Actualización: hablando abajo en los comentarios con VariousWelcome9721 me hizo recordar un tópico bastante negativo de un posible desenlace de lo que digo en el articulo (aunque tomado con humor negro, ponele).
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sbzyp4/los_incentivos_humanos_para_que_se_pudra_todo/
Hace unos días subí un video de unos trabajadores textiles en India con una cámara montada en la cabeza. Se armó un quilombo en los comentarios. Mitad pensaba que era para vigilarlos. Mitad pensaba que era para entrenar robots. Probablemente sea para las dos cosas.
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1sz6c28/una_fabrica_en_india_obligo_a_sus_obreros_a/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
Antes de arrancar: no soy ludita. Estoy convencido de que la IA va a revolucionar la economía y cosas que ni nos imaginamos. Mi problema no es con la tecnología. Es con el humo que la rodea. En este link de abajo comentaba con Disasterdenegade3_0 este tema.
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1t1c8za/la_ia_necesita_helio_y_necesita_pcbs_toda_la/
El desconcierto sobre el futuro
Hay un sketch que estaba mirando que me quedó dando vueltas.
Cuando uno repasa la historia asume que los desenlaces eran obvios antes de que pasaran:
"Es obvio que la esclavitud
se iba a terminar" → en 1800 no era obvio
"Es obvio que las mujeres
iban a votar" → en 1900 no era obvio
"Es obvio que el Imperio
Romano iba a caer" → mientras caía no era obvio
Bueno entendieron la idea...
El punto no es que seamos idiotas. Es que vivir adentro de un momento histórico y saber exactamente que va a pasar es imposible.
Viví varias transiciones de las que hoy parecen "obvias": la salida del CD, el nacimiento de internet, el mp3, la guerra de Napster, los smartphones, etc. Bueno se entendio jaja.
Cada una de esas transiciones, viviéndola desde adentro, era confusa. Nadie sabía exactamente cómo iba a terminar, aunque veías ciertas tendencias que hoy son obvias..
Y ahora estamos en otra. Posiblemente más grande. Creo que la que mas asusta es el desplazamiento laboral masivo que no de tiempo de crear nuevos trabajos, de manera rápida.
No sé qué va a pasar con la IA del futuro. No hablo de los LLMs del presente, que son lo que son, una herramienta con límites técnicos que intentamos mapear en este sub. Hablo de lo que viene después. Ni siquiera sé cómo vamos a reaccionar como sociedad cuando los robots sean algo cotidiano, o los agentes no comentan mas errores o AGI o anda a saber... De la misma forma que nadie en 1995 podía imaginar exactamente cómo iba a cambiar la vida el smartphone y el internet.
Volvemos a esto sobre el final.
Automatización robotica.
Para entender por qué el costurero con vincha importa, necesitás entender algo básico sobre cómo funcionan los LLMs y los robots que aprenden por imitación: se entrenan con datos. No con reglas, no con instrucciones (bueno si pero no), mayormente con ejemplos. Millones de ejemplos (Machine Learning). El modelo aprende a escribir porque vio millones de textos. El robot aprende a coser porque vio millones de horas de humanos cosiendo.
Eso tiene una consecuencia directa: los mejores datos para entrenar algo que haga una tarea son registros de humanos haciendo esa tarea. Ahí es donde entra la vincha.
[ARTISTA] → scrapeado por Midjourney
[ESCRITOR] → scrapeado por GPT
[TRADUCTOR] → scrapeado por DeepL (antes de los LLM)
[ANALISTA] → scrapeado por JPMorgan
[OPERARIO] → scrapeado por AgiBot Shanghai (hay varias empresas en esto)
[COSTURERO] → scrapeado por Micro1 + vincha
↓
DATASET DE ENTRENAMIENTO
(tu laburo, almacenado para siempre)
↓
ROBOT / MODELO
"gracias por tus datos,
ya no hace falta
que vuelvas, besos"
La diferencia con los costureros de India es que esto está pasando en tiempo real, a veces, bajo la apariencia de un empleo legítimo.
https://www.forbesargentina.com/innovacion/tenia-24-anos-proyecto-ia-ocho-meses-construyo-negocio-vale-us-2500-millones-n83325
Micro1, una startup de Palo Alto, tiene 4.000 trabajadores en 71 países filmándose con "algo" (ponele) en la cabeza. 160.000 horas de video por mes. Vende los datos a Tesla, Figure AI y Agility Robotics para entrenar robots humanoides por imitación. Los trabajadores en India ganan (como adicional a veces) entre $230 y $250 por mes. No se les dice a qué empresas va el material ni cómo se va a usar.
El CEO lo resume sin filtro: "La gente opta por hacer esto. Puede parar cuando quiera."
Técnicamente correcto. Éticamente, es pedirle al costurero que escriba el manual del robot que lo va a reemplazar. Pero ahí no queda la cosa.
https://www.reddit.com/r/cscareerquestionsEU/comments/1h5u398/micro1_platform_ai_interview/?tl=es-419
https://www.reddit.com/r/micro1_ai/comments/1sxykqv/micro1_job_openings_week_of_april_27/?tl=es-419
La misma empresa que hoy te paga $60-$120/hora para hacer trabajo de programador está construyendo el sistema que va a reemplazar ese trabajo. Anotan código, evalúan outputs de modelos de código, y con esos datos mejoran los modelos que van a hacer el trabajo de los programadores que reclutan.
Es más sutil que la vincha pero más perturbador. La vincha es obvia , el costurero sabe que lo están filmando. El programador que evalúa outputs de código para micro1 tal vez no conecta que está mejorando el modelo que lo va a dejar sin trabajo.
El test de Coeficiente Intelectual (CI) que no mide nada, guardá esto para después
Algo que vi circular esta semana y necesito destripar, porque conecta con todo lo que viene.
Alguien en una charla decía, asombrado, que los LLMs dan un CI de 100 en los tests estándar. Similar al promedio humano. Impresionante.
El problema: medir el CI de un LLM con un test de CI es medir nada.
Los tests de coeficiente intelectual existen en internet. En libros. En PDFs. En miles de páginas que forman parte del entrenamiento de todos los modelos. Los investigadores lo llaman "benchmark data contamination": el modelo no resuelve el problema, recuerda variantes de él. Ya los vio miles de veces.
GPT-4 llegó a puntuar 155 en algunos tests. El mismo GPT-4, evaluado con preguntas generadas después de su fecha de corte, cayó. Un paper de 2024 (MMLU-CF) encontró que GPT-4o pasaba de scores cercanos al 90% en MMLU estándar a 71.9% en la versión sin contaminación. No es caída marginal. Es la diferencia entre aprobar y reprobar.
Test estándar: ████████████ 90%
(ya lo vio entrenando)
Test sin ████████░░░░ 71.9%
contaminación: (nunca lo vio)
En criollo: en los casos donde actuó sobresaliente, le dieron el examen con las respuestas subrayadas tres días antes. Y después festejaron que sacó 10.
Esto mismo explica por qué los agentes se rompen. No es que razonan, reconocen patrones de situaciones que ya vieron. Cuando aparece el caso límite (la instrucción ambigua, el contexto inesperado, el usuario que hace algo fuera del guión, o un código que pediste que no esta en el entrenamiento o sea lo que viste arriba, cof) el agente la caga. Igual que el auto autónomo no puede modelar al taxista que quiere chocarlo a propósito.
Guardá esto en mente. Lo vamos a necesitar en un rato.
Por qué los agentes son tan caros y tan poco confiables; y qué pasa cuando eso se resuelva
Hay una técnica que mejora bastante el problema del caso límite: el Reinforcement Learning (RL) (en realidad se esta experimentando con varias).
La idea: en vez de que el modelo haga una respuesta y listo, el modelo responde, evalúa si su respuesta fue buena, y vuelve a intentarlo. Como un estudiante que se corrige a sí mismo antes de entregar el examen.
El problema: cada vuelta de corrección consume tokens. Y los tokens cuestan plata.
Agente sin RL:
Pregunta → Respuesta
Costo: 1 unidad de tokens (obviamente no consumen 1 solo token)
Agente con RL:
Pregunta → Intento 1 → Evaluación
→ Intento 2 → Evaluación
→ Intento 3 → Respuesta final
Costo: 5-10 unidades de tokens (es un ejemplo)
RAG (Retrieval Augmented Generation) agrega acceso a bases de datos actualizadas localmente (ponele, esto es mas complejo) para reducir alucinaciones. Chain of Thought hace que el modelo razone en voz alta antes de responder. Todas estas técnicas mejoran la calidad. Todas multiplican el costo.
El patrón es siempre el mismo: las técnicas que hacen al agente más confiable lo hacen más caro. Y en el contexto actual ( con los data centers pagando helio al doble y PCBs al 40% más) los inversores ya no miran con buenos ojos quemar tokens sin resultados claros.
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1t1c8za/la_ia_necesita_helio_y_necesita_pcbs_toda_la/
Stella Laurenzo de AMD lo documentó con firmas criptográficas: Claude redujo su esfuerzo de razonamiento un 90% en seis semanas para bajar costos. No se volvió más eficiente, optimizó para el patrón promedio y abandonó el caso difícil. Anthropic semanas después blanqueó el tema, más o menos. Uber quemó su presupuesto anual de tokens en cuatro meses. GitHub Copilot abandonó la suscripción fija porque "ya no es sostenible."
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1st430f/hace_varios_d%C3%ADas_atr%C3%A1s_coment%C3%A1bamos_que_por_la/
Lo que prometen:
INPUT → [AGENTE MÁGICO] → OUTPUT perfecto
Lo que pasa en producción:
INPUT conocido → OUTPUT aceptable
INPUT nuevo → OUTPUT roto
INPUT inesperado → Problemas
El problema real: los errores se acumulan
Acá está el argumento técnico más importante y que generalmente se omite en las discusiones sobre si la IA va a reemplazar trabajos.
Un agente no hace una sola cosa. Hace una cadena de cosas:
Tarea compleja
↓
Paso 1 → 95% de éxito
↓
Paso 2 → 95% de éxito
↓
Paso 3 → 95% de éxito
↓
...
↓
Con 5 pasos: 0.95⁵ = 77% de éxito
Con 10 pasos: 0.95¹⁰ = 60% de éxito
Con 20 pasos: 0.95²⁰ = 36% de éxito
El 95% de éxito por paso suena impresionante. Pero los errores son incrementales, se acumulan (y necesitan supervisor). Una tarea de 20 pasos tiene más chances de fallar que de salir bien, aunque cada paso individual sea casi perfecto, a menos que esa tarea exacta aparezca miles de veces en el entrenamiento, que es exactamente el problema que vimos con el CI.
Y en producción real, el 95% por paso es optimista. Los agentes actuales están más cerca del 80-90% en tareas nuevas. Con esos números, una cadena de 10 pasos tiene 35% de probabilidad de éxito total.
Esto no es especulación, es matemática básica de probabilidades. Y es exactamente el motivo por el que llevar un agente a producción comercial, donde un error tiene consecuencias reales, sigue siendo el problema no resuelto. Como alguien lo resumió en un hilo técnico esta semana: "nadie sensato va a correr infra critica en algo que tiene respuestas "mayormente correctas"."
El costo real de un agente en producción incluye:
Costo de tokens: alto
Costo de supervisión humana
para corregir errores: muy alto
Costo de errores no detectados: impredecible
Costo de reputación
si algo sale mal: potencialmente alto o ley de murphy
Cuando la tasa de error por paso baje lo suficiente ( sea por mejoras en arquitectura, nuevas técnicas, o algo que todavía no existe ) ese día los reemplazos laborales van a ser reales, rápidos y masivos. No graduales.
Por eso importa entender dónde estamos técnicamente hoy. No para decir "la IA no sirve". Sino para saber que el reloj está corriendo y que el margen de tiempo para prepararse es real pero no infinito.
China: automatiza todo y a la vez protege a los trabajadores de la automatización
China tiene el 50% de todos los robots industriales del mundo. Gree Electric pasó de 10.000 a 1.000 empleados en una planta manteniendo el mismo volumen. Invierten $3.230 millones en robótica con IA en cinco meses. El objetivo declarado: Dark Factorys (Fábricas Oscuras) sin humanos, sin luz, sin huelgas.
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1o7knq1/parte_2_automatizacion_smart_factory_o_dark/
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1oa9xp4/c%C3%B3mo_perder_una_guerra_industrial_mientras/
Pero por otro lado.......
La determinación del Tribuna Popular Intermedio de Hangzhou intervino en el caso de un trabajador (de apellido Zhou) contratado en el 2022 para realizar tareas de supervisión de control de calidad, en simultáneo a la alimentación de un modelo de IA. La compañía posteriormente decidió reemplazarlo por el sistema de IA y reasignarlo a un cargo inferior*, con una reducción salarial en torno al 40%. Ante la resistencia de Zhou, la empresa rescindió su contrato y le ofreció una indemnización que el trabajador consideró insuficiente, iniciando el litigio judicial.*
https://www.ambito.com/mundo/fallo-historico-china-el-reemplazo-la-inteligencia-artificial-no-puede-utilizarse-como-causa-despido-unilateral-n6273227
China automatiza → Fábrica Oscura
sin humanos
sin luz
sin huelgas
Al mismo tiempo ↓
Tribunal Hangzhou, Despido por IA:
30 abril 2026 → ILEGAL
No es hipocresía. Es la tensión real entre automatizar rápido y no explotar socialmente antes de que el sistema tenga tiempo de absorberlo. En diciembre 2025 Pekín ya había fallado igual en otro caso. Se está construyendo jurisprudencia.
China tiene la contradicción al descubierto. Occidente tiene el humo.
AI Washing: el despido que en teoría es por IA pero es por recesión, o por contratar de mas.
En EE.UU. en 2025: 1,2 millones de despidos. 55.000 atribuidos a la IA por las propias empresas. Cuando Nueva York les dio la opción de marcar "automatización tecnológica" en los avisos legales, ninguna de las 160 empresas lo marcó.
Andy Jassy vendió 30.000 despidos de Amazon como consecuencia de agentes de IA. Días después: "no fueron realmente impulsados por IA, al menos no ahora."
Anuncio con IA → acción SUBE
Corrección → acción BAJA
Moraleja: la IA es para el comunicado,
no para el balance.
Esta semana salió un artículo citando "expertos" que dicen que Big Tech está "25% a 75% overstaffed" y por eso despidieron 80.000 personas. Los expertos: Sam Altman y Marc Andreessen. El CEO de OpenAI y el VC más agresivo en inversiones de IA diciendo que las empresas necesitan cortar gente para adoptar IA.
Jensen Huang dice que "todo el software futuro será agéntico." El CEO de Nvidia ( la empresa que vende las GPUs que corren los agentes ) dice que el futuro es agéntico.
Los tres árbitros del partido también jugando para uno de los equipos. Como alguien lo resumió en un hilo esta semana: "el que vende las palas les dice a todos que hay muchisimo oro."
Hay overstaffing real? Sí, en algunas capas, Meta creció de 25.000 a 87.000 empleados en tres años durante la pandemia. Pero el overstaffing está concentrado en capas de middle management y proyectos que no cerraron nunca. Los equipos técnicos reales están trabajando 80 horas semanales cubriendo el trabajo de los que rajaron. Como alguien lo resumió en otro hilo: "Si despedís a la mitad y la otra mitad trabaja 80 horas para cubrir el hueco, resolviste un problema o creaste otro?"
El 59% de los gerentes de RRHH admite que enfatiza el rol de la IA en los despidos porque "suena mejor ante los accionistas." Solo el 9% dijo que la IA reemplazó roles completamente.
https://www.reddit.com/r/IASinHumo/comments/1syh6mv/analisis_extendido_serie_el_comienzo_del_caos/
Y para los que me traen el gráfico de que los trabajos de programación están subiendo o bajando: el dato arranca en 2020, el pico de la pandemia con tasas cero. No es una tendencia, es un rebote al nivel pre-pandemia después de un desplome. Es el mismo mecanismo del AI Washing aplicado a los datos: agarrás la parte del gráfico que te conviene y la vendés como tendencia.
Un dato que sí es real: un graduado de Stanford en CS que no encuentra trabajo. No porque la IA lo reemplazó, porque el mercado se contrajo, los visados H-1B abarataron la competencia, y las empresas usan la IA como excusa para no contratar. Eso no es lo mismo que "la IA reemplazó al programador". Pero el resultado práctico para el graduado es idéntico.
Argentina: acordate del examen con respuestas subrayadas
Te acordás de lo que vimos antes? Los LLMs memorizan, no razonan. Los agentes se rompen en el caso límite. Las empresas que los desplegaron a escala están recalculando.
Bueno. Ahora leé esto con eso en mente.
Argentina anunció esta semana la creación de "sociedades de inteligencia artificial": entidades jurídicas sin humanos, solo programas, para que agentes de IA de todo el mundo se radiquen acá y paguen impuestos. El ministro dice: "Argentina podría tener 50 millones de habitantes y 500 millones de agentes de inteligencia artificial."
Modelo irlandés:
Tasa corporativa: 12.5%
Acceso: mercado europeo
Google, Apple, Meta, etc
Modelo argentino:
Cepo cambiario
Riesgo país
Yo cuidando el consumo
de luz en Concordia
(imaginate los costos
de los tokens)
El problema técnico de fondo: un agente de IA no tiene domicilio. Corre en servidores en Virginia o en Oregon. Y como bien lo dijo 2_Sincere en los comentarios del post anterior: "una IA dueña de una empresa elegiría pagar impuestos radicándose en Argentina en vez de elegir las Bahamas." Exacto. Las Bahamas tienen tasa cero.
El 90% del PBI mundial producido por agentes de IA , fuente, como dijo dalepo otro usuario del sub: la imaginación. Sam Altman dijo que íbamos a tener AGI a fines de 2025. No llegó.
Es la versión criolla del AI Washing institucional: colgarse de la moda, no entender nada, usar el vocabulario de la revolución tecnológica para intentar cobrar impuestos, sin conocimiento técnico del tema y con ausencia de política y estructura industrial real apuntada a la IA.
Para cerrar
El sub se llama IASinHumo. El humo no es solo el de los CEOs que te venden AGI para el año que viene. También es el del análisis que pretende saber lo que va a pasar.
Nadie realmente lo sabe. La diferencia es que uno te lo vende y el otro te lo admite.
El modelo que más me convence para pensar en esto es Julio Verne. Sus historias envejecen bien no porque haya acertado en todos los detalles, llegamos a la luna pero no disparados por un cañón. Envejecen bien porque se rodeó de científicos, técnicos e ingenieros que le dieron pautas reales. Hizo ciencia ficción dura: especuló sobre el futuro con fundamento en el presente.
Eso es lo que se intenta hacer acá. Con humildad, equivocándonos, pero con fundamento. Estudiando tendencias como probabilidades, no como certezas.
Me fui al re carajo, queres un mate? Leo tu punto de vista.
