Hay una idea que me viene dando vueltas bastante: si algún día llegamos a una superinteligencia artificial de verdad, el problema no va a ser simplemente «la IA nos va a sacar el trabajo».
Eso es demasiado fácil.
El riesgo probablemente no desaparezca. Se va a mudar de lugar.
Hoy mucha gente depende de un sueldo. Mañana quizás dependa menos de eso y mucho más de saber adaptarse, tener más de una fuente de ingresos, entender qué está pasando y, sobre todo, no quedar atada a una sola cosa. Porque si algo aprendimos de internet es que una industria puede parecer eterna hasta que un martes a la mañana deja de serlo.
Y con la IA esto puede pasar a una velocidad bastante ridícula.
Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos mirar ChatGPT, modelos, agentes, aplicaciones, robots y toda esa parte divertida. Pero atrás hay una cosa bastante menos sexy: electricidad, chips, memoria, fibra óptica, servidores, refrigeración, redes y enormes edificios llenos de computadoras haciendo ruido.
Mucho ruido.
La IA necesita infraestructura. Y mucha.
Por eso me parece interesante mirar la cadena completa y no solamente al que fabrica el modelo de moda. Semiconductores, energía, generación eléctrica, transmisión, refrigeración, centros de datos, conectividad. Incluso cosas que aparentemente no tienen nada que ver con IA pueden terminar beneficiándose porque alguien tiene que construir, alimentar y mantener todo este monstruo.
Argentina, además, tiene una combinación bastante particular de recursos energéticos, territorio e infraestructura que podría hacer interesante el negocio de los data centers. Vaca Muerta, generación eléctrica, proyectos en Neuquén, Chubut y demás. Hay anuncios, inversiones y proyectos de todo tipo.
Obviamente, anuncio no significa realidad. Y "se viene una inversión de X miles de millones" tampoco significa que mañana aparezca un data center gigantesco al lado de tu casa. Conviene mirar estos datos con cierta desconfianza saludable, especialmente cuando vienen acompañados de palabras como "revolución", "histórico" y «oportunidad única».
Ya sabemos cómo termina eso.
Pero la idea de fondo sí me parece importante: una transformación tecnológica no beneficia solamente al que fabrica la tecnología.
Cuando aparece una infraestructura nueva aparecen también electricistas, constructores, proveedores, técnicos, logística, telecomunicaciones, refrigeración, seguridad, mantenimiento, servicios financieros y un montón de actividades que están alrededor del negocio principal.
Y acá aparece otra posibilidad que me resulta bastante más interesante para una persona común.
No hace falta tener un reactor nuclear ni comprar un galpón lleno de GPUs.
La IA permite que una persona o un equipo muy chico pueda hacer cosas que antes necesitaban bastante más gente. Un micro-SaaS, una herramienta específica, un servicio automatizado, un producto digital, un agente especializado. Incluso cosas bastante aburridas, que suelen ser justamente las que tienen alguna posibilidad de hacer plata porque alguien está dispuesto a pagar para dejar de hacerlas.
Ahora bien: tampoco hay que comerse el verso de "con IA podés crear una empresa millonaria desde el celular mientras desayunás".
La IA puede bajar muchísimo el costo de producir algo.
No puede obligar a nadie a comprarlo.
Ese detalle sigue ahí.
Y creo que acá aparece una diferencia importante. Saber usar ChatGPT, Claude, Gemini o el modelo de turno probablemente deje de ser una ventaja bastante rápido. Si todos tienen acceso a herramientas parecidas, saber escribir un prompt más o menos lindo no te convierte en un mago.
La ventaja aparece cuando tenés conocimiento de algo que la IA no conoce de la misma manera porque vos lo aprendiste viviendo ese problema.
Un abogado que conoce su trabajo puede detectar problemas legales concretos y usar IA para acelerar procesos.
Un electricista puede encontrar problemas en su oficio y automatizar parte de la documentación.
Alguien que conoce logística puede detectar una pérdida absurda que desde afuera ni siquiera parece un problema.
Alguien que conoce un mercado durante veinte años probablemente tenga una cantidad de información práctica que no está en ningún prompt.
La combinación interesante, entonces, no es «IA».
Es conocimiento + IA + capacidad para convertir eso en algo útil.
Y esto también cambia qué conviene aprender.
Los prompts sirven. El contexto sirve. Automatizar sirve. Programar sirve. Analizar datos sirve.
Pero hay algo todavía más importante: saber cuándo la máquina está diciendo una boludez.
Porque cuanto mejores sean los modelos, más convincente va a ser una respuesta equivocada. Y ahí aparece un problema bastante humano: si no entendés mínimamente el tema, tampoco sabés cuándo te están vendiendo humo.
Por eso creo que habilidades como aprender rápido, investigar, verificar, pensar críticamente, entender un dominio y tomar decisiones van a valer más, no menos.
Aprender una herramienta concreta puede servir seis meses.
Aprender a aprender te acompaña bastante más.
Y hay otra cosa que me parece fundamental: no apostar todo a una sola carta.
Ni a una empresa.
Ni a una acción.
Ni a una criptomoneda.
Ni a un modelo de IA.
Ni siquiera a una profesión.
Porque si realmente estamos entrando en una etapa donde las herramientas pueden mejorar a una velocidad muy superior a la que estamos acostumbrados, pretender adivinar exactamente qué va a existir dentro de diez años es básicamente leer las entrañas de una gallina tecnológica.
Podés intentarlo. Pero no sé si invertiría mi jubilación en eso.
Para mí, la preparación pasa por otra cosa: entender un poco mejor dónde está la infraestructura, tener algún conocimiento propio, aprender a utilizar herramientas nuevas y, si es posible, construir más de una forma de generar valor.
La superinteligencia podría cambiar muchísimo el mercado laboral, los negocios y hasta la forma en que entendemos el trabajo.
Pero hay una parte que probablemente siga siendo bastante vieja escuela.
Encontrar un problema.
Resolverlo.
Y conseguir que alguien diga «sí, por esto te pago».
Por ahora, la superinteligencia no parece haber descubierto una forma más sofisticada de hacer eso.
Y cuando la descubra, bueno... ahí sí tenemos otro problema.
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