Artículo
¿Qué trabajo no reemplazará la IA?
Setenta por ciento. Ahí empieza el primer resultado de la IA, incluso cuando le das todo el contexto de la empresa y los mejores ejemplos del pasado. Hablamos del tipo de resultado que no se puede definir de forma programática. Es más complejo. A menudo se trata de trabajo creativo.
Setenta por ciento no es trabajo terminado
Con un tipo de resultado repetido llegué al ochenta por ciento en una semana. Cada punto porcentual adicional es más difícil que el anterior. El modelo tiene una plantilla de referencia, tiene una skill, tiene ejemplos positivos. Y aun así, de vez en cuando pasa algo por alto, por su capacidad y por el contexto que es capaz de tener en cuenta. O usa mal esa plantilla.
Setenta por ciento en un solo prompt basta para que una persona crea que el cien por cien llegará rápido. En algunas tareas eso es una trampa. Por eso importa en qué tareas nos metemos.
Volvamos al resultado y preguntémonos: ¿por qué muchas veces es tan difícil llegar siquiera al noventa y cinco por ciento? Hay tres cosas detrás.
O bien la IA no tiene un contexto suficientemente bueno. Es decir, no tiene la información.
O tiene la información, pero no tiene las herramientas para hacer el trabajo al cien por cien. O tiene las herramientas, pero no sabe usarlas bien.
O no tiene las herramientas para comprobar si el resultado está al noventa o al cien por cien. O las tiene, pero no sabe usarlas bien para esa comprobación.
El resultado es el mismo. El dueño de la empresa, o el fundador, no está satisfecho con él.
Lo que el dueño ve y la máquina no
El dueño tiene una idea concreta de cómo es un buen producto y un buen marketing. A menudo a un nivel de detalle que nunca ha escrito en ningún sitio. Sabe cómo se debe trabajar la identidad de la marca en los productos y en el marketing. Sabe cómo debe ser un buen resultado. Lleva esa idea en la cabeza y la reconoce cuando la ve.
Tiene en esencia dos opciones. Tener en la empresa a alguien que meta esas ideas suyas en la IA. O hacerlo él mismo.
Por qué no basta una grabación de la reunión
La objeción lógica es: que la IA lo aprenda sola, de los correos y las reuniones. Pero de una grabación la máquina no se entera de qué versión del resultado consideró correcta finalmente el equipo de marketing. Esa decisión es un juicio que se tomó fuera del registro.
Alguien simplemente tiene que sentarse ante ese ordenador. Sin eso no funciona, y por ahora no funcionará.
Cuánto tarda de verdad
Dar el contexto de la empresa a una IA no es subir un único documento. Son días, semanas, a veces meses ante el ordenador. Depende de lo grande que sea la empresa y de lo específicamente que hace las cosas frente al «normal» que la IA aprendió de los datos de entrenamiento y de internet. Cuanto más se aparta una empresa de ese normal, más trabajo es.
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 añoReciba el artículo completo por correo electrónico y no dude en responder si desea seguir comentándolo.
Resumen
Preguntas frecuentes sobre el tema del artículo
¿Qué trabajo no reemplazará la IA?
¿Por qué la IA no puede terminar el trabajo al cien por cien?
¿Cuánto tarda enseñarle a la IA el contexto de la empresa?
¿Reemplazará la IA las profesiones de marketing y creativas?
¿Quién debería aportar el contexto a la IA dentro de una empresa?
Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.
LinkedIn
Artículos relacionados
Los empleados tienen a su disposición en la empresa los mejores modelos de IA, los conectores enlazados y compañeros que ya los usan. Y aun así no los usan. La adopción de la IA fracasa aunque las herramientas ya están. No es cuestión de tiempo ni de conocimientos de IA. Es la inercia del pensamiento antiguo.
Dieciséis de veintisiete fuentes no cuadraban. No existían, llevaban a enlaces rotos o afirmaban algo que no estaba en ellas. El informe lo publicó una de las mayores consultoras del mundo. Se suponía que trataba sobre ciberseguridad. Lo retiraron.
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?
Más artículos
La misma tarea, dos modelos. Fable 5 contra Opus 4.8. Sobre el papel Fable es el mejor modelo, con más contexto y mejores especificaciones. Y aun así perdió. Opus resolvió la tarea con una sola ronda de control por 721.000 tokens, mientras que Fable necesitó nueve rondas y quemó 2,78 millones de tokens. La diferencia no estaba en el modelo, sino en cómo planteé la tarea. Y lo sé porque lo medí.
Hace un tiempo escribí sobre cómo construí mi propio sistema de analítica respetuoso con la privacidad. Tenía detección de bots desde la primera versión, pero no bastó. Las visitas directas tenían un peso extrañamente alto. Cuando alguien afirma que el 20 % de sus visitas son bots y el 80 % personas, yo también lo pensaba antes. Hoy diría que la proporción inversa está más cerca de la verdad. Así llegué a esta conclusión.
Tengo a Heidegger y mi cuaderno al lado. Me pregunto hacia dónde se dirige todo esto, hacia dónde nos lleva la inteligencia artificial.
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. Tuvo una mala experiencia con un resultado y decidió que era demasiado sénior para que le aportara algo cuando no es perfecta. Conozco también la otra cara: profesionales que automatizan todo lo que se puede automatizar.
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.
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.