La Gran Mentira de: "La IA no te quitará tu trabajo, pero alguien que sepa usarla Sí"

Seguramente has escuchado la frase: “La IA no te quitará el trabajo, sino alguien que use la IA”.

Suena genial, incluso motivador.

Podrías pensar que la clave está en ser de los primeros en adoptar estas nuevas herramientas.

Que con aprender unos cuantos prompts en ChatGPT te vas a salvar.

Sin embargo, esta afirmación, aunque técnicamente cierta en algunos casos, puede ser peligrosamente simplista y, en última instancia, completamente FALSA.

🔥 El peligro: la IA no solo automatiza tareas. Rediseña sistemas completos. Y si no lo ves, te quedas fuera.

Hola soy Alex dc. y todas las semanas te cuento cómo aprovechar la IA para mejorar tu negocio y crear más.

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Una lección de la 2ª Guerra Mundial que podría explicar lo que se nos viene

Para empezar, quiero contarles una historia que ilustra cómo una respuesta aparentemente perfecta puede ser completamente inútil si se dirige a la pregunta equivocada.

Retrocedamos a los años entre las dos Guerras Mundiales. Francia, aún marcada por la devastación de la guerra de trincheras, construyó la Línea Maginot.

Esta era una formidable red de fortificaciones a lo largo de su frontera oriental: búnkeres subterráneos, torretas blindadas y líneas de ferrocarril para conectar las guarniciones.

Se consideraba una defensa inexpugnable, una obra maestra de la ingeniería militar, diseñada para prevenir otra guerra de trincheras.

Y en mayo de 1940, ¿qué ocurrió?

Las fuerzas alemanas lanzaron su blitzkrieg, evitando por completo las zonas fortificadas de la Línea Maginot y avanzando a través del Bosque de las Ardenas, que los franceses creían impenetrable.

La Línea Maginot permaneció intacta, inconquistable, pero totalmente inútil. Había sido una solución de ingeniería perfecta, pero un fracaso estratégico ante un sistema de guerra reconfigurado.

Los alemanes habían desarrollado un nuevo sistema de combate basado en la coordinación, la movilidad y la sorpresa, gracias a los avances tecnológicos como la comunicación por radio entre vehículos, bombarderos e infantería.

Francia, orgullosa de sus defensas, no vio el cambio.

La Línea Maginot fue, en resumen: cierta, pero completamente inútil.

Verdades inútiles y peligrosas

De manera similar, frases como: “La IA no te quitará el trabajo, pero alguien que use la IA sí lo hará” o “La IA me ayudará a hacer más cosas, así que aumentará mi valor” pueden sentirse como verdades reconfortantes, algo que podríamos compartir en LinkedIn y recibir asentimientos automáticos.

Técnicamente, pueden ser ciertas.

Pero, al igual que la Línea Maginot, en en mundo real, son completamente inútiles.

No aclaran nada: ¿Qué trabajo? ¿Aplica a todos los trabajos? ¿Qué tipo de IA? ¿Qué hará de diferente esa “persona que usa IA” aparte de usarla? ¿Qué forma de uso importará y cuál no?.

Estas verdades son seductora porque se siente empoderadoras, como si hubiéramos descubierto algo importante, llevándonos a la falsa conclusión de que simplemente “usar IA” nos mantendrá a salvo.

Pero, en realidad, nos impide formular las preguntas difíciles que realmente importan:

• ¿Cómo reestructura las relaciones profesionales y los flujos de trabajo?

• ¿Cómo afectará a nuestro sueldo y a la cadena de valor de los productos?

• ¿Cómo altera la lógica fundamental por la que funcionan las organizaciones?

• Y, finalmente, ¿cómo serán los trabajos futuros en este nuevo sistema?

El problema con estas afirmaciones no es solo que son una simplificación inofensiva, sino que son un error de encuadre.

Dirige nuestra atención al nivel equivocado del problema, creando un teatro de consenso donde todos se sienten inteligentes, pero nadie tiene una idea clara de cómo aplicar esta “nueva” perspectiva.

Nos enfoca en la tarea individual, nos hace creer que está en nosotros una solución fácil, cuando el cambio real está ocurriendo a nivel del sistema completo de trabajo.

Sangeet Paul Choudary, en su artículo “The many fallacies of ‘AI won’t take your job, but someone using AI will’”, desglosa varias falacias inherentes a esta afirmación y a su interpretación del futuro del trabajo. Vamos a analizar algunas conectándolas con la realidad que ya está ocurriendo.

Las Grandes Mentiras Sobre la IA y Tu Futuro

Vamos a ver más detenidamente alguna de las grandes mentiras que puedes escuchar cuando se trata el impacto de la IA en el futuro del trabajo

#1 Mentira:

“Si aprendo a utilizar la IA estaré a salvo”

Asociamos nuestro trabajo a un conjunto de tareas.

Y vemos la IA como una herramienta que puede ayudarnos a realizar esas tareas.

Pero aquí está lo que se pierde de vista: el valor de la tarea en sí está a punto de cambiar.

Cuando el sistema evoluciona, tareas que antes eran críticas pueden dejar de ser relevantes. No porque se hagan mal, sino porque ya no crean ninguna ventaja.

Los trabajos no son construcciones inmutables. Son el resultado del diseño organizacional construidos en torno a problemas de coordinación.

Te lo explico mejor con un ejemplo.

Ejemplo real: Los puertos y la contenedorización 🚢

En 1956, la introducción de los primeros barcos con contenedores estandarizados no solo aceleró la carga y descarga en los puertos

Reestructuró la lógica económica del comercio mundial al completo.

Algunos puertos como Liverpool perdieron toda su relevancia. Otros como Singapur se convirtieron en centros del comercio global.

El punto es que un trabajador portuario preocupado por las grúas que le quitarían el trabajo se dio cuenta de algo peor: todo el puerto había perdido su ventaja competitiva.

Fue mucho más que automatización. Fue una nueva lógica de qué puertos tenían sentido en el nuevo sistema y cuáles no.

Esto nos lleva a considerar la reconfiguración del trabajo.

Preguntarte cómo afecta la IA a mi trabajo, es la pregunta incorrecta.

La pregunta crucial es: ¿seguirá existiendo este trabajo o mi rol en el nuevo sistema?”

Y aunque exista, ¿podré seguir cobrando un premium por habilidades que se han vuelto comunes?

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Mentira #2:

“Mi puesto de trabajo y mi sueldo es seguro”

La falacia del salario estable (que nunca entenderá tu madre)

Estamos en una época en donde los “trabajos seguros” de nuestros padres dejaron de serlo hace mucho tiempo.

Las carreras tradicionales son dinosaurios caminando hacia el meteorito.

La creencia de que “mientras mi rol permanezca intacto, mi relevancia, ingresos y trayectoria profesional están seguros” es peligrosa.

El problema a menudo no es la desaparición del trabajo.

Es la disminución de su valor.

Ejemplo real: Los músicos de sesión en la era del streaming 🎵

El auge de la música digital en streaming provocó una explosión en la producción musical.

¿Debería significar más trabajo para los músicos de sesión? Sí.

Técnicamente, es cierto. Hay más trabajo que nunca.

Pero los ingresos por reproducción han caído y las regalías se concentran en unos pocos artistas principales.

Resultado: más sesiones, tarifas más bajas.

Conservas el trabajo, pierdes el salario.

Taleb, en El cisne negro, explica que el mundo moderno lleva fácilmente a un juego peligroso: la distribución a coste ~cero concentra la atención y convierte profesiones en sistemas de ganador-se-lo-lleva-todo (winner-take-all).

El streaming ya lo demostró con los músicos: más producción ≠ más renta media; el pastel se reparte peor y unos pocos capturan casi todo.

Con la IA este efecto se multiplica y se acelera: lo que antes tardaba años ahora sucede en meses -piensa en un ×100 en velocidad de despliegue.

La gente asume que mientras su rol permanezca intacto, están seguros.

Pero la conexión entre experiencia y remuneración puede romperse con la IA.

Cuando la tecnología potencia el trabajo cualificado y permite que trabajadores con menos habilidades se desempeñen al mismo nivel, ocurre algo paradójico.

Esa “potenciación” hace que los trabajadores sean más sustituibles. Y cuando todos pueden hacer lo mismo, el trabajo se devalúa.

Con el tiempo, una mayor absorción de habilidades en la máquina seguirá reduciendo la demanda general de la habilidad humana, y erosionando aún más el poder de fijación de precios y el salario.

¿Cuál es el resultado inevitable?

Tu salario baja.

Esto se agrava con la capacidad de aprendizaje de la IA: cuanto más la usas, más la entrenas para hacer cosas por las que hoy te pagan.

Es decir, a medida que te beneficias de la IA, esta se vuelve más capaz, y esto acabará haciendo que tu trabajo sea más accesible.

Lo que de nuevo puede llevar a que ya no justifique el salario que solías percibir.

Este es un caso en el que la amplificación (alguien que usa IA) conduce a un resultado adverso en el que conservas el trabajo pero ya no obtienes la prima por habilidad.

#3 Mentira:

“La IA hará que nuestro proceso sea más rápidos y económicos”

La verdad: puede que el mismo proceso se transforme o desaparezca.

Hay una creencia reconfortante que circula en las empresas:

“La IA hará que nuestro proceso sea más rápido”

Esta frase da pie a pensar que las cosas se seguirán haciendo “como antes” solo que más rápido.

Falso.

En el camino muchos procesos acabarán desapareciendo.

Pensemos en el ejemplo de las teleoperadoras:

Hasta mediados del siglo XX, las llamadas se conectaban manualmente a través de centralitas con operadoras que insertaban cables en paneles.

Con la conmutación automática (Strowger, más tarde electrónica), el usuario marcaba un número y un sistema mecánico o electrónico establecía la ruta de la llamada de forma autónoma.

El sistema evolucionó a algo muchísimo más rápido y eficiente.

Las persona que realizaban esas conexiones no vieron potenciado su capacidad, sino que perdieron su trabajo. Todo el flujo de trabajo desapareció.

La falacia de “alguien usando IA” sugiere que tu trabajo seguirá siendo relevante porque el flujo de trabajo general permanecerá estable.

Pero ignora la posibilidad de que, en muchos casos, los flujos de trabajo se reimaginen por completo.

Y cuando se reimaginan, los nuevos flujos de trabajo pueden simplemente no requerir las habilidades que tú aportas. Sin importar cuán bien uses la IA.

La verdadera ventaja no está en hacer más rápido los flujos de trabajo existentes.

Está en ser el primero en construir los nuevos que no necesitarán esos pasos en absoluto.

Creer que tu flujo de trabajo es inmune al cambio fundamental porque estás usando una herramienta de IA es una ilusión peligrosa.

Incluso las empresas caen en esta trampa. Se enfocan en aplicar IA para optimizar procesos viejos hasta volverlos irrelevantes. Invierten en herramientas que reducen personal por etapa del flujo, pero pierden la oportunidad mayor: reestructurar el sistema entero. (lo veremos mejor en #6)

Es como Francia optimizando la Línea Maginot mientras Alemania inventaba la guerra relámpago*

Técnicamente perfecta. Estratégicamente inútil.

*nunca hay que desperdiciar una posibilidad de poner de manifiesto la inutilidad de los franceses! 😅

Pero incluso si tu flujo de trabajo sobrevive, hay otro problema: producir más no significa ganar más.

Mentira #4:

“La IA mejorará mi productividad y aumentará mi valor con lo que seré aun más valioso para la empresa y podré optar a cobrar más”

o la falacia de las ganancias de productividad.

Esta creencia solo es cierta si el sistema de trabajo permanece estable.

Irónicamente, en medio de la incertidumbre estructural, las ganancias de productividad a menudo se redistribuyen de maneras inesperadas. Y a veces producen el efecto contrario.

¿Por qué?

Tranquilo sé que la frase es dura, pero ahora te lo explico con un ejemplo que hasta un político podría entender 😅👇 (*si no es ministro claro)

Ejemplo real: La industria de la confección 👕 según Charli Munger

En la industria de la confección, la productividad de las fábricas ha aumentado enormemente.

Debería significar más dinero para los trabajadores, ¿verdad?

Falso.

Ese aumento del valor no ha llegado a las fábricas ni mucho menos a los trabajadores. Es capturado por agregadores como Shein que definen el nuevo sistema de trabajo.

Las empresas que adoptan la IA para acelerar tareas pronto se darán cuenta de algo: cuando las herramientas están ampliamente disponibles y son fácilmente replicables, la productividad y el trabajo se comoditiza.

Y en un entorno comoditizado, el excedente no fluye hacia el trabajador.

Fluye hacia la capa coordinadora que determina la lógica del sistema (la que está por arriba del proceso y tiene el poder de decisión).

Los modelos de IA evolucionan a una velocidad imparable. La comoditización no es un evento único. Es constante y progresiva.

Este es el núcleo de la paradoja: Las empresas que se entusiasman con las ganancias de productividad a corto plazo son las que pierden ventaja competitiva a largo plazo.

Como decía Charlie Munger sobre el negocio textil: una nueva máquina que duplica la productividad beneficia principalmente a los compradores, no a los dueños de la fábrica.

En cualquier sistema, el valor NO va al participante más productivo. Va al que controla el activo más escaso.

• En agricultura era la tierra.

• En tecnología es quien controla la coordinación o distribución.

• Con IA será quien controle los modelos y la infraestructura.

Ahora bien, hay un matiz importante aquí.

Es crucial distinguir dónde se aplican las ganancias de productividad: ¿en la cadena de producción central o en funciones complementarias?

Ejemplo: Si eres una empresa digital que se encarga de facilitar pagos online puedes utilizar la IA para reemplazar personal de soporte, mejorando la experiencia del cliente sin comoditizar tu producto principal: los pagos. Esto simplemente mejora tu eficiencia.

Pero si una empresa cuyo producto principal es el servicio al cliente utiliza la IA para reemplazar ese servicio, corre el riesgo de socavar su propuesta de valor completa.

#5 Mentira:

“La IA es solo una herramienta”

Esta mentira asume que la IA es simplemente otro software o dispositivo que podemos incorporar a nuestras rutinas existentes.

Pero aquí está la verdad incómoda: las herramientas rara vez son neutrales.

Contienen configuraciones predeterminadas, preferencias, sesgos y, crucialmente, redistribuyen el poder organizacional.

Si Google o OpenAI lanzan una nueva funcionalidad no lo hacen para ayudar a los trabajadores de todo el mundo. Lo hacen para beneficiarse ellos.

Cuando Excel llegó a las empresas en los 90, concentró la influencia en quienes podían controlar las hojas de cálculo. De repente, los que sabían analizar y modelar datos tenían poder de decisión desproporcionado y con esto se desplazaron los centros de poder.

Cualquier herramienta que cambie el centro de apoyo a la toma de decisiones termina haciendo esto.

La IA es una herramienta diferente porque no solo cambia quién decide.

También cambia quién ejecuta.

Aquí es donde entra en juego el concepto de agentes de IA.

Como hemos dicho: No son herramientas tradicionales.

Los agentes IA pueden descomponer un objetivo en tareas, planificar, asignar recursos y actuar como sea necesario para lograrlo. Incluso interactuando con otros agentes o personal de tu empresa.

Esto significa que la IA puede trabajar junto a ti (amplificándote), pero también puede asumir partes importantes de la ejecución del flujo de trabajo.

Gradualmente, tu posición en ciertos equipos se debilita a medida que la ejecución por parte del agente sustituye más de lo que tú aportabas.

Mientras que la tecnología anterior (motorierra) principalmente sustituía tareas (alguien tenía que seguir cortando los árboles), los agentes de IA pueden sustituir objetivos completos (ya no necesitas talar árboles. Se encontró otro material más funcional. El árbol se vuelve irrelevante).

Esto tiene implicaciones profundas para la organización del trabajo.

Los agentes pueden desagrupar objetivos de los roles individuales y de los equipos. Esto lleva a una reducción del alcance de los roles.

E incluso a hacer innecesario ciertos roles dentro de los equipos si un agente puede lograr el mismo objetivo.

A medida que los agentes de IA se hacen cargo de más objetivos, los roles se reconfiguran y las estructuras de poder dentro de las organizaciones se remodelan.

Si un rol ya no contribuye significativamente a los objetivos del equipo debido a la intervención de un agente de IA, su poder y movilidad dentro de la organización disminuyen.

Esto nos lleva a la falacia de la continuidad del flujo de trabajo: la creencia de que los pasos de un proceso permanecerán iguales incluso cuando el sistema evoluciona. solo que estos pasos se podrán hacer de forma más rápida o económica.

Mentira #6:

“Las empresas irán integrando IA y todo acabará funcionando igual”

La falacia de la empresa estable.

La mayoría de las empresas hoy hablan de la adopción de tecnología en términos de adición.

La IA se agregará a lo que ya existe, sin mucha reflexión sobre estrategia, estructura u organización.

Esta es la falacia que cometen típicamente las empresas que creen ser “inteligentes”.

Buscan usar inteligencia dentro del marco existente.

Pero malinterpretan la naturaleza del cambio.

Asumen que la organización es un contenedor que puede absorber la transformación sin ser remodelado por ella.

Tratan la IA como una mejora de una función, en lugar de un nuevo sistema operativo.

La realidad, que les acabará golpeando, es que cuando una tecnología cambia cómo se toman las decisiones y cómo ocurre la coordinación, reorganiza la empresa de una forma nueva.

Y mejorar un proceso que la IA pronto eliminará es una mala asignación de recursos.

#7 La Gran Mentira

“La IA no te quitará tu trabajo, pero alguien que sepa usarla Sí”

Llegamos a mi mentira favorita.

Pon esta frase en google o Youtube y te salen 400 gurús.

Mínimo.

La razón:

Es una frase cojonuda para meterte miedo y luego venderte algo.

PS: iba a poner aquí un link de cierto guru que la utiliza tal cual, pero en la revisión me lo he pensado mejor. (seguro que vosotros también conocéis alguno)

En fin. Volvamos a lo nuestro…

Considera lo que les sucedió a los mecanógrafos a finales del siglo XX cuando aparecieron los procesadores de texto.

Pensaron que la competencia sería entre mecanógrafos, algunos usando procesadores de texto y otros no.

Si en esa época hubieran existido la venta de cursos online se hubieran hartado, igual que nosotros, a escuchar esta frase: “Los procesadores de texto no te quitarán el trabajo, sino alguien que use un procesador de texto mejor que tú”.

Técnicamente cierto. Pero no de la manera que esperaban.

La restricción principal había desaparecido.

Antes, editar documentos era costoso. Muy costoso. Por eso necesitabas a alguien especializado.

Con los procesadores de texto, editar documentos se volvió repentinamente barato. Prácticamente, gratis.

Y con eso, la habilidad de escribir a máquina a buen ritmo y sin que se te trabaran constantemente las teclas dejó de ser relevante.

Ejemplo real: de máquinas de escribir → a procesadores de texto

La mecanografía se integró en todos los flujos de trabajo y dejó de ser una tarea especializada. Se convirtió en una habilidad básica que todos podían realizar.

Los mecanógrafos no fueron superados por mejores mecanógrafos.

Fueron desplazados por un nuevo diseño de sistema en el que la mecanografía ya no justificaba un puesto de trabajo dedicado a ello de tiempo completo.

Esto es un cambio de marco. Se reestructura la lógica misma de la competencia.

No pierdes porque fuiste reemplazado por la nueva tecnología o por alguien que la usa mejor.

Pierdes porque el entorno dejó de recompensar aquello que te esforzabas por perfeccionar.

🎯 La Clave: Es fundamental comprender la restricción que te hace valioso.

En el caso de los mecanógrafos, la restricción era “edición de documentos costosa”. Cuando eso desapareció, desaparecieron ellos.

Con la IA, ¿Qué es lo que te hace valioso? → ¿Podrá hacer esto una máquina en los próximos 3 años? → ¿Seguirá existiendo en 5 años?

Entendiendo Las Verdades Inútiles y ¿Por Qué Nos Atrapan?

Una verdad inútil se siente correcta, suena inteligente y se difunde fácilmente.

Te da la tranquilidad suficiente para dejar de hacer preguntas más profundas.

Y este es precisamente el problema.

La afirmación “la IA no te quitará el trabajo, sino alguien que use la IA” es una de esas verdades inútiles.

Su significado es vago. Tan vago que la gente gravita hacia la interpretación más obvia: “Si empiezo a usar la IA, seré yo ese ‘alguien que usa IA’ que se queda con el trabajo”.

El peligro de una verdad inútil es esta forma de falso cierre; hace que la gente sienta que ha resuelto algo importante, cuando en realidad, los encierra en una ejecución propensa a errores.

No seas como los franceses construyendo unas defensas perfectas con su Línea Maginot. (nunca hay que ser como los franceses joder)

Técnicamente impecable. Estratégicamente inútil.

Marcos Incorrectos, Decisiones Incorrectas

Lo que importa en cada caso es una mejor alineación entre:

1. El diseño del nuevo sistema (el juego)

2. El entorno en el que funciona ese sistema (el campo de juego)

Las herramientas son un mecanismo para diseñar mejores sistemas.

Los cambios de ventaja rara vez se deben a mejores herramientas.

Se deben a quién comprende primero la nueva lógica de coordinación.

Los vencedores rara vez ganaron porque sabían usar bien las nuevas armas.

Ganaron porque entendieron cómo reorganizar el sistema en torno a estas armas para crear una nueva lógica.

Una nueva realidad.

No se trata de tener miedo a la IA

Este articulo no pretende meterte miedo, es solo una reflexión para intentar aportar nuevos puntos de vista sobre el problema de la IA, intentando profundizar sin quedarse en lo obvio o respuesta fácil.

Es importante hacer zoom out.

Los cambios de sistema rara vez son repentinos.

Requieren cambios de inercias y esto suele ser un proceso lento.

Liverpool tardó aproximadamente entre 40 y 50 años en perder su posición como puerto global dominante, cediendo ese papel primero a Nueva York y posteriormente, de forma definitiva, a puertos asiáticos como Singapur a partir de la década de 1970.

¿Qué hago yo ahora con todo esto?

No se lo que vas a hacer tú pero te puedo decir que haría un buen estoico.

Como decía Séneca hay que estar preparado a los posibles males del futuro: “premeditatio malorum”.

Al meditar sobre las posibles adversidades, nos preparamos mentalmente para ellas.

Con esto el objetivo es doble:

• Reducir el impacto emocional: Imaginar que tendrás una perdida ayuda a valorarlos más en el presente y a sufrir menos si la pérdida ocurre.

• Fortalecer la resiliencia: Al contemplar la adversidad de antemano, te entrenas para no alarmarte en tiempos de crisis, como un soldado que entrena en tiempos de paz para estar preparado para la guerra. Igual esto no acaba ocurriendo, pero si llega estarás más preparado que el resto.

Quede claro que en esta newsletter se es estoico y se odia a los franceses, no?

También veremos un plan para estar preparado a estos cambios. Obviamente este post ya sobrepasa todos los limites de de turra aceptable para una newsletter así que será en un próximo artículo. Si tal, Suscríbete :)

Lo Que Realmente Importa

La clave no está solo en usar la IA.

Está en entender la nueva lógica del trabajo y cómo se están reconfigurando las organizaciones en la era de la inteligencia artificial.

Está en identificar cuál es la restricción que te hace valioso hoy.

Y preguntarte honestamente: ¿seguirá existiendo esa restricción mañana?

Porque si desaparece, no importa cuán bien uses la IA.

Habrás construido la defensa perfecta para la guerra equivocada.

La diferencia entre los que sobrevivirán a esta transformación y los que no, no será quién usa mejor la IA.

Será quién entienda primero que el juego ha cambiado de reglas.

Los primeros en ver el cambio se llevan todo.

Alex.

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