuanto mayor sea el excedente, más tenderá la gente a encontrar —o inventar— roles y actividades extrañas e interesantes
La gente común estará bien
- Esto no significa que todos los trabajos y todas las personas estén a salvo: algunas sí podrían perder su empleo, ver deteriorado el valor de sus habilidades o atravesar ajustes no deseados por causa de la IA
- Pero, en conjunto, es posible que el cambio económico provocado por la IA avance mucho más lentamente de lo esperado
- La narrativa que compara esto con el COVID es una comparación inapropiada y terrible
- Una persona común con un empleo típico y que invierte en fondos indexados diversificados probablemente no enfrentará un gran riesgo
- Muchos cambios aparecerán como mejoras graduales y sutiles, algunos se sentirán como deterioros, y sorprendentemente muchas cosas no cambiarán
- Es probable que los ajustes necesarios se den de forma secuencial según la situación, por lo que no hay razón para preocuparse demasiado
El verdadero riesgo de la IA: la reacción populista
- En los próximos años puede haber confusión e inestabilidad, pero es más probable que provengan de reacciones políticas y sociales que del efecto económico directo de la tecnología
- Los mensajes de figuras como Shumer, sea o no intencionalmente, están azuzando el miedo
- Decirle al público general que “esto es febrero de 2020 y la avalancha está por venir” no solo no coincide con la realidad, sino que constituye un grave error de juicio
- En la reacción pública ya se perciben miedo y pánico, y podríamos estar entrando en las primeras etapas de una gran reacción populista contra la IA
- La narrativa de que “la IA quita empleos” podría no traducirse en más suscripciones a ChatGPT Plus, sino en movimientos regulatorios bipartidistas como prohibir totalmente la construcción de centros de datos, garantizar empleo vitalicio o aprobar leyes que limiten el desarrollo y despliegue de tecnologías capaces de aumentar la eficiencia económica
- Si uno cree que la IA puede traer mayor productividad, acelerar los avances médicos y científicos y abrir una nueva etapa de civilización, entonces esos resultados regulatorios serían un desastre para el bienestar humano
Discusión complementaria sobre la demanda de ingeniería de software
- Un aumento en la demanda de ingeniería de software no necesariamente se traducirá en un aumento del número de ingenieros de software
- Así como Excel no reemplazó a los contadores sino que se expandió por todo el trabajo de oficina, la ingeniería de software podría integrarse en muchas ocupaciones distintas
- También existe la posibilidad de que, a largo plazo, el aumento de productividad supere el incremento del consumo inducido por la demanda
- En un escenario extremo, la complementariedad humano-IA podría converger a cero
- Que en software o en otras áreas aparezca realmente un efecto Jevons depende del equilibrio entre la mejora de eficiencia y la expansión del consumo
5 comentarios
Una de las razones por las que no se conoce bien el problema del desempleo durante la Revolución Industrial es que quienes fueron empujados al borde del abismo eran las personas más indefensas de las colonias.
Si uno escucha historias de Seattle, donde el ambiente está malo por los despidos masivos en Amazon, o de San Francisco, donde también dicen que cada vez es más difícil para los desarrolladores volver a conseguir trabajo, aunque sea una exageración, parece cierto que el mercado laboral sí se ha puesto más complicado. Por eso, me cuesta coincidir con la idea del texto principal de que a la gente común no le va a pasar nada.
Cuando la revolución agrícola aumentó la productividad, no se produjo desempleo masivo; más bien, hubo explotación de la fuerza laboral. Los recursos excedentes se concentraron en los imperios y se produjo un enorme aumento de la entropía mediante la guerra. Esta tendencia continuó igual después de la Revolución Industrial, y la humanidad no dejó recursos excedentes sin usar, sino que elevó su nivel de vida, mientras incluso los niños eran arrastrados a los lugares de trabajo y sufrían una explotación laboral extrema.
"Qué manera de lloriquear sin siquiera programar por tu cuenta."
Sueldo miserable, jod
Opiniones de Hacker News
Estoy creando herramientas de automatización para contadores y personal de contabilidad
La automatización no elimina el trabajo, sino que elimina las partes aburridas y cambia la naturaleza del trabajo
Antes se destinaba el 80% del tiempo a la entrada y clasificación de datos, y el 20% al análisis de cifras; ahora esa proporción se invirtió
El problema es la transición. Las personas que eran buenas en tareas mecánicas pierden competitividad, y quienes tienen buen criterio pasan a ser más valiosos
Al final, decir que “la IA no te va a quitar el trabajo” es demasiado simplista. La clave es qué habilidades se devalúan y qué tan rápido puede reentrenarse la gente
El sector contable cambia muy lentamente
Gracias a la IA, incluso gente con poco conocimiento del dominio puede trabajar, así que hasta ese trabajo de criterio se vuelve más fácil de tercerizar al extranjero
La reducción del tiempo de capacitación, la validación automatizada de calidad y el menor costo de comunicación aceleran una competencia global por el salario más bajo
Como resultado, los empleos siguen existiendo, pero los salarios se estancan, la escalera profesional se vuelve más angosta y la mayor parte del valor se la quedan las empresas que poseen el workflow
Si la IA lo hace por ti, no sientes esas relaciones y es más difícil notar los errores cuando aparecen
Un simple servidor CRUD basta, pero si se usa un LLM en cada transacción, el costo es demasiado alto
Si ves los casos de automatización de sándwiches, Nala Sandwich Bot es lento e ineficiente, y la línea Raptor/JLS es flexible pero requiere reconfiguración
La línea automatizada de Weber es ultrarrápida, pero casi no permite cambiar de producto
Al final, si no es un producto estandarizado, la automatización pierde sentido económico
En la práctica, muchas veces lo central es el recorte de personal
La ingeniería de sistemas sigue siendo difícil, y la IA tiene muchas limitaciones para ayudar ahí
En cambio, crear dashboards es un área en la que la IA sí funciona bien
Pero al final igual se necesita buena capacidad de ingeniería de software
Estoy casi de acuerdo con lo que plantea el autor, pero creo que “la automatización traerá abundancia y ya no tendremos que trabajar” es una vieja fantasía
La máquina de vapor, la electricidad, las computadoras, internet y la IA no han cumplido esa promesa
Si bajan los costos de producción, también bajan los precios y aumenta la demanda
A corto plazo, la riqueza se la quedan los dueños de las máquinas, y los trabajadores casi no reciben ese beneficio
Si viviéramos solo al nivel de hace 100 años, podríamos trabajar mucho menos
Si el poder lo tiene un partido que busca recortar el gasto público, una distribución sin trabajo es imposible
Un mundo donde todos obtienen fácilmente lo que desean más bien provocaría un colapso
A veces, cuando me da ansiedad, miro el ticket tracker de nuestro equipo y pienso que con la IA actual no se puede automatizar ni el 0%
Me preocuparé cuando la IA resuelva los problemas de memoria y pueda entender gradualmente el negocio y la base de código
No hacer un plan de contingencia es irresponsable
Al final van a tener que volver a contratar gente
Será una amenaza real cuando la IA pueda seguir el contexto entre personas y captar su significado
Si al inicio del proyecto la IA deja notas por su cuenta, luego podrían servir como referencia
El reemplazo laboral es mucho más difícil de lo que parece
Incluso un trabajo aparentemente simple como voltear hamburguesas en realidad combina varios roles
Reemplazarlo con robots no cierra económicamente para nada
Eso me hizo sentir que si la IA elimina empleos, cambiarse a otro trabajo es extremadamente difícil
La robótica y la IA son campos completamente distintos
En adelante, lo que antes hacían 20 personas lo van a manejar 3 o 4 supervisando a la IA
El personal se redujo a menos de la mitad, y la eficiencia se ha maximizado con kioscos de pedido, cocina predictiva y sistemas automáticos de bebidas
No es una operación completamente sin personas, pero la automatización gradual ya es una realidad
Aunque la IA haga el 80% del trabajo, si no puede hacer el 20% restante, igual es posible un recorte del 80% del personal
Visto desde la ventaja comparativa, la colaboración entre humanos e IA sigue teniendo sentido económico
Y para las finanzas personales eso puede ser devastador
Incluso entre las pymes, la demanda de software personalizado es prácticamente infinita
Da respuestas absurdas con total confianza
Como resultado, aumenta la eficiencia, pero se reestructura la fuerza laboral
La automatización del pasado creó nuevas industrias, pero los LLM no son más que convertir la entrada humana en tokens
Casi no crean nuevos empleos
Lo único que queda son los centros de datos o las fábricas de semiconductores, y hasta eso algún día se automatizará
Si bajan los costos de producción, bajan los precios, y con el dinero que sobra surgen nuevas industrias
Así como el refrigerador acabó con la industria del hielo, pero creó la cadena de frío
Creo que se exagera la escala del reemplazo por IA
Hay menos agricultores, pero más gente comiendo; desapareció el látigo para carruajes, pero aparecieron los taxis y Uber
En el futuro podrían aumentar trabajos como asistentes personales o entertainers para ricos
Ya muchos empleos de oficina tienen algo de esa naturaleza
La demanda de mano de obra no es tan grande
En la industria de semiconductores, los despidos por sobreinversión en IA ya son una realidad
Pero si los LLM siguen avanzando, podrían desaparecer trabajos como el mío, que lidian con problemas NP-completos
Como la IA ya empezó a mejorar por sí sola, los límites humanos ya no son el cuello de botella
En la industria real, los intereses son complejos y a la IA le cuesta captar esos matices
Por ejemplo, al crear un algoritmo de trading, aunque sea matemáticamente perfecto, si el PM no lo entiende, no se adopta
La gente común ya la está pasando mal ahora mismo
Los ingenieros de software estamos en la clase media o más arriba, pero si la IA nos quita el trabajo, también nosotros vamos a terminar viviendo una vida inestable, como la gente común
La estructura empresarial actual no sabe aprovechar de forma eficiente el potencial de la IA
La IA no trabaja con piezas aisladas del rompecabezas, sino que puede abarcar la imagen completa, mientras que las organizaciones humanas están divididas en jerarquías
En el futuro, la estructura será una donde una sola persona opere todo el sistema
Al final, la empresa misma será el cuello de botella, y vendrá una era en la que la persona individual será la empresa
Como generalista con experiencia en varias áreas, si tengo capital, IA y autonomía, puedo crear productos de alta calidad yo solo y muy rápido
Lo que impide aprovechar bien la IA no es la tecnología, sino la organización
Incluso en áreas como contabilidad o derecho, la gente podrá trabajar de forma independiente
Últimamente, más bien siento que gracias a la IA mi trabajo está más seguro
Los desarrolladores junior usan la IA sin criterio, al punto de no entender ni el código que escribieron
Parable of the Broken Window