Las previsiones de los analistas sobre el futuro del empleo siguen sonando increíblemente amenazantes.
Visión de un golpe global en el mercado laboral
Según datos ILO y BofA Global Research, la inteligencia artificial generativa tiene el potencial de transformar permanentemente hasta 24% de los puestos de trabajo globales, lo que afecta directamente a aproximadamente 838 millones de empleos. Los países de altos ingresos están más en riesgo, con una exposición total a la automatización de hasta 33% y alrededor del 6% de los roles profesionales enfrentan el mayor riesgo de desplazamiento. La IA se enfocará en tareas repetitivas, previsibles y que no requieren flexibilidad humana.
En contraste, en los países de bajos ingresos la cifra es apenas 11%. Geográficamente, el riesgo lidera Europa y Asia Central (32% de empleo) y América del Norte y del Sur (30%). Esta debía ser la mayor y más fundamental transformación de la fuerza laboral en la historia moderna del mundo, pero en el camino se encontró con… una economía dura y presupuestos que no se cerraban.
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Realidad contra "vibecoding"
La primera fase de entusiasmo sin crítica de la tecnología de inteligencia artificial generativa pasó. El mercado se inundó con una ola de euforia por el modelo avanzado Claude de Anthropic (y sus versiones posteriores) y el fenómeno "vibecoding", que prometía creación rápida de aplicaciones sin un profundo conocimiento de código. Teóricamente, cualquier gerente podía convertirse en Desarrollador Full Stack. Teóricamente.
La práctica mostró rápidamente que la IA genera costos operativos gigantescos y los resultados pueden ser puramente ilusorios. Un excelente ejemplo de este revés es Microsoft. A pesar de las promesas anteriores de invertir 5 mil millones de USD en Anthropic, el gigante redujo drásticamente las licencias de Claude Code para los desarrolladores. ¿Por qué? Porque los costos superaron los resultados. Los programadores fueron trasladados al Copiloto más barato.
Los modelos más recientes de IA son muy demandantes de tokens y a menudo cuestan a las empresas una fortuna, como lo demostró Uber, que el presupuesto anual de tokens de IA se agotó en solo cuatro meses según su ranking interno de uso de tecnología. Sobre cuánto dolió, lo dijo Andrew Macdonald, director de operaciones de Uber. Según él, es increíblemente difícil encontrar una correlación sólida entre el aumento de gastos en Claude Code y las verdaderas innovaciones que benefician a los clientes finales.
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Millones quemados, métricas absurdas y frustración creciente
Los ejemplos de desperdicio corporativo no terminan solo con Uber. Vivek Garipalli de Clover Health reveló la historia de una compañía Fortune 500 donde el presidente exigió al inicio del año 1 mil millones de USD en ahorros - obviamente gracias a la optimización de todo con IA. El equipo gastó 200 millones de USD en tokens, intentando optimizar y recortar costos donde fuera posible. Los resultados fueron insignificantes, lo que obligó a la junta a recortar drásticamente los gastos.
En la búsqueda de resultados, se produjeron absurdos aún mayores, ya que, según el "Financial Times", los empleados de Amazón, Meta y Microsoft (sí, sí, la abuela predeció dos veces) inflaron artificialmente las estadísticas de uso de IA para cumplir con normas preestablecidas.
Amazon introdujo la regla de que 80% de los desarrolladores deben usar IA en la semana laboral. Aunque finalmente el gigante se retractó, surgieron memes en línea sobre la creación de agentes de IA que motivan a otros agentes de IA, solo para generar una cantidad astronómica de tokens quemados.
Las juntas de las empresas se sometieron a eslóganes de marketing y promesas de reemplazar a las personas con agentes de IA. Resultó que tal transformación no siempre es una solución más barata. Un empleado vivo demuestra creatividad, compromiso, pensamiento crítico y flexibilidad.
Por otro lado, los sistemas de IA pueden quemar enormes cantidades de tokens, estancándose en el lugar, lo cual es especialmente visible en el caso de implementaciones inadecuadas de inteligencia artificial.
Un ejemplo interesante fue el bot de McDonald's, que en lugar de limitarse a responder únicamente sobre el menú y la restauración, podía generar código, quemando así enormes cantidades de tokens, es decir, dinero real.
Por supuesto, esto no significa inmediatamente el estallido de la burbuja de la IA, pero las empresas seguramente empezarán a observar más detenidamente no solo el proceso de implementación de IA en las empresas, sino también su uso efectivo.
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Fuente: ILO
