La Cosa Agéntica
"Una organización puede impulsar el cambio y el progreso a ritmo acelerado. Ese cambio es obra de Dios: el progreso humano al servicio de la lucha contra la entropía. Civilización" (Travis Kalanick)
NdR: Hoy va a ser un poco más largo que lo escrito últimamente. Largo, verdaderamente.
Si quieres te quedas, lees, lo aprovechas. Sino, lo borras, lo dejas pasar, lo cancelas, te desuscribes.
Para quien se anime, espero que le sirva, que por eso lo hago. ¡SaluTT!
Will Smith
Fortalezas
La cosa empezó por acá: por cuestiones de trabajo he tenido que estar muy conectado con temas de Machine Learning e Inteligencia Artificial desde hace bastante tiempo.
Viví de cerca la evolución de los feeds cronológicos hacia los algorítmicos cada vez más predictivos de las preferencias del consumidor. La sufrí, a decir verdad.
Me han desesperado los resultados de búsqueda con contexto semántico, centrados en intenciones, pero bastante mal perfilados para idioma español, que muchos aprovecharon para llevarse un click. Tan solo eso: UN CLICK y ninguna fidelidad, aunque de a poco y por suerte -y no sorprendentemente- también ha ido desapareciendo (el click, no los aprovechadores).
Vi nacer ChatGPT y “la GenAI”. Me entusiasmé, pero también debí explicar lo peligroso que era tomarlos como fuente de datos fidedignos; qué era el entrenamiento, la inferencia, el fine-tuning, y porqué iba a ser difícil que desaparecieran las alucinaciones (“describa la diferencia entre determinístico y probabilístico”, examen de Universidad).
Que me preguntaran qué era un prompt, y hasta cuándo convendría estudiar “ingeniería de prompts”, que “mi hijo no sabe a qué dedicarse cuando termine la secundaria” (cuando quizás no falte tanto para que nadie sepa a qué dedicarse).
Debí volver a repasar (poco, es cierto) álgebra de vectores y matrices, para ver si se me iluminaba esa zona del cerebro y podía recuperar algo de lo aprendido alguna vez. No sucedió, pero por suerte no fue necesario: siempre hubo alguien a mano que supo explicar el “detrás de escena” de manera amena y efectiva.
Incluso, y para terminar este breve recorrido, me costó entender porqué Will Smith no sabía comer spaghetti.
Sin embargo, estaba convencido de que debía insistir en que valía la pena usar estas mismas herramientas para experimentar la creación de contenidos sintéticos, aunque generaran manos de 6 dedos, cuerpos con 3 piernas, personajes que perdían la consistencia de sus rasgos en prompts sucesivos.
Avanzar y avanzar, aunque estuviéramos en pañales, tratando de inventar un producto, un caso de uso para tanta potencia computacional, un sentido práctico a tantos loros estocásticos.
El tiempo pasó: tres, cuatro años… ¡una vida!
Hasta que un día, Will aprendió. ¡Y vaya si aprendió!
Escribí y hablé tempranamente de esto. Y seguí haciéndolo, casi obsesivamente.
Casi siempre de un modo cercano y personal. Me parece la forma natural de opinar y aportar sobre temas que creo conocer: desde mi propia experiencia, con defectos y virtudes.
No es por cargar medallas ni diplomas. No señor, ¡todo lo contrario! Ya verán.
Y es que últimamente me había alejado un poco. No tuve necesidades laborales, solo de consumidor.
Usé las herramientas y me seguí maravillando. Con mi esposa pusimos nuestros propios límites familiares.
He leído y sigo leyendo mucho, eso sí. Y seguí escribiendo. Bastante.
Peeero…
Debilidades
La cosa está así ahora, para mi: hace poco tuve que volver a hacer una inmersión laboral acelerada. Otra perspectiva, la misma base, similar intensidad.
Y resultó que no era lo mismo ser consumidor calificado que profesional. Que los años en la Inteligencia Artificial se cuentan como los de los perros: siete por uno. O más.
Confieso que al principio me sentí algo inútil, un poco preocupado.
De aquí la falta de mérito, de medallas y diplomas: pensé que podía llegar a no servir de nada todo aquel cuento de la experiencia y el conocimiento.
Creí que esta vez sí el “gap” se había hecho tan grande que me quedaba por fuera.
Hoy estoy un poco más confiado.
Sigo aprendiendo en el camino. Me confundo, me olvido, vuelvo para atrás y reviso. Comparo, sigo buscando, armando mi rompecabezas.
Por eso ahora hago un “parate” y decido escribir.
Y, como me pasó otras veces, escribo para compartir, aportar. Tal vez ayudar con algunos atajos que a mí me sirvieron, y también esperando que me confirmen o corrijan, porque el aprendizaje continuo y compartido es más enriquecedor.
Para mi es una alegría doble: volver a aprender cosas y compartirlas. Por eso esta introducción tan larga en la que posiblemente no he dicho nada útil (aún, espero). Pero para mí dije mucho y se me hizo imprescindible, sepan disculpar.
De eso se trata hoy la cosa, un poco técnica más adelante: de lecturas, videos, personajes claves. Conceptos nuevos, razones de siempre.
Estado de situación y futuro. Punto de control. Alocado punto de control.
O al menos mi interpretación. Mis opiniones.
Varios links, para que esta publicación sea un puente. O una puerta de entrada, ¿un intérprete?
Andrej Karpathy
Amenazas
Es que la cosa, ahí afuera, tiene algo (o mucho) de esto: desde hace un par de años todas las empresas y profesionales de esta industria tecnológica y digital le agregaron “AI” a sus capacidades, perfiles, productos, dominios. La Isla de Anguila agradecida, como la de Tuvalu en su momento.
Hoy… hoy no hay quien no haya sumado “AI Agents”.
Si no tienes un Agente en tu chistera de mago no eres nadie, aunque aún nos enredemos entre las definiciones y usos de “AI Agent” y “Agentic AI”, aunque sigamos creyendo que todo es cuestión de modelos generativos y de prompts bien construidos.
Pasamos de la predicción a la generación. Y aunque nos parezca que por ahí seguimos, de fondo estamos corriendo aceleradamente de las respuestas a la acción.
Parecido no es lo mismo.
Porque no faltará mucho para que, casi sin darnos cuenta, nos traslademos de la ejecución guiada a la automatización pura.
Insisto: parecido no es lo mismo. Porque esto recién empieza y es mejor prepararse. Y como sucede siempre en la industria digital, se hace imprescindible separar la señal del ruido. Ser responsables.
Es que hay mucho barullo con todo lo que empezó a cambiar abruptamente en 2026.
Y ya me cuido bastante de no cometer de nuevo el error de creerme dos o tres posts seguidos que hablan de lo mismo, sea por intereses o por defectos de los sesgos de los algoritmos. Porque esas predicciones, de tan acertadas, a veces te acosan, te encierran, te meten en la cámara de eco.
Pero este post que escribió Andrej Karpathy hace un par de semanas me supuso una alarma, un llamado de atención, un momento de reflexión para no sumarme yo también al ruido:
It is hard to communicate how much programming has changed due to AI in the last 2 months: not gradually and over time in the "progress as usual" way, but specifically this last December. There are a number of asterisks but imo coding agents basically didn’t work before December and basically work since…
As a result, programming is becoming unrecognizable. You’re not typing computer code into an editor like the way things were since computers were invented, that era is over. You're spinning up AI agents, giving them tasks *in English* and managing and reviewing their work in parallel... The leverage achievable via top tier "agentic engineering" feels very high right now.
It’s not perfect, it needs high-level direction, judgement, taste, oversight, iteration and hints and ideas… The key is to build intuition to decompose the task just right to hand off the parts that work and help out around the edges. But imo, this is nowhere near "business as usual" time in software.
Justo antes de esto, las bolsas ya se habían sacudido: las acciones de las empresas SaaS caían abruptamente por el temor a la aceleración en las renovadas tendencias de automatización en desarrollo de software. ¡La IA se comió al software, la IA se comió al software!
Uno sabe que las finanzas son algo sensibles, nerviositas: ¡si hasta se descompensan por la mirada apocalíptica de un señor casi desconocido!
Pero lo de Karpathy no. Era más profundo, de alguien que se sorprende desde las mismas entrañas de la cosa. Un tipo respetado y admirado.
Una persona que también devuelve a la comunidad todo lo que aprendió. Que nos regala lo que desarrolla. Y usualmente no desarrolla cualquier cosa.
Como decía Peter Diamandis (otro respetable gurú) en esos mismos días:
THE WEEK AI STOPPED ASKING PERMISSION
… we’re also witnessing the demonetization of intelligence, creativity, and execution.
For the first time in history, a single person with a clear vision can:
Build products that used to require teams,
Solve problems that used to require years,
Create value that used to require millions in capital.
This is the most democratizing force in human history.
Demonetización y Democratización, 2 de sus míticas “6Ds” del crecimiento exponencial.
Aquel señor casi desconocido concluía su escenario provocador con una frase, casi la única, acertada y poco criticable:
“Durante toda la historia económica moderna, la inteligencia humana ha sido el insumo escaso… derivaba su valor inherente de esa escasez… Ahora estamos experimentando la reducción de ese Premium. La inteligencia artificial se ha convertido en un sustituto competente y en rápida mejora de la inteligencia humana en una gama cada vez mayor de tareas.”
Oportunidades
Estamos en los albores de cambios profundos, abruptos, acelerados, provocados por la cosa. Incluso más que en los últimos (pocos) años.
Hoy a esa Inteligencia Artificial competente, en vez de hacerle preguntas y obtener respuestas aduladoras (o creativas, alucinadas, “analizadas”), podemos delegarle tareas, forzarla a ejecutar acciones.
Podemos enseñarle capacidades y a razonar en un dominio determinado (no un .ai).
Darle “agencia”. Agentes con agencia.
En el ámbito puro de la filosofía tienen agencia: “… la capacidad que posee un agente (una persona u otra identidad) para actuar en un mundo. En filosofía, se considera que la agencia pertenece a un agente aun si dicho agente representa un personaje ficticio o alguna otra entidad inexistente.”.
Agentes de IA con agencia, no con “agencia moral”: “La capacidad de actuar no implica en principio una dimensión moral específica en cuanto a la habilidad para elegir actuar”.
Y aquí vamos con la cosa, nuevamente, entonces. Una cosa cada vez más grande. Una cosa a la que le vamos dando forma.
Con errores, necedades y negligencias apuradas innecesariamente:
Como Jack, el inocente, que aprovecha y se quita una capa de grasa pseudo-atribuible a la IA;
O aquella empresa que equivoca la pregunta que debían saber responder los nuevos Agentes que reemplazarían a los anteriores, y perfila horriblemente mal los resultados (KPIs, OKRs o la sigla que prefieran usar);
O ese ejecutivo tecnológico de una de las más grandes, que tal vez quiso cobrar su bono de fin de año antes de tiempo (si no lo puedes leer en el link anterior, quizás este resumen opinado te pueda dar una idea del desastre autoinfligido);
O, finalmente (no, seguro que no finalmente), nuestra gran estratega, esa que nos enseña el camino a todos los demás en esta industria, entregando a su propio Agente (¿o solo un chatbot?) toda su historia, su inteligencia interna centenaria, pero insólitamente se olvida de cerrar algunas puertas, y aparentemente deja que otro Agente anduviera husmeando por ahí, aunque fuera “no maliciosamente”. AI versus AI, ¡pobre Lilli!
FODA
Hasta aquí lo conceptual. Las bases y las historias, más algunos links para ir entrando en calor.
El relato: la mirada acelerada hacia un futuro apocalíptico, distópico, oscuro. Al menos hasta que lo alumbremos.
Si la inteligencia deja de ser un valor escaso, si podemos hacerla exponencial (10x, 100x, 100000000x…), no queda otra que volver a foja cero. Empezar de nuevo. Encontrar o fabricar esas linternas que nos permitan volver a iluminar el camino.
La agencia obliga a tener responsabilidad. Cierta moralidad. Gobernanza.
Quizás incluso otros modelos organizativos, no solo procesos ágiles y automatizados (y sin errores no forzados). La hipótesis en este caso es clara: la suma de las productividades individuales no garantizan la productividad institucional. Objetivos desalineados por mirar para atrás y no hacia adelante. Por no aprender de la historia.
La cosa siguió, entonces, con este pronóstico de Diamandis:
If you’re an entrepreneur:
The bottleneck is no longer execution—it’s vision,
AI can build, test, deploy, even raise capital,
Your job is to articulate goals clearly enough that agents can achieve them,
The “solo founder building a billion-dollar company” is becoming real.
La idea del “Solomprendedor” era una utopía, un lindo cuento de la Singularidad. Hoy, una posibilidad, lejana o no tanto, pero palpable.
La “rueda de la edad de piedra” ya está entre nosotros. Convertirla en un automóvil seguramente no nos demandará miles de años.
Ni cientos, lo siento(s).
El mismo Karpathy aportó hace pocos días algunos condimentos para este caldo:
Su modelo organizacional de la empresa del
presentefuturo (pensado en 2023, expresado recién ahora);Su aporte para acelerar algunas de estas imprescindibles investigaciones.
Esta Cosa Agéntica
“El caos es la ley de la naturaleza; el orden, el sueño del hombre” (Henry Adams)
La cosa se pondrá algo más técnica ahora, si es que aún puedo hacer algo de eso sin enredarme.
Lo que sigue puede verse como un “servicio a la comunidad”: yo leí, vi, escuché con atención. Analicé, mastiqué, digerí y me quedaron las secuelas.
Aquí se los transmito… ¡buen aprovecho!
Aquel Pasado Inocente
¿Y si esta cosa se vuelve más inteligente que la cosa real?
En general nos había convenido creernos el cuento que todo esto era una Inteligencia Artificial boba, alucinante, manejable. Más allá de aquellos apocalípticos (“doomers”), que por eso los llamamos así.
Como dijo Jerry Seinfeld:
Un segundo, merece la pena releerlo, porque parece un chiste, pero quizás no lo es:
“- Primero que nada, la inteligencia artificial… Seamos honestos, la mayor parte de la inteligencia que hemos encontrado en nuestra vida es bastante artificial, ¿verdad?
- Solo teníamos inteligencia real, al principio de la humanidad, ¿verdad?
- No funcionó. Así que... Éramos tontos. Seguimos siendo tontos.
- Así que seguimos pensando, hasta que pudimos crear una versión falsa para que la gente tonta pareciera inteligente.
- Y entonces pensamos... bueno, tal vez eso no fue lo más inteligente, porque ¿y si el cerebro falso se vuelve más inteligente que el cerebro real? Pareceríamos aún más tontos.
- Entonces, si lo entiendo bien:
Somos lo suficientemente inteligentes como para inventar la IA, lo suficientemente tontos como para necesitarla, y tan estúpidos que no podemos saber si hicimos lo correcto”
No sé si alguna vez sabremos si hicimos lo correcto. Solo sé que esa pregunta destacada está más vigente que nunca. Y que no faltará mucho para que se convierta en una afirmación y lleguemos a la Singularidad.
Tampoco creo que seamos lo suficientemente tontos como para necesitar la IA. Solo es que ni siquiera nos damos el tiempo ni la oportunidad para pensarlo. Aquí está, la usamos, la mejoramos y la dejamos (nos dejamos) avanzar.
Como fue siempre, como siempre será. Progreso humano. Orden frente a la entropía.
Teoría del Caos: imposibilitados de predecir el futuro, tratamos de influir con fuerza desde el presente.
Este Presente Confuso
¿Por qué esta cosa y por qué ahora?
Decía que en un principio toda la cosa fue predicción, hasta que luego nos atrevimos a pedirle que produzca respuestas, contenidos. Que prestara más atención (que era lo único que se necesitaba) y generara cosas. La cosa generando cosas.
Y entonces nos mofamos, nos reímos de sus errores. O nos preocupamos y la culpamos de todos los males, que siempre es más fácil echarle la culpa a otro, aunque sea artificial.
En el fondo, sin embargo, siempre supimos que esto era solo un camino, el tránsito hacia algo más.
La IA General, la Singularidad, no se construye a punta de chatbots que alucinan y que adulan.
Herramientas que están esperando a que les hablemos para darnos una respuesta. O muchas, pero siempre reactivas a nuestros impulsos.
Y así estamos desde hace un par de años, ya. Porque siempre supimos que teníamos que pasar del verbo a la acción. De la respuesta al (co)pilotaje. Del infinito al más allá.
Por eso desde muy temprano se empezó a hablar de los “Agentes” de Inteligencia Artificial. Se esbozó el mapa, se diseñaron los planos. Se empezaron a construir los cimientos. Se pelearon por los protocolos.
Y es ese el camino que más nos incomoda.
Porque estas son las herramientas, con su evolución, por encima de los modelos fundacionales y la GenAI, que nos podrían quitar el trabajo.
No sabemos cuando, no sabemos cómo, pero sabemos que podrá pasar.
Y solo resta prepararse, porque lo que no se puede hacer es intentar frenarlo. Es imparable. Lo necesitemos o no.
Mi carrera se desarrolló mayormente en la industria de medios, contenidos, entretenimiento digital. Y es esta industria la que siempre recibió el primer impacto de las disrupciones que la tecnología generaba en los negocios.
Recibimos la Web 1.0 con brazos abiertos, innovando orgullosamente. Evolucionamos hacia la 2.0 creyendo que todo seguiría igual y cuando nos dimos cuenta ya era tarde, porque la disrupción se generalizó y abarcó todos los segmentos de mercado. Nos inundó. Se escapó del escritorio y se nos metió en el bolsillo.
Con la Inteligencia Artificial pasa lo mismo: la IA Generativa fue y es -a regañadientes- la Web1.0. Ya la dominamos. Ya todos somos ingenieros de prompts, sea lo que sea que eso signifique. Nos gusta que nos adulen.
La IA Agéntica es la Web 2.0.
Todavía hay confusión, porque esto recién empieza, aunque todos la hayamos puesto ya en nuestros perfiles de LinkedIN.
Apenas se están terminando de cavar aquellos cimientos y construir los primeros pilotes.
Se parece a aquel Facebook del principio, donde todavía hacíamos “poke” a un “amigo” y las empresas creían que iban a generar una base de datos de consumidores y clientes a través de una “fanpage”. Ingenuos. Todos.
Así como pasamos de leer Portales a usar Facebook, ahora es el momento de pasar de los chatbots a los Agentes de IA. Sin dejar lo primero, empezar con lo segundo, como en aquella otra analogía.
Prepararse es ya, antes que de verdad el “gap” sea un abismo. El tema es cómo. Con qué nuevas habilidades. Ahora ser ingenieros de qué cosa.
“The Solo Founder Billion-dollar Company”
¿Esta cosa me quitará mi trabajo?
Quise saber más. Por trabajo, pero también por curiosidad.
Lo primero que puedo responder con certeza ahora es que no, no hay futuro como Ingeniero de Prompts. Ni para tu hijo ni para ti.
Lo segundo es que el Solomprendedor es una posibilidad concreta, pero no creo que sirva para generar muchos Unicornios. La probabilidad real del “Solo founder billion-dollar company” existe, como dijo Diamandis, pero las cartas ya están echadas y los que las aprovecharán se cuentan con los dedos de las manos. ¡Si estás a tiempo, échate al agua! “El ‘no’ ya lo tienes”.
No pasará mucho para que casi todos esos Fundadores se conviertan en unos Autónomos más del montón, con ciertas capacidades que hoy parecen excepcionales, pero seguro se generalizarán.
Las excepcionalidades se harán herramientas. Las herramientas, productos. Los productos terminarán siendo servicios, y muchos de estos se “comoditizarán”. Y así la rueda volverá a empezar, ordenando la entropía una vez más.
Salvo algunas pocas excepciones a las excepcionalidades, como siempre y no por la tecnología, sino por las habilidades de las personas (¡maravilla!).
Con más o menos apoyo de la IA, la creatividad humana ilumina y se destaca.
El Agente es el Medio, el Producto es el Fin
Ya sé escribir Prompts, ¿puedo hacer mi propia cosa?
Sucede que los mismos Agentes de IA y los sistemas de IA Agéntica que los rodean y orquestan (con sus similitudes y diferencias) no son el fin, sino solo un medio.
Modelos/LLMs —> GenAI —> Agentes —> Orquestación —> Producto.
Parece simple, obvio, natural, pero aún estamos enredados en los detalles: errores, interpretaciones sesgadas, standards y protocolos a medio hacer, limitaciones tecnológicas, la carrera entre los Laboratorios de Frontera por ser los primeros, los más grandes, los únicos elegidos.
Infinidad de herramientas que se apilan, se solapan y confunden. Un “stack” que aún se sigue construyendo, polvo que se irá asentando: comoditización y especialización.
La diferencia entre una demo y un producto terminado. Un proyecto propio y un sistema corporativo. Herramientas de productividad personal o institucional.
Quien generó esta mini revolución de fin de año fue Boris Cherny, el creador de Claude Code, la herramienta de Anthropic para automatización de codificación de software. Una CLI (Command Line Interface) que había aparecido por primera vez hace poco más de un año atrás. Entonces mejor dejarlo a él explicar las bases de su conquista:
Esta cosa agéntica se monta sobre la infraestructura AI previa, pero no se limita a dar respuestas, sino que se la programa, prepara, parametriza y orquesta para poder tomar decisiones, ejecutar acciones, aprender y adaptarse a los resultados en base a una definición clara de objetivos (“qué” y “porqué”), una planificación detallada de las tareas que debe hacer y, por sobre todo, la especialización y el conocimiento del entorno de procesos de negocios en el que va a operar, dándole acceso a habilidades específicas (“Skills”), herramientas que lo conecten al mundo que lo rodea (“Tools”) y una infraestructura apropiada, su contexto (“Context”).
Por esto es que el Prompt Engineering se queda chico, ensalzado en el mundo de la IA Generativa, pero comoditizado en esta IA Agéntica en explosión.
La Ingeniería completa de la IA presente se escalona hoy en conocimientos cada vez más técnicos y de negocios:
Prompt Engineering: la sintaxis de la conversación con el agente;
Context Engineering: la arquitectura de la infraestructura, el ambiente y el manejo de la memoria (clave en este momento aún rudimentario);
Intent Engineering: la estrategia, el conocimiento del negocio y sus habilidades necesarias.
Se trata de dominar el Agente, rodearlo, ponerle “arneses” para minimizar los errores (ya he repasado algunos graves), mientras se aprende, corrige y mejora.
Por ahora parece ser un poco más artesanal, no se lo puede dejar solo, el humano debe estar EN el loop, pero encaminándose velozmente hacia la autonomía, con el humano SOBRE el loop.
Un concepto nuevo, empaquetado, amarrado: Harness Engineering. Harness Engineering. ¡¡¡Harness Engineering!!!
El Producto era el Medio, la Organización es el Fin
¿Hay algo más por fuera de esta cosa?
En verdad, les mentí: el Producto tampoco era el fin. La cadena continúa:
Modelos/LLMs —> GenAI —> Agentes —> Orquestación —> Producto —> Procesos —> Flujos de Negocios —> Organización.
Organización como sinónimo de empresa, pero también de Orden. El Orden versus la Entropía una vez más, el humano entendiendo y tratando de dominar el Caos. O al menos acoplarse armoniosamente.
Es por eso que quiero terminar con un debate abierto: la IA aplicada a la automatización y productividad empresarial puede verse como una cosa meramente económica y tecnológica (que lo es, ciertamente), pero también, y por sobre todo, como un tema social, del trabajo y las personas.
Hemos doblado una curva cerrada, peligrosa. La estamos superando, pero seguramente quedaron heridos. Y esto solo continuará profundizándose. Por eso abogaba antes por la responsabilidad, la gobernanza. Por una moralidad que no le podemos exigir a la IA, sino solo a las personas.
Cuando a inicios de año sucedió la debacle de las empresas de software SaaS, hubo una publicación que trajo un poco de coherencia y balance a la discusión: 10 Years Building Vertical Software: My Perspective on the Selloff. Por supuesto que habrá empresas que perderán en esta aceleración desbocada, pero quizás sea porque siempre estuvieron muy en el límite entre el valor y el commodity. Alguna vez podía suceder que se empezara a notar.
La discusión de fondo para una empresa debería estar centrada en otra cosa: si estamos tratando una cuestión de ahorro de costos o de oportunidades de mejora de ingresos. Lo describía George Sivulka en uno de los links que compartí:
“Mike Volpi una vez me dijo algo que cambió mi perspectiva sobre la venta de IA a las empresas: ‘Si le preguntas a cualquier director ejecutivo si su prioridad principal es reducir costos o aumentar los ingresos, casi todos dirían que los ingresos’.
Sin embargo, casi todos los productos de IA que hay hoy en el mercado prometen reducir costos, ahorrándonos tiempo, permitiéndonos hacer más con menos o reemplazando personal.
La IA institucional debería generar un ‘upside’. Y ese ‘upside’ es mucho más difícil de convertirse en un ‘commodity’ que el ahorro de tiempos.”
Y bien digo que es un debate que no tiene conclusión, porque también es cierto que existe un impacto directo en la reducción de tiempos y la agilización de procesos con errores mínimos (cuando no se provoquen innecesariamente por una implementación apresurada).
Y Tiempo es Dinero, qué duda cabe.
Conversaba esta semana Bret Taylor (ex co-director ejecutivo de Salesforce y ex presidente de OpenAI) con John Collison (co-fundador de Stripe) en su podcast Cheeky Pint sobre estos temas y terminó redefiniendo la Unidad de Productividad de una manera interesante:
“I think the atomic unit of productivity in AI is a process, not a person. I think it’s wrong to think about AI as sort of replacing people. In addition to being inhumane, it’s just sort of nonsensical because AI sort of operates in the world of digital technologies.”
Por eso es que coincido con varios analistas en que el humano siempre podrá estar EN el loop. No quizás para aquellos procesos donde la automatización es obvia, sino para aquellos otros nuevos procesos para los cuales podrá liberar su tiempo y crear iniciativas de negocios antes inexploradas o inexistentes.
Decía Julien Bek (partner en Sequoia Capital) en su artículo Services: The New Software algo con lo que coincido y que refuerza lo anterior, la diferencia entre inteligencia y juicio (intelligence vs judgement) como una ventana deslizante:
“Escribir código es principalmente inteligencia. Saber qué construir a continuación es juicio.
Traducir una especificación a código, probar, depurar: las reglas son complejas, pero son reglas. El juicio es diferente. Requiere experiencia y buen criterio, instinto forjado con años de práctica. Decidir qué funcionalidad desarrollar a continuación, si asumir deuda técnica, cuándo lanzar un producto antes de que esté listo.
El juicio de hoy se convertirá en la inteligencia del mañana. A medida que los sistemas de IA acumulen datos propios sobre cómo se manifiesta un buen juicio en su ámbito, la frontera se desplazará. Los copilotos y los pilotos automáticos convergerán. La transición de copiloto a piloto automático ya ha comenzado en varias categorías. Pero el punto de partida es crucial, ya que determina dónde los pilotos automáticos pueden captar clientes ahora y comenzar a acumular los datos que, con el tiempo, les permitirán también gestionar el juicio.”
El Futuro Incierto
¿Hacia dónde iría la cosa?
Hablé de los Solomprendedores no-Unicornios convertidos en Autónomos del montón. Bastante exagerado y soberbio, para alguien que no logró ni lo uno ni lo otro.
Pero las exageraciones sacuden, hacen pensar. O envalentonarse. Era la idea.
Hacia adelante probablemente existan también, eso sí, “zero founder billion-dollar startups”.
Tendremos que aprender a convivir y competir contra eso en algún futuro no tan lejano: IA construyendo más IA. Auto-mejora recursiva.
Robots creadores de robots (larguísima entrevista a Elon Musk, que vale cada minuto).
Agentes automatizados de desarrollo (Claude Code de Anthropic, OpenAI Codex) colaborando y creando sus nuevas versiones.
Software creando software, hardware creando hardware. ¿Y luego qué? Mundos creando mundos, tal vez.
El camino hacia la Singularidad, la Inteligencia Artificial General, está en discusión en este momento. Dos posibles modelos prevalecen, y los investigadores más importantes se debaten, como es usual, por suerte, en la ciencia:
Continuar mejorando los algoritmos actuales, con más poder computacional, más energía, más datos (incluso puramente sintéticos);
O cambiar el paradigma, agregando lo que está faltando para igualar la inteligencia humana: el entendimiento del mundo que nos rodea.
Yann LeCun y Fei-Fei Li apuestan por este segundo modelo, pero recién empiezan. La ventaja que han dejado en el tiempo es enorme.
Imposible predecir el futuro. Efecto Mariposa.
Gracias por acompañarme.
P.S.: Este ha sido uno de los artículos que más me ha costado escribir.
El tiempo de redacción, las indecisiones en el formato, tamaño y contenido, la investigación previa, las referencias y fuentes.
Por sobre todo, el conocimiento y manejo fluido del tema en cuestión, como intenté dejar expresado en todo momento.
No es por excusarme, porque quizás mi texto esté plagado de errores, en una materia que es ciertamente relevante y prioritaria, pero muy movediza.
Mucho de lo que se escribió hace un par de meses hoy casi no sirve, ha quedado desactualizado y superado. Seguramente en 2, 3, 6 meses más todo lo que aquí traté de retratar quedará obsoleto.
Espero no haber sido demasiado superficial ni demasiado críptico. He intentado generar un aporte genuino, pensando en asentar mi propio conocimiento, y también entregar algo de valor para quienes me leen.
Ojalá así lo vean. En cualquier caso, todo comentario, cualquier crítica, será bien recibida. Si llegaron hasta aquí, gracias de nuevo por leerme.
Hasta el final 💯👌