Inteligencia artificial y la economía de la sustitución
La IA no nos está haciendo más productivos. Nos está vendiendo una promesa de sustitución que los datos no sostienen.
El modelo de negocio de las grandes compañías de IA descansa sobre una premisa que rara vez formulan directamente: que sus sistemas van a sustituir puestos cualificados en empresas de servicios. No dicen "te vas a ahorrar sueldos" — dicen "productividad", "escalar sin contratar", "automatizar tareas". Dario Amodei dijo que la IA hará "la mayoría, quizás todo" lo que hacen los ingenieros de software en meses. Lo llamó progreso. Pero parece más una economía de la sustitución: su éxito depende de que desaparezcas tú.
Pero los datos dicen otra cosa.
→ St. Louis Fed: el efecto de la IA sobre el empleo es, literalmente, "invisible" por la métrica más obvia.
→ McKinsey: solo el 6% de las empresas reporta impacto real en resultados atribuible a IA. El 94% restante ha adoptado herramientas, pero no ve efecto.
→ El boost de productividad agregado desde ChatGPT: un 1,3%.
→ El empleo en call centers offshore (uno de los sectores más "sustituibles") sigue disparándose.
Pero esta inversión masiva sobre la promesa de sustitución en realidad es más complicada de lo que parece. Los puestos no desaparecen: mutan. Lo que cambia no es cuánta gente trabaja, sino qué hace y en qué condiciones. Y en esa mutación, el impacto y la precariedad que puede generar este modelo sí que puede ser significativo, y es difícil de anticipar desde tanto optimismo.
Después del desparrame habrá que seguir programando, posiblemente con menos tokens.
Además, hay algo más. Los LLMs son máquinas no deterministas por diseño. No puedes automatizar sistemáticamente con un sistema que no garantiza el mismo resultado dos veces, y cuyo coste estructural, el token, lo decide el proveedor, no tú.
Si la economía de la sustitución no se cumple (y los datos dicen que no se está cumpliendo), lo que queda no es catástrofe. Es transición, pero una transición incierta. Las transiciones se pueden anticipar o sufrir.
Cómo transitamos y comprendemos esta transformación es uno de los retos más potentes que tenemos por delante. Y sobre todo, no comprar el relato de que "la IA nos quitará el trabajo". Podemos acabar con trabajo y, encima, más precarios.