La IA está creando trabajo en IT

La tesis que se defiende: la IA multiplica las startups que acaban contratando programadores​

El ejemplo que se pone para ilustrarla: un electricista con empresa propia, manitas, que siempre quiso aprender a programar y que, gracias a la IA, se lanza a desarrollar su propio sistema. Cuando el proyecto se enreda y él ya no lo abarca, ha puesto 30.000 euros de sus ahorros y le quedan dos salidas: contratar programadores o perder la pasta. Ese es el mecanismo que se describe para explicar por qué la inteligencia artificial, en lugar de vaciar el mercado laboral tecnológico, estaría fabricando demanda de gente que sepa arreglar lo que ella misma escribió.

¿Por qué la IA genera trabajo en lugar de eliminarlo?​

El argumento central es que la IA replica capacidades cognitivas humanas pero no tiene razonamiento causal. Programa, sí. Pero es inconsistente cuando el proyecto crece: cuanto más complejo es el sistema, más pifias comete y menos eficiente resulta. El resultado, según esta lectura, es un negocio que arranca sin desarrolladores y que, al llegar a cierto tamaño, los necesita.

Sobre esa base se dibuja un perfil de fundador concreto: gente con dinero y sin base técnica. El que compra pisos y alquila habitaciones, el autónomo manitas, la enfermera que descubre que puede montar su propio SaaS. Todos tiran hasta cierto punto. Luego llaman a un ingeniero.

Y no tiran por cálculo, sino por orgullo. Quien ha anunciado a su familia que va a ser el nuevo Bill Gates no cierra el chiringuito, contrata. Como resume quien sostiene la tesis, la mentira y el engaño, aunque sean autoengaño, son más poderosos que el dinero.

Código que nadie entiende: el problema de mantenerlo​

La objeción es dura. Frente a esa tesis, otra intervención sostiene que el código que escribe una IA no lo entiende una persona, porque no nace de una mente que se cansa, se olvida de detalles y necesita lógicas simples e inmediatas. Se apunta una consecuencia incómoda: ningún ingeniero puede sacarte del marrón cuando dependes de una montaña de código generada por otra montaña de código.

La imagen que circula es la del doctor Frankenstein: alguien tiene que saber de qué cadáver salió cada pierna, es decir, de qué instrucción salió cada módulo. Después hace falta el rayo, y ahí entra la suerte. Un diagnóstico parecido admite que la IA ya programa más rápido que un humano, pero no mejor: lo que no hace es pensar mejor.

¿Cuánto cuesta montar una IA local?​

Frente a la dependencia de la nube, la alternativa que se plantea es ejecutar modelos en casa. El problema es el precio. La RTX 5090 salió con un precio oficial de lanzamiento de 2.300 euros y se está vendiendo entre 4.000 y 7.000. Un Mac Pro de 128 GB de memoria va por la misma senda. Y con eso solo se hacen unos pocos experimentos: los modelos locales van más cuantizados y son lentos comparados con la nube.

El desahogo, si llega, vendría de que la producción de memoria RAM abaratara los precios. Mientras tanto, hay quien sostiene que toda la producción se la lleva la IA en la nube a precios disparatados, y quien lo resume con un clásico: los cárteles vuelven a las andadas.

El escenario que descoloca​

Contra todo lo anterior hay quien apuesta por la máquina: si ya resuelve problemas de física cuántica, mecánica de fluidos y genética, acabará programando infinitamente mejor que un humano. Es la apuesta optimista, la que sostiene que el cuello de botella desaparecerá solo.

En el otro extremo, otra intervención lo resume sin matices: si el trabajo de 8 ahora lo hace 1, «olvidaros». El saldo, en esa lectura, sería negativo.