Artículo
La brecha entre profesionales en la era de la IA
Hace unos días entrevisté a un sénior del marketing. Un hombre con experiencia, años de práctica. Le pregunté por la IA.
Me dijo que apenas la usa. De vez en cuando le pregunta cómo configurar algo técnico. Nada más. No la usa para simplificar tareas rutinarias. Tuvo una mala experiencia con un resultado y decidió que era demasiado sénior para que le aportara algo cuando no es perfecta.
Eso me llamó la atención. Esta misma actitud se puede observar en distintos sectores, por ejemplo también entre algunos programadores con experiencia.
Conozco también la otra cara. Profesionales que automatizan todo lo que se puede automatizar. Cuando tienen algo que hacer, lo primero que les viene a la cabeza es una pregunta: ¿se puede hacer esto con la IA? Y si se puede, construyen una herramienta para ello. Y ya nunca más lo hacen a mano, ni vuelven a escribir ese código a mano.
Dos personas sénior hacen hoy el mismo trabajo, en el mismo sector. Pero sus días de trabajo son completamente distintos. En diez años en el comercio electrónico no había visto una diferencia así.
Ese sénior hace hoy la misma tarea, la hace dentro de una semana y la hace dentro de un año. Cada vez desde cero. El otro la resuelve una sola vez, construye una automatización a su alrededor y luego vuelve a ella solo cuando hay que ajustarla o arreglarla.
Ambos trabajan igual de duro. La diferencia está en si el resultado del trabajo se convierte en un cimiento sobre el que al día siguiente se levanta una capa más, o si la persona hace el mismo trabajo desde cero cada día.
Yo pertenezco al segundo grupo. No hago nada dos veces. Lo que resuelvo una vez, solo vuelvo a ello como a un cimiento ya construido sobre el que levanto algo más.
Y lo disfruto — para algunos es difícil imaginar cuánto. Es la misma sensación que tenía cuando aprendí a programar en la escuela primaria. Entonces me absorbía. Ahora, con la IA y la automatización, siento un flujo parecido.
Me encuentro con personas, en las entrevistas por ejemplo, que no tienen esto en absoluto. Ese sénior rechazó la IA porque el resultado no era perfecto. Pero no funciona así.
Cuando se trata de un problema complejo ligado al contexto de una empresa, la primera versión de la automatización lo resuelve al ochenta, al noventa por ciento. Eso no es un fracaso. Eso es el comienzo. Mejora paso a paso.
Únete a la Biblioteca
Acceso completo a mis pensamientos, historias personales, hallazgos y lo que me cuentan las personas con las que me encuentro.
Únete a la Biblioteca — €29,99 al añoResumen
Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.
Más artículos
Durante mucho tiempo tratamos internet como el camino principal. El lugar donde ocurren el trabajo y las relaciones. Pero la mayoría de lo que vemos en él hoy ya es, o pronto será, generado por IA: texto, imágenes, perfiles y comentarios. Internet se está convirtiendo en un juego online lleno de bots, donde no puedes estar seguro de que al otro lado haya una persona. Así que me pregunto: ¿fue el mundo online el camino principal, o solo un desvío temporal del que parte de la gente regresará, de vuelta al offline?
Europa no tiene capacidad para hacer frente a una guerra de drones masiva y a gran escala como la que vemos en Ucrania. La debilitan tres dependencias: China suministra el material físico de los sistemas de defensa, Estados Unidos aporta las capacidades que Europa no tiene, y veintisiete Estados no logran ponerse de acuerdo sobre con qué rapidez, ni quién paga. Existen planes de rearme, pero se ejecutan con lentitud.
La IA crea el gráfico, el newsletter y la página de producto más rápido que una persona. A quien antes lo hacía le queda una sola cosa — el criterio, saber si el resultado es bueno. Pero la mayoría tiene peor criterio que la IA. Y quien no sabe juzgar la calidad tampoco sabe delegar. ¿Cómo saber si el tuyo es el criterio en el que una empresa se apoya, o el que puede reemplazar?
En abril, en la primera parte de esta serie, escribí sobre un sistema predictivo de IA que empecé a desarrollar en mi propio ordenador. Entonces el software tenía unas pocas horas y el registro de predicciones estaba vacío. Desde entonces, los registros del sistema mostraron una cosa — el sistema todavía no entiende el mercado que se le pide predecir. Sabe encontrar el contexto macro, el valor contable de las empresas, las ganancias. Pero no sabe juntar esas cosas en algo que le ayude a entender el precio.
Praga, 13 de mayo de 2026. De camino al trabajo empecé a pensar en algo que se me quedó dentro durante días. Si en los próximos diez años desaparece la mayor parte del trabajo rutinario delante de un ordenador, y con ella desaparece buena parte del trabajo manual repetitivo, ¿qué pasa con el flujo del dinero? ¿Quién paga a quién y por qué? ¿Qué capas económicas existirán, qué tamaño tendrán y qué relaciones se establecerán entre ellas? Este es el mapa de seis capas que esbocé como respuesta.
Estoy construyendo un sistema de IA para predecir el S&P 500. Corre en mi propia máquina, usa datos públicos gratuitos — yfinance, FRED, el dataset de Shiller — y evalúa cada pronóstico contra la realidad. Esta serie documenta la construcción en sí: las decisiones, la metodología, los errores. Lo que finalmente comparta del sistema en funcionamiento es una pregunta separada, y honesta.
Ayer no podía despegarme del ordenador. Cuando levanté la cabeza, eran las ocho y media de la tarde. Llevaba unas tres horas sentado solo arriba.
¿Me quitará la IA el trabajo? Un formador certificado de Google me dijo en junio de 2024 que mi profesión dejaría de existir. Veintidós meses después, mi cargo no ha cambiado — pero el noventa por ciento de lo que hago durante el día es distinto. He delegado más de mi pensamiento a agentes de IA de lo que jamás creí posible. No tengo miedo. Esto es por qué, y qué significa para cualquiera que se haga la misma pregunta.
Una hora. Cincuenta y cinco minutos. Ese es el tiempo que me llevó construir lo que una empresa checa de software había cotizado en más de 50.000 €. Lo construí con Claude Code. Ni un prototipo. Ni una prueba de concepto. Una herramienta funcional — la que la empresa realmente necesitaba. Aquella misma tarde ya estaba corriendo en staging. Esto no va sobre Claude Code. Va sobre lo que Claude Code deja al descubierto.
He realizado aproximadamente ciento cincuenta entrevistas prácticas a lo largo de los últimos cuatro años. Cincuenta para puestos de especialista en datos. Cien para especialistas en publicidad y marketing de rendimiento. Casi todas consistieron en sentarme con un candidato frente a una tarea práctica — algo cercano a un problema real que necesitamos resolver en la empresa. Sin teoría. Sin trivialidades. Resolución aplicada de problemas. Con el tiempo, empecé a notar un patrón.
Cuatro días en Cataluña. Sin ordenador, sin IA, casi sin redes sociales. Me compré este cuaderno para anotar lo que pensaría y lo que encontraría y aprendería durante el viaje.