¿Cuántas veces ha pasado que un cambio tecnológico genera nuevas profesiones?

¿Qué tiene que pasar para que la AI te quite el jale?

El Substack que escribo está cumpliendo seis meses y mil suscriptores. Es un espacio que creé para compartir historias sobre los cambios de paradigma tecnológicos más relevantes que he visto de cerca en mi carrera profesional en México y California. Estoy muy contento con el resultado y la comunidad que ha ido emergiendo desde ahí. Sin embargo, sí es una publicación que tiene como intención enganchar con una audiencia técnica en inglés.

Al leer la retroalimentación de algunos lectores con un perfil más tradicional, empresarios o ingenieros de gran impacto en sus comunidades locales, empiezo este ejercicio de escribir en español cosas menos técnicas, pero también útiles y relacionables con los cambios tecnológicos con los que nos estamos encontrando en nuestro día a día.

Por supuesto, vamos a hablar de inteligencia artificial y sus múltiples variables: cómo sacarle provecho para elevar nuestras habilidades profesionales, cómo aprovecharla como compañero de equipo y cómo utilizarla también en tareas normales. El otro día rescaté cuatro plantas a punto de morirse en mi balcón utilizando Perplexity como mi horticultor experto. También lo puedes usar para recetas, o cómo guía de turistas compartiendo tú ubicación al sistema y preguntando basado en tú ubicación que te de un contexto histórico del lugar.

Recordar también que todos estos cambios tienen implicaciones sociales, económicas y culturales. También escribo porque es importante reflexionar sobre esto, para tomar decisiones más conscientes sobre cómo navegar y sacar el máximo provecho de esta ola.

Si tienes ese mismo sentir que yo, que la AI es una tendencia tal que todo mundo es experto en todo y es como pedir un café en Starbucks: cada término parece inventado para confundirte o, peor aún, venderte algo que no sabes pedir porque no entiendes. Este espacio tiene la intención de empezar a poner en orden los Chai Latte Extra Macchiato del mundo del AI, Web3 y adyacentes. Empecemos por el más popular del momento, GPT. Siguiendo con nuestra analogía de Starbucks, él es como ese barista estrella que se sabe todas las recetas: es un modelo de lenguaje generativo, preentrenado y basado en la arquitectura Transformer (Lógica de inferencia qué convierte el texto a número), capaz de escribir desde poemas hasta excusas para no ir a la boda de tu ex. Pero ojo, GPT es solo un producto dentro del universo de los LLM (Large Language Models), que son modelos gigantescos de lenguaje entrenados con montañas de datos y miles de millones de parámetros. Si GPT es el barista, el LLM es toda la plantilla de la cafetería, desde el que hace el latte hasta el que limpia las mesas: todos usan la misma técnica, pero con diferentes especialidades y nombres comerciales. Antropic sería Tierra Garat y OpenAI podría ser Starbuck.

Si has notado, el término AI empezó a sonar primero y con mucha fuerza en los sectores de servicios. A partir de aquí, nuestros amigos consultores saltaron por su pedazo de pastel ofreciendo consultoría en AI.

Al final del día, esto sucedió de esta manera porque los modelos operativos del sector servicios son repetitivos, están documentados y suelen tener buenos nodos de información conectados. Es decir, son altamente predecibles. ¿Pero esto qué significa? Dentro del ambiguo mundo del término AI, existen empresas que se están dedicando a construir workflows. Un workflow simplemente es una tarea repetitiva que se puede automatizar con un agente.

La confusión entre los workflows y los agentes es digna de telenovela. Un workflow es como la receta fija de un pastel: si el cliente llena un formulario, se le manda un correo, se le apunta en el CRM y listo, cada paso está definido y no hay espacio para improvisar. En cambio, un agente de IA es el chef creativo que, si falta un ingrediente o el horno se descompone, toma decisiones inteligentes en tiempo real, busca soluciones y hasta puede pedir ayuda a otros chefs (o agentes). Los workflows automatizan tareas predecibles y repetitivas; los agentes, en cambio, pueden resolver problemas nuevos, interactuar con el entorno y adaptarse a lo inesperado, siempre y cuando tengan el contexto adecuado. También podemos pensar que un agente es tu mejor aliado para ejecutar un workflow de manera repetitiva. Así que, la próxima vez que escuches estos términos, recuerda: GPT es el artista, LLM es la banda completa, workflow es la partitura fija y el agente es el operador que tiene y entiende todo el contexto de la orquesta y salva el concierto cuando todo se va al carajo.

¿Me voy a quedar sin trabajo? ¿Puedo ahorrar nóminas?

Pienso que es cuestión de perspectivas. Siguiendo con el juego de las analogías cafeteras, la AI es para tu desempeño profesional lo que para mí es mi espresso doble cortado al despertar y el otro después de desayunar (el primer espresso es mi desayuno). Es un acelerador, ¿de qué? De cualquier cosa que tengas en mente. Puede ser tu colaborador para rebotar ideas, hacer mockup interviews, revisar documentos, dar feedback, crear código, hacer forecast, prácticamente lo que se te ocurra. ¿No sé si ya viste las caricaturas estilo japonés que estuvieron de moda hace como un mes? Todo depende de cómo la uses, cómo vayas guardando el contexto y cómo entiendas a tus agentes y GPTs como parte de tu staff y no solo como una herramienta.

¿Puedo ahorrar nóminas? Acá somos hippies y creemos en el bienestar común. Así que mejor pensemos en cómo optimizar el desempeño de tu equipo agregándoles colaboradores altamente capaces y eficientes. He emprendido con un éxito limitado por no decir fracaso rotundo, tres empresas, una en México y dos en Estados Unidos. Me ha tocado manejar flujos y ventas de algunos millones de dólares por mes. He vivido en carne propia qué es descuidar los costos fijos y el headcount y por eso tener qué cerrar operaciones qué se me salen de las manos. Entiendo lo tentador que es pensar en ahorrar y recortar costos fijos. Estoy de acuerdo en pensar a partir de eficiencias. Por eso estoy convencido de qué nuestra aproximación a la AI debe ser para optimizar escalas de crecimiento, es decir, incrementar la productividad y capacidad de ejecución, lo que suele retornar en forma de mejor facturación y utilidad. No tengo la intención de que estas publicaciones tengan un corte empresarial o de management. Vamos a enfocarnos más en el cambio de paradigma en sí mismo. Pero al final, esto se reduce a la pregunta: ¿cómo uso la tecnología para volverme un Súper Humano?