Doctorow se equivoca con la IA, si acaparará empleos
Más allá del debate Doctorow: hacia dónde va realmente el trabajo en programación
En el artículo anterior ("AGI antes de 2100: la brecha entre promesas corporativas y la ciencia") vimos cómo existe una brecha de entre 13 y casi 40 años entre las predicciones de los CEOs (AGI en 2027) y las de los científicos (AGI unos en 2040 y otros antes de 2100). Una diferencia que no es accidental, sino financiera: las empresas necesitan mantener viva la narrativa de la inminencia para seguir recibiendo inversiones billonarias. Pero mientras ese debate se desarrolla en las alturas corporativas y académicas, hay personas reales cuyas vidas laborales están siendo transformadas hoy mismo. Y algunos observadores ven en todo esto un patrón inquietante.
Cory Doctorow y la tesis del miedo como control
Cory Doctorow es un periodista, escritor de ciencia ficción y activista canadiense conocido por defender la liberalización de las leyes de derechos de autor y por acuñar el término "enshittification" (elegida palabra del año 2024 por el Diccionario Macquarie) para describir cómo las plataformas tecnológicas se convierten en "cadáveres desalmados y disfuncionales" bajo la búsqueda obsesiva de beneficios.
Su tesis sobre la IA es directa y contundente: la inteligencia artificial está sobrevalorada y no podrá hacer nuestros trabajos, pero los jefes tecnológicos están insaciablemente excitados con la idea de que la IA reemplace empleos. ¿Por qué? Porque el miedo es una herramienta de control extraordinariamente efectiva. Según Doctorow, a los jefes tecnológicos les encanta la historia de cómo la IA reemplaza a los programadores porque así pueden mantener a sus trabajadores aterrorizados de ser reemplazados por un chatbot, lo que les da la oportunidad perfecta de poner a la gente en su lugar.
Su argumento técnico es que la IA puede escribir subrutinas, pero no puede diseñar arquitectura de software ni hacer ingeniería real, porque eso requiere una ventana de contexto amplia y extensa para comprender todas las piezas anteriores, futuras y adyacentes al código.
Donde Doctorow acierta: la cultura del miedo es real
En mi opinión creo que Doctorow tiene razón en que la cultura del miedo se está intensificando en los últimos años con el relato de que llega la IA. Bienvenidos a la era del "996", una jornada laboral que significa trabajar de 9 de la mañana a 9 de la noche, seis días a la semana. Setenta y dos horas semanales. Este modelo, que se originó en la escena tecnológica china y fue declarado ilegal por un tribunal supremo chino en 2021 por considerarlo una práctica abusiva, ha cruzado el Pacífico y se está instalando en Silicon Valley.
No se trata de rumores. Según Adrian Kinnersley, CEO de una empresa de contratación, "está convirtiéndose en algo muy común. Tenemos varios clientes que tienen como prerrequisito al seleccionar candidatos que estén dispuestos a trabajar jornadas 996". Algunas empresas de IA están incluyendo explícitamente cláusulas 996 en los contratos de empleo. Lucy Guo, fundadora de la startup Scale AI, lo resumió con claridad brutal: "Si quieres irte a las 5 no estás en el trabajo adecuado".
Margaret O'Mara, historiadora de la Universidad de Washington y autora de "The Code: Silicon Valley and the Remaking of America", lo describe como "una versión de alto octanaje de algo que lleva tiempo existiendo en el sector tecnológico". La idea de que los trabajadores tecnológicos aborden su trabajo con una devoción intensa, casi religiosa, es "parte del ADN de la cultura de Silicon Valley", según Carolyn Chen, socióloga de la UC Berkeley.
¿Por qué ahora? El cambio de dinámica es evidente. Durante la pandemia, cuando las empresas tecnológicas crecían rápido y el mercado laboral estaba ajustado, los trabajadores tenían poder de negociación. Eso se acabó. Tras años de despidos masivos (más de 126.000 trabajadores entre 2022 y 2024), tasas de interés elevadas y rendimientos vacilantes, la industria tecnológica ha endurecido las cosas. El enfoque "extremadamente duro" de Elon Musk ya no desentona con el resto de la industria.
¿Es esto para competir en la carrera con China? En parte, sí. La presión por liderar en la carrera de la IA es inmensa, y algunas empresas han decidido que la respuesta es exprimir más horas de sus trabajadores. ¿Es para compensar el dinero quemado por las promesas incumplidas de la IA? Probablemente también. Cuando OpenAI proyecta pérdidas de 8.000 millones de dólares para 2025, la presión por mostrar resultados y eficiencia se intensifica, y los trabajadores son quienes pagan el precio.
Doctorow señala que esto contrasta brutalmente con la era anterior, cuando los jefes tecnológicos "motivaban a los trabajadores apelando a su sentido de misión". Recuerda las protestas de los empleados de Google por el controvertido Proyecto Maven (iniciativa militar de IA), que lograron que el gigante tecnológico frenase su implicación. Hoy, ese tipo de poder de los trabajadores parece pertenecer a otra época.
En ese sentido, Doctorow tiene razón: los jefes tecnológicos nos están mostrando cómo tratarán a todos los trabajadores cuando no les teman. Y el precedente es preocupante.
Donde Doctorow no acierta: la IA sí está reemplazando trabajos
Pero aquí es donde la tesis de Doctorow se queda corta, y peligrosamente. Su argumento central es que "la IA no podrá hacer nuestros trabajos". Y eso, simplemente, no se sostiene con los datos.
Un informe de Goldman Sachs estima que hasta 300 millones de puestos de trabajo equivalentes a tiempo completo podrían ser sustituidos por sistemas de IA en todo el mundo. El Foro Económico Mundial encontró que los sectores con gran cantidad de datos útiles podrían tener tasas de adopción de la IA de alrededor del 60-70%.
Pero lo más revelador es el informe GDPval de OpenAI, publicado en septiembre de 2025, que evaluó 1.320 tareas específicas realizadas por profesionales de distintos sectores con un promedio de 14 años de experiencia. Los resultados son contundentes: en al menos 44 profesiones, la IA igualó o superó el rendimiento humano en más del 47% de las pruebas. En ventas, gobierno y salud, los modelos alcanzaron tasas de éxito del 79%.
GPT-5 completó tareas hasta 100 veces más rápido que los especialistas evaluados en condiciones experimentales del test GDPval. Cien veces. No es un error de redondeo. Es un cambio de orden de magnitud.
El desarrollo de software está sufriendo un duro golpe. GitHub aloja más de 420 millones de repositorios, de los cuales al menos 28 millones son públicos, proporcionando millones de ejemplos de cómo resolver problemas de programación. Herramientas como GitHub Copilot estudian todo ese código y aprenden a escribir programas de forma independiente. Tres cuartas partes de los desarrolladores utilizan ahora asistentes de IA.
La atención al cliente es otro sector vulnerable, con la IA reduciendo costos en un 23,5% según IBM. En finanzas, el trading algorítmico ya representa alrededor del 70% del volumen del mercado de valores de Estados Unidos.
Amazon dijo que recortaría a 14.000 empleados corporativos este año 2025 en un despido masivo destinado a preparar a la compañía para la adopción amplia de la tecnología de inteligencia artificial.
Entonces, ¿Doctorow está equivocado? No del todo. Tiene razón en que la IA actual no puede hacer ingeniería arquitectónica compleja ni diseño de sistemas con todas sus interdependencias. Pero se equivoca al minimizar lo que la IA sí puede hacer y ya está haciendo.
La verdadera radiografía: una tecnología transformadora a velocidad exponencial
La IA es una tecnología transformadora que lo está cambiando todo. Punto. No es un debate de opiniones, es un hecho verificable con datos. Lo que hace que esta transformación sea particularmente difícil de gestionar es que se trata de una tecnología muy joven que aún le falta madurar, y que las grandes empresas probablemente se guardan capacidades que aún no han mostrado públicamente.
El problema fundamental de la IA, a diferencia de las revoluciones tecnológicas anteriores, es la velocidad exponencial a la que evoluciona. Como vimos en uno de los artículos anteriores de Curiosidad Artificial, la IA ha logrado en 3 años (2022-2025) lo que a Windows le tomó 31 años. Pasamos de chatbots básicos a sistemas que crean videos realistas, razonan como científicos y predicen interacciones moleculares en un abrir y cerrar de ojos.
Esta velocidad crea un problema de percepción temporal que es análogo a lo que ocurre en la inversión en bolsa. La teoría es que a largo plazo la bolsa siempre sube. Es un principio sólido, respaldado por décadas de datos. El problema está en definir qué significa "largo plazo". ¿Son 2 años? ¿10? ¿20? Si inviertes justo antes de una crisis y necesitas el dinero en 3 años, el "largo plazo" no te salva. El timing lo es todo.
Con la IA pasa exactamente lo mismo. Todos los expertos, incluso los más escépticos, reconocen que la IA acabará transformando profundamente el mercado laboral. La discusión no es si ocurrirá, sino cuándo. Y ese "cuándo" marca toda la diferencia entre quien se prepara a tiempo y quien se ve arrastrado por el cambio.
Los CEOs dicen que antes de 2030. Los científicos dicen que en 15-40 años. Ambos podrían tener razón desde su perspectiva: los CEOs hablan de impactos significativos pero parciales que justifiquen sus inversiones; los científicos hablan de AGI completa que supere a los humanos en todo.
Pero para el trabajador promedio, esa distinción es casi irrelevante. No necesitas AGI para que tu trabajo sea automatizado. Solo necesitas que la IA sea lo suficientemente buena en las tareas específicas que tú realizas y que lo haga a un coste menor. Y en muchos casos, ya lo es.
El problema del "largo plazo" y qué hacer al respecto
La analogía con la bolsa es útil porque nos recuerda algo fundamental: el "largo plazo" no es una duración fija, es una relación entre el horizonte temporal de un evento y tu capacidad de adaptación. Si tienes 25 años y estás empezando tu carrera, un cambio disruptivo en 15 años aunque es manejable, te va a impactar. Si tienes 50 años y has construido toda tu experiencia en habilidades que la IA puede replicar, 15 años son muchos y puedes librarte, pero si en vez de 15 son 5 no tendrás más remedio que prepararte para lo que llega.
La velocidad de evolución de la IA es el factor que nadie puede predecir con certeza. Hemos visto saltos cualitativos impredecibles: de GPT-3 a GPT-4 hubo un cambio radical en capacidades. De GPT-4 a GPT-5, otro. ¿Cuántos saltos más faltan? ¿Tres? ¿Diez? ¿Veinte? Nadie lo sabe.
Lo que sí sabemos es que la curva no es lineal, es exponencial. Y las curvas exponenciales tienen una característica traicionera: durante mucho tiempo parecen crecer despacio, casi imperceptiblemente. Y de repente el crecimiento se vuelve vertiginoso y abrumador. ¿Estamos al comienzo de la curva o en la parte en la que despega hacia arriba? Esa es la pregunta de los 115.000 millones de dólares que OpenAI está apostando.
Entonces, ¿qué hacemos con todo esto?
La respuesta no puede ser ni el optimismo ingenuo de "la IA solo nos ayudará" ni el pesimismo paralizante de "todos perderemos nuestros trabajos". Primero, reconocer que Doctorow acierta en algo crucial: el miedo está siendo instrumentalizado. Las jornadas 996, los despidos masivos justificados con narrativas de IA, la presión extrema sobre los trabajadores... todo eso es real y merece ser denunciado y resistido. No podemos permitir que la transformación tecnológica sea una excusa para condiciones laborales abusivas.
Segundo, reconocer que la IA sí está transformando el trabajo, no como una posibilidad futura sino como una realidad presente. Los 300 millones de empleos en riesgo no son ciencia ficción. Las tareas que la IA completa 100 veces más rápido no son exageraciones de marketing. Son datos verificables.
Tercero, entender que la pregunta no es "si" sino "cuándo" y "cómo". Y que ese timing es la variable crítica que determinará quién navega el cambio exitosamente y quién es arrastrado por él.
La historia nos enseña que las revoluciones tecnológicas siempre crean más empleos de los que destruyen, pero nunca para las mismas personas. Los trabajadores textiles desplazados por las máquinas de vapor no se convirtieron en ingenieros de fábricas. Sus hijos, quizá. Ellos, no.
Esta vez, por la velocidad del cambio, necesitamos ser capaces de reinventarnos no entre generaciones, sino dentro de una misma vida laboral. Posiblemente, varias veces.
¿Es justo? No. ¿Es la realidad? Sí.
Y reconocer la realidad, por incómoda que sea, es el primer paso para poder navegar en ella. El miedo es una herramienta de control, como dice Doctorow. Pero negarse a ver lo que está ocurriendo por miedo al miedo es igual de peligroso.
La IA está aquí. Está cambiando todo. Y el "largo plazo" en el que todo se resolverá podría ser más corto de lo que algunos piensan, o más largo de lo que otros prometen. Pero acabará ocurriendo. Y cuando ocurra, la pregunta que importará no será "¿quién tenía razón?", sino "¿estabas preparado?".
Este es el tercer y último artículo de una trilogía sobre el estado real de la IA en el trabajo. Lee la serie completa:
- Artículo 1: "Volando voy" o no. La IA el placebo de la productividad
- Artículo 2: AGI antes de 2100: la brecha entre promesas corporativas y la ciencia
- Artículo 3: Doctorow se equivoca con la IA, si acaparará empleos
Referencias y Fuentes
Estudios, informes y análisis citados en este artículo
Cory Doctorow: Perfil y tesis sobre IA:
Genbeta: Doctorow sobre el miedo a la IA como control
Gizmodo: "La IA no reemplazará empleos, pero quieren que tengas miedo"
Brooklyn Library: Conversación con Lina Khan (ex-FTC)
"Enshittification":Macquarie Dictionary: Palabra del año 2024
Jornada 996 y condiciones laborales
Genbeta: Startups trabajan 6-7 días/semana, 996 en EEUU
Testimonios sobre jornadas extremas en tech
Genbeta: Fundador Google pide 60h, Musk trabaja 120h
Genbeta: Jefes no se cortan al hablar mal de trabajadores
Genbeta: CEO Starbucks exige trabajo duro tras despidos
Historia laboral de Silicon Valley y Proyecto Maven
Xataka: Google abandona Project Maven tras protestas
Ejemplos del impacto de la IA
GitHub: 75% de desarrolladores usan asistentes de IA
IBM: IA reduce costos de atención cliente 23,5%
Despidos en el sector tecnológico
Genbeta: Más de 126.000 trabajadores despedidos: La cifra de 126.000 es una suma de despidos reportados en empresas como Google (12.000), Amazon (8.000+), Microsoft (más de 20.000), entre otras, y se suma a los despidos ya ocurridos en años anteriores.
Amazon acaba de recortar 14.000 puestos de trabajo, y esto no ha terminado.
Comentarios
Publicar un comentario