{"id":1350,"date":"2025-08-11T21:51:19","date_gmt":"2025-08-11T21:51:19","guid":{"rendered":"http:\/\/68912d546420c3647a15feb7"},"modified":"2025-08-11T21:51:19","modified_gmt":"2025-08-11T21:51:19","slug":"el-mercado-de-los-agentes-de-ia-se-sostiene-sobre-pura-exageracion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/08\/11\/el-mercado-de-los-agentes-de-ia-se-sostiene-sobre-pura-exageracion\/","title":{"rendered":"El mercado de los agentes de IA se sostiene sobre pura exageraci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Frente al innegable progreso tecnol\u00f3gico que ya ha cambiado la forma de trabajar de muchos, incluso las formas de IA no ag\u00e9ntica (como los chatbots<\/em>) est\u00e1n demostrando ser excelentes \u201cpredictores de secuencias de palabras\u201d, pero tambi\u00e9n han demostrado que esto no es suficiente para gestionar contextos complejos que requieren interacciones con variables del mundo real.<\/p>\n

Exageraci\u00f3n vs. realidad<\/h2>\n

Es posible que hayas visto un meme que muestra a un programador depurando c\u00f3digo escrito por un chatbot<\/em>.<\/p>\n

Si bien antes la mayor parte del trabajo se destinaba a la programaci\u00f3n y una porci\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a se dedicaba a corregir los errores inevitables, ahora que la escritura est\u00e1 parcialmente automatizada el proceso de b\u00fasqueda y correcci\u00f3n de errores se ha expandido enormemente.<\/p>\n

En un ensayo realizado por la organizaci\u00f3n METR, 16 desarrolladores que cre\u00edan ahorrar aproximadamente un 20% de su tiempo con IA en realidad dedicaron un 19% m\u00e1s a proyectos complejos en los que tienen un promedio de cinco a\u00f1os de experiencia. Incluso en lo que respecta a uno de los usos considerados m\u00e1s \u00fatiles y exitosos (la escritura de c\u00f3digo inform\u00e1tico), a pesar de los prometedores resultados iniciales las cosas son m\u00e1s complicadas de lo que parecen.<\/p>\n

El segundo aspecto clave es que el cambio en la narrativa de la IA es tan evidente que incluso Gartner, que normalmente se mantiene al d\u00eda con las tendencias tecnol\u00f3gicas actuales y no duda en difundirlas con entusiasmo, parece haber cambiado de opini\u00f3n al respecto. De hecho, en marzo de 2025 la misma consultora public\u00f3 un informe que afirmaba que los programas de IA con agentes resolver\u00edan de forma aut\u00f3noma el 80% de los problemas de atenci\u00f3n al cliente sin intervenci\u00f3n humana para 2029. Sin duda, las dos proyecciones no son mutuamente excluyentes, pero es evidente que el tono de la \u00faltima es menos sensacionalista, lo que tiene un enorme impacto en un aspecto fundamental de la evoluci\u00f3n actual de la IA: el financiamiento.<\/p>\n

El impacto en el financiamiento<\/h2>\n

Este sector ha disfrutado hasta ahora de enormes recursos, tanto en t\u00e9rminos de datos como de energ\u00eda e inversiones financieras, y la carrera de la IA apunta a lograr una IAG, o al menos una IA capaz de actuar y resolver problemas de forma aut\u00f3noma, lo que se espera tendr\u00e1 enormes consecuencias para el mundo laboral.<\/p>\n

Algunos expertos argumentan que esto no suceder\u00e1 con los LLM actuales porque estos sistemas estad\u00edsticos, basados en inferencias y predicciones de cadenas de palabras, producen resultados realistas pero no necesariamente precisos. Adem\u00e1s, las empresas que producen los principales chatbots<\/em> actualmente en circulaci\u00f3n a\u00fan no han encontrado un modelo de negocio capaz de cubrir sus costos. OpenAI, por nombrar solo una, acumul\u00f3 5 mil millones de d\u00f3lares en p\u00e9rdidas en 2024, contra 10 mil millones de d\u00f3lares en ingresos. En su \u00faltima ronda de financiamiento recaud\u00f3 40 mil millones de d\u00f3lares, con el objetivo de alcanzar ingresos anuales de 125 mil millones para 2029. Por lo tanto, para reembolsar a sus patrocinadores necesitar\u00eda multiplicar por diez sus ingresos en cinco a\u00f1os. Y aqu\u00ed es precisamente donde parecen surgir las dificultades, como tambi\u00e9n destac\u00f3 Gartner: la idea de negocio y las estrategias comerciales no son claras ni sostenibles.<\/p>\n

El impacto en el mundo laboral<\/h2>\n

Esto no significa que la IA no haya entrado en muchos puestos de trabajo y que sin duda sea \u00fatil en ciertas funciones<\/a>; simplemente a\u00fan no es muy eficiente en otras operaciones complejas que requieren interacciones con el mundo real.<\/p>\n

El impacto en los empleos ya es visible. Desde el auge de la IA que sigui\u00f3 al lanzamiento de ChatGPT, varias empresas, incluidas Duolingo y Klarna, han despedido a miles de personas y las han reemplazado por tecnolog\u00eda. El director ejecutivo de Klarna, Sebastian Siemiatkowski, dijo que redujo su fuerza laboral en un 40% gracias en parte a las inversiones en IA, especialmente en atenci\u00f3n al cliente donde la tecnolog\u00eda ha reemplazado los trabajos de 700 personas. Sin embargo, recientemente declar\u00f3 que tendr\u00e1n que volver a contratar porque el nivel de servicio ha disminuido y la calidad no se puede sacrificar en aras de la reducci\u00f3n de costos. Si bien, por un lado, tenemos una tendencia que parece destinada a aumentar la productividad en ciertas \u00e1reas de trabajo, por otro lado, la calidad de los resultados no siempre est\u00e1 a la altura, incluso en roles relativamente no calificados y mal pagados como la atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n

Quiz\u00e1s lo m\u00e1s curioso es que muchas de ellas son empresas tecnol\u00f3gicas que, siendo early adopters<\/em>, deber\u00edan estar m\u00e1s acostumbradas a estas din\u00e1micas y sus riesgos. En cambio, parecen a\u00fan m\u00e1s expuestas al hype<\/em> que la propia tecnolog\u00eda trae consigo.<\/p>\n

Desde cualquier perspectiva, la situaci\u00f3n actual nos habla de una realidad en la que los cambios trascendentales siguen posponi\u00e9ndose, pero los vientos parecen estar cambiando. Es improbable que la IA generativa sea una burbuja total, pero quiz\u00e1s las valoraciones actuales de las empresas que venden los modelos actuales lo sean, o, mejor dicho, las de aquellas que venden la ilusi\u00f3n de algo inminente que no parece tan cercano.<\/p>\n

Nadie dice que todo sea un desperdicio; despu\u00e9s de todo, lograr grandes innovaciones y optimizar procesos a menudo conlleva una serie de contratiempos. Sin embargo, quiz\u00e1s sean simplemente las empresas que las producen quienes deber\u00edan probar adecuadamente las nuevas tecnolog\u00edas, no la sociedad ni las empresas, cegadas por el marketing<\/em> de productos que rara vez cumplen lo que prometen.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED Italia<\/a>. Adaptado por Andrea Baranenko.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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