Estas son las cosas que se pasan por alto al pensar en el futuro del empleo. Si puedes hacer algo que tiene una demanda relativamente alta (pero escasa porque cuesta mucho hacer), y consigues que ese producto tenga más producción, verás que la demanda sube y no baja. He visto numerosos ejemplos de empresas que contratan ingenieros para problemas que no habrían sido positivos o posibles para el ROI antes de que existieran los agentes de IA. Hay mucho trabajo en la economía que debería estar habilitado por software, pero la barrera para arrancar con el software parece insuperable cuando el proyecto parece que llevará uno o dos años. Cuando la IA hace que tarde uno o dos meses, todo el cálculo cambia. Lo mismo ocurrirá en la sanidad, el derecho, algunas áreas del marketing y muchas otras categorías de trabajo del conocimiento.

Todos en X dan por sentado lo avanzados que estamos pensando en cómo la IA puede y se aplicará a las organizaciones. Probablemente esta brecha solo se esté ampliando aún más con el tiempo, ya que los flujos de trabajo agentes se vuelven aún más potentes pero igual de complejos de gestionar. La gran mayoría de las empresas, grandes y pequeñas, necesitarán ayuda real para adaptarse realmente a usar agentes de IA para automatizar su trabajo. Esto crea en primer lugar una gran oportunidad para que surjan muchas empresas nuevas que usarán la IA desde el primer día para competir de forma más eficaz; Veremos esto en agencias de marketing, despachos de abogados, consultoras, integradores de sistemas, firmas de ingeniería y muchas otras categorías de trabajo del conocimiento. Pero esto también es un modelo claro para quienes buscan diferenciar sus habilidades en los próximos años. En realidad es un gran momento si sabes cómo superar los límites con la IA porque vas a ser inmediatamente 2-3 veces más productivo que nadie, lo cual ya es útil. Pero también estás en la mejor posición para mostrar a la empresa en la que estés cómo será el futuro. Probablemente esta sea la mayor brecha que hemos visto en la producción entre dos personas que, en teoría, hacen la misma descripción de puesto solo por las herramientas que usan y su estilo de trabajo.

Aquí tienes un gráfico sencillo por si te preguntabas por qué la construcción de centros de datos en IA tiene sentido ahora mismo.