Alberto Terol

“There are not right answers for wrong questions”

Hay épocas en las que no pasa nada, y otras en las que todo parece acelerarse y converger. Esta semana ha sido especialmente interesante, con poderosas reflexiones, preguntas y enfoques sobre diferentes narrativas relacionadas con la tecnología y charlas sobre el asunto con grandes amigos.

Los “AI Bros” tienen grandes dudas

La semana arrancaba con múltiples lecturas entre el tecno optimismo y la tecno frustración. La renuncia de Mrinank Sharma, el responsable de seguridad de Anthropic, le ponía una nota melancólica y apocalíptica al contexto del progreso tecnológico, remachada por el viral ensayo de Matt Shumer “Something big is happening” y los “Something bad is happening” de Sahil Bloom y el “Something small is happening” de John Palmer que le han sucedido.

El maestro Ortega decía que “no sabemos lo que nos pasa, y eso es precisamente lo que nos pasa”. Y en esas estamos, que sentimos un cambio absoluto de paradigma y nos agobia no entender dónde encajamos en todo esto.

Mientras tanto, surge una advertencia incómoda: gran parte del “hype” actual puede estar produciendo artefactos ó herramientas que nos transmiten sensación de productividad, pero sin impacto en el mundo real. Agentes que generan logs, que generan dashboards, que generan reportes, que nadie usa. ¿Te suena?

Al mismo tiempo los modelos ya no copilotan, sino que ejecutan, y la “inteligencia aplicada a mejorar la inteligencia” acelera un bucle al que el mercado laboral no tiene tiempo de ajustarse. El “middle class” cognitivo (analistas, abogados, consultores, desarrolladores, marketers,…), dejan de tener escasez estructural y se revientan los márgenes en esas industrias.

El gran desacople

El escenario subsecuente no es de un reto de producción ó de escasez, sino de distribución. El PIB puede no colapsar, las empresas pueden obtener márgenes históricos, pero la componente de renta del trabajo puede desplomarse.

Esto no es solo una transición económica, es una transición identitaria en la que el trabajador medio no pierde solo salario, sino que pierde narrativa. Durante un siglo, la promesa fue: edúcate → accede a una profesión basada en el conocimiento → adquiere estabilidad. Si la IA desvaloriza precisamente ese trabajo cognitivo, la promesa se rompe, y no se repara con “reskilling”. La ansiedad que describen Shumer y otros no es paranoia técnica, es la intuición sobre un inminente desplazamiento existencial. “Si aquello que me definía puede ser replicado con un prompt… ¿qué era yo en realidad?”

Tres son a mi juicio las palancas de esta transformación:

1. Aceleración real de capacidades cognitivas automatizadas con modelos que sustituyen tareas de alto valor.

2. Concentración estructural de ventaja en capital y early adopters.

3. Explosión de herramientas y consumo masivo de sensación de productividad.

El impacto en el futuro del trabajo

El miércoles, Miguel Valdivieso, me invitaba amablemente a su “Nofilter AI Talks” para reflexionar con él sobre el impacto de la IA en nuestras organizaciones, y la gestión del cambio que debemos de hacer en ellas.

Su primera pregunta: “¿Alberto, para ti qué es la IA?” me situó en la encrucijada de construir un discurso técnico, ó recrearme en lo que para mí tiene más valor: el cambio de modelo económico que su llegada supone. Porque para mí, la IA no es una revolución tecnológica sino una redistribución del poder cognitivo. Es un reto que no va de modelos, va de asimetrías.

Y es que la llegada de la IA baja drásticamente el coste de pensar, decidir y producir conocimiento. Y eso tensiona estructuras, jerarquías y modelos organizativos diseñados para otro mundo.

Hasta ahora, cada ola tecnológica cambiaba lo que hacíamos, sin embargo, la IA cambia quién puede hacerlo. Y el efecto que eso tiene es que desintermedia el conocimiento, reconfigura industrias completas como la consultoría, y acelera un modelo económico con costes fijos altísimos y costes variables cercanos a cero.

Pero también abre una oportunidad enorme, permite ejecutar ahora sí una transformación que la tan cacareada “transformación digital” prometió y no siempre cumplió, acabando frecuentemente en una mera digitalización de mini tareas y no una reconfiguración profunda de los procesos.

La conversación con Miguel giró mucho en torno a los retos empresariales y personales que esta transformación supone:

Retos empresariales, porque no basta con desplegar IA. Instalar tecnología sin rediseñar el trabajo es como poner un motor a reacción en una bicicleta. No podemos medir licencias implementadas, debemos de ser capaces de medir un impacto, no centrado en “cuántos FTE ahorramos”, sino de cuánto valor creamos por FTE y dónde necesitamos un FTE y dónde una pieza algorítmica.

Además, si el coste marginal de generar cognición es cero, hay un riesgo evidente de producir toneladas de “basura empresarial” (paradoja de Jevons en versión cognitiva) ó lo que los anglosajones llaman “workslop”.

Adicionalmente, surgen infinitos retos personales, porque la IA se va a “comer con patatas” el terreno de lo sencillo y lo complicado. Nosotros tendremos que refugiarnos en lo complejo y lo caótico, que todavía sigue siendo territorio netamente humano, pero muy exigente.

Por último, aparecen retos organizativos, relacionados con la orquestación cognitiva de nuestras empresas. El 90% de los problemas reales en nuestras compañías no son computacionales, son relacionales, y la IA los puede amplificar. Cuando alguien rechaza la IA, rara vez rechaza la herramienta, suele estar protegiendo su identidad.

El reto de la adopción y la gestión del cambio

Con Miguel, hablamos también de adopción. Una adopción que no ocurre cuando compras licencias sino cuando el no-uso deja de ser una opción. No por imposición sino por autoconvencimiento. Si usar IA cuesta más que no usarla, no habrá adopción.

Reflexioné sobre mi creciente sustento en las leyes de la física para explicar la gestión del cambio, y el hecho de que el agua siempre encuentra el camino de menor resistencia. Nos recreamos en el concepto de “fricción” y cómo precisamente nuestra labor como gestores tiene mucho que ver con eliminarla.

La ventaja en esta ocasión es que, por primera vez en la historia, los empleados van más rápido que las organizaciones en su deseo por usar una tecnología. Nuestra misión como gestores del cambio no es frenarlos, sino “hacer judo” con esa energía cinética habilitándoles entornos y herramientas seguras con las que trabajar.

El peligro de la obsesión con la herramienta

Will Manidis escribía esta semana un texto delicioso y muy provocador titulado “Tool shaped objects”. En él, nos habla de esas cosas que parecen trabajo, pero no lo son, y de las burbujas autoreferentes como la que el considera que existe alrededor de la IA. Cuando todos los titulares son sobre GPUs, inversiones de CAPEX, nuevos modelos y su velocidad,… a lo mejor el producto de la IA no es la entrega de valor que produce, sino su mera existencia y consumo. El mercado de “sentirse productivo” es inmenso, mucho mayor en varios órdenes de magnitud que el de ser realmente productivo. Cuando la construcción de herramientas complejas tiene como único fin la propia existencia de la herramienta, quizá no estemos yendo por el buen camino.

Dónde poner el foco

Y precisamente para evitar la obsesión con las herramientas, mi principal conclusión en la charla con Miguel fue sencilla: “los para qués antes que los cómos”. O como decíamos en mi equipo de Diseño en Iberia: “Design the right things before designing things right”.

Observa dónde hay fricción en tu empresa, dónde se pierde tiempo, dónde se toman malas decisiones por falta de contexto y ahí introduce IA como catalizador, no como protagonista.

Una comida en buena compañía

Ayer viernes, cerraba la semana con tres “bestias pardas”, Rosa Narváez , Alexia Molina y Martin Beitia. Amigos, y grandes aceleradores de conversaciones potentes. Resulta bonito observar desde diferentes miradas de edad, género y de industria, cuáles son los retos a los que nos enfrentamos. Las lecturas son muy diferentes en función del punto del observador, pero todos llegábamos a una conclusión optimista: nunca antes hemos estado en un escenario con un potencial de palanca tan grande como el actual, pero necesitamos reenfocar la mirada.

Son tiempos interesantes, estamos ante la mayor reconfiguración de la relación entre trabajo, valor e identidad desde la revolución industrial. Y la pregunta que todavía no hemos respondido no es si la máquina piensa mejor. Es si nosotros estamos pensando mejor qué hacer con ella.

Gracias, amigos, por el espacio y por la conversación honesta. Sigamos pensando, actuando, midiendo, ajustando e iterando.