1
Más allá de la automatización: mitos, quimeras y el supuesto tesoro al final del arco iris de la IA
El próximo paso de la inteligencia artificial es cómo “escalar la genialidad”: lograr que los lenguajes produzcan conocimiento de altísima calidad en vez de respuestas enlatadas, como pasa hoy
7 minutos de lectura'
PARA LA NACIONSebastián Campanario
La ilustración muestra a un granjero de principios del siglo pasado, hablándole a un caballo: “No te va a sacar tu trabajo un tractor, sino otro caballo que maneje muy bien un tractor”.
El chiste circula desde hace unos meses en redes y hace alusión a uno de los mayores lugares comunes en la conversación sobre la tecnología del momento: que no nos va a quitar nuestro empleo una IA, sino otro humano ducho en el manejo de herramientas de IA.
Podrá ser una frase que sirva para generar ansiedad y vender cursos sobre uso de ChatGPT, Gemini y otras aplicaciones. Y también puede resultar reconfortante, dado que implica que si uno tiene la capacidad de adaptarse, está a salvo. Pero, según especialistas como el indio Sangeet Paul Choudary, un experto en “economía de las plataformas”, profesor y autor de diversos libros, se trata de una afirmación falsa, inútil y hasta peligrosa.
En un ensayo sobre “mitos y falacias sobre IA”, Choudary señala que “no se trata sólo de si la IA ayuda a alguien a hacer su trabajo más rápido. Muchas tareas simplemente dejarán de existir. Lo que cambia no es cuán eficiente sos, sino si el paquete de tareas tiene sentido en el nuevo sistema”.
En definitiva, sostiene el experto indio, “La (mayor) productividad no te salva. Que seas más eficiente —o que alguien lo sea gracias a IA — no implica que tu trabajo siga existiendo o que mantengas tu valor. El valor se traslada a quien diseña, orquesta o controla el sistema, no al trabajador individual”. No estamos compitiendo contra otra persona que usa mejor la IA, sino contra otro paradigma nuevo.
La idea vale personas y también para empresas que sólo ven a la actual ola de cambio como una dinámica de automatización. Capacitaciones para que un empleado haga 10 veces más cosas que la que hacía antes, sin tener en cuenta que, como dice Choudary, tal vez todo ese flujo pronto no sea más necesario. Determinar qué hay “más allá de la automatización” se convirtió en el tesoro al final del arco iris de la revolución de IA, aunque claro que decirlo es mucho más fácil que determinarlo y accionar en consecuencia.
Tras la Primera Guerra Mundial, Francia mandó a construir un conjunto de fortificaciones que se conoció como “la Línea Maginot”: “Una defensa perfecta para un tipo de ataque que ya no existía”. Los aviones y los nuevos tanques en las fuerzas enemigas hicieron que ese sistema, que hubiera servido 20 años antes, se volviera irrelevante en la Segunda Guerra. La estrategia de aprender infinitas herramientas para adaptarse tal vez sea una nueva línea Maginot del mercado laboral.
“Los LLM y la IA en general te dan el resultado más probable, el gran desafío ahora es cómo escalar la genialidad”, cuenta a LA NACION Alexander Cohen, CEO de 4by9. “Muchas IA actuales, aun siendo potentes, carecen de ‘razonamiento experto’ en dominios especializados”. El objetivo de 4by9 sería “construir una plataforma que cierre esa brecha”, comenzando con patentes y propiedad intelectual, un ámbito donde, según él, la precisión y el conocimiento experto importan mucho.
Cohen tiene un perfil que va y viene entre la programación y el mundo nerd (sabe armar un cubo Rubik) y el campo artístico (da clases de cine en distintas universidades de la costa Oeste). La semana pasada participó, junto a otras personalidades de Silicon Valley, de AIM Chihuahua, un evento que reunió a expertos de Microsoft, OpenAI, Google, Tesla, Brookings y otras organizaciones referentes en este terreno.
Cohen se pregunta todos los días “qué viene luego de la automatización”, y con “escalar la genialidad” se refiere a “codificar el expertise humano”: cómo lograr que ChatGPT y otros LLM produzcan insights de altísima calidad, en lugar de las respuestas enlatadas y promedio que dan hoy (el publicista y experto en IA Fernando Barbella lo llama “ChatoGPT”, por la chatura de ideas que produce). Por “genialidad” Cohen hace alusión a una mezcla agregada de talento y expertise, creatividad y capacidad de resolver problemas ultra-complejos.
La especulación con la pregunta de “qué hay más allá de la automatización” remite a un debate que ya se ubica en el terreno filosófico. Nick Bostrom, uno de los filósofos más influyentes del mundo en temas de futuro tecnológico, riesgos existenciales y superinteligencia; además de director del Future of Humanity Institute de Oxford, fue de los primeros en advertir que la IA avanzada no es sólo una herramienta de automatización sino un posible “cambio de especie”: una tecnología que, una vez desplegada, podría reconfigurar todas las demás. Su frase más célebre —“la inteligencia de máquina es la última invención que la humanidad necesitará hacer”— no apunta a fatalismo, sino a una idea contraintuitiva: cuando la inteligencia se vuelve replicable, escalable y auto-mejorable, el motor del progreso deja de ser el ingenio humano individual y pasa a ser un sistema cognitivo artificial con ciclos de innovación mucho más rápidos. Para Bostrom, pensar más allá de la automatización implica imaginar un mundo donde la producción, la ciencia y hasta la cultura se transforman no por eficiencia marginal, sino por un salto cualitativo en quién (o qué) genera nuevo conocimiento.
La dinámica del cambio ganó tanta velocidad en la segunda mitad de 2025 que hasta el vocabulario muta cada tres meses. Si en 2024 se hablaba de los “ingenieros en prompts” para referirse a los “orquestadores de la IA”, ya en el verano pasado se puso de moda el término “susurrador de IA”. Que luego mutó a los “vibe workers”. La nueva moda es referirse a los “vibe workers de la IA" como “quimeras”: una quimera en el mundo de la IA y el mercado laboral es una metáfora para describir a los nuevos profesionales “híbridos extremos”: personas que combinan dos o más especialidades que antes vivían en silos (por ejemplo, un programador-diseñador, un psicólogo-ingeniero de prompts, un economista-curador de IA, un storyteller-científico de datos). Igual que la criatura mitológica formada por partes de distintos animales, estas combinaciones generan habilidades no replicables por IA generalista, difíciles de automatizar y muy valiosas en la economía que viene.
Salieron varias notas en el último mes en medios de primera línea de Estados Unidos y Europa hablando de “quimeras” como empleados no el doble sino 10X o 100X más productivos, y el desafío que conllevan para las áreas de RRHH. Cómo se los retiene, cómo se hace para que no se generen conflictos con sus managers menos preparados, qué puede surgir de esta combinación entre super-poderes únicos y falta de criterio o experiencia. Más allá de la terminología mitológica y ficcional, varias empresas de tecnología ya están reportando la presencia de “quimeras” en sus equipos, con dos o tres personas que, ayudadas por agentes autónomos, se encargan de tareas que antes realizaban decenas o centenares de individuos. La palabra “quimera”, por la cual no referimos a un “sueño inalcanzable e imposible”, ahora entra en el terreno de la realidad y pasa a ser un signo de época.
