La promesa de oportunidades que ofrece la IA enmascara la realidad de un desplazamiento controlado

La migración cognitiva está en marcha. La estación está abarrotada. Algunos han abordado, mientras que otros dudan, sin saber si el destino justifica la partida.

Christopher Stanton, experto en el futuro del trabajo y profesor de la Universidad de Harvard, comentó recientemente que la adopción de la IA ha sido enorme y observó que se trata de una tecnología de difusión extraordinariamente rápida. Esta velocidad de adopción e impacto es fundamental para diferenciar la revolución de la IA de las transformaciones tecnológicas previas, como la PC e internet. Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, fue más allá y predijo que la IA podría ser «diez veces mayor que la Revolución Industrial, y quizás diez veces más rápida».

La inteligencia, o al menos el pensamiento, se comparte cada vez más entre personas y máquinas. Algunas personas han comenzado a usar la IA regularmente en sus flujos de trabajo. Otras han ido más allá, integrándola en sus rutinas cognitivas e identidades creativas. Estos son los " dispuestos ", incluyendo a los consultores con dominio del diseño rápido, los gerentes de producto que reestructuran sistemas y quienes crean sus propios negocios que abarcan desde la programación hasta el diseño de productos y el marketing.

Para ellos, el terreno se siente nuevo, pero navegable. Emocionante, incluso. Pero para muchos otros, este momento se siente extraño y bastante inquietante. El riesgo que enfrentan no es solo quedarse atrás. Es no saber cómo, cuándo y si invertir en IA, un futuro que parece muy incierto y en el que es difícil imaginar su lugar. Ese es el doble riesgo de la preparación para la IA , y está transformando la forma en que las personas interpretan el ritmo, las promesas y la presión de esta transición.

En todas las industrias, se están formando nuevos roles y equipos, y las herramientas de IA están transformando los flujos de trabajo a un ritmo que supera la capacidad de las normas o estrategias. Sin embargo, su significado aún es impreciso y las estrategias aún no están claras. El resultado final, si es que lo hay, sigue siendo incierto. Sin embargo, el ritmo y el alcance del cambio parecen trascendentales. Se les dice a todos que se adapten, pero pocos saben exactamente qué significa eso ni hasta dónde llegarán los cambios. Algunos líderes de la industria de la IA afirman que se avecinan grandes cambios, y pronto, con el surgimiento de máquinas superinteligentes , posiblemente dentro de unos años.

Pero tal vez esta revolución de la IA fracase, como otras antes, con otro " invierno de la IA " a la vuelta de la esquina. Ha habido dos inviernos notables. El primero fue en la década de 1970, provocado por las limitaciones computacionales. El segundo comenzó a finales de la década de 1980 tras una ola de expectativas incumplidas con fracasos de gran repercusión y una entrega insuficiente de "sistemas expertos". Estos inviernos se caracterizaron por un ciclo de altas expectativas seguido de una profunda decepción, lo que condujo a reducciones significativas en la financiación y el interés en la IA.

Si el entusiasmo actual en torno a los agentes de IA refleja la promesa fallida de los sistemas expertos, esto podría llevarnos a otro invierno. Sin embargo, existen grandes diferencias entre entonces y ahora. Hoy en día, existe una aceptación institucional, una mayor aceptación del consumidor y una infraestructura de computación en la nube mucho mayor que con los sistemas expertos de la década de 1980. No hay garantía de que no surja un nuevo invierno, pero si la industria fracasa esta vez, no será por falta de dinero ni de impulso. Será porque la confianza y la fiabilidad se rompieron primero.

Si la "gran migración cognitiva" es real, esta es solo la primera parte del viaje. Algunos ya se han subido al tren, mientras que otros aún esperan, sin saber si subir o cuándo. En medio de la incertidumbre, el ambiente en la estación se ha vuelto inquieto, como viajeros que intuyen un cambio de itinerario que nadie ha anunciado.

La mayoría de las personas tienen trabajo, pero se preguntan sobre el grado de riesgo al que se enfrentan. El valor de su trabajo está cambiando. Una ansiedad silenciosa pero creciente resuena bajo la superficie de las evaluaciones de desempeño y las reuniones públicas de las empresas.

La IA ya puede acelerar el desarrollo de software de 10 a 100 veces, generar la mayor parte del código orientado al cliente y acortar drásticamente los plazos de los proyectos. Los gerentes ahora pueden usar la IA para crear evaluaciones del desempeño de los empleados. Incluso clasicistas y arqueólogos han encontrado valor en la IA, al haberla utilizado para comprender antiguas inscripciones latinas .

Quienes están "dispuestos" tienen una idea de hacia dónde se dirigen y podrían encontrar impulso. Pero para quienes se sienten presionados, quienes se resisten e incluso quienes aún no han sido tocados por la IA, este momento se siente entre la anticipación y el dolor. Estos grupos han comenzado a comprender que quizás no puedan permanecer en su zona de confort por mucho tiempo.

Para muchos, no se trata solo de herramientas o una nueva cultura, sino de si esa cultura tiene espacio para ellos. Esperar demasiado es como perder el tren y podría llevar a una pérdida laboral a largo plazo. Incluso aquellos con quienes he hablado, que tienen una trayectoria profesional más avanzada y han empezado a usar IA, se preguntan si sus puestos están amenazados.

La narrativa de las oportunidades y la capacitación esconde una verdad más incómoda. Para muchos, esto no es una migración. Es un desplazamiento controlado. Algunos trabajadores no optan por renunciar a la IA. Están descubriendo que el futuro que se construye no los incluye. Creer en las herramientas es diferente a pertenecer al sistema que estas herramientas están transformando. Y sin un camino claro para participar significativamente, la frase «adaptarse o quedarse atrás» empieza a sonar menos a consejo y más a veredicto.

Estas tensiones son precisamente la razón por la que este momento es tan importante. Existe una creciente sensación de que el trabajo, tal como lo conocían, está empezando a decaer. Las señales provienen de la cúpula. El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, lo reconoció en un memorando de julio de 2025 tras una reducción de personal, señalando que la transición a la era de la IA «puede parecer complicada a veces, pero la transformación siempre lo es». Pero esta inquietante realidad esconde otra faceta: la tecnología que impulsa esta urgente transformación sigue siendo fundamentalmente inestable.

Y, sin embargo, a pesar de toda la urgencia y el impulso, esta tecnología cada vez más extendida sigue siendo problemática, limitada, extrañamente frágil y nada fiable. Esto plantea una segunda capa de dudas, no solo sobre cómo adaptarnos, sino sobre si las herramientas a las que nos estamos adaptando pueden cumplir su función. Quizás estas deficiencias no deberían sorprender, considerando que hace solo unos años, el resultado de los grandes modelos lingüísticos (LLM) era apenas coherente. Ahora, sin embargo, es como tener un doctorado en el bolsillo; la idea de la inteligencia ambiental a la carta, una idea que antes era ciencia ficción, casi se hizo realidad.

Sin embargo, bajo su pulido, los chatbots desarrollados sobre estas LLM siguen siendo falibles, olvidadizos y, a menudo, demasiado confiados. Siguen alucinando, lo que significa que no podemos confiar plenamente en sus resultados. La IA puede responder con seguridad, pero no con responsabilidad. Esto probablemente sea positivo, ya que nuestros conocimientos y experiencia siguen siendo necesarios. Además, carecen de memoria persistente y tienen dificultades para mantener una conversación de una sesión a otra.

También pueden perderse. Hace poco, tuve una sesión con un chatbot líder y respondió a una pregunta con un completo nonsequitur. Cuando se lo señalé, volvió a responder fuera de tema, como si el hilo de nuestra conversación simplemente se hubiera desvanecido.

Tampoco aprenden, al menos no en el sentido humano. Una vez que se publica un modelo, ya sea por Google, Anthropic, OpenAI o DeepSeek , sus pesos se congelan. Su "inteligencia" es fija. En cambio, la continuidad de una conversación con un chatbot se limita a los confines de su ventana de contexto, que, sin duda, es bastante amplia. Dentro de esa ventana y conversación, los chatbots pueden absorber conocimiento y establecer conexiones que sirven como aprendizaje inmediato, y se asemejan cada vez más a sabios.

Estos dones y defectos se suman a una presencia intrigante y seductora. Pero ¿podemos confiar en ella? Encuestas como el Barómetro de Confianza Edelman 2025 muestran que la confianza en la IA está dividida. En China, el 72% de las personas expresan confianza en la IA. Pero en los EE. UU., ese número cae al 32%. Esta divergencia subraya cómo la fe pública en la IA está determinada tanto por la cultura y la gobernanza como por la capacidad técnica. Si la IA no alucinara, si pudiera recordar, si aprendiera, si entendiéramos cómo funciona, probablemente confiaríamos más en ella. Pero la confianza en la propia industria de la IA sigue siendo esquiva. Hay temores generalizados de que no habrá una regulación significativa de la tecnología de la IA y de que la gente común tendrá poca voz en cómo se desarrolla o implementa.

Sin confianza, ¿esta revolución de la IA se tambaleará y provocará otro invierno? Y, de ser así, ¿qué pasará con quienes han invertido tiempo, energía y sus carreras? ¿Se beneficiarán quienes esperaron para adoptar la IA? ¿Será la migración cognitiva un fracaso?

Algunos destacados investigadores de IA han advertido que la IA en su forma actual —basada principalmente en redes neuronales de aprendizaje profundo sobre las que se basan los LLM— no cumplirá con las proyecciones optimistas. Afirman que se necesitarán avances técnicos adicionales para que este enfoque avance mucho más. Otros no creen en las proyecciones optimistas de IA. El novelista Ewan Morrison considera el potencial de la superinteligencia como una ficción que se ha lanzado para atraer financiación de inversores . «Es una fantasía», declaró, «un producto de un capital de riesgo descontrolado».

Quizás el escepticismo de Morrison esté justificado. Sin embargo, incluso con sus deficiencias, los LLM actuales ya están demostrando una enorme utilidad comercial. Si el progreso exponencial de los últimos años se detiene mañana, las repercusiones de lo ya creado tendrán un impacto en los años venideros. Pero tras este movimiento se esconde algo más frágil: la fiabilidad de las propias herramientas.

Por ahora, los avances exponenciales continúan a medida que las empresas prueban e implementan cada vez más la IA. Ya sea por convicción o por miedo a perderse algo, la industria está decidida a avanzar. Todo podría desmoronarse si llega otro invierno, especialmente si los agentes de IA no cumplen. Aun así, la suposición predominante es que las deficiencias actuales se solucionarán mediante una mejor ingeniería de software. Y podría ser así. De hecho, probablemente lo harán, al menos hasta cierto punto.

La apuesta es que la tecnología funcionará, que escalará y que la disrupción que genere será compensada por la productividad que permita. El éxito en esta aventura presupone que lo que perdamos en matices, valor y significado humano se compensará con alcance y eficiencia. Esta es la apuesta que estamos haciendo. Y luego está el sueño: la IA se convertirá en una fuente de abundancia ampliamente compartida, elevará en lugar de excluir, y ampliará el acceso a la inteligencia y las oportunidades en lugar de concentrarlas.

Lo inquietante reside en la brecha entre ambos. Avanzamos como si esta apuesta garantizara el sueño. Es la esperanza de que la aceleración nos lleve a un lugar mejor y la fe en que no erosionará los elementos humanos lo que hace que valga la pena alcanzar el destino. Pero la historia nos recuerda que incluso las apuestas exitosas pueden dejar a muchos atrás. La transformación "desordenada" que ahora está en marcha no es solo un efecto secundario inevitable. Es el resultado directo de una velocidad que supera la capacidad humana e institucional para adaptarse con eficacia y cuidado. Por ahora, la migración cognitiva continúa, tanto por fe como por convicción.

El reto no es solo construir mejores herramientas, sino plantearnos preguntas más profundas sobre adónde nos llevan. No solo migramos hacia un destino desconocido; lo hacemos tan rápido que el mapa cambia mientras corremos, atravesando un paisaje que aún se está dibujando. Toda migración conlleva esperanza. Pero la esperanza, si no se examina, puede ser arriesgada. Es hora de preguntarnos no solo adónde vamos, sino también quiénes se sentirán como en casa cuando lleguemos.

Gary Grossman es vicepresidente ejecutivo de prácticas tecnológicas en Edelman y líder global del Centro de Excelencia en IA de Edelman.