El invitado que no tocó la puerta

Esta semana la IA no tocó la puerta. Se sentó en la sala, como ese invitado que te da gusto ver pero no esperabas recibir.

Un cuarto lleno de los inversionistas más poderosos de Wall Street. La conferencia de tecnología más grande del sector financiero. La pregunta más frecuente no fue sobre valuaciones, márgenes ni tasas de interés.

Fue: “¿Qué van a hacer nuestros hijos?”

Adam Jonas, analista estrella de Morgan Stanley, la reportó como la pregunta que más escuchó en toda la conferencia. Sam Altman no calmó los nervios: dijo que puede visualizar empresas enteras operadas por 1 a 5 personas. Alex Imas, economista de la Universidad de Chicago, lo dijo con una honestidad que pocas veces ves en un panel: siente que este es el momento más emocionante para estar vivo, pero tiene hijos pequeños y le preocupa qué trabajos van a tener.

Yo estoy exactamente ahí. Construyo con IA todos los días. Enseño IA en Needed Education. Y cuando llego a mi casa, la pregunta de ese cuarto de inversionistas es mi pregunta.

El invitado ya está adentro. Lo que sigue es entender qué está haciendo en cada cuarto de la casa.

Ya no es proyección, ya es facto

Empleo y IA el facto sobre la caída del 13% en contrataciones

Durante dos años, cada estudio sobre IA y empleo era una predicción. Modelos, escenarios, proyecciones del FMI. Números que suenan impresionantes pero que nadie podía verificar porque todavía no pasaban.

Esta semana, Harvard Business School publicó algo diferente. Analizaron más de un millón de vacantes reales en Estados Unidos, de 2019 a marzo de 2025. No encuestas. No simulaciones. Datos de contratación real.

El hallazgo no es un titular de alarma ni un mensaje tranquilizador. Es un matiz que importa: las vacantes para tareas cognitivas estructuradas y repetitivas cayeron 13%. Pero la demanda de puestos que requieren trabajo analítico, técnico o creativo creció 20%. Morgan Stanley lo confirma desde otro ángulo: una reducción neta de 4% en fuerza laboral en los últimos 12 meses, directamente por adopción de IA. No es un modelo. Ya pasó.

La IA no está eliminando trabajadores. Está eliminando tareas. Y está creando demanda diferente.

Recuerdo que en una conferencia un director de operaciones me dijo: “José Pablo, pero entonces le digo a mi equipo que no se preocupe?” Le contesté que no. Que se preocupe, pero por hacer las preguntas correctas.

Cuando le dejas al invitado asaltar tu refri

Confianza humano-IA cómo se construye la confianza con un agente de IA, dato por dato

Anthropic publicó esta semana datos de millones de interacciones reales entre humanos y agentes de IA. Telemetría de uso real, no encuestas.

Los números cuentan una historia que cualquiera que haya formado equipos reconoce inmediatamente. Los usuarios nuevos dejan al agente trabajar solo en 1 de cada 5 sesiones. Los que ya llevan cientos de sesiones, en más de 4 de cada 10. Exactamente como cuando le vas soltando cuerda a alguien de tu equipo. No es que un día decides confiar. Es que un martes le dejas mandar un correo sin revisarlo, un jueves le dejas liderar una junta, y un mes después ya ni te enteras de la mitad de lo que hace.

Pero el dato más revelador: en las tareas más complejas, el agente pide aclaraciones al humano el doble de veces que el humano lo interrumpe. El agente frena solo cuando no tiene claro el camino. Eso, en un equipo humano, le llamamos buen criterio.

Ahora, también hay que decirlo: estos datos son de desarrolladores de software. Extrapolar directamente a ventas, operaciones o finanzas sería apresurado. La dirección es clara, pero el ritmo va a ser distinto en cada función.

Cuando descubres que rompió algo

Gobernanza y riesgo las fallas silenciosas que ya le costaron $4,400M a la industria

La peor falla en una casa no es una fuga de agua. Es el salitre en la pared, porque lo que hay detrás lleva meses destruyendo sin que nadie lo viera.

Los agentes de IA están fallando exactamente así. No con un sistema caído. Con miles de microdecisiones ligeramente incorrectas que se propagan durante días o semanas antes de que alguien note que algo anda mal.

Una empresa de bebidas desplegó un sistema de IA para gestionar producción. Cuando introdujeron etiquetas navideñas nuevas, el modelo no las reconoció, las interpretó como error y ordenó fabricar cientos de miles de unidades adicionales. Nadie lo vio hasta que el inventario ya era un problema. En otro caso, un agente de servicio al cliente empezó a aprobar reembolsos fuera de política. No es que el sistema fallara: técnicamente funcionaba perfecto. Pero estaba tomando decisiones que nadie le había autorizado.

Los números de fondo: según McKinsey, 23% de las empresas ya están escalando agentes de IA. EY reporta que 64% de las empresas con más de $1,000M en ingresos ya han perdido más de $1M por fallas relacionadas con IA. Las pérdidas combinadas superan los $4,400M.

Desplegar agentes sin entender sus modos de falla no es innovación. Es transferencia de riesgo operativo hacia el lado más caro posible.

Cuando te dice lo que tus amigos no

Información e incentivos por qué $276 mil millones explican quién te informa mejor

“El que paga, manda.” Lo dice mi papá, lo dice el tuyo. Y resulta que explica mejor que cualquier paper por qué la IA se está convirtiendo en mejor fuente de información que tus redes sociales.

En redes sociales, tú no pagas. El anunciante paga. El algoritmo se optimiza para lo que más te engancha: lo que más te indigna, te polariza, te hace reaccionar. Este año la publicidad en redes superó los $276 mil millones. Ese dinero no se generó informándote bien. Se generó manteniéndote pegado a la pantalla.

En IA el modelo es inverso. Tú pagas. Tú mandas. Lo que exiges es que la respuesta sirva.

Dan Williams, filósofo de Cambridge, lo desarrolla en un ensayo: las redes son una fuerza democratizadora que amplifica todas las voces, incluidas las peores. Los LLM son una fuerza tecnocratizadora que converge hacia el consenso experto. Un “anti-redes sociales.”

Pero ojo: los modelos no son neutrales. La adulación es real. Y las empresas no son altruistas. Ninguno de esos contrapesos anula las dos presiones estructurales: la responsabilidad sigue siendo directa y el switching cost sigue siendo cero.

Quién va a pagar la cena

Monetización de la IA lo que vi por dentro en Google y lo que OpenAI tiene que resolver

La última vez que alguien metió anuncios en un lugar “sagrado” de internet, nació una industria de $300 mil millones.

Esta semana OpenAI empezó a testear anuncios dentro de ChatGPT. Aparecen debajo de la respuesta, etiquetados como “sponsored,” y matcheados al tema de tu conversación. Target, Adobe, Williams-Sonoma y Albertsons ya están dentro del piloto. Esto no es un experimento tímido. Es una apuesta real.

Lo que veo aquí no es un banner pegado a un chatbot. Es el primer intento serio de monetizar el momento de mayor intención en el marketing moderno: la conversación antes de decidir.

El contrapeso: Anthropic gastó millones en un comercial de Super Bowl con un tagline directo: “Ads are coming to AI. But not to Claude.” Hay mercado para los dos modelos: monetizar atención y monetizar confianza. Lo que no sabemos es cuál escala mejor.

Recuerdo que cuando trabajaba en Google la conversación no era “¿ponemos anuncios?” sino “¿cómo los hacemos tan útiles que el usuario no quiera que desaparezcan?” Esa es la pregunta que OpenAI tiene que responder ahora.

Cuando reacomoda los muebles

Marketing digital tu landing page es la nueva taquilla del cine

Tres cosas pasaron esta semana que dibujan un cambio estructural en cómo se hace marketing digital.

Amazon lanzó un protocolo abierto que permite que tu asistente de IA cree campañas, ajuste presupuestos y jale reportes con una instrucción en español. Lo que antes eran 20 minutos de clics, ahora se hace escribiendo una frase. Piensa en cómo manejas la televisión de tu casa: un control para el cable, otro para el streaming, otro para el sonido. Lo que acaba de llegar es el control universal. Pero un análisis reciente encontró que más de la mitad de estos conectores usa credenciales débiles. El control universal es extraordinario. Pero si cualquiera puede agarrarlo, ya no es control. Es riesgo.

Google lanzó el Universal Commerce Protocol: un estándar que permite a agentes de IA completar compras sin que el usuario visite ninguna tienda. Co-desarrollado con Shopify, Target y Walmart. Piensa en cómo dejaste de ir a la taquilla del cine. No desapareció porque el cine cerró. Desapareció porque la decisión se tomó antes de llegar. Tu landing page es la nueva taquilla. Y las UTMs? Es como medir el éxito de tu restaurante por cuánta gente entra por la puerta, cuando la mitad de tus ventas ya salen por delivery.

Y el IAB encuestó a más de 400 directivos senior: entre el 60% y 75% admitió que sus herramientas de medición fallan en rigor, oportunidad y confianza. Cero por ciento cree que todos sus canales están correctamente representados. La IA no va a resolver eso mágicamente. Va a amplificar lo que ya está roto si no arreglas los cimientos primero.

El invitado no se va

Cierre

Cada revolución tecnológica generó esta misma ansiedad. Cuando llegó el automóvil, los hijos de los mecánicos de carruajes no se quedaron sin trabajo. El mundo se reconfiguró. Aparecieron mecánicos de motores, operadores de gasolineras, ingenieros de carreteras, industrias enteras que nadie imaginó mientras lloraban la muerte del carruaje.

La diferencia esta vez es la velocidad. Las revoluciones anteriores tardaron décadas. Esta se comprime a años. Morgan Stanley espera un salto no lineal en capacidades de IA entre abril y junio de este año.

El invitado ya está en la sala. No va a tocar la puerta porque ya pasó. No va a pedir permiso porque ya se sentó. La pregunta ya no es si le abres. Es qué le vas a enseñar a tus hijos sobre cómo vivir con él.

¿Qué les estás enseñando hoy que siga siendo valioso cuando tengan 25 años?

Esa era la pieza de esta semana.

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— JP