Cuando la acción de Accenture cayó 20% en un solo día en junio, el mercado afirmaba que la IA se va a comer el negocio de IT, de construirle software a otros.
Adolfo Valdivieso cree lo contrario. Lleva 18 años entrenando modelos: empezó en un laboratorio de física en Perú, cuando esto todavía se llamaba machine learning y no le importaba a nadie.
Hoy, desde Silicon Valley, es cofundador y CTO de Turbo, una “fábrica de software” donde el código lo escriben agentes.
El mercado de IT outsourcing mueve $650 mil millones al año y va camino al trillón en 2030.
Los clientes no dejaron de necesitar software. Dejaron de necesitar 7 personas para construirlo.
Accenture te asignaba un equipo de 7: front, back, QA, mobile, DevOps, y un par de seniors.
Tú pagabas 7 sueldos para sacar un producto. Hoy 5 de esos sueldos ya no se justifican.
Turbo te cobra un sueldo, no siete. Y lo que llega es un ingeniero senior que responde por el trabajo, un PM, y un agente que vive en tu Slack.
El código se abarató; responder por él no. Los mejores agentes ya completan tareas que a un humano le tomarían 12 horas, pero solo 50% de veces les sale bien.
Por eso, cuando Silicon Valley apuesta a que la IA abarata el talento, Adolfo cree que lo encarece:
Mientras mejores son los agentes, más escasa se vuelve la gente capaz de ver dónde se equivocaron.
En el episodio, hablamos de cómo opera Turbo por dentro, por qué dejó de fine-tunear modelos, y qué le pregunta a un ingeniero para saber si es del top 1%.
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O salta directo a los momentos clave (YouTube):
[17:45] La paradoja: mientras mejores son los agentes, más escasa se vuelve la gente capaz de ver dónde se equivocaron
[19:00] Tareas de 16 horas completadas por agentes, pero solo 50% de las veces
[27:45] Por qué el mercado castiga a Globant y Accenture: pagabas 7 sueldos, 5 ya no se justifican
[1:00:15] Qué le pregunta a un ingeniero para saber si es del top 1%
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