- Las herramientas LLM pueden volverse poderosas cuando los empleados las aprenden por iniciativa propia y las eligen como herramientas de apoyo para su trabajo, pero imponer su uso en toda la empresa y amenazar con despidos no es una buena forma de utilizarlas
- En 4 casos reportados durante los últimos 3 meses, los CEO enviaron correos a toda la empresa con mensajes del tipo: si no aprenden a usar herramientas de IA de inmediato, mejor busquen otro trabajo
- Métodos que recompensan el uso en sí, como rankings de consumo de tokens, no enseñan a usar bien los LLM y pueden aumentar el uso improductivo
- Aunque un CEO haya creado un prototipo o un contrato funcional con herramientas de agentes, el trabajo real como revisión de código, verificación de cláusulas, seguridad y cumplimiento legal sigue siendo necesario
- La fuerza de los LLM está en ayudar a que los empleados que los usan bien puedan hacer más trabajo, no en que se necesiten menos personas
La sobrerreacción de los CEO ante la IA
- Durante los últimos 3 meses se reportaron 4 casos de CEO que reaccionaron de forma exagerada ante la IA
- En todos los casos aparecieron correos enviados a toda la empresa con mensajes del tipo: aprendan y usen herramientas LLM de inmediato o busquen otro empleo
- Algunas empresas incluso contrataron consultores para enseñar a los equipos a usar estas herramientas, u organizaron office hours y hackatones internos de IA
- El punto central de todos los casos era la presión para que los empleados usaran IA en todo momento en su trabajo, bajo la idea de que es una tecnología asombrosa
Formas equivocadas de incentivar su uso
- Algunas empresas crearon rankings de uso de tokens, pero eso es una forma inadecuada de incentivar el buen uso de los LLM
- Para usar bien la IA, hay que aprender a ver los tokens como un recurso escaso
- Si simplemente se considera que más uso de tokens equivale a mejor uso, el uso improductivo puede crecer con facilidad
- Las herramientas LLM pueden ser poderosas e importantes, pero su utilidad real tiene varios problemas y limitaciones
La diferencia entre uso forzado y elección voluntaria
- Los LLM pueden volverse poderosos cuando los usuarios aprenden bien a usarlos y los eligen voluntariamente como herramientas de apoyo para su trabajo
- Quien se ve obligado a usar herramientas LLM no aprende realmente a usarlas bien
- Los empleados también pueden beneficiarse si entienden con más profundidad el poder y los límites de las herramientas de IA
- La fuerza de los LLM está en ayudar a que los empleados hagan más trabajo cuando se usan bien y de manera voluntaria
El trabajo real que los CEO pasan por alto
- Aaron Levie, CEO de Box y creyente en la IA, también explica por qué los CEO tienden a obsesionarse de más con ella
- Los CEO están lo bastante alejados del trabajo real que hace falta en la etapa final para crear valor con IA, y por eso son vulnerables a la “psicosis de la IA”
- El término “psicosis de la IA” puede prestarse a malentendidos, y ha sido criticado por varios psicólogos y psiquiatras por ser impreciso y potencialmente agravante
- Cuando los CEO usan IA, suelen ver solo los buenos resultados y no consideran las siguientes 10 o 20 tareas necesarias para convertir eso en un resultado sostenible con agentes
- Aunque un CEO diga “hice un prototipo de producto increíble”, antes de llevarlo a producción todavía hacen falta revisión de código y corrección de problemas
- Aunque un CEO diga “generé un contrato”, antes de enviarlo a la otra parte todavía hace falta verificar todas las cláusulas y conectarlo con los contratos existentes
La diferencia entre algo que funciona y un producto escalable
- “Algo que funciona”, “algo que funciona bien”, “algo que funciona bien a escala” y “algo que funciona bien a escala en un entorno específico” son cosas distintas
- Las empresas tienen muchos empleados porque hacen falta para cubrir detalles pequeños pero importantes que los CEO no suelen ver bien
- Seguridad, cumplimiento legal y accesibilidad son ejemplos de esos detalles que un CEO puede pasar por alto con facilidad
- Es posible crear algo funcional con herramientas de agentes, pero para hacer bien un producto para el mercado masivo y usarlo con seguridad hace falta muchísimo más trabajo
- Las herramientas de programación con agentes también pueden ayudar en ciertas tareas, pero saltar de “yo hice uno” a “entonces cualquiera puede hacerlo” ignora por qué se contrata a gente con conocimiento y experiencia
Herramientas personalizadas y pensamiento de cargo cult
- El mejor caso de uso de las herramientas LLM no está en construir herramientas para el mercado masivo, sino en crear herramientas totalmente personalizadas que ayuden a realizar tareas específicas
- Si un CEO solo ve que en algún lugar de la organización los empleados trabajan con computadoras para producir resultados, y cree que eso es lo mismo que él haga algo con Claude Code, cae en un pensamiento de tipo cargo cult
- Los pasos adicionales y el trabajo de procesamiento que hacen los empleados, y que el CEO no ve, siguen siendo necesarios
- Si un CEO crea algo con una herramienta agente como Claude Code y ve que funciona, puede llegar a juzgar erróneamente por qué hacen falta tantos empleados
La lógica de los despidos y la narrativa corporativa
- Se describe como una situación oscuramente cómica que un CEO se obsesione por completo con la IA y enseguida concluya que puede despedir a la mitad de su personal
- Las empresas que creen que las herramientas LLM les permitirán despedir a grandes cantidades de personal pronto descubrirán que estaban equivocadas
- Lo que hace falta no es menos gente, sino más gente que sepa trabajar de forma productiva
- Cuando una empresa usa los LLM como razón para despidos masivos, en la mayoría de los casos los está usando como pretexto
- Para Wall Street, la narrativa de la “eficiencia por IA” resulta más aceptable que admitir que hubo sobrecontratación
Lo que los CEO deberían aprender
- Los CEO deben aprender cómo funciona la tecnología, y eso incluye entender sus límites
- Si un CEO cree que un prototipo hecho con vibe coding ya está listo para producción, habría que dejarlo lanzarlo directamente para que vea el resultado
- Si un CEO cree que un contrato hecho con vibe coding es tan sólido como uno revisado por abogados, terminará viendo cuánto cuestan los problemas legales cuando aparezcan
- Las herramientas de IA son poderosas, pero un CEO que cree que reemplazan el trabajo de sus empleados es un mal CEO
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Me recuerda al viejo chiste de que “el 90% del código es el 90% del trabajo. El 10% restante del código es otro 90% del trabajo”
He pasado casi toda mi vida adulta desde 1986 lanzando productos, y una de las cosas que aprendí muy pronto fue que “lanzar” es más grande que “diseñar”
Hay una enorme cantidad de trabajo en entregar un producto que pones bajo tu marca y que además tienes que soportar después
Es parecido a tener hijos. Concebir es divertido, dar a luz es doloroso y criarlos es trabajo de toda la vida
Creo que el mismo tipo de trabajo aplica a los productos que lanzas cobrando dinero
Según ellos, su enjambre de agentes revisa GitHub, Slack y los wikis para averiguar qué hacer después, y otro enjambre de agentes se encarga de revisar código, probar, fusionar, desplegar, hacer pruebas A/B e incluso revertir cambios
Boris por sí solo fusionó casi 300 PR en la última o las últimas dos semanas, así que parece que los laboratorios punteros ya rompieron el sello de la productividad
Y además hablan de una IA recursiva de auto-mejora tan poderosa y autónoma que, según ellos, todas las empresas deberían prepararse para “detener” ese esfuerzo
La model card de Fable/Mythos[1] incluso incluye restricciones del tipo: el modelo es demasiado poderoso para dejar que la gente común lo use, así que rechazarán solicitudes de ajuste y entrenamiento del modelo
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
Primero tienes que construir un producto completo con muchas funciones y luego crear un resumen extremadamente comprimido que permita reflejar todas esas funciones en la landing page
Si el visitante no puede entender todo el producto complejo en 10 segundos, ya lo perdiste
El producto tiene que ser complejo. El mercado del software ya está así, y para cuando descubres la fruta al alcance de la mano, ya alguien más la arrancó
Seguro habrá gente que gane dinero con oportunidades fáciles creadas por cambios tecnológicos, pero es poco probable que seas tú. No tendrás la red de contactos de negocio necesaria para lograrlo
También me recuerda eso de que “el 90% del juego es medio mental”
Hay muchísimos malos CEO. Se parecen bastante a los políticos. Llegar a ser CEO es bastante difícil, pero las habilidades necesarias para subir hasta ese puesto y las necesarias para hacer bien el trabajo no siempre coinciden.
Importa a quién adulas y a quién no, y también tener la suerte de que el momento te favorezca.
Me parece extremadamente raro que un CEO sea realmente competente en su trabajo.
En la mayoría de los casos, la clase trabajadora es la que sostiene a la empresa y, en algunos casos, los empleados la mantienen a flote incluso en contra de la voluntad del CEO.
No quiero decir que los ejecutivos quieran arruinar la empresa, pero son incompetentes y por eso siguen tomando decisiones pésimas.
Al final, lo que necesitas para ser CEO es convencer a alguien de que, si te presta dinero, se lo vas a devolver.
He trabajado para personas realmente horribles que no pasarían una entrevista en ningún lado, pero que eran CEO porque tenían habilidad constante para atraer más dinero.
La mayoría tenía padres ricos que los financiaron y entraron a escuelas prestigiosas por preferencia de exalumnos.
Bastantes eran más inteligentes que el promedio, pero para nada genios.
Gracias a esa riqueza, tuvieron acceso a computadoras antes que los demás.
Parece que no entienden, o no quieren entender, que en promedio son abrumadoramente “nepo babies”.
Claro, ser CEO de una empresa como Microsoft sería muy difícil y una carga enorme en muchos sentidos, pero la mayoría de los CEO no están en una posición así.
Hablando solo desde mi experiencia, la mayoría de los CEO y CTO eran idiotas que no sabían nada.
Aunque bueno, yo llevo 25 años programando y solo fui CEO 3 años, así que tómenlo con cierto filtro.
Creo que la gente sobrevalora mucho estos títulos. Al final depende de qué hace realmente la empresa y de qué exige ese cargo en esa empresa.
El CTO de una empresa SaaS sin mucha importancia podría ser alguien recién salido de la universidad. Probablemente esté haciendo algo trivial que cualquiera, incluso un LLM, podría armar.
En cambio, si eres el CTO de un servicio de streaming ampliamente usado y confiable que maneja una porción significativa del tráfico global de internet, estás resolviendo problemas mucho más interesantes y difíciles, y tus decisiones importan mucho más.
Vi en Xitter que “los CEO que quieren reemplazar empleos con AI deberían primero reemplazar con AI a su asistente”, y me parece una regla perfecta.
Todas las demos de AI son básicamente variaciones de un asistente personal, así que ¿no debería poder hacer ese trabajo?
Apostaría a que entre los CEO con asistente habría 0 voluntarios.
Y por cierto, no intento insultar a los asistentes humanos. Hacen un trabajo valioso y no creo que deban ser reemplazados por AI.
Alguien de OpenAI dijo que ahora es mejor que un médico. No lo dije yo, lo dijo él. Entonces supongo que ya reemplazó a su médico, ¿no?
Una AI personalizada parecería bastante buena para reemplazar a un CEO. Solo hay que pensar en cuánto podría hacer una empresa si redujera así sus gastos generales.
El código lo harán humanos + AI, y la gestión la llevará solo la AI.
Los CEO entienden que la AI ofrece la posibilidad de aumentar la productividad. Usar esa mejora de productividad para recortar personal es una forma de pensar muy poco imaginativa.
Una forma más audaz sería usar esa mejora para superar las expectativas de los clientes actuales, o aumentar los ingresos sin incrementar la plantilla en la misma proporción.
Hay muchísimos malos CEO.
También hay muchísimos malos desarrolladores de software.
Cuando se encuentran, despiden al desarrollador de software.
El CEO se va un tiempo después de ejercer sus stock options.
El CEO moderno de una empresa pública suele parecerse más a un gestor de hedge fund que intenta exprimir hasta el último dólar de la fuerza laboral. La AI es para ellos una palanca seductora, pero no muy efectiva.
Si la AI te vuelve más competente, básicamente es parecido a haber recibido una inyección de capital.
Un CEO que ve eso y piensa que hay que reducir personal también está enviando la señal de que no sabe cómo usar los recursos adicionales.
¿Por qué no podemos crear modelos de AI que reemplacen a estos CEO? Parece que dirigirían bastante bien una empresa.
¿Y qué tal los empleados que piensan que la AI va a reemplazar a su propio CEO?