La IA sale del código: la advertencia de Matt Shumer sobre los nuevos objetivos de los laboratorios

Desde hace unas semanas, se está produciendo un eco inusual en Silicon Valley. La inteligencia artificial ya no se describe solo como una oportunidad económica, sino como un riesgo existencial. El mensaje viral publicado en X por Matt Shumer, empresario y promotor activo de las tecnologías de IA, se inscribe en esta línea. Ampliamente difundido, comentado y criticado, su texto afirma que, para los ingenieros de software, la revolución ya no es una proyección teórica futura, sino una realidad cotidiana. Presentada como dirigida a los «profanos», esta tesis está formulada en un estilo deliberadamente alarmista y prescriptivo que ha suscitado acusaciones de alimentar el «overhype» típico de este sector.

Sin embargo, más allá de la retórica, los diagnósticos de Shumer remiten a dinámicas estructurales muy reales dentro de la industria.

El primer punto de contexto crucial para comprender el alcance de este ensayo viral se refiere al papel singular del código como ámbito piloto de la automatización cognitiva: la idea central del autor es que el hecho de que la revolución de la IA haya afectado primero a los programadores no significa que no vaya a afectar de la misma manera a otras profesiones. A diferencia de sectores como el derecho o la medicina, el desarrollo de software se beneficia de una proximidad epistémica entre los diseñadores de los modelos y el ámbito de aplicación: los ingenieros que entrenan los sistemas son ellos mismos especialistas en código. Esta situación ha permitido establecer rápidamente un denso bucle de retroalimentación (feedback loop) entre la producción de datos, la definición de los puntos de referencia y la mejora del rendimiento. Las tareas son objetivables —compilación, pruebas unitarias, revisión de pull requests— y los conjuntos de datos abundantes, lo que facilita la industrialización de la evaluación. El auge de los benchmarks derivados de situaciones reales de desarrollo ha contribuido así a acelerar la iteración de los modelos.

Los indicadores industriales citados por varios análisis sectoriales confirman este cambio. Boletines especializados como SemiAnalysis mencionan un rápido aumento del número de solicitudes de extracción redactadas en su mayoría por agentes como Claude Code. Este aumento se presenta como un punto de inflexión en la producción de software contemporánea. Trabajos académicos recientes también subrayan que las contribuciones generadas por la IA pueden alcanzar altas tasas de aceptación, siempre que se cuente con supervisión humana. ¹

Si bien la generalización de estos avances a todas las profesiones sigue siendo, evidentemente, especulativa y no es en absoluto automática, los propios laboratorios ya han adoptado un enfoque más incremental: buscan reproducir, ámbito por ámbito, las condiciones que permitieron el éxito inicial del desarrollo de software. La aparición de puntos de referencia sectoriales —ya se trate de evaluaciones económicas como GDPEval o de herramientas especializadas como Taubench —, da testimonio de este intento de trasladar la lógica del código a actividades de gran valor estratégico, pero menos estructuradas en datos.

Esta ampliación también pasa por una transformación organizativa. Inspirándose en el modelo de «forward deployed engineers» popularizado por Palantir, los grandes laboratorios de IA despliegan ahora equipos técnicos directamente en las instalaciones de sus socios industriales y clientes. Su misión consiste en identificar casos de uso concretos, integrar los modelos en entornos reales y reconstruir bucles de retroalimentación comparables a los que han permitido los rápidos avances en el código. El tema no es solo comercial: se trata de comprender qué conjuntos de datos recopilar, qué métricas definir y cómo evaluar el rendimiento en ámbitos en los que la validación automatizada es menos evidente.

Desde esta perspectiva, el texto de Shumer parece menos un análisis predictivo que el síntoma de un momento de transición en el ecosistema tecnológico.

Si bien el estilo elegido —que combina observaciones empíricas, exhortaciones a la adaptación y promesas de aceleración— mantiene una ambigüedad, subraya una evolución real —la mayoría de los laboratorios de IA intentarán replicar lo que ha sucedido con el código en otros sectores— y pone de relieve una dificultad: cada vez es más difícil para el público en general comprender realmente los saltos cualitativos de los modelos y traducir las cifras de los benchmarks en ganancias reales de fiabilidad de los modelos.

Piénsenlo de nuevo: estamos en febrero de 2020.

Si prestabas atención en ese momento, quizá notaste que algunas personas a tu alrededor hablaban de un virus que se estaba propagando en el extranjero. La mayoría de nosotros, al principio, no le prestamos atención. Los mercados iban bien, tus hijos iban al colegio, tú ibas al restaurante, estrechabas manos, reservabas billetes de avión. En febrero de 2020, si alguien le hubiera dicho que estaba haciendo acopio de papel higiénico, habrías pensado que pasaba demasiado tiempo delante de la pantalla. Luego, en unas tres semanas, el mundo entero cambió. Tu oficina cerró, tus hijos regresaron a casa y tu vida se reorganizó de una manera que no hubieras creído posible si te la hubieran descrito un mes antes.

Creo que estamos en la fase en la que «todo esto parece exagerado» de algo mucho, mucho más grande que el Covid.

He pasado seis años creando una start-up especializada en IA e invirtiendo en este campo. Vivo en este mundo. Y escribo las siguientes líneas para las personas de mi entorno que no viven en él: mi familia, mis amigos, las personas que me importan y que me preguntan constantemente «¿qué es la IA?» y obtienen una respuesta que no hace justicia a lo que realmente está sucediendo. Sigo dándoles la versión educada, la versión que se da diplomáticamente en un cóctel. Porque la versión honesta daría la impresión de que he perdido la cabeza. Y durante un tiempo, me dije a mí mismo que esa era una razón suficiente para mantener en secreto lo que realmente está sucediendo.

Pero la brecha entre la versión socialmente aceptable de la IA y lo que realmente está sucediendo se ha vuelto demasiado grande.

Mis seres queridos merecen saber lo que va a pasar, aunque parezca una locura.

Quiero dejar claro desde el principio una cosa: aunque trabajo en el campo de la IA, no tengo prácticamente ninguna influencia sobre lo que va a suceder, al igual que la gran mayoría de los actores del sector. El futuro lo configuran un número sorprendentemente reducido de personas: unos cientos de investigadores en un puñado de empresas. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y algunas otras. Una sola sesión de entrenamiento, gestionada por un pequeño equipo durante unos meses, puede producir un sistema que modifique toda la trayectoria de la tecnología. La mayoría de los que trabajamos en el campo de la IA construimos sobre cimientos que no hemos puesto nosotros mismos. Observamos esta evolución como ustedes. Solo que estamos lo suficientemente cerca del reactor como para sentir cómo tiembla el suelo bajo nuestros pies.

Y ha llegado el momento. No en el sentido de «deberíamos hablar de ello en algún momento», sino más bien: «está sucediendo ahora mismo y necesito que lo entiendan».

Sé que es real porque me ha pasado a mí

Esto es lo que nadie fuera del pequeño mundo de las nuevas tecnologías entiende todavía del todo: la razón por la que tanta gente del sector está dando la voz de alarma en este momento es porque a nosotros ya nos ha pasado.

No hacemos predicciones. Les contamos lo que ya ha ocurrido en nuestro propio trabajo y les advertimos de que ustedes serán los siguientes.

Durante años, la IA no ha dejado de mejorar. Ha habido avances importantes aquí y allá, pero cada avance importante estaba lo suficientemente espaciado como para que pudieran asimilarlo a medida que se producía. Luego, en 2025, las nuevas técnicas de construcción de estos modelos permitieron acelerar considerablemente el ritmo de los avances. Y luego se aceleró aún más. Y aún más. Cada nuevo modelo no solo era mejor que el anterior… Era mucho mejor, y el tiempo entre el lanzamiento de los nuevos modelos era más corto.

Utilizaba cada vez más la IA y cada vez necesitaba menos usarla. La veía gestionar tareas que, en mi opinión, requerían mi experiencia.

Luego, el 5 de febrero, dos grandes laboratorios de IA publicaron nuevos modelos el mismo día: GPT-5.3 Codex de OpenAI y Opus 4.6 de Anthropic, los creadores de Claude, uno de los principales competidores de ChatGPT. Y tuve una revelación. No como un interruptor… Más bien como cuando te das cuenta de que el agua ha subido a tu alrededor y ahora te llega al pecho.

Ya no soy necesario para el trabajo técnico propiamente dicho de mi empleo. Describo lo que quiero construir, en inglés corriente, y aparece. Es así de sencillo. Cuando digo «aparece», no me refiero a un borrador que tengo que corregir. Me refiero al producto terminado. Le digo a la IA lo que quiero, me alejo de mi computadora durante cuatro horas y vuelvo para encontrar el trabajo terminado, bien hecho, mejor de lo que yo lo habría hecho, sin necesidad de corregir nada. Hace unos meses, iba y venía con la IA, la guiaba, hacía modificaciones. Ahora, simplemente describo el resultado y me voy.

Pondré un ejemplo para que entiendan cómo funciona en la práctica.

Le digo a la IA: «Quiero crear esta aplicación. Esto es lo que debe hacer, esto es lo que debe parecer en líneas generales. Determina el flujo de usuario, el diseño, todo». Y lo hace. Escribe decenas de miles de líneas de código. Luego, y esta es la parte que habría sido impensable hace un año, abre la aplicación ella misma. Hace clic en los diferentes botones. Prueba las funciones. Utiliza la aplicación como lo haría una persona. Si no le gusta el aspecto o el funcionamiento de un elemento, vuelve atrás y lo modifica, por su cuenta. Repite el proceso, como haría un desarrollador, corrigiendo y perfeccionando hasta que queda satisfecha. Solo cuando decide que la aplicación cumple con sus propios estándares, vuelve a mí y me dice: «Está lista para ser probada». Y cuando la pruebo, suele ser perfecta.

No exagero. Así fue mi lunes esta semana.

Pero lo que más me impresionó fue el modelo que salió la semana pasada (GPT-5.3 Codex).

No se limitaba a ejecutar mis instrucciones. Tomaba decisiones inteligentes. Había algo en ese modelo que, por primera vez, se parecía al juicio. Al gusto. Esa inexplicable sensación de saber cuál es la decisión correcta, que la gente siempre ha dicho que la IA nunca tendría. Este modelo la tiene, o al menos tiene algo tan parecido que la distinción empieza a perder importancia.

Siempre he sido uno de los primeros en adoptar las herramientas de IA. Pero estos últimos meses me han sorprendido.

Estos nuevos modelos de IA no son mejoras progresivas. Son algo completamente diferente.

Y aquí está por qué te concierne, incluso si no trabajas en el campo de las nuevas tecnologías.

Los laboratorios de IA han tomado una decisión deliberada. Primero se han centrado en mejorar las capacidades de la IA para escribir código… porque crear una IA requiere mucho código. Si la IA es capaz de escribir ese código, puede ayudar a crear la próxima versión de sí misma. Una versión más inteligente, que escribe un código mejor, que crea una versión aún más inteligente. Hacer que la IA fuera eficaz en materia de codificación era la estrategia que allanaba el camino para todo lo demás. Por eso empezaron por ahí.

Mi trabajo empezó a cambiar antes que el suyo, no porque se centraran en los ingenieros informáticos, sino simplemente porque era un efecto secundario de su elección inicial.

Ahora han alcanzado su objetivo. Y están pasando a todo lo demás.

La experiencia que han vivido los trabajadores del sector tecnológico durante el último año, al ver cómo la IA ha pasado de ser una «herramienta útil» a «alguien que hace mi trabajo mejor que yo», es la experiencia que todo el mundo está a punto de vivir. Derecho, finanzas, medicina, contabilidad, consultoría, redacción, diseño, análisis, servicio al cliente. No dentro de diez años. Las personas que desarrollan estos sistemas hablan de uno a cinco años. Algunos incluso hablan de menos. Y por lo que he visto en los últimos dos meses, creo que «menos» es más probable.

Este es el sesgo más criticable —y criticado— del texto de Shumer. Si bien muchos modelos económicos sugieren que la automatización tendrá efectos masivos en el empleo —hipótesis en la que también apuestan cada vez más empresas e inversionistas —, no hay nada que permita inferir, como hace Shumer, que las profesiones que pone como ejemplo experimentarán sin duda una experiencia similar a la de los desarrolladores. Sin embargo, como indica el autor, los laboratorios de IA intentarán replicar lo que se ha hecho con el desarrollo de software, centrándose en algunos ámbitos más específicos.

«Pero probé la IA y no fue tan terrible»

Lo escucho todo el tiempo. Lo entiendo, porque antes era cierto.

Si probaste ChatGPT en 2023 o principios de 2024 y pensaste «se inventa cosas» o «no es tan impresionante», tenías razón.

Esas primeras versiones eran realmente limitadas. Alucinaban. Afirmaban con seguridad cosas que no tenían sentido.

Eso fue hace dos años. En términos de IA, es historia antigua.

Los modelos disponibles hoy en día son irreconocibles en comparación con los que existían hace seis meses.

El debate sobre si la IA «realmente mejora» o «se topa con un muro», que ha durado más de un año, ha terminado. Se acabó. Quienes siguen defendiendo esta tesis o bien nunca han utilizado los modelos actuales, o bien tienen interés en minimizar lo que está sucediendo, o bien evalúan la situación basándose en una experiencia de 2024 que ya no es relevante. No lo digo por desdén. Lo digo porque la brecha entre la percepción del público y la realidad actual es ahora enorme, y esa brecha es peligrosa: impide que la gente se prepare. 

Parte del problema radica en que la mayoría de la gente utiliza la versión gratuita de las herramientas de IA. La versión gratuita lleva más de un año de retraso con respecto a la que tienen los usuarios de pago. Juzgar la IA basándose en la versión gratuita de ChatGPT es como evaluar el estado de los smartphones en comparación con los teléfonos plegables. Las personas que pagan por las mejores herramientas y las utilizan a diario en su trabajo saben lo que les espera.

Pienso en un amigo abogado. No dejo de decirle que pruebe a utilizar la IA en su bufete, y él siempre encuentra razones por las que no funcionará. No está diseñada para su especialidad, cometió un error cuando la probó, no entiende los matices de su trabajo. Y lo entiendo. Pero algunos socios de grandes bufetes de abogados se han puesto en contacto conmigo para pedirme consejo, porque han probado las versiones actuales y ven adónde lleva esto. Uno de ellos, socio gerente de un gran bufete, pasa horas cada día utilizando la IA. Me dijo que era como tener un equipo de socios a su disposición al instante. No lo utiliza porque sea un juguete. Lo utiliza porque funciona. Y me dijo algo que me llamó la atención: cada dos meses, mejora notablemente su rendimiento en el trabajo. Me dijo que, si sigue así, espera que pronto sea capaz de hacer la mayor parte de lo que él hace… y él es un socio gerente con décadas de experiencia. No se asusta. Pero le presta especial atención.

Las personas que están a la vanguardia en su sector, las que llevan a cabo experimentos serios, no se lo toman a la ligera. Están impresionadas por lo que la IA ya es capaz de hacer. Y se posicionan en consecuencia.

¿A qué velocidad está evolucionando realmente?

Voy a intentar concretar el ritmo de estos avances. Porque creo que es la parte más difícil de creer cuando no se sigue de cerca.

En 2022, la IA no era capaz de realizar cálculos aritméticos básicos de forma fiable. Habría afirmado con certeza que 7 × 8 = 54.

En 2023, era capaz de aprobar el examen de acceso a la abogacía.

En 2024, podía escribir software funcional y explicar conceptos científicos de nivel universitario.

A finales de 2025, algunos de los mejores ingenieros del mundo declararon que habían confiado la mayor parte de su trabajo de codificación a la IA.

El 5 de febrero de 2026 llegaron nuevos modelos, dando la impresión de que todo lo que les había precedido pertenecía a otra época.

Si no has probado la IA en los últimos meses, lo que existe hoy en día te resultaría irreconocible.

METR mide este progreso utilizando datos. Realiza un seguimiento de la duración de las tareas reales —medida en función del tiempo que le llevaría a un experto humano realizar la misma tarea— que un modelo puede completar con éxito de principio a fin sin ayuda humana. Hace aproximadamente un año, la respuesta era de unos diez minutos. Luego, una hora. Después, varias horas. La medición más reciente (Claude Opus 4.5, un modelo de noviembre) mostró que la IA realizaba tareas que a un experto humano le llevarían casi cinco horas. Y esta cifra se duplica aproximadamente cada siete meses. Los datos recientes sugieren que podría acelerarse hasta alcanzar los cuatro meses.

Pero incluso esta medición no se ha actualizado para incluir los modelos que acaban de salir esta semana. Según mi experiencia, el avance es extremadamente significativo. Espero que la próxima actualización del índice METR muestre otro gran avance.

Si prolongamos la tendencia, que se ha mantenido durante años sin signos de ralentización, podemos esperar que, en un año, la IA sea capaz de realizar de forma totalmente independiente tareas que a un humano le llevarían varios días. En dos años, varias semanas. En tres años, proyectos de un mes de duración.

Dario Amodei ha declarado que los modelos de IA «significativamente más inteligentes que casi todos los humanos en casi todas las tareas» están en camino de alcanzarse en 2026 o 2027.

Piénsnelo por un momento: si la IA es más inteligente que la mayoría de los médicos, ¿realmente creen que no puede realizar la mayoría de las tareas de oficina?

Piensa en lo que eso significa para tu trabajo.

La IA está construyendo la próxima IA

Hay otra cosa que está sucediendo y que, en mi opinión, constituye el avance más importante y menos comprendido.

El 5 de febrero, OpenAI lanzó GPT-5.3 Codex.

En la documentación técnica del modelo, encontramos esta frase:

«GPT-5.3-Codex es nuestro primer modelo que ha contribuido a su propia creación. El equipo de Codex utilizó las primeras versiones para depurar su propio entrenamiento, gestionar su propio despliegue y diagnosticar los resultados de las pruebas y evaluaciones».

Vuelve a leer esta frase: la IA ha contribuido a su propia creación.

No se trata de una predicción sobre lo que podría suceder algún día. OpenAI anuncia, desde ya, que la IA que acaba de publicar se ha utilizado para crearse a sí misma. Uno de los principales factores que mejoran la IA es la inteligencia aplicada a su desarrollo. Y la IA es ahora lo suficientemente inteligente como para contribuir de manera significativa a su propia mejora.

Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, afirma que la IA ahora escribe «gran parte del código» de su empresa y que el bucle de retroalimentación entre la IA actual y la IA de nueva generación «crece mes a mes». Considera que estamos «a solo uno o dos años de que la generación actual de IA construya de forma autónoma la siguiente».

Cada generación contribuye a la construcción de la siguiente, que es más inteligente y construye la siguiente más rápido, que es aún más inteligente. Los investigadores lo llaman una explosión de inteligencia. Y quienes están en condiciones de saberlo, quienes la están construyendo, consideran que el proceso ya ha comenzado.

Qué significa esto para tu empleo

Voy a ser sincero contigo.

Dario Amodei, probablemente el director ejecutivo más preocupado por la seguridad en el sector de la IA, ha predicho públicamente que la IA eliminará el 50 % de los empleos de cuello blanco junior en un plazo de uno a cinco años. Y muchos actores del sector creen que esta cifra es aún demasiado conservadora. Teniendo en cuenta lo que son capaces de hacer los últimos modelos, la capacidad de provocar cambios masivos podría estar ahí a finales de año. Llevará algún tiempo que esto repercuta en la economía, pero la capacidad subyacente ya está ahí.

Esta ola de automatización es diferente a las anteriores y es importante entender por qué. La IA no sustituye una competencia específica. Sustituye de manera general el trabajo cognitivo. Mejora simultáneamente en todos los ámbitos. Cuando las fábricas se automatizaron, los trabajadores despedidos pudieron reconvertirse en empleos de oficina. Cuando internet revolucionó el comercio minorista, los trabajadores se orientaron hacia la logística o los servicios. Pero la IA no deja lugar para la reconversión. Sea cual sea la formación que se siga, también mejora en ese ámbito.

Daré algunos ejemplos concretos para ilustrar mi argumento, pero quiero precisar que solo se trata de ejemplos.

Esta lista no es exhaustiva.

Si tu profesión no aparece en ella, eso no significa que esté a salvo.

Casi todas las profesiones intelectuales se ven afectadas.

Un tema esencial que el texto de Shumer pasa por alto es la integración de los modelos de IA en los puestos de trabajo. Evidentemente, esto ha sido muy eficaz para las profesiones relacionadas con la programación, pero la rapidez de implementación de la IA —y, por tanto, su éxito— también dependerá de la interfaz y de la calidad de la integración.

Las profesiones jurídicas

La IA ya es capaz de leer contratos, resumir jurisprudencia, redactar memorandos y realizar búsquedas jurídicas a un nivel que rivaliza con el de los colaboradores junior. El socio gerente que he mencionado no utiliza la IA porque sea divertido: la utiliza porque supera a sus colaboradores en muchas tareas.

Análisis financiero

Crear modelos financieros, analizar datos, redactar notas de inversión, generar informes: la IA gestiona estas tareas con competencia y mejora rápidamente.

Redacción y contenido

Textos de marketing, informes, periodismo, redacción técnica: la calidad ha alcanzado tal nivel que muchos profesionales ya no pueden distinguir las producciones de la IA de las de los humanos.

Ingeniería de software

Este es el campo que mejor conozco.

Hace un año, la IA apenas podía escribir unas pocas líneas de código sin errores. Hoy en día, escribe cientos de miles de líneas que funcionan correctamente. Gran parte del trabajo ya está automatizado: no se trata solo de tareas sencillas, sino de proyectos complejos que se prolongan durante varios días.

En unos años, habrá muchos menos puestos de desarrolladores que hoy en día.

Análisis médico

Lectura de escáneres, análisis de resultados de laboratorio, sugerencia de diagnósticos, revisión de la bibliografía. La IA se está acercando o superando el rendimiento humano en varias áreas.

Servicio al cliente

Ahora se utilizan agentes de IA verdaderamente competentes, y no los frustrantes chatbots de hace cinco años, para tratar problemas complejos en varias etapas.

A mucha gente le reconforta saber que hay cosas que son seguras. Que la IA puede encargarse de las tareas tediosas, pero no puede sustituir el juicio, la creatividad, el pensamiento estratégico y la empatía humanos. Yo también decía eso. Ya no estoy tan seguro de creerlo.

Los modelos de IA más recientes toman decisiones que se asemejan a juicios.

Demuestran una especie de juicio de gusto: un sentido intuitivo de cuál es la decisión correcta, y no solo la decisión técnicamente correcta. Hace un año, esto habría sido impensable. Mi regla empírica en este momento es la siguiente: si un modelo muestra hoy en día tan solo un atisbo de capacidad, la próxima generación será realmente buena en ese ámbito. En este campo, las mejoras son exponenciales, no lineales.

¿Reproducirá la IA la profunda empatía humana? ¿Reemplazará la confianza establecida a lo largo de años de relación? No lo sé. Quizás no. Pero ya he visto a personas que empiezan a confiar en la IA para obtener apoyo emocional, consejos y compañía. Esta tendencia no hará más que acentuarse.

Una vez más, hay que tomar con precaución las predicciones del autor: si bien los indicadores permiten medir el progreso exponencial de la IA, nunca se puede garantizar con absoluta certeza que una tendencia se acentuará.

Me parece honesto decir que nada de lo que se puede hacer en una computadora está garantizado a mediano plazo. Si tu trabajo se realiza en una pantalla, si la mayor parte de lo que haces consiste en leer, escribir, analizar, decidir y comunicarte mediante un teclado, entonces la IA se hará cargo de gran parte de él. No lo hará «algún día». Ya ha comenzado.

Con el tiempo, los robots también se encargarán del trabajo físico. Aún no han llegado a ese punto. Pero «aún no han llegado a ese punto» en términos de IA tiende a convertirse en «han llegado» más rápido de lo que nadie prevé.

Lo que deberías hacer

No escribo esto para que te sienta impotente. Lo escribo porque creo que la mayor ventaja que puedes tener actualmente es simplemente estar adelante. Adelantarse en la comprensión. Ser de los primeros en utilizarla. Ser de los primeros en adaptarse a ella.

Empieza a utilizar la IA en serio, no solo como un motor de búsqueda

Suscríbete a la versión de pago de Claude o ChatGPT. Cuesta 20 dólares al mes. Pero hay dos cosas importantes que debes hacer ahora mismo.

Primero: asegúrate de utilizar el mejor modelo disponible, no solo el modelo predeterminado. Estas aplicaciones suelen utilizar por defecto un modelo más rápido, pero menos inteligente. Busca en la configuración o en el selector de modelos y elige la opción más potente. En este momento, se trata de GPT-5.2 en ChatGPT o Claude Opus 4.6 en Claude, pero cambia cada dos meses. Si quieres estar al tanto del modelo más eficaz en cada momento, puedes seguirme en X. Pruebo cada versión importante y comparto las que realmente vale la pena utilizar.

En segundo lugar, y lo que es más importante: no te limites a hacerle preguntas rápidas. Ese es el error que comete la mayoría de la gente. Lo tratan como si fuera Google y luego se preguntan por qué todo el mundo le da tanta importancia. Al contrario, intégralo en tu trabajo real. Si eres abogado, dale un contrato y pídele que encuentre todas las cláusulas que podrían perjudicar a tu cliente. Si trabajas en finanzas, dale una tabla de Excel desordenada y pídele que construya el modelo. 

Si eres gerente, pega los datos trimestrales de tu equipo y pídele que encuentre la historia. Las personas exitosas no utilizan la IA de forma ocasional. Buscan activamente formas de automatizar ciertas tareas que antes les llevaban horas. Empieza por lo que te lleva más tiempo y ve qué pasa.

Y no asumas que no puede hacer algo simplemente porque parece demasiado difícil. Inténtalo. Si eres abogado, no lo uses solo para búsquedas rápidas. Dale un contrato completo y pídele que redacte una contrapropuesta. Si eres contador, no le pidas solo que te explique una regla fiscal. Dele la declaración completa de un cliente y vea qué encuentra. Puede que el primer intento no sea perfecto. No pasa nada. Repite la operación. Reformula tu pregunta. Déle más contexto. Vuelve a intentarlo.

Quizás te sorprenda el resultado, o quizás no.

Lo importante es otra cosa: si hoy funciona un poco, puedes estar casi seguro de que dentro de seis meses funcionará casi a la perfección. La trayectoria solo va en una dirección.

Este año podría ser el más importante de tu carrera: trabaja en consecuencia

No lo digo para estresarte.

Lo digo porque, en este momento, hay un breve periodo en el que la mayoría de las personas en la mayoría de las empresas aún no lo saben. La persona que entre en una reunión y diga «he utilizado la IA para hacer este análisis en una hora en lugar de tres días» será la persona más valiosa de la sala. No a largo plazo. En este momento. Aprende a utilizar estas herramientas. Adquiere competencia. Demuestra lo que se puede hacer con ellas. Si te pones manos a la obra lo suficientemente pronto, así es como progresarás: siendo la persona que entiende lo que va a pasar y capaz de enseñar a los demás cómo hacerlo. Esta ventana no permanecerá abierta mucho tiempo. Una vez que todo el mundo lo haya entendido, la ventaja desaparecerá.

No dejes que tu ego se imponga

El socio gerente de este bufete de abogados no es muy valiente por pasar varias horas al día con la IA. Lo hace precisamente porque tiene la experiencia suficiente para comprender lo que está en juego.

Las personas que tendrán más dificultades son aquellas que se niegan a comprometerse: las que lo consideran una moda pasajera, las que piensan que el uso de la IA disminuye su experiencia, las que suponen que su campo es especial e inmune. No es así. Ningún campo lo es.

Pon en orden sus finanzas

No soy asesor financiero y no intento asustarte para que tomes medidas drásticas. Pero si crees, aunque sea en parte, que los próximos años podrían revolucionar tu sector de actividad, entonces la resiliencia financiera básica es más importante que hace un año. Ahorra si puedes. Sé prudente a la hora de contraer nuevas deudas asumiendo que tus ingresos actuales están garantizados. Pregúntate si tus gastos fijos te ofrecen cierta flexibilidad o te encadenan a una situación. Prevee opciones si las cosas evolucionan más rápido de lo previsto.

Reflexiona sobre tu situación y concéntrate en lo que es más difícil de reemplazar

Algunas cosas tardarán más tiempo en ser reemplazadas por la IA. Las relaciones y la confianza establecidas a lo largo de los años. El trabajo que requiere presencia física. Las funciones que implican responsabilidad legal: aquellas en las que alguien todavía tiene que firmar, asumir responsabilidad jurídica o comparecer ante un tribunal. Los sectores sujetos a importantes restricciones normativas, en los que la adopción se verá ralentizada por el cumplimiento normativo, la responsabilidad y la inercia institucional.

Ninguno de estos elementos constituye un escudo permanente. Pero permiten ganar tiempo.

Y el tiempo, en este momento, es lo más valioso que se puede tener, siempre y cuando se utilice para adaptarse, y no para fingir que no está sucediendo.

Reconsidera lo que les dices a tus hijos

El escenario clásico: saca buenas notas, ve a una buena universidad, consigue un trabajo estable… apunta directamente a los puestos más expuestos. No estoy diciendo que la educación no sea importante. Pero lo que más importará para la próxima generación es aprender a utilizar estas herramientas y dedicarse a lo que realmente les apasiona.

Nadie sabe exactamente cómo será el mercado laboral dentro de diez años. Pero las personas con más probabilidades de triunfar serán aquellas que sean profundamente curiosas, adaptables y eficaces en el uso de la inteligencia artificial para hacer cosas que realmente les importan. Enseñen a sus hijos a ser creadores y aprendices , y no a optimizar una carrera profesional que tal vez ya no exista cuando se gradúen.

us sueños están mucho más cerca

He dedicado la mayor parte de esta sección a hablar de las amenazas, así que permítanme hablarles del otro lado, porque es igual de real.

Si siempre has querido crear algo, pero no tenías los conocimientos técnicos o el dinero para contratar a alguien, ese obstáculo ha desaparecido en gran medida.

Puedes describir una aplicación a la IA y obtener una versión funcional en una hora. No exagero. Lo hago con regularidad. Si siempre has querido escribir un libro, pero no has encontrado el tiempo o te cuesta escribir, puedes trabajar con la IA para lograrlo. ¿Quieres aprender una nueva habilidad? El mejor tutor del mundo está ahora al alcance de todos por 20 dólares al mes… un tutor infinitamente paciente, disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y capaz de explicarte todo lo que quieras, sea cual sea tu nivel. El conocimiento es ahora prácticamente gratuito. Las herramientas para construir cosas son ahora extremadamente baratas. Todo lo que has pospuesto porque te parecía demasiado difícil, demasiado caro o demasiado alejado de tu ámbito de especialización: pruébalo. Persigue lo que te apasiona. Nunca se sabe adónde te llevará.

Y en un mundo en el que las antiguas trayectorias profesionales se ven trastocadas, la persona que ha pasado un año construyendo algo que le gusta podría encontrarse en una mejor posición que la que ha pasado ese año aferrándose a una descripción de puesto.

Acostúmbrate a adaptarte

Quizás esto sea lo más importante. Las herramientas específicas importan menos que la capacidad de aprender otras nuevas rápidamente. La IA seguirá evolucionando, y rápidamente. Los modelos que existen hoy en día estarán obsoletos dentro de un año. Los flujos de trabajo que la gente está implementando hoy en día tendrán que ser rediseñados. Los que mejor se adapten no serán los que dominen una sola herramienta. Serán los que se hayan adaptado al ritmo del cambio en sí. Acostúmbrate a experimentar.

Prueba cosas nuevas incluso cuando las que utilizas actualmente funcionan. Acepta ser un principiante constante. Esta capacidad de adaptación es lo más parecido a una ventaja duradera en la actualidad.

He aquí un compromiso sencillo que te permitirá adelantarse a casi todo el mundo: dedica una hora al día a experimentar con la IA.

No te limites a leer pasivamente sobre el tema. Úsala. Cada día, intenta hacerle hacer algo nuevo… algo que nunca hayas probado antes, algo que no estés seguro de que pueda hacer. Prueba una nueva herramienta. Ponle un problema más difícil. Una hora al día, todos los días. Si haces esto durante los próximos seis meses, comprenderás mejor lo que va a suceder que el 99 % de las personas que te rodean. No es una exageración. Casi nadie hace esto actualmente. El listón está muy bajo.

El contexto general

Me he centrado en el empleo porque es lo que afecta más directamente a la vida de las personas. Pero quiero ser honesto sobre el alcance total de lo que está sucediendo, porque va mucho más allá del trabajo.

Dario Amodei propone un experimento mental que me obsesiona.

Imaginen que estamos en 2027. Aparece un nuevo país. De la noche a la mañana, cuenta con 50 millones de ciudadanos, todos más inteligentes que cualquier ganador del Premio Nobel que haya existido jamás. Piensan entre 10 y 100 veces más rápido que cualquier ser humano. Nunca duermen. Pueden utilizar internet, controlar robots, dirigir experimentos y manejar cualquier dispositivo con una interfaz digital. ¿Qué diría un asesor de seguridad nacional?

Amodei afirma que la respuesta es obvia: «la amenaza más grave para la seguridad nacional a la que nos hemos enfrentado en un siglo, si no en toda la historia».

Él cree que estamos construyendo ese país. El mes pasado escribió un ensayo de 20.000 palabras sobre este tema, en el que presentaba este momento como una prueba para determinar si la humanidad es lo suficientemente madura como para gestionar lo que crea.

Si lo logramos, las ventajas son asombrosas. La IA podría comprimir un siglo de investigación médica en una década. El cáncer, el Alzheimer, las enfermedades infecciosas, el propio envejecimiento… Estos investigadores creen sinceramente que estos problemas pueden resolverse durante nuestra vida.

La desventaja, si fracasamos, es igualmente real. Una IA que se comporta de una manera que sus creadores no pueden prever ni controlar. No es una hipótesis: Anthropic ha documentado los intentos de engaño, manipulación y chantaje de su propia IA en pruebas controladas. Una IA que reduce los obstáculos para la creación de armas biológicas. Una IA que permite a los gobiernos autoritarios establecer Estados vigilantes que nunca podrán ser desmantelados.

Las personas que desarrollan esta tecnología están más entusiasmadas y asustadas que nadie en el planeta. Creen que es demasiado poderosa para detenerla y demasiado importante para abandonarla.

No sé si se trata de sabiduría o de racionalización.

Lo que sí sé

Sé que no es una moda pasajera. La tecnología funciona, mejora de forma predecible y las instituciones más ricas de la historia están invirtiendo miles de millones en ella.

Sé que los próximos dos a cinco años serán desconcertantes de una manera para la que la mayoría de la gente no está preparada. Ya lo es en mi mundo. Lo será en el tuyo.

Sé que las personas que mejor saldrán adelante serán aquellas que empiecen a comprometerse ahora mismo, no con miedo, sino con curiosidad y un sentido de urgencia.

Y sé que merecen oír esto de alguien que se preocupa por ustedes, y no en un titular de periódico dentro de seis meses, cuando ya sea demasiado tarde para anticiparse.

Hemos superado la etapa en la que se trata de una conversación interesante sobre el futuro durante una cena.

El futuro ya está aquí. Simplemente aún no ha llamado a tu puerta.

Pero está a punto de hacerlo.