¿Y ahora cómo le hago?

Mi mamá cambió de teléfono hace poco. Toda la vida fue de iPhone, y mi hermano decidió mudarla a un equipo de otro sistema operativo. La mudanza fue contra su voluntad, y eso se notó desde el primer día.

Se notó primero en la frustración, que era perfectamente audible: las cosas ya no estaban donde siempre habían estado. Tareas que hacía sin pensar, cambiar entre aplicaciones, instalar una nueva, de esas que la mano resuelve sola mientras la cabeza va en otra cosa, de pronto exigían pensarse completas. La memoria muscular no se muda con la tarjeta SIM.

Y luego se notó en algo que nos dolió más a los demás: sus mensajes bajaron. Sus fotos y sus stickers también. Nadie en la familia midió nada, no hubo tablero ni encuesta, y aun así todos vimos la caída: la barrera que le puso el teléfono nuevo es genuina. Y yo extraño sus stickers.

Lo que sí llegó fueron las llamadas a deshoras. “¿Y ahora cómo le hago?” Y yo contesto, claro que contesto. De eso va la pieza de esta semana: de que esa llamada, la de las 9 de la noche, acaba de convertirse en el producto más caro de la industria de la inteligencia artificial.

Ahora el que se muda es tu proveedor

el negocio de contestar el teléfono Más de 9,000 millones de dólares en gente sentada junto al cliente: si la herramienta se vendiera sola, nada de esto existiría →

Esas llamadas, al parecer, no son solo de mi mamá. El 2 de julio Microsoft anunció Frontier Company: 2,500 millones de dólares y 6,000 expertos de industria e ingeniería que no van a construir modelos ni a vender licencias. Se van a mudar a las operaciones de sus clientes, a diseñar y desplegar sistemas de inteligencia artificial con base en resultados de negocio medibles. Seis mil personas es una empresa mediana completa, dedicada a sentarse junto al usuario. Dos días antes, Amazon había anunciado lo suyo: mil millones de dólares para una organización de ingenieros que trabajan por ciclos de 45 días dentro del cliente, en equipos de cinco o seis, con la NBA, la NFL y Southwest Airlines entre los primeros. Y desde mayo, OpenAI y Anthropic andan en lo mismo: cada uno montó, con fondos de private equity, una empresa aparte dedicada a desplegar su propia tecnología en casa del cliente; una levantó más de 4,000 millones de dólares; la otra arrancó valuada en 1,500 millones, con socios como Blackstone y Goldman Sachs.

Suma la apuesta declarada y ronda los 9,000 millones de dólares, entre dinero ya comprometido, rondas levantadas y valuaciones de arranque. Y ninguno de estos anuncios es de chips, centros de datos o modelos, sino de personas que se mudan contigo. Es difícil leerlo de otra forma: si la herramienta se vendiera sola, nada de esto existiría. Los que fabrican el teléfono acaban de admitir, con la chequera, que el teléfono sin alguien que conteste el “¿y ahora cómo le hago?” es un pisapapeles caro.

A mí el modelo no me es ajeno. Cuando trabajaba en Google conocí un esquema parecido con los ingenieros de la nube, y desde mi perspectiva funcionaba muy bien, por una razón concreta: compartían los objetivos directos del cliente, no solo los del proveedor, y eso garantizaba que la tecnología más reciente se aplicara bien.

Dos cosas conviene decir antes de emocionarse. La primera: esto es una movida de proveedores, y a un proveedor le conviene que creas que necesitas a su gente viviendo en tu casa. La idea ni siquiera es nueva: Palantir lleva años metiendo ingenieros en las oficinas de sus clientes; lo nuevo es la escala, y que todos convergieron en el mismo trimestre. La segunda: cuando un producto necesita 6,000 acompañantes para funcionar, parte de lo que te están vendiendo es un producto al que todavía le falta madurar. No lo digo con cinismo, el acompañamiento vale justamente porque la brecha es real. Pero conviene comprarlo sabiendo qué estás comprando.

¿Cuánto cobra el que contesta?

el empleo que más crece Las vacantes se multiplicaron por ocho en un año: el empleo de IA que más crece no construye modelos →

El mercado laboral ya hizo su propia lectura. El puesto se llama forward deployed engineer, el ingeniero desplegado en casa del cliente, y según datos de Indeed sus vacantes en Estados Unidos se multiplicaron por ocho en un año, un alza de 729%. Los sueldos publicados van de 170 a más de 200 mil dólares al año, y en las vacantes de los propios laboratorios de IA llegan a 300 mil, el rango alto de la ingeniería. El empleo de inteligencia artificial que más crece no entrena modelos ni diseña chips, sino que se sienta junto a la persona que va a usarlos y contesta sus llamadas.

El nombre del puesto es nuevo; el oficio no. En el libro le llamo el problema del idioma: el proveedor habla producto, la empresa habla proceso, y entre esos dos idiomas alguien tiene que traducir. Lo que cambió este año es que la traducción dejó de ser el costo escondido de los proyectos y se volvió la línea de negocio. Uno de los roles mejor pagados de la ola es, literalmente, el traductor.

La llamada antes de la llamada

visto desde adentro El equipo ya tenía pagada la capacitación oficial de su proveedor y pidió primero otra cosa →

Este verano me ha tocado vivir esa traducción de cerca. Estoy preparando sesiones ejecutivas para un banco grande, y en la revisión de la primera escaleta pasó lo que pasa casi siempre en ese punto: el equipo de tecnología puso sobre la mesa a su proveedor y sus límites. Fueron claros: los usuarios solo pueden usar Copilot, y con capacidades limitadas; todo lo demás es desarrollo que pasa por su equipo central de inteligencia artificial. Del otro lado está la expectativa: gente que en su casa usa dos o tres herramientas de inteligencia artificial sin pedirle permiso a nadie, y que en la oficina amanece con un teléfono que no eligió. Mi mamá multiplicada por miles de empleados, la misma mudanza decidida por alguien más.

Cuando sugerimos que la sesión tocara exactamente ese tema, y que sucediera antes de la capacitación oficial de su proveedor de Microsoft, la respuesta fue un sí inmediato. Ese es el detalle que me quedó dando vueltas: el acompañamiento oficial ya estaba contratado, y aun así hizo falta agendar la llamada de antes de la llamada, la que traduce la expectativa del usuario a la realidad del despliegue.

Me toca decirlo de frente: yo me dedico a dar estas sesiones, así que esta tesis me conviene. Tenlo en mente al leerme. Por eso el peso de la semana lo cargan la chequera de los proveedores y los datos del mercado laboral: esos números no son míos.

Y aquí viene el problema para nosotros: ese oficio escasea en la región. En México los empleadores ya batallan para cubrir cualquier vacante (dos de cada tres, un 67%, en la encuesta de escasez de talento de ManpowerGroup a más de mil empleadores), y este año el mismo estudio registró el cambio que nos toca: la demanda de capacidades de inteligencia artificial ya rebasó a la de ingeniería y a las habilidades tradicionales de sistemas. El poco talento de implementación que se forma aquí, además, lo están captando activamente empresas de fuera para trabajar en remoto. Cuando un director en México se pregunta quién lo va a acompañar, la respuesta incómoda es que a ese acompañante se lo está disputando con Silicon Valley, y Silicon Valley paga en dólares.

Que vuelvan las fotos

el lunes

En casa, mi meta con las llamadas de mi mamá no es contestar más rápido, sino que vuelvan sus fotos y sus stickers. El que enseña bien no busca cobrar por llamada, sino que el teléfono vuelva a ser de ella: que la mano recupere la memoria, que el grupo familiar se vuelva a llenar. Todo acompañamiento que se respete trabaja para volverse innecesario. Hay excepciones de diseño, sistemas críticos donde tener guardia permanente es sensatez, no dependencia, pero son eso: excepciones que se eligen, no facturas que se descubren.

Esta misma semana me tocó el otro extremo de la casa. Llevamos una semana probando un reloj inteligente para niños, para que mi hijo pueda llamarme desde su campamento de verano si lo necesita. Los primeros días recibí una cantidad inimaginable de llamadas y mensajes; con los días se le fue pasando la moda, y hoy lo usa más como reloj que como teléfono. Cuando las llamadas bajan hay dos lecturas posibles: o la persona agarró confianza y llama solo cuando importa, o la novedad se agotó y la herramienta quedó de adorno. En mi casa tengo las dos historias corriendo al mismo tiempo, y el registro de llamadas no distingue una de la otra. El tablero de adopción de tu empresa tampoco: la curva que baja se averigua preguntando, no midiendo.

La pregunta para el lunes va en dos partes. Cuando compres inteligencia artificial este año, pregunta cuántas horas de humano trae la caja: no el demo, no la licencia, las horas de alguien sentado junto a tu gente. Y de tu lado de la mesa: ¿quién de tu casa va a contestar el “¿y ahora cómo le hago?” cuando el del proveedor se vaya? Si ya lo nombraste, cuéntame cómo lo elegiste, me interesa. Y si hoy nadie contesta esa llamada en tu empresa, esa es la vacante que hay que abrir primero: acaba de entrar a las mejores pagadas de la industria.

Esa fue la pieza de esta semana. La herramienta viene en la caja. El que contesta, no.

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— JP