Humanos en la sala de espera

Entre despidos, formación y promesas de productividad, la IA se posiciona como eje de transformación, pero también de fricción

Me cuesta recordar otra semana con tantas noticias cruzadas sobre inteligencia artificial que afecten, de forma tan directa, al trabajo, la educación, la ciberseguridad y los modelos de ingresos digitales. No se trata solo de una acumulación de titulares, sino de un conjunto de señales que muestran cómo la IA está dejando de ser promesa para convertirse en fricción diaria. Empezando por las organizaciones.

El análisis de Sergio Vélez Maldonado en FuturIA insiste en algo que ya se percibe en muchas empresas: no basta con incorporar herramientas de IA; hay que transformar entornos, formar equipos, romper miedos y generar dinámicas bottom-up. Walmart y Johnson & Johnson lo han entendido al obligar a sus empleados a capacitarse, y se empieza a hablar de Centros de Excelencia en IA como nuevos núcleos organizativos. Si no se avanza en cultura digital, incluso la mejor tecnología acaba embotellada en los pasillos del middle management.

En ese mismo eje, el artículo de Consultores IA sobre automatización administrativa concreta el potencial de estas herramientas en la gestión documental, el uso de bots con RPA y el análisis mediante lenguaje natural. La pregunta ya no es si se puede automatizar, sino cómo evitar que esa automatización reproduzca viejos cuellos de botella o decisiones de mala calidad.

Uno de los focos más tensos está en el ámbito laboral. El artículo de Benj Edwards en Ars Technica dibuja una escena de distorsión en los procesos de selección. Con decenas de miles de solicitudes automatizadas, los algoritmos de filtrado se vuelven parte del problema más que de la solución. No se trata ya de que el currículum esté obsoleto: es que el proceso entero parece estar quedando en manos de bots que evalúan lo que otros bots han generado. Se multiplican los fraudes y aumentan los sesgos, mientras algunas empresas empiezan a desconfiar incluso de los candidatos que usan IA para postular. La ironía es evidente.

En ciberseguridad, el informe de Sophos citado por Genbeta rompe un tabú incómodo: a veces, pagar un rescate ante un ataque de ransomware es la única vía para asegurar la continuidad operativa. La lógica de “no negociamos con delincuentes” se tambalea cuando el 97% de los que pagaron recuperaron sus datos. La presión real, la falta de backups y la escasez de personal capacitado se imponen a la ética o la política.

La IA como competencia técnica sigue extendiéndose. La guía de prompt engineering de Anthropic, explicada en Xataka, no es solo un recurso técnico: es una muestra de que el dominio de estas interacciones empieza a ser una habilidad profesional básica. Aprender a dar buenas instrucciones, usar cadenas de pensamiento o modular el rol del asistente ya no es exclusivo de desarrolladores.

Mientras tanto, Salesforce reporta que entre el 30% y el 50% de su carga de trabajo está siendo realizada por IA. Lo dice su CEO, Marc Benioff, como justificación tras haber despedido a más de 1.000 empleados. La cifra es llamativa, pero lo más relevante es el contraste entre la efectividad de IA en ciertas funciones y la dificultad de alcanzar el 100% de precisión por falta de buenos datos. El caso de Salesforce muestra tanto el potencial como los límites actuales.

Pero mientras algunas empresas lideran con IA, otras instituciones se quedan atrás. El informe de Revista Byte TI revela que menos del 1% de los grados universitarios españoles incorpora formación en IA. El desfase con el mercado es profundo y estructural: mientras los ciclos tecnológicos avanzan en semestres, los programas universitarios se revisan en años. Las consecuencias no son solo académicas: son económicas y sociales.

La tensión entre creación de valor y extracción de datos se volvió tangible esta semana cuando Cloudflare decidió bloquear por defecto los crawlers de IA, como GPTBot y ClaudeBot. No es solo una decisión técnica, sino un punto de inflexión en la discusión sobre acceso, compensación y derechos de autor. El modelo de "economía del clic" empieza a resentirse cuando los lectores consumen contenido derivado sin visitar los medios originales.

En paralelo, Perplexity lanzó un plan de suscripción de 200 dólares mensuales dirigido a usuarios avanzados. El acceso a funciones como el navegador Comet o la herramienta Labs evidencia que el modelo de negocio basado en volumen y freemium tiene techo. A medida que crece la competencia (Google, OpenAI, Anthropic), se segmenta también el mercado de usuarios: ya no es solo acceso, sino valor diferenciado.

Quienes dependen del tráfico web también se están adaptando. Google presentó Offerwall, una nueva herramienta que permite a los editores monetizar mediante micropagos, encuestas o anuncios antes de mostrar contenido. En lugar de esperar por clics orgánicos, los medios pueden establecer umbrales y formatos de retribución. Los experimentos en India y otros países muestran resultados prometedores, aunque la implementación masiva aún está por verse.

Finalmente, en el plano técnico, Google Gemini ya ha llegado a Sheets, permitiendo rellenar celdas vacías con texto generado a partir de los datos existentes. El uso es limitado, pero abre nuevas posibilidades en análisis rápido, creación de copies y segmentación de información. Es una función discreta, pero eficaz.

El cierre lo pone un recordatorio: Microsoft recorta otros 9.000 empleos, tras haber despedido 6.000 personas en mayo. Aunque no lo relacionan explícitamente con IA, el contexto de automatización, reorganización y eficiencia no deja dudas. La industria tecnológica acumula más de 740.000 recortes este año. La paradoja se hace evidente: mientras invertimos miles de millones en capacidad de cómputo y automatización, nos enfrentamos a una pérdida de empleo sin precedentes.

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Lo que estas noticias dejan entrever es que la transformación no es lineal ni armónica. La IA no reemplaza a las personas, pero sí reconfigura sus funciones, obliga a adaptarse y desafía estructuras tradicionales. En este entorno, el LLM looping –ese diálogo iterativo entre humanos y modelos para pensar mejor– no es solo una técnica, sino una práctica de adaptación. Pensar con máquinas, no contra ellas, podría ser una de las claves para navegar este futuro que ya no espera.

Por último, «CluPad for Business» toma como base la sección sobre IA semanal que hago para el newsletter ¿Qué hemos aprendido está semana? de Autoritas Consulting