Reconozcamos que no sabemos cómo la inteligencia artificial está afectando al empleo
También: Todo en internet se está pareciendo cada vez más a la televisión (menos en el aspecto más importante); China está liderando el mercado de modelos abiertos de inteligencia artificial
Hoy vamos con una edición de varios temas de tendencias en internet, tecnología e inteligencia artificial.
Reconozcamos que no sabemos cómo la inteligencia artificial está afectando al empleo
Me ha interesado mucho la pieza de John Burn-Murdoch y Sarah O’Connor en FT en la que, ante todo, reconocen que el impacto macroeconómico de la inteligencia artificial en la destrucción de empleo aún no es claro: los datos de encuestas laborales en EE.UU., Reino Unido y Europa occidental no muestran una correlación evidente entre la adopción de IA y el desempleo generalizado.
Sí que hay algunos sectores que parecen más claramente afectados. Los freelancers digitales (diseñadores gráficos y copywriters) ya han sufrido reducción significativa en volumen y tarifas desde la llegada de modelos generativos como ChatGPT.
Al mismo tiempo los desarrolladores junior en el sector tecnológico estadounidense han experimentado una caída aproximada del 20% del empleo desde finales de 2022; aunque no está probado que la IA sea la causa, la tendencia es consistente con esa hipótesis.
Indicios, hipótesis, sospechas y correlaciones por debatir, dado que las causas actuales de tensión en el mercado laboral siguen siendo multifactoriales (guerra comercial, fin del dinero barato, etc.) y el señalar a recortes y despidos por inteligencia artificial o presentarse como una startup basada en ella y con pocos trabajadores humanos gusta a los inversores. Creo que lo que decía Noah Smith hace unos meses, “Deja de fingir que sabes lo que la IA hace en la economía”, sigue vigente.
Un apunte final. Algo que sí veo muy bien traído en la pieza de FT es que, de momento, asistimos a un desplazamiento de tareas más que de empleos completos. Es consistente con el nivel de la inteligencia artificial actual, en mi opinión, y con el diagnóstico que tengo de momento sobre los efectos de la IA en el empleo: aumentos de productividad, afectación a trabajos consistentes en una única tarea automatizable, quedándose lejos de los que tienen procesos complejos y flexibles.
Todo en internet se está pareciendo cada vez más a la televisión (menos en el aspecto más importante)
En este artículo, de Derek Thompson sostiene que “está ocurriendo una gran convergencia” en los medios digitales: todo se está convirtiendo en televisión. Retrata un fenómeno que venimos discutiendo en Error500 hace años: Internet ahora es más “content” y menos “social”, apuntando a que más del 80 % del tiempo en Facebook y más del 90 % en Instagram se dedica a ver vídeos, según informó la empresa.
Thompson subraya que ahora el vídeo está en todas partes. TikTok, YouTube y Netflix son, obviamente, aplicaciones de vídeo. Pero, cada vez más, también lo son Reddit y Twitter. Para las generaciones jóvenes, los podcasts son ante todo una especie de tertulia televisiva. Podemos añadir Sora como plataforma de contenidos a la ecuación.
Hoy en día, la mayor parte de lo que la gente hace en Internet es ver vídeos. La experiencia es más pasiva a lo “productor-consumidor” y mucho más concentrada: “el 94 % de las visualizaciones en YouTube provienen del 4 % de los vídeos, y el 89 % de las visualizaciones en TikTok provienen del 5 % de los vídeos.”
Así que internet se está volviendo la televisión también en otro sentido: la sucesión de reels o de tiktoks rompe la experiencia aislada del contenido escrito en artículos. Thompson concluye pesimista. En su opinión la cultura televisiva fomenta la emoción, el espectáculo y la brevedad, mientras se pierde la capacidad de atención sostenida y de pensamiento profundo.
En su análisis echo en falta un elemento, precisamente aquel en el que el fenómeno actual se diferencia de la televisión previa. Al contrario que el mass media del siglo XX, la decisión sobre qué programas se crean, se distribuyen y llegan a la población no está en manos de una pequeña élite económica y cultural. En las plataformas no se da esta relación “de arriba hacia abajo”, sino que millones de creadores compiten por la atención desde abajo hacia arriba.
Este giro se acentúa con la aparición del vídeo generado con inteligencia artificial. En este tema se subrayan ante todo los deepfakes, en una crisis que parece inevitable: la humanidad lleva miles de años creyendo lo que ven sus ojos. Aun así veo margen para una postura algo más optimista: haremos bien en desconfiar más de los vídeos que se presentan aislados que se nos presentan aislados y descontextualizados, algo que ya es un problema en la esfera pública. Y, como pasara con la imprenta, la democratización de la generación visual puede marcar el paso de la autoridad controlada al caos informativo, pero a largo plazo resultar mucho más positiva que el antiguo régimen.
China está liderando el mercado de modelos abiertos de inteligencia artificial
En el muy interesante y muy extenso “informe del estado de la Inteligencia artificial” de Nathan Benaich, se explica muy bien que China ha emergido como un número dos creíble de la IA. Aunque DeepSeek se llevó los titulares por el momento Sputnik, quien ha mantenido un calendario de lanzamientos competitivo es Alibaba con la familia de modelos Qwen.
Y es que Meta fue el referente de modelos de pesos abiertos hasta el lanzamiento decepcionante de Llama 4, pero ahora Qwen de Alibaba es el modelo abierto que el 40% de los proyectos derivados en Hugging Face toman como base.
Esto es importante industrialmente porque hay empresas que querrán más control (modificar el modelo, adaptarlo, integrarlo más o simplemente tenerlo en sus servidores) y prefirirán la apertura. Es el caso de Airbnb, como explica su CEO Brian Chesky: la integración de ChatGPT “no está del todo lista” para las necesidades complejas de la plataforma, mientras que Qwen es “muy bueno, rápido y barato”.
Las ventajas de esta estrategia las discutimos a la luz de las opiniones de Zuckerberg sobre Llama (ahora, al parecer, en entredicho): tienes a muchísimos desarrolladores trabajando con esos modelos abiertos (el software de código abierto a menudo se convierte en un estándar de la industria) y eso significa mejorando tus modelos. Claro que capturar esa posición a veces es complicado.
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