🎓 IA Premium para el fin de semana. Vol 109

FUTURO DEL TRABAJO E IA

El cofundador de LinkedIn habla sobre la realidad de la pérdida de empleos causada por la IA

Peter H. Diamandis
Septiembre 2025

El episodio reúne a Reid Hoffman (LinkedIn, Greylock, Inflection AI) para debatir el impacto inmediato y a mediano plazo de la IA en empleo, educación, regulación, infraestructura y robótica. Su tesis central: la IA transformará el trabajo —con pérdidas en roles de entrada que siguen guiones (soporte, ciertas tareas junior de software)—, pero abrirá más valor si personas, empresas y gobiernos se adaptan con rapidez. Hoffman propone la “alfabetización computacional”: pensar con agentes y meta-prompts, iterar instrucciones hasta convertirlas en investigación y software a medida, y orquestar suites de agentes como co-pilotos cognitivos.

El panel advierte que el problema es la velocidad: datos recientes muestran caídas marcadas en empleos de inicio en áreas expuestas a IA; en India se percibe una reducción del 20–25% en vacantes junior de software y, a la vez, un optimismo desbordante por nuevos usos. Ante esto, recomiendan emprender: la carrera del futuro es crear soluciones con IA nativa, donde los ciclos de construcción se comprimen y la creatividad aplicada se vuelve la ventaja.

En educación, la IA tentará a “hacer la tarea por ti”, pero también habilita tutores y evaluación automática que personalizan el aprendizaje y aceleran 2–10×; a corto plazo habrá fricciones curriculares, pero el cambio es inevitable. Sobre AGI/ASI, Geoffrey Hinton alerta de la eliminación masiva de trabajos; el grupo contrapone un futuro multipolar (varios sistemas) y aboga por marcos prácticos: sandboxes regulatorios —por ejemplo, un asistente médico 24/7 en el móvil con puerto seguro legal— para capturar beneficios mientras se gestionan riesgos.

Debajo de todo está la carrera por cómputo y energía: mega-acuerdos cloud y centros de datos medidos en gigavatios (alianzas como OpenAI–Oracle, expansión en India o programas educativos en Grecia) ilustran que el software ya depende de acero, electricidad y soberanía de datos. En el mundo físico, la robótica avanza: Tesla Optimus como apuesta a mano de obra sintética, robots industriales para inspección y mantenimiento en entornos “aburridos, sucios o peligrosos”, y un hito en cirugía autónoma (pasos de colecistectomía sin control humano directo, con supervisión clínica). En movilidad, Zoox inicia recorridos sin conductor en Las Vegas; en consumo, la traducción en vivo en AirPods anticipa una IA ambiental y ubicua.

Se cierra con pragmatismo optimista: acelerar el code-gen y los flujos agentivos, enseñar pensamiento computacional, construir infraestructura de energía/cómputo y políticas flexibles, y canalizar la abundancia hacia retos humanos (ciencia, arte, exploración) en lugar de tareas repetitivas.

• Recorte de roles de entrada: La IA reducirá algunos puestos de trabajo de nivel inicial con tareas rutinarias, pero ampliará el trabajo creativo de mayor apalancamiento y el trabajo orquestado por agentes.

• Pensamiento computacional: (meta-prompts → prompts refinados) se convertirá en una habilidad central de carrera.

• Pérdidas en etapas tempranas: Las pérdidas de empleo al inicio de la carrera se concentran en campos expuestos a la IA; el problema es la velocidad del cambio, no su inevitabilidad.

• Emprendimiento como carrera del futuro: Las startups nativas de IA comprimen los ciclos de construcción.

• Educación: Tutores de IA + evaluación impulsada por IA pueden ofrecer mejoras de aprendizaje de 2–10× y forzar reformas curriculares.

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