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¿La IA está acabando con los desarrolladores o solo está causando más problemas de los que resuelve? Descubre el lado oscuro del boom de la inteligencia artificial, la verdad detrás de los despidos y el caos en el desarrollo de software. No te pierdas este análisis lleno de datos impactantes y reflexiones. Suscríbete para más contenido así y cuéntanos en los comentarios qué parte te sorprendió más. #tecnología #IA #software #futuro #economía
👉 Este canal es realizado en colaboración con https://www.youtube.com/@theinfographicsshow y localizado en tu idioma por https://www.linguana.com
0:00 - El mito de la eficiencia de la IA
0:41 - Impacto de la IA en la calidad del software
3:16 - Costos reales del software con IA
4:58 - Cambios en el empleo de desarrolladores
8:21 - La ruptura de la cadena de talento en la industria
9:20 - El auge y las consecuencias de la deuda tecnológica
12:27 - Narrativas financieras y despidos por IA
16:22 - Posibles futuros y advertencias finales
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8:21 - La ruptura de la cadena de talento en la industria
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12:27 - Narrativas financieras y despidos por IA
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TecnologíaTranscripción
00:00La IA es tan inteligente que ha reemplazado a los desarrolladores, es más rápida, más barata y más productiva, pero
00:05eso es mentira.
00:06La eficiencia de la IA es solo una tapadera conveniente, para algo mucho más oscuro, un pánico corporativo masivo de
00:12miles de millones de dólares.
00:13Las grandes tecnológicas asumieron una montaña de deudas para financiar sus proyectos de IA, pero las ganancias no se han
00:19materializado.
00:19Ahora, con los inversionistas pisándoles los talones y las tasas de interés por las nubes,
00:24estas empresas están desesperadas por recortar costos solo para mantenerse a flote, y los ingenieros de software están en la
00:29mira.
00:29Pero no solo están recortando empleos, están destruyendo el código mismo.
00:32El desarrollo de software se está fracturando de formas irreparables y está a punto de colapsar a los EEEUU, la
00:38economía estadounidense, arrastrando con ella al resto del mundo.
00:41La promesa inicial del desarrollo de software con IA fue tan impresionante que realmente no se puede culpar a las
00:46grandes empresas tecnológicas por adoptarla a gran escala.
00:49Según la mayoría de las estimaciones, la IA permite generar código entre 4 y 10 veces más rápido que la
00:54programación sin IA.
00:55En teoría, una mayor velocidad de producción debería traducirse en más productos, entregados con mayor rapidez.
01:00Y eso significa más ganancias y acciones más caras.
01:03Pero generar código más rápido no equivale a generar mejor código.
01:06Ahí radica precisamente el problema de la eficiencia de programar con IA.
01:09Solo basta con mirar las tasas de rotación de código.
01:12Esa es la frecuencia con la que el código se escribe, se modifica o se tira a la basura.
01:16Según el análisis de GitClear de 211 millones de líneas de código,
01:20la tasa de rotación se ha más que duplicado desde que comenzó la adopción de la programación con IA.
01:25En 2021 era de aproximadamente el 3.3%.
01:28En otras palabras, por cada mil líneas de código escritas originalmente,
01:3133 tendrían que reescribirse o desecharse en algún momento.
01:35Entre más tiempo pasen los desarrolladores arreglando código roto, menos tiempo tienen para lanzar nuevos productos.
01:40Lo ideal es que la tasa de recambio del código esté lo más cerca de cero posible.
01:43Se suponía que la IA sería el mejor atajo de todos.
01:46Aumentaría el rendimiento sin un incremento en el costoso mantenimiento posterior, pero sucedió lo contrario.
01:51Para el 2025, la tasa de recambio del código había aumentado al 6.87%.
01:56Se está escribiendo o modificando más código, lo que podría aumentar los costos de mantenimiento y revisión,
02:01y eso trae consigo vulnerabilidades.
02:03El análisis de Veracode de entre 100 y 150 grandes modelos de lenguaje o LLM
02:08encuentra constantemente que el 45% de las tareas de generación de código con IA
02:13introducen al menos un riesgo de seguridad conocido.
02:15En otras palabras, poco más de la mitad del código generado por IA pasa incluso las pruebas de seguridad básicas.
02:21Dependiendo del lenguaje de programación y del método de prueba, ese número varía.
02:25Java es el que tiene peor rendimiento con una tasa de fallas que supera el 70%.
02:28A Python le va un poco mejor, pero aún tiene una tasa de vulnerabilidad de alrededor del 38%.
02:32Eso podría ser aceptable si el resultado fuera lanzar al mercado un producto listo más rápido.
02:37Pero, una vez más, está pasando lo contrario.
02:39Un estudio de 2026, realizado por la firma de investigación DX, analizó más de 400 empresas entre noviembre de 2024
02:47y febrero de 2026.
02:49Aumentaron el uso de herramientas de IA en un 65%, esperando un incremento notable en el software entregado.
02:55Los resultados demostraron lo contrario.
02:57El rendimiento medio de las PR, la cantidad de pull requests completadas por cada desarrollador, aumentó apenas un 7.76%.
03:04Entre más pull requests haya, mayor es el rendimiento.
03:07El retorno de la IA fue bastante patético.
03:09Puede que la IA les permita a los desarrolladores individuales generar código más rápido, pero eso no se traduce en
03:15valor entregado ni de cerca.
03:16El costo total de propiedad del software asistido por IA es significativamente mayor de lo que se suponía.
03:22Una tecnología promocionada como reductora de costos ha resultado ser un multiplicador de costos.
03:26Un análisis de la industria de 2026 reveló que el costo total de propiedad, o TCO, para el software asistido
03:33por IA será entre un 30 a 40% más alto para 2027 en comparación con el desarrollo tradicional.
03:40Corregir el doble de errores consume mucho tiempo y dinero.
03:42Los datos de GitGitClear indican que para el segundo año de usar IA para programar, si no se gestiona, los
03:48costos de mantenimiento se elevarán hasta cuatro veces los niveles tradicionales.
03:51Eso representa una enorme cantidad de trabajo extra para los desarrolladores humanos que deben arreglar el desastre.
03:57Los costos no compensan los beneficios. Es mucho más difícil y toma más tiempo corregir el código.
04:02Una vez que se ha subido a la base de código completa, si un error se cuela a entorno de
04:06producción, los problemas se vuelven aún peores.
04:08Además de los costos adicionales de ingeniería, también existe la posibilidad de incidentes de seguridad, multas por incumplimiento y problemas
04:14legales.
04:14En la era previa a la IA, el principal cuello de botella para entregar código listo para producción, solía ocurrir
04:19en la fase de generación de código.
04:20Se suponía que la IA al escribir código arreglaría eso. En cambio, solo trasladó el cuello de botella más adelante
04:26en el proceso.
04:27Como se está generando mucho más código con errores, las colas de revisión están saturadas.
04:31Los revisores se ven obligados a pasar más tiempo por cada pull request para asegurarse de que el código realmente
04:36haga lo que se supone que debe hacer.
04:37Y mientras el código generado se queda esperando en las colas de revisión, las empresas están perdiendo dinero a raudales.
04:42Cualquier ahorro que se haya logrado al generar código más rápido se esfuma por la enorme y creciente sobrecarga.
04:47De revisar, proteger y reescribir constantemente ese mismo código.
04:51Al final, de forma un tanto irónica, la IA no ha reemplazado a los desarrolladores.
04:55Ha creado una nueva demanda de desarrolladores para que limpien su desastre.
04:58De 2022 a 2025, la industria tecnológica despidió a decenas de miles de desarrolladores.
05:04Y eso podría haber arruinado permanentemente todo el proceso de desarrollo de software.
05:08Los despidos de desarrolladores no se han dado de manera uniforme en todos los niveles.
05:12Han sido los desarrolladores junior, los que hacían el trabajo pesado, quienes han sido eliminados.
05:16Las empresas se enfrentaron a un dilema, pagar un salario anual adicional de $80,000 o una suscripción de $100
05:22al mes a CloudMax.
05:23Las empresas eligieron la IA en vez de a los juniors.
05:26Los datos de SignalFire y C-Recruiter muestran que las ofertas de empleo de nivel inicial cayeron entre un 25
05:31% y un 35% aproximadamente entre 2023 y 2024.
05:35Las grandes tecnológicas redujeron la contratación de recién graduados alrededor del 50% en comparación con los niveles previos a
05:41la pandemia.
05:41La tendencia continuó en 2025 y 2026, con una caída de las ofertas de trabajo de nivel inicial de alrededor
05:47del 29%.
05:48Hasta aquí llegó el Aprende a Programar, pero eso es solo la mitad de la historia.
05:52Al mismo tiempo que las empresas de tecnología han estado vaciando sus equipos de desarrolladores junior, la demanda de ingenieros
05:57senior se ha disparado.
05:58En 2024, las solicitudes para puestos que requerían 10 o más años de experiencia aumentaron un 27% y los
06:05puestos que requerían de 5 a 10 años de experiencia aumentaron un 40%.
06:08Para principios de 2026, las ofertas de empleo para niveles senior representaban más del 41% del total del sector
06:15de TI, superando ampliamente al mercado en general.
06:17Pero este repentino auge laboral es engañoso.
06:20El aumento en las ofertas tecnológicas podría sugerir una recuperación en las contrataciones, o al menos que la fuga de
06:25talento se ha detenido.
06:26Pero en realidad, esta es una recuperación fantasma.
06:29Hay un auge de puestos senior, que oculta una crisis en los niveles junior.
06:32Toda la estructura de la industria del desarrollo de software se ha puesto de cabeza.
06:36Antes de la IA, la mayoría de los equipos se estructuraban como una pirámide.
06:39En la base, se contrataba y capacitaba a desarrolladores junior, y algunos ascendían para convertirse en desarrolladores de nivel medio
06:45y ocupar puestos senior en la cima.
06:47Ahora es más como un diamante.
06:49Se está contratando a muy pocos desarrolladores junior, mientras que los de nivel medio, y en particular los senior, se
06:54están volviendo cada vez más cotizados.
06:56La definición misma de nivel inicial ha cambiado.
06:59El término solía referirse a recién graduados o a personas con poca o ninguna experiencia.
07:03Hoy en día, las ofertas de trabajo de nivel inicial a menudo requieren de 2 a 5 años de experiencia.
07:08Para los verdaderos candidatos de nivel inicial, es un mercado laboral difícil.
07:11Uno que es aproximadamente un 35% más pequeño que en 2022.
07:15Entonces, ¿por qué se ha invertido la forma del mercado?
07:19Es una respuesta directa al código generado por IA, lleno de errores y vulnerable.
07:22Las empresas que reemplazaron a sus desarrolladores junior no los necesitan para limpiar el desastre de la IA.
07:27Están desesperados por desarrolladores senior, específicamente por aquellos que puedan encontrar y solucionar los errores que acechan en el código.
07:33De eso se trata la ola de contrataciones de ingenieros senior.
07:36Es un intento de arreglar el desastre provocado por la IA.
07:39Los desarrolladores junior se encargaban del código rutinario y repetitivo.
07:43Los desarrolladores senior eran responsables de probar y mejorar el código antes de siquiera enviarlo a revisión con los compañeros
07:47senior.
07:48Eso les facilitaba el trabajo a los revisores senior.
07:50Les tomaba menos tiempo y les permitía concentrarse en tareas de mayor nivel.
07:54Hoy en día, con un 45% del código de IA conteniendo fallas de seguridad y requiriendo el doble de
08:00trabajo adicional que antes, el rol de los desarrolladores senior ha cambiado.
08:03Se han convertido en conserjes de tiempo completo.
08:05Conserjes muy bien pagados y altamente calificados.
08:08Pero, conserjes al fin y al cabo, y les está pasando factura.
08:12El agotamiento laboral va en aumento.
08:14Organizaciones enteras se están paralizando por completo, anulando cualquier ganancia teórica de velocidad que se buscaba al reemplazar a los
08:20juniors con IA en primer lugar.
08:22Pero hay otra consecuencia más alarmante para la industria del desarrollo de software, la espiral de muerte de los juniors.
08:27Al recortar los puestos de nivel inicial, las empresas están destruyendo de hecho su futura fuente de talento.
08:32Había un plan de carrera definido.
08:34Los desarrolladores junior fueron ascendiendo a lo largo de los años.
08:38La única forma de obtener esa experiencia es dedicándole años.
08:41Ahora esa cadena está rota.
08:42En tan solo dos o tres años, la industria podría enfrentarse a una grave escasez de ingenieros de nivel medio
08:48porque nunca tuvieron esa etapa de aprendizaje corrigiendo los errores de la IA.
08:52Eso crea una paradoja preocupante.
08:54Si no hay desarrolladores junior adquiriendo experiencia para convertirse en seniors, ¿de dónde exactamente se supone que van a salir
09:00los nuevos seniors?
09:01Es poco probable que el puesto de desarrollador junior desaparezca por completo.
09:05Las empresas que optaron por complementar a los juniors con IA en lugar de reemplazarlos ya parecen estar cosechando los
09:10beneficios.
09:11Para algunos la IA puede ser un multiplicador de fuerza, pero para aquellas empresas que han quedado muy mermadas por
09:16la IA es todo lo contrario.
09:17Es un factor reductor.
09:19Y ahora los costos se están disparando.
09:21Mientras que las ganancias se están estancando, las empresas de tecnología pensaron que valía la pena arriesgarse.
09:26Puede que aún dé resultados, pero la verdad es que las empresas de tecnología no han despedido a todos esos
09:31desarrolladores, debido a que la IA es mucho más eficiente.
09:34Al menos esa no es la razón principal.
09:35La verdadera razón es mucho más profunda.
09:38El auge del gasto en IA comenzó durante el periodo de dinero barato previo a la pandemia, con tasas de
09:44interés cercanas al 0%, y las grandes empresas tecnológicas acumularon deuda barata.
09:49Querían hacer crecer sus negocios y financiar enormes recompras de acciones, lo que disparó los precios de sus acciones hasta
09:54la estratosfera.
09:55Durante la pandemia, empresas como Microsoft y Amazon vieron cómo los confinamientos habían cambiado el comportamiento del consumidor a su
10:01favor.
10:02Creían que el futuro seguiría igual, así que se lanzaron a contratar desarrolladores masivamente para comenzar sus desarrollos de IA.
10:08La cantidad necesaria superaba por mucho sus ingresos en rápido crecimiento, así que financiaron el crecimiento con aún más deuda.
10:15Y luego, la pandemia terminó y la burbuja estalló por completo.
10:19Los gobiernos de todo el mundo inundaron la economía global para compensar la falta de gasto por los confinamientos.
10:25Luego, pagaron las consecuencias en forma de una inflación galopante.
10:28La Reserva Federal tuvo que hacer algo, así que subió las tasas de interés para frenarla.
10:32Una y otra vez.
10:34Y antes de que la economía tuviera tiempo de reaccionar, las tasas de interés se habían disparado del 0.25
10:40% a alrededor del 5%.
10:42Para las empresas tecnológicas, toda esa deuda barata de repente dejó de serlo.
10:47Y ese es un problema enorme para las cinco grandes, que cargan con 1 billón 650 mil millones de dólares
10:52en deuda fuera de balance y sigue creciendo.
10:54Podrías pensar que con el costo de pagar la deuda mucho más alto, las grandes tecnológicas habrían reducido las nuevas
10:58inversiones.
10:59No lo han hecho.
11:00En la prisa por desarrollar infraestructura de IA, las empresas más grandes han redoblado la apuesta.
11:04El tamaño de los pasivos fuera de balance se ha multiplicado por 8 desde 2022, a pesar del costo adicional
11:10de financiarlos.
11:11Meta tiene la mayor carga oculta de alrededor de 420 mil millones de dólares casi tres veces su deuda reportada.
11:17Los compromisos fuera de balance de Oracle se han disparado 30 veces, a alrededor de 273 mil millones de dólares
11:24Alphabet, Microsoft y Amazon tienen el resto.
11:27Es una enorme cantidad de deuda y resulta engañosa para los inversores.
11:30Al mantener estas obligaciones fuera de sus balances generales, las empresas están ocultando su verdadero apalancamiento.
11:36Como resultado, los inversores y las agencias de calificación crediticia podrían subestimar el riesgo financiero, inflando los precios de los
11:43activos.
11:43Es coquetear con el desastre.
11:45Es el tipo de contabilidad creativa que estuvo en el centro del infame colapso de Enron hace unas décadas.
11:50La mayoría de estos pasivos son arrendamientos a largo plazo para centros de datos, compromisos de compra de hardware y
11:56obligaciones similares.
11:57A diferencia del capital contable, en su mayoría son pagos obligatorios fijos.
12:01Y eso presenta otro nivel de riesgo.
12:03Si los ingresos previstos por el auge de la IA no se materializan lo suficientemente rápido como para cubrir los
12:08intereses,
12:09estas empresas estarán al borde de un abismo financiero.
12:12A pesar de su abundancia de efectivo actual, su deuda es tan grande que supera el PIB de casi todas
12:17las naciones excepto unas pocas.
12:19Y están atados a esos acuerdos a largo plazo.
12:21Si no logran liberarse, el peso financiero los empujará al abismo, arrastrando consigo a toda la economía mundial.
12:27Pero podría decirse que ha surgido un problema aún mayor.
12:30Durante los años de furor por la IA, los inversores, incluidos muchos de los más grandes y ricos, apostaron en
12:35grande por las grandes tecnológicas.
12:37Los inversores, metieron miles de millones en esas empresas, confiados en que el fin justificaría los medios.
12:42Las megaganancias llegarían más temprano que tarde.
12:45Sus inversiones impulsaron las acciones de las empresas tecnológicas a niveles aún más altos.
12:49Hoy en día, alrededor de un tercio del valor de la bolsa se concentra solo en las llamadas 7 magníficas.
12:55Pero esa concentración es peligrosa.
12:57Y el dinero inteligente ya no se cree el cuento de la eficiencia de la IA.
13:01En cambio, le exigen a las grandes tecnológicas que muestren las ganancias, y eso las deja en una posición complicada.
13:07Están apostando todo a la IA con una inversión de varios billones de dólares, y planean gastar todavía más.
13:12Al mismo tiempo, están recortando sus presupuestos para revertir el gasto excesivo de la pandemia y financiar la expansión de
13:18su IA.
13:19Ya es bastante difícil cuadrar esas cuentas en condiciones normales.
13:22Y si le sumas tasas de interés más altas, la situación empeora.
13:25Ahora, los inversores están aumentando la presión.
13:28Quieren ver un aumento en los ingresos, o al menos un equilibrio más sostenible entre gastos y ganancias.
13:32Hasta que eso suceda.
13:34Eso significa despidos masivos y otras formas de recortar costos.
13:37Cada vez que una empresa muestra honestidad, los mercados reaccionan.
13:40Cuando Salesforce recortó 8.000 empleos en 2023 alegando exceso de contrataciones y debilidad macroeconómica,
13:46sus acciones cayeron aproximadamente un 32% en los meses siguientes.
13:50Cuando Nike recortó alrededor de 800 empleos para mejorar la automatización,
13:54el mercado lo vio como una reacción a la caída de las ventas y a los problemas de inventario.
13:59Como resultado, el precio de las acciones cayó casi un 35%,
14:02pero si las empresas presentaban la austeridad y los despidos como resultado de la eficiencia de la IA,
14:07sin importar la verdad, la respuesta del mercado era completamente distinta.
14:11Cuando Meta anunció despidos masivos vinculados explícitamente a un año de eficiencia y reasignación de IA en 2023,
14:18sus acciones se dispararon más del 190% al año siguiente.
14:21Los inversionistas vieron los recortes como una medida decisiva para financiar infraestructura de IA,
14:26no como una señal de problemas.
14:27Del mismo modo, cuando Alphabet recortó 12.000 empleos a principios de 2023,
14:32mientras destacaba simultáneamente la integración de la IA,
14:34las acciones subieron alrededor de un 5% en un solo día.
14:37Ha surgido una dinámica clara.
14:38Un estudio de 2026 sobre las empresas del S&P 500 reveló que el 56% de las firmas
14:45que anunciaron despidos vinculados a la IA vieron caer el precio de sus acciones, un promedio del 25%.
14:50Si una empresa dice, vamos a recortar el 10% del personal para redirigir el capital a agentes de IA
14:55de alto margen,
14:56las acciones suben, el mercado lo percibe como beneficios futuros.
14:59Todo se reduce a una maniobra de relaciones públicas.
15:01Esto crea un poderoso incentivo para que los directores ejecutivos presenten cualquier medida de reducción de costos
15:06como una transformación impulsada por la IA.
15:08Así que eso es lo que hacen.
15:09La práctica se ha vuelto tan común que los analistas han comenzado a llamarla AI washing o lavado de imagen
15:14con IA y va en aumento.
15:16La firma de recolocación Challenger, Gray y Christmas, informó que en mayo de 2026 la IA fue la razón más
15:22citada para los recortes de empleo.
15:23Es una categoría que apenas existía en los informes de despidos dos años antes.
15:26Un análisis de Deutsche Bank de julio reveló que las menciones a la disrupción por IA en las conferencias de
15:31resultados
15:31aumentaron un 310% tan solo en el primer semestre de 2026 en comparación con finales de 2025.
15:38Cada vez que escuchas a los directores ejecutivos hablar de la eficiencia de la IA, puedes estar bastante seguro de
15:43que habrá despidos.
15:44A principios de 2026, el director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, dijo que la empresa necesitaría menos personas
15:50para hacer algunos de los trabajos que se realizan hoy en día debido a las mejoras de eficiencia de la
15:54IA.
15:54La declaración coincidió con un recorte de 16.000 personas.
15:57Meta despidió a 8.000 trabajadores mientras trasladaba a otros 7.000 a puestos de IA,
16:02presentando la medida como una reasignación necesaria para un futuro centrado en la IA.
16:06Es una tendencia creciente e inconfundible.
16:09Podría ayudar a mantener los precios de las acciones en niveles que muchos empiezan a creer que están sumamente inflados,
16:14pero no hace nada para resolver los problemas de fondo con la deuda oculta, el código de IA problemático
16:19y un vaciamiento potencialmente terminal de la plantilla de desarrolladores.
16:22Según los datos actuales de 2026 de Goldman Sachs, el MIT y el Banco de Pagos Internacionales,
16:27en el mejor de los casos, la caída actual de la productividad es un tropiezo temporal,
16:31la fase de instalación de una nueva revolución tecnológica.
16:34Algunos predicen que para finales de 2027, los modelos de IA alcanzarán un razonamiento agéntico confiable,
16:39yendo más allá de la generación de código, hacia una arquitectura de sistemas completa y la autorreparación.
16:44Cuando eso suceda, todos los problemas con el código defectuoso desaparecerán.
16:48La productividad en el desarrollo aumentará de forma exponencial.
16:51El resultado será una explosión masiva en el PIB global, lo que convertirá la montaña de deuda oculta en una
16:56inversión astuta.
16:57Y todos esos trabajadores desplazados harán la transición hacia roles de orquestación de IA de alto valor.
17:02Hay tal vez un 15% de probabilidad de que todo resulte de esa manera.
17:06En el otro extremo del espectro, todo podría estallar como la caída de las punto com del 2000,
17:10solo que a una escala mayor.
17:12Tan solo unas pocas bancarrotas de alto perfil debido al billón, 650 mil millones de dólares en pasivos fuera de
17:17balance.
17:18Podrían desatar una contracción crediticia que reviente la burbuja de la IA.
17:21Billones en riqueza global se esfumarían.
17:23Los centros de datos quedarían abandonados con contratos de energía reducidos a activos tóxicos.
17:28Como resultado, la espiral de colapso del talento junior se volvería permanente.
17:32Sin puestos de nivel inicial y con los seniors agotados por mantener código defectuoso de IA,
17:37el sector tecnológico podría contraerse hasta en un tercio.
17:39Se produciría una grave recesión global.
17:42¿Y quién sabe cómo se vería el futuro del software?
17:44Desafortunadamente, hay una mayor probabilidad de este resultado en este momento.
17:47Aunque todavía es relativamente improbable, alrededor del 25%,
17:51el resultado más probable es un punto medio caótico,
17:54un desinfle lento del bombo en lugar de un colapso catastrófico,
17:56lo que llevará a un mercado permanentemente dividido.
17:59Tarde o temprano, la narrativa del lavado de imagen con IA morirá.
18:03El mercado dejará de recompensar las menciones de la IA
18:05y comenzará a castigar a las empresas que no puedan demostrar sus ganancias reales.
18:09Y entre el 5 y el 12% de las empresas que potenciaron a las personas en lugar de reemplazarlas,
18:14comenzarán a generar rendimientos serios.
18:16El pasivo de 1.65 billones de dólares se seguirá pagando,
18:19pero actuará cada vez más como un lastre para el crecimiento.
18:22Las grandes tecnológicas tendrán años de austeridad para saldar la deuda oculta.
18:26La industria del desarrollo de software cambiará a una estructura de diamante más o menos permanente,
18:30basada en pequeños equipos de élites que usan IA.
18:33Estarían respaldados por un grupo cada vez más reducido de ingenieros de nivel medio,
18:36casi sin juniors. La industria se quedará con costos más altos,
18:40una cadena de talento rota y una resaca de deuda que tardará una década o más en desaparecer.
18:44Ese es el mejor de los casos.
18:46La eficiencia de la IA no es una simple frase corporativa de moda.
18:49Es una señal de advertencia de un cambio económico masivo.
18:52Y si eres un desarrollador junior cuyo director general empieza a hablar de los beneficios de la IA,
18:56probablemente sea una buena idea empezar a buscar trabajo.
18:59No solo los desarrolladores están sintiendo la presión de las implementaciones de IA,
19:02Los arquitectos también están empezando a quebrarse.
19:04Mira por qué los investigadores de IA están renunciando y entrando en pánico
19:07al salir para ver la crisis que se está desatando a puerta cerrada.
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