El precio de la IA: ¿expansión humana o nueva némesis?

Hace poco lancé mi sitio web vibecodeado, algo que me debía desde hace rato. Para quien no esté familiarizado con el término, el vibecoding es una actividad basada en la creación de código de programación para desarrollar juegos, aplicaciones o sitios web utilizando agentes de inteligencia artificial.  

Sí, aunque no sepas nada de programación, hoy en día es posible hacer grandes desarrollos pagando suscripciones baratas de algún modelo de IA y todo desde tu casa. Y a pesar de que en redes como LinkedIn todos parecieran ser «ingenieros en prompts» o «investigadores de IA avanzados», todo lo que estamos por ver en avances seguirá siendo la punta del iceberg.  

Según el 2026 AI Index Report de la Universidad de Stanford, la IA generativa alcanzó un 53% de adopción global en apenas tres años, más rápido que la PC o Internet. Sin embargo, Estados Unidos apenas llega al 28% de adopción, ubicándose en el puesto 24 a nivel mundial. Y el valor estimado que los consumidores estadounidenses extraen de estas herramientas ya supera los 172.000 millones de dólares anuales, con el valor por usuario triplicándose entre 2025 y 2026. 

Si bien podríamos mencionar que el concepto de «inteligencia artificial» comienza a gestarse a fines de los años 30 de la mano de Alan Turing, la realidad es que una de las grandes materializaciones de interacción directa para el usuario moderno sucedió a fines de 2022, con el famoso posteo de Sam Altman en X presentando una versión funcional de ChatGPT. Desde allí, todo lo que nos parecía ciencia ficción empezó a ser realidad. 

¿Hasta dónde llegaremos? Acompañame a descubrirlo juntos. 

Personas con IA versus humanos analógicos 

Mientras cursaba los últimos años de la escuela secundaria en Argentina, me encomendaron en dos ocasiones trabajar como pasante: primero en una dependencia pública municipal y, al año siguiente, en una provincial de mi ciudad. 

Sin ánimos de estigmatizar a todos los que trabajaban allí, la realidad era impactante. Había tareas manuales en papel que involucraban a más de cinco personas, cuando una sola con una computadora podría haberlo resuelto en formato digital desde el inicio, en la mitad del tiempo y sin necesidad de usar IA. 

Recuerdo depósitos llenos de papeles que nadie quería organizar desde hacía una década, y gente que se enojó conmigo por ser eficiente y terminar en tiempo récord la tarea que me habían asignado. Sí, leíste bien: ser rápido era un problema, porque me dejaba sin asignaciones pendientes delante del supervisor al día siguiente. 

El trabajo manual y repetitivo tiende a desaparecer para dar lugar a tareas que requieren mayor creatividad o estrategia. Hoy, quienes se aferran a trabajar de esa manera analógica no deberían sorprenderse si mañana mismo una suscripción de IA de 100 dólares al mes los termina reemplazando, porque ya está ocurriendo. 

La era de la eficiencia 

Ahora existen agentes monitoreando sistemas 24/7, que no faltan al trabajo, no se toman licencias, no se quejan, no discuten, son creativos, tienen una precisión milimétrica y representan una pequeña fracción de lo que cuesta mantener a un empleado humano. Esto ya ocurre con el software, pero también aplica a tareas de supervisión, manipulación y logística física con robots humanoides, los cuales, cuando están por quedarse sin batería, regresan por sí solos a su estación de carga para retomar sus tareas con más energía. 

La Gigafactory que Tesla está construyendo en Texas para el desarrollo de su robot humanoide, Optimus, planea empezar a funcionar en 2027 y tiene como objetivo a largo plazo alcanzar la cifra de diez millones de unidades al año. Hoy estamos muy lejos de eso, rondando una producción de entre 20 y 30.000 unidades globales de todas las marcas en doce meses, con un enorme porcentaje proveniente de China. 

El trabajo está cambiando a nivel mundial y las personas en etapa de inserción laboral o desempleadas tienen ahora un desafío extra por delante. No todos los despidos recientes en las big-tech han tenido como causa la implementación de la IA, pero los puestos dedicados históricamente a perfiles junior o no expertos que se inician en las empresas sí están siendo reemplazados por agentes de software avanzados. 

¿Vendrán recortes mayores? Probablemente. Para darte una idea, la mayoría de las tareas administrativo-contables de hoy en día pueden ser reemplazadas por un simple script de Python. No en el futuro. Ahora. 

Hay un sitio que vale la pena visitar y se llama AI 2027. Es una tesis de investigación de cinco autores que trabajan en conjunto para predecir el impacto de la inteligencia artificial en un futuro cercano. Publicado en abril de 2025, ofrecen un escenario cronológico y cuantitativo construido a partir de tendencias, simulaciones y feedback decenas de expertos investigación técnica de IA. 

Aquí algunas predicciones planteadas allí sobre el mercado laboral: 

• Finales del 2026: la IA genera caos en el sector de ingenieros de software junior, pero a quienes saben gestionar y controlar la calidad de los modelos de agentes les va muy bien.  

• Junio – julio de 2027: la mayoría de los empleados de OpenBrain (alias para OpenAI) ya no pueden contribuir demasiado, aunque sí los mejores investigadores que trabajan en añadir valor a IAs que no duermen nunca. La contratación de nuevos programadores se detiene. 

• Octubre 2027: un 20% de los estadounidenses nombra a la IA como el problema más grande del país y los legisladores desean detenerla por la pérdida de empleos. 

La corporación-Estado 

Los desarrolladores de modelos de frontera en inteligencia artificial son hoy menos de quince empresas repartidas entre Estados Unidos, China y Francia: Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Meta, DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z AI y Mistral AI, entre las principales. 

La concentración es enorme. Si prácticamente todo sale de San Francisco, Shenzhen o Shanghái, estamos viviendo una nueva guerra fría tecnológica a gran escala, donde el poder no lo tienen los Estados sino las corporaciones que los financian o que directamente los condicionan. 

La infraestructura física que sostiene a los data centers sigue siendo heterogénea y distribuida entre más naciones, según el informe de Stanford mencionado anteriormente. Pero eso no cambia quién controla los modelos que corren sobre ella. 

Los bloques tienen estrategias distintas. Europa aplica su modelo clásico: primero regula, después ve qué puede desplegarse, siempre con limitaciones. Lo vimos con la verificación de edad, Chat Control, MiCA y el euro digital. 

Estados Unidos hace lo opuesto: despliega a fondo hasta que la tecnología adquiere relevancia estratégica de Estado, y recién entonces interviene aliándose con la empresa que quiera ofrecer sus servicios para defensa nacional, tal como lo hizo OpenAI y como rechazó la empresa Anthropic, generándole a esta última una prohibición de los modelos Fable 5 y Mythos Preview a extranjeros. ¿Casualidad? No lo creo. 

Estados Unidos, de la mano de Trump, ya tomó una decisión. Durante la última reunión del G7 en Francia, Dario Amodei, CEO de Anthropic quedó sentado de la “vereda de enfrente” a Trump y a Sam Altman, marcando ahora un distanciamiento físico además de palabra. Anthropic rechazó expresamente la propuesta de colaborar con el Pentágono para usar su tecnología para la guerra. Tener un desarrollo de este nivel en tus manos implica un costo político y social inimaginado y los gobiernos buscarán cómo convencerte o castigarte si no se coopera con ellos. 

China, por su parte, permite el desarrollo privado, pero siempre interviniendo para que los modelos funcionen acordes a la estrategia nacional proveniente de Pekín. Como siempre, mirando al largo plazo, convirtiendo los desarrollos de sus empresas líderes en el sector en herramientas que no puedan escapar del control y los intereses de su Partido Comunista. 

Los gobiernos de las potencias no se mantienen neutrales. Por el contrario, toman posturas para que la dinámica de esta tecnología no los pase por arriba sin sacar una importante tajada. 

Te recomiendo ver, como si fuera un documental, la reciente entrevista de Bloomberg a Dario Amodei para entender su visión de la industria, sus tensiones con Sam Altman y con el propio gobierno estadounidense, y sacar tus propias conclusiones. 

Mariano Sigman y Santiago Bilinkis, en su libro Artificial, sintetizan todo esto mejor que nadie: «Quizás tengamos el raro privilegio de haber gestado nuestra propia némesis.» Una frase que incomoda precisamente porque reafirma nuestro “sentido de extinción”. 

La relación de la IA con Bitcoin 

El uso de data centers para ambas tecnologías es, en esencia, lo mismo: enormes espacios llenos de computadoras funcionando las veinticuatro horas del día, procesando datos cada vez más rápido a medida que avanzan la capacidad computacional y los sistemas de refrigeración, aunque la IA requiere mayor estabilidad energética. 

Uno de los casos más claros de esta sinergia es el de MARA Holdings, una de las empresas de minería de Bitcoin más grandes del mundo, que cuenta con alrededor de 36.000 BTC en su tesorería. La compañía formalizó acuerdos en este 2026 para migrar paulatinamente su modelo de negocio hacia los centros de datos de inteligencia artificial, no para apagar todos sus mineros, sino para generar un híbrido computacional a través de un sistema energético más flexible. 

En un caso hipotético de una retirada masiva de los gigantes de la industria, tendríamos una pérdida enorme de hashrate y por ende de robustez en la red, costando mucho poder sustituir luego esas métricas que hacen hoy mismo a Bitcoin tan relevante. 

La buena noticia es que, si es gradual y sólo con algunas empresas, esto podría generar una mayor desconcentración de la minería. Gracias al ajuste de dificultad de minado, el sector minorista podría tener una pequeña ventaja, motivándolo a comenzar o continuar con la Prueba de Trabajo. 

¿Y respecto a la capacidad de romper la criptografía detrás de Bitcoin? En todo caso, de ello se encargará la computación cuántica y, aun así, no existe riesgo evidente en el mediano plazo de un desarrollo que pueda destruir con eficacia su sistema. Bitcoin también evolucionará. Calma. 

Resignarnos es igual a perder 

El avance tecnológico ya está acá y no hay marcha atrás. Lo que antes nos llevaba días, hoy nos toma horas o minutos y la dinámica no da señales de frenarse. Para muchos, esto representa una oportunidad concreta: resolver más rápido y llegar más lejos. Para otros, va a exigir una decisión difícil: moverse o quedar afuera. No como castigo, sino como una consecuencia natural de no adaptarse. 

Naval Ravikant, autor y empresario a quien leo con frecuencia, lo resume con una frase concreta: «Si pueden entrenarte para hacerlo, eventualmente entrenarán a una computadora para hacerlo.» Esto no debe funcionar como una amenaza, sino como un norte. 

Seguirle el ritmo diario a esta dinámica es imposible, y tampoco tiene sentido querer saberlo todo, porque para eso existen los agentes de IA. Quienes prosperen serán los que construyan sistemas, desarrollen conocimiento difícil de replicar y usen la tecnología como palanca, no como competencia. 

Los programas educativos de larga duración enfrentan un problema que antes no teníamos: el conocimiento que brindan puede quedar obsoleto antes de que el alumno termine de cursarlo. La velocidad exige otro modelo de aprendizaje. 

Mi único deseo es que en ese proceso no perdamos lo que ningún modelo puede reproducir: los valores que nos hacen humanos. Por ahora, esa sigue siendo nuestra ventaja, pero también nuestra responsabilidad. 

Descargo de responsabilidad: Los puntos de vista y opiniones expresadas en este artículo pertenecen a su autor y no necesariamente reflejan aquellas de CriptoNoticias. La opinión del autor es a título informativo y en ninguna circunstancia constituye una recomendación de inversión ni asesoría financiera.