¿Y qué pasa? Cuando la IA aprende a ejecutar, ¿qué es realmente escaso?

Recientemente, el tema de la popularidad de la IA ha sido algo inusual. No se trata de que haya surgido un nuevo modelo, sino que una categoría completamente nueva de herramientas de IA está comenzando a explotar en popularidad: ya no solo “te ayudan a pensar” o “te enseñan cómo hacer”, sino que directamente “hacen por ti”. ¿Y qué? Esto refleja un cambio más profundo: ciertas habilidades que antes valorábamos mucho están perdiendo rápidamente su valor, mientras que otras habilidades, que habían sido subestimadas durante mucho tiempo, se vuelven extremadamente escasas.

Cuando la IA pasa de ser asistente a ejecutor

Hasta ahora, nuestra percepción de la IA era lineal: tú preguntas → ella responde; tú enfrentas un problema difícil → ella ofrece una solución. En esta relación, los humanos aún mantenían el control sobre decisiones clave.

Pero ahora este esquema se ha roto. La nueva generación de herramientas de AI llamada “Agentes de IA” muestra capacidades completamente diferentes: pueden operar interfaces de forma autónoma, rellenar formularios, enviar mensajes, modificar código, organizar archivos, ejecutar scripts, e incluso completar flujos de trabajo complejos a través de múltiples aplicaciones. Estas tareas, que antes solo podían realizarse con mano humana, ahora las puede tomar directamente la IA. Y lo más importante, estas herramientas ya no son juguetes exclusivos de programadores, sino que se integran directamente en plataformas como Telegram, Discord, Slack y otros escenarios cotidianos, funcionando como asistentes de élite en línea 24/7.

Los datos más recientes de GitHub Copilot muestran que casi el 46% de los desarrolladores activos usan IA para programar, y la velocidad con la que completan sus tareas aumenta en casi un 56%. Algunas plataformas de programación con IA ya valen miles de millones de dólares, y en la industria se las denomina “el software empresarial de crecimiento más rápido”.

Esto no solo implica un aumento en cifras de eficiencia, sino un cambio esencial: ejecutar una tarea, que antes era escasa, ahora se vuelve una commodity escalable.

La gran transferencia de escasez: de “saber hacer” a “saber elegir”

Cuando todos pueden ejecutar tareas de manera eficiente, el foco de la competencia inevitablemente se traslada.

Antes, los elementos clave para hacer bien una tarea eran aproximadamente: 30% pensamiento (decidir qué hacer), 70% ejecución (hacerlo). Ahora, esa proporción se invierte. En un mundo donde la IA puede ejecutar con alta calidad, la verdadera competencia se vuelve: 70% juicio (saber qué hacer, cuándo hacerlo, si vale la pena hacerlo), y 30% supervisión (garantizar que la IA ejecute correctamente).

El impacto de este cambio es profundo. Las empresas de IA en Silicon Valley empiezan a contratar con grandes presupuestos “Storytellers” y “Decision Makers”, lo cual puede parecer contraintuitivo, pero tiene lógica: cuando la ejecución ya no es escasa, el verdadero apalancamiento está en si puedes tomar decisiones precisas y convencer a otros de ellas.

¿Y qué se necesita para eso? Juicio preciso, comunicación clara, y la capacidad de construir confianza. Y estas habilidades, en su conjunto, constituyen esencialmente la “influyente” en un sentido amplio.

Observar el ecosistema actual de creadores revela el poder de este cambio. Según datos recientes, aunque la economía de los creadores crece rápidamente (se espera que pase de miles de millones a casi 500 mil millones de dólares), la distribución de beneficios es muy desigual: solo el 4% de los creadores alcanzan ingresos profesionales (más de 100,000 dólares anuales), mientras que el 46% gana menos de 1,000 dólares al año.

No es que falte contenido, al contrario: hay una explosión de contenido y una competencia feroz. ¿En qué difieren esos 4% y 46%? Muchas veces, en juicio. La capacidad de decidir qué contenido vale la pena hacer, encontrar una perspectiva única en medio del ruido, y demostrar continuamente que tus decisiones son acertadas.

La redistribución del poder entre dos tipos de palancas

Naveen Jain propuso un concepto clásico: el código y los medios son las dos principales palancas de la nueva élite.

En la última década, la palanca del código dominó en el mundo tecnológico. La historia de éxito en Silicon Valley casi siempre sigue este patrón: escribir código → servir a millones → crecimiento exponencial → monetización a escala. Este lógica fue invencible antes de que la IA fuera tan poderosa.

Pero los cambios actuales rompen ese esquema. Con la penetración de la IA en programación, la escasez de código está desapareciendo. Ya no se requiere un alto nivel académico para generar código de calidad con IA; “todos son desarrolladores” ya no es solo un lema, sino una realidad. Cuando la tecnología deja de ser una barrera, la ventaja única del código se desvanece.

Por otro lado, la palanca de los medios es mucho más difícil de reemplazar por completo. ¿Por qué? Porque hay cosas que la IA no puede automatizar fácilmente:

• Juicio de valor: no puede automatizarse desde cero
• Confianza: no puede generarse solo con algoritmos
• Influencia: no puede copiarse rápidamente ni falsificarse

Y aún más, estas palancas están empezando a fusionarse. Cuando la IA asume gran parte del trabajo repetitivo, las personas con juicio único pueden transformar su conocimiento en impacto a gran escala.

Un que entienda de juicio + una IA que ejecute = una “organización digital” autónoma

No es solo una sustitución de herramientas, sino una superposición y amplificación de capacidades.

Nuevas reglas de supervivencia para creadores

Frente a estos cambios, los creadores y profesionales deben replantear su forma de trabajar.

Primero, una transformación en la estrategia de producción de contenido

La IA permite triplicar la cantidad de contenido producido, pero eso también reduce la influencia promedio de cada pieza. En este entorno, la cantidad ya no importa. La verdadera competencia es quién puede hacer mejores juicios: no producir 100 artículos sin criterio, sino seleccionar con precisión las 3 que realmente valen la pena para profundizar.

El último estudio de McKinsey muestra que las tecnologías emergentes teóricamente pueden automatizar el 57% del tiempo laboral. Pero esto no significa que los empleos desaparezcan, sino que los humanos pueden dedicar más esfuerzo a tareas que la máquina no puede hacer bien: decisiones complejas, construcción de relaciones, pensamiento crítico y empatía. Para los creadores, lo que se ahorra no es solo tiempo, sino recursos de atención: más capacidad para reflexionar sobre qué vale realmente la pena hacer.

Segundo, un cambio en la construcción de marca

La forma tradicional de construir marca dependía de presupuesto, exposición y respaldo institucional. Ahora, esa estrategia se vuelve menos efectiva. La nueva lógica es crear “nodos confiables” — acumulando confianza mediante la precisión continua en las decisiones.

Esto explica por qué algunos medios emergentes empiezan a hacer mercados de predicción y seguimiento de juicios. Cuando cada decisión puede ser cuantificada, verificada y registrada, la confianza se vuelve un activo real acumulable. Decir “una tendencia ocurrirá” ya no es solo intuición, sino que el mercado valida con dinero real. Esto transforma la competencia de contenido en una competencia de juicio.

Luego, la reconstrucción de la relación con la audiencia

La lógica tradicional de los medios era el “embudo de tráfico”: exposición → clics → lectura → conversión → acción.

La nueva lógica es un “ciclo de influencia”: emitir juicios → recibir validación → hacer revisiones públicas → optimizar continuamente. Cada juicio se registra, se verifica, y se valida por el mercado y la audiencia. Los juicios correctos generan confianza, los errores se mantienen mediante revisiones públicas. La audiencia ya no es solo “ver contenido y desaparecer”, sino “observar continuamente y validar”.

Finalmente, la redefinición del valor del contenido

Antes, la competencia era por “rapidez”: quien publicaba primero en un evento viral ganaba tráfico. Pero ahora, la IA es mucho más rápida que el humano, y esa estrategia ya no funciona.

La verdadera oportunidad está en la “profundidad”. No solo contar qué pasó, sino qué significa o qué pasará a continuación. La primera requiere entender la superficie y detectar problemas reales; la segunda, hacer predicciones claras, audaces y verificables. Esa “profundidad” no se mide en extensión, sino en fuerza del juicio. Los lectores no quieren más información, sino un “juez” que filtre y ayude a decidir.

¿Y qué pasa? La esencia del valor no ha cambiado

Herramientas como Clawdbot hacen que la tendencia de “pensar por ti” a “hacer por ti” sea irreversible.

Cuando la IA aprende a ejecutar, el valor central del humano vuelve a lo más esencial: saber qué vale realmente la pena hacer. La competencia en medios y creatividad pasa de “capacidad de producción” a “capacidad de juicio”.

En los últimos diez años, se compitió por quién podía “hacer más”; en los próximos diez, por quién sabe “elegir mejor”. La primera depende de esfuerzo y habilidades, la segunda, de cognición y acumulación.

Como fundadores o profesionales, no me pregunto “¿la IA nos reemplazará?”, sino “¿cuando las tareas triviales sean tomadas por la IA, podremos crear valor en niveles superiores?”.

Cuando la IA te ayuda a organizar datos, clasificar materiales y seguir tendencias, ¿qué te queda por hacer? ¿Seguir llenando tu agenda con tareas menores, o dedicarte realmente a pensar: qué contenido vale la pena, qué dirección es la correcta, qué decisiones pueden cambiar vidas?

Esa respuesta determinará tu valor en la era de la IA. Y ese valor dependerá cada vez más de dos cosas: tu juicio, y tu capacidad de hacer que otros confíen en tus decisiones — en otras palabras, tu “influyente” y tu “habilidad mediática” en sentido amplio.

Volviendo a la esencia del trabajo mediático, sin importar cómo cambie la época, la misión del profesional siempre será la misma: comprender el mundo, transmitir valor. La IA solo se encargará de la parte de “transmitir” en la ejecución, mientras que “comprender” y “decidir qué vale la pena transmitir” siguen siendo la competencia central. Y esa competencia puede volverse aún más valiosa.

Este es el verdadero reto de esta ola de IA: no solo cómo evoluciona la tecnología, sino si nosotros, como humanos, podemos encontrar aquello que solo los humanos podemos hacer.