La importancia de 1 millón de empleos tech : fecundación e incentivos

La dependencia tecnológica que tenemos en Europa de potencias como US y crecientemente de China se parece mucho al avejentamiento de la población, se tardan décadas en revertir un proceso asi 

Siempre he creido que la ventaja fundamental de los US frente a Europa es de tipo social-cultural, esto es que la cultura del riesgo esta más asentada en todos los estratos sociales de los US que en Europa, y con esto quiero decir que hay una cierta y extendida creencia en las virtudes del riesgo y una mayoria que aceptan como normal las (altas) recompensas a quien se la juega 

Pero sin duda hay otro factor igual de determinante: la magnitud de las empresas innovadoras del sector tecnologico que inevitablemente enseñan un saber hacer tan valioso a sus empleados que estos tienen la intuición de que fundando su propio negocio les va a a ir mejor que siendo asalariado de una tech importante 

Fijaos, solo sumando el empleo de Apple, Alphabet, Tesla, Microsoft, IBM y Meta tenemos más de 1 millon de empleados con un directo o indirecto acceso a un saber hacer y a una metodologia que porcentualmente aumenta las posibilidades de emprender 

Conard señalaba hace unos meses que mientras Europa habia creado 14 empresas con un valor superior a los 10.000 millones (billions) en los ultimos 50 años, los US por su parte fueron capaces de alumbrar más de 250 compañias cuyo valor supera los 30 billones (trillions) en el mismo periodo (esto es más que todo el PIB de la UE) 

La innovación en IA y su integración en empresas y centros de investigación, puede y podria añadir algo de leapfrogging a Europa, pero hasta que se creen empresas tan grandes con ese efecto multiplicador del talento que se mueve (el matiz es importante) tardaremos décadas 

La paradoja es que en el siglo XIX Europa enseñó al mundo su modelo de Revolución Industrial y fuimos capaces de crear enormes corporaciones verticales con una miriada de pymes (SME) que actuaban de proveedores o directamente llevaban las innovaciones a zonas de la periferia 

Bauer Media (et al) y los despidos : la IA desvela el valor no lo re-crea

La IA se estan convirtiendo en el chivo expiatorio (scapegotat) de casi todos los males en un variopinto ramillete de sectores, entre los cuales claro está el de las publicaciones (antes llamado prensa y revistas) 

No soy el unico ni el primero que señala este fenomeno tan actual, que me recuerda demasiado a los primeros años de Internet sobre browsers de mediados de los 90´s , cuando la viabilidad financiera de los medios impresos fue puesta en cuestiòn principalmente por unos nuevos usuarios que reclamaban algo tan contradictorio como acceso gratis, privacidad y limitada participación publicitaria, mientras el mismo contenido se seguia vendiendo en los kioskos ..

A estas pequeñas alturas del dia despues de ChatGPT el problema es que muchos medios (ahora digitales o digitalizados) no encuentran lectores o visitas porque los chatbots de las empresas de IA , les ofrecen un resumen que a la luz de los datos parece que es más que suficiente para ellos 

Fijaos sino en este último caso del coloso editorial alemán Bauer Media (+150 años en el negocio!) que anuncia que va despedir, amablemente, al 30% de su plantilla que actualmente asciende a 16.000 personas, debido principalmente (pero no unicamente) a que la gente ha dejado de visitar sus websites y leen lo que necesitan o querian en una plataforma de IA 

Veamos esto con algo de perspectiva: nadie en el mundo (nobody in the world) cambia un articulo que le aporta valor (incluido el puro entretenimiento) por un resumen más o menos extenso que elabora un modelo LLM que ademas necesita un prompt algo elaborado del usuario (o sea, un esfuerzo) 

¿Que esta haciendo la IA? pues NO esta robando lectores a nadie, lo que hace es señalar a las editoriales el valor real de lo que venden, ya que si la gente que antes les leia ahora les basta una pastilla procesada estadisticamente (lo más probable), entonces bro el problema es que lo que vendias no tenia mucho valor o ese valor se puede minimizar en una escala reducida (que paradoja los modelos de difusión latente operan igual!) 

¿No estabamos de acuerdo que la atención era el nuevo recurso escaso y por tanto deseable (me encanta como lo cuenta Thompson) y la IA actual no significa más canales, más oferta y más fragmentación ? 

Los factores de analisis estan todos ahi, y de momento las herramientas que teniamos para Internet nos valen de sobra para esta potencial disrupcion de la IA...

Solopreneur y agentes IA: el peligro no es el caso es el paradigma

Los agentes IA esta ya en un pico de escalada comunicativa como la nueva ola de innovaciones IA que aparentemente van a cambiar la faz y el interfaz del mundo como no conocimos hasta ahora (una forma de surfear sobre las ideas de Kurzweil) 

El argumento de venta de estos agentes IA (incluido los de código abierto) es que no hay que tutorizarles tanto como los chatbots o los asistentes que hemos visto hasta ahora, lo que significa que toman (muchas) decisiones y son capaces de encargarse y completar tareas por si mismos 

El caso es que algunos, como siempre aislados pero bien comunicados, han recogido este argumentario y lo intentan adoptar como paradigma: es decir para que diantres necesitamos empleados si un agente puede hacer digamos el 80% de las tareas y el 20% restante lo puede realizar el propio solo emprendedor (solopreneur) 

Este es el caso de Polsia una startup fundada y operada por una sola persona que mostrando y demostrando unos ingresos anuales recurrentes por suscriptores de 6m US$ en apenas 4 meses se ha convertido en ese sujeto a imitar por la tribu similar

Algunas consideraciones antes de echar las campanas al vuelo: 

Es imposible que no haya un caso de éxito en cualquier cambio de etapa, por eso que surjan empresas de uno solo que con un agente IA son capaces de ingresar y no morir en el intento esta dentro de la normalidad

Pero segundo y más temido por mi: que te vaya bien a ti solo o que haya actualmente una nano-mania por los agentes IA no me altera ni molesta en absoluto (algo asi como la personalización pasa del cliente al emprendedor)

Pero...tratar de convertir esto en tendencia y paradigma me parece que tiene mucho más peligro del que el propio Ben Cera-  fundador de Polsia- puede imaginar: 

Si como dice Cera las empresas que no esten automatizadas (por agentes IA) al 80% no podran competir-sobrevivir frente a las que si, esto desencadenaria una reacción mucho más perversa y es que ningun gobierno del mundo se va quedar de brazos cruzados ante esto y NO TE QUEPA duda que contrataran funcionarios (empleados estatales) que ahogaran en impuestos a los solopreneurs no solo exitosos (en España conocemos algo este fenomeno!) 

Sacar conclusiones a partir de estadisticamente marginales casos de estudio es otra de las enfermedades posmodernas ....

Y al final sensatez: ya esta aqui el primer (gran) film IA-asistido

Y en efecto esto era un asunto de aguantar las primeras reacciones contra la IA y luego ponerse a trabajar con la nueva herramienta para ver que y como se puede hacer eso que llamamos cine con IA 

Bitcoin: Killing Satoshi no es el primer film creado con IA, de hecho este hito esta algo disputado, pero si se puede decir que es primer film asistido con IA producido por una productora vamos a llamarla convencional como es Acme AI & FX (entre otras produjo Fast & Furious 6) 

El caso es que trabajar con IA en cine se parece de momento mucho a las rutinas de siempre con guionistas, directores de fotografia, director y actores! de hecho esta pelicula cuenta con el oscarizado Casey Affleck , si el hermano del tambien actor Ben Affleck  y fundador de Interpositive uno de las primeras y exitosas (la compro Netflix!) startups que emplea IA en cine 

El resultado de emplear IA en Bitcoin: killing Satoshi es que los costes se ha reducido manteniendo los estandares de calidad de producción al mismo nivel que las produccciones Hollywood. La estimación es que producir esta pelicula ha reducido el presupuesto un 77% , ya que aunque no reconocido por la productora el coste no pasa de 70 millones US$ cuando una pelicula de estas caracteristicas (medio indie) no suele bajar de los 300 millones

¿Y como han reducido el coste? pues optimizando recursos, lo que quiere decir que alli donde la IA lo puede hacer no se contrató a nadie y nada más. Por ejemplo, como la IA empleada (no citada pero no dificil de imaginar) puede generar los escenarios pues no se han encargado decorados ni han sido necesarios rodajes en paises distantes, todo se rodó en un solo set consistente en un almacen con paredes forradas de gris que posteriorme la IA se encarga de rellenar con imagen, o sea algo semejante a lo que lleva décadas haciendo el Chroma-Key en las TV´s

Tampoco se necesitaron técnicos en iluminacion y los actores hicieron sus actuaciones en apenas 3 semanas, lo que llevó la mayor parte del tiempo fue el proceso de posproduccion (30 semanas), lo que señala el nuevo balance del tiempo en este tipo de producciones (1 semana de rodaje por 10 de posproducción) 

A la espera de ver el resultado final, no creo que este film tenga otro mérito que ser el primero donde el sentido comun se ha impuesto en la industria y la IA se integra como herramienta para abaratar procesos eliminando roles y aportando otros (por ejemplo artistas IA) 

Tokenmaxxing, pensamiento Silicon Valley e incentivos iniciales

Siempre he pensado que el Silicon Valley vende más ideas que productos, algo que por más dinero que se ha invertido en crear hubs similares en distintas partes del mundo no se ha podido lograr 

Como en la anteriores sub-etapas que hemos visto estos últimos 30 años, cada una adopta y exporta sus propios memes que criticados o amados van conformando esas capas que al final cimentan una cierta cultura social (o sea, económica) 

Bueno, de la factoria de ideas del Silicon nos llega ahora el concepto de Tokenmaxxing, palabra ensanblada que se refiere a la cantidad de tokens que un empleado/equipo de trabajo ha empleado (quemado en la jerga tech) en un periodo de tiempo concreto 

El salto a esta cierta viralidad que alcanzan estas cosas se dio cuando un ingeniero de Meta creó un ranking de empleados en función de la cantidad de tokens que habian usado y aunque el ranking fue eliminado por razones (casi) obvias de discreccion, lo cierto es que esta micro-cultura de productividad dio el salto fuera del sector tech

Por eso y con una cierta sorpresa VISA, la multinacional de los pagos, anunciaba que sus 34.000 empleados habian utilizado +2 billones (trillion) de tokens en febrero, una consecuencia (casi) logica teniendo que en cuenta que el 89% de su plantilla usa IA para alguna tarea de su trabajo 

Antes de reducir a chorrada el tokenmaxxing vamos a analizar algunos factores en liza: 

Lo primero y más importante que hay que tener en cuenta es que las empresas y sobre todo las públicas (o sea, cotizadas en bolsa) tienen una gran presión de sus inversores por demostrar ahora que son más IA que nadie o al menos que son IA-first 

Y no es que la mayoria de los inversores seran gurus de la innovación con IA, pero si saben que hay una relación entre el uso expandido de la IA y la productividad y como comprendereis esto si son palabras mayores, porque significa menores costes y más produccion (lo que no siempre implica más ingresos) 

Lo segundo es que el tokenmaxxing se puede entender como una propuesta de gamificacion cuyo objetivo obvio es una mayor y más rapida adopción por los empleados de las herramientas IA a su disposición, o sea algo que hemos vivido en todas las etapas anteriores con el software empresarial 

Lo tercero es que una cosa es quemar tokens y otra muy distinta es hacer algo util y vendible (que palabra tan clarificadora!) con esos tokens, analisis nada original y extensamente compartido que no obstante alguno pierde momentaneamente de vista 

Y hay una cuarta lectura muy contemporenea, las empresas tienen razones para pensar que la IA es mucho más que la nueva oferta del oligopolio tech y aunque son conscientes de las velocidades de adopción y el tiempo que suele lleva la regeneración de la cultura corporativa, estan incentivando que sus empleados les digan que se puede hacer con la IA recompensandolos con incentivos (la estrategia de siempre) a aquellos destacados y de momento no penalizando a los ausentes de la IA 

Donde está el valor y que automatizamos : la clave IA

La IA es probablemente un hito socioeconomico semejante a la adopción de Internet pero hay que recordar que los hitos tienen un tiempo de despliegue y asimilación que no se corresponde con el  calendario programado de novedades y lanzamientos de las empresas ni con la voluntad de los gobiernos

La histórica consultora Gallup ha realizado una encuestra, otra más, realizada a +23.000 empleados en los US donde se concluye que aunque la adopción y el uso esporadico e individual de la IA ha aumentado hasta la mitad (50%) , lo cierto es que la manera de trabajar en las empresas apenas han variado

Claro es más facil adoptar una nueva tecnologia de manera indivisual , los early adopters de Rogers, que reimaginar por completo como se trabaja en una organización, algo que sin encuesta alguna de por medio un modelo LLM nos podia haber enseñado 

Lo que sorprende es que a pesar de lo poco realmente que han cambiado las cosas, entre los efectivamente empleados si ha cundido el miedo a ser sustituido por una IA , algo que ve muy probable el 18% de los empleados en la macro-encuesta de Gallup, y este porcentaje es aun mayor (del 23%) en empresas que han adoptado de manera oficial (politica de empresa) la IA como herramienta de trabajo (o sea, explicame porque no usas IA) 

¿Alguien se ha parado a pensar por un momento que una cosa es que una empresa automatice una tarea (insisto no un trabajo) y otra muy distinta si lo que estas automatizando es realmente lo que aporta valor añadido a esa organización ?

Y es que menudo de lo que carecemos, al menos en las grandes empresas, es de un analisis sensato de que tareas extraemos más valor (de todas extraemos algo no? pero no lo mismo), antes de adoptar no solo la IA sino cualquier tecnologia 

La cadena de valor en esta etapa IA-orientada sigue teniendo el mismo valor que siempre, pero esta vez su comprensión es obligatoria para (casi) todos, porque ahi es donde esta la clave de las expansiones de contrataciones o de las reducciones (que casi nunca son por la IA) 

La IA terminará alterando como se trabaja e incluso la aportación de valor en algunos sectores (el entretenimiento es un fuerte candidato)  pero en otros se limitará (lo que no es poco!) a señalar de donde se extrae ese valor y ahi es donde estará la verdadera revolución industrial : redimensión de sectores y especialización laboral, esto es, la misma tendencia que vivimos en el siglo XIX

Agentes de aprendizaje personalizados: DeepTutor bien, pero ¿ y el contexto?

Los agentes de IA son una parte de la busqueda de un mercado y una utilidad concreta y no solapada con lo que ya hay (y funciona), y dentro de esta ola esta claro los agentes de aprendizaje 

Hace ahora dos años que Google intuyó este nicho de mercado con NotebookLM y en enero de este año apareció un agente desarrollado por la Universidad de Honk Kong llamado DeepTutor con dos ventajas evidentes: es código abierto y funciona localmente en tu computadora 

No es un momento Deepseek pero leyendo las reseñas de este DeepTutor parece que casi, ya que permite un itinerario personalizado de estudio y aprendizaje basado en las propias fuentes que tiene el usuario, lo que pueden ser apuntes de clase, articulos en pdf, capitulos de libros y esa miscelanea de materiales (video, audio) que ahora acompaña todos los niveles de estudio

En efecto, parece que la disponibilidad gratuita y crecientemente sencilla de agentes de aprendizaje locales es un palanca para muchos de los que sin ayuda no pueden completar una asignatura o superar un examen y como dice el propio Varsavsky no se pueden permitir un profesor particular que sigue siendo la mejor opción 

Como llevo algo mas de 30 años en esta actividad social de la enseñanza , hay un factor que me parece que o no se tiene en cuenta o se analiza poco: 

la mayor parte de las clases, hablo desde la universidad, considero que son sesiones de autoayuda para motivar a unos estudiantes que hace +30 años tienen (casi) todo en su pantalla y que ahora realizan todo más facilmente (a veces a hurtadillas) con esa empaquetadora de conocimiento probabilistico que son los modelos LLM y sus chatbots diseñados para no defraudar (delusional spiral) 

Creo que estas 3 décadas algo hemos aprendido de acercar todo a todos (siempre con el casi):

ni aumentó el nivel ni aumentaron las ganas de los no motivados a aprender más. Eso si, los pre-motivados corren como cohetes y la distancia con el resto se incrementó aun más , lo que no deja de ser una de las contudentes paradojas de esta epoca: igualdad de acceso si o puede, pero igualdad de resultados y objetivos olvidate!!!!

Tengo la nada peregrina teoria de viejo profesor que las mayores facilidades actuales de parte de la tecnologia pero tambien de las instituciones educativas, lo que han hecho es dejar con menos excusas a la tribu no motivada o que busca motivaciòn como aquel que navega en el display de series en Netflix esperando que alguna le saque del sopor...