¿Contra qué podemos comparar el boom de la IA? Ya no alcanza ni Internet ni la electricidad
En diciembre del año pasado, la revista Nature publicó un descubrimiento que se había realizado en una vieja cantera de arcilla de Barnham, en el condado inglés de Suffolk: una mancha de tierra quemada a más de 700 grados y dos pequeños fragmentos de pirita, el mineral que, golpeado contra una piedra, larga chispas. Era un fogón usado una y otra vez hace unos 400.000 años, probablemente por los primeros neandertales de la región. La evidencia previa más antigua de que alguien supiera encender fuego (y no solo aprovecharlo) tenía unos 50.000 años, así que esto atrasó el reloj varios cientos de miles de años (una constante en la nueva arqueología). Nick Ashton, arqueólogo del Museo Británico y uno de los líderes del equipo, lo definió como el descubrimiento más notable de su carrera.
El hallazgo volvió a poner en circulación una de las teorías más audaces sobre el origen de la mente humana. Richard Wrangham, primatólogo y antropólogo biológico de Harvard, la desarrolló en su libro En llamas: cómo la cocina nos hizo humanos (2009). Su argumento: el control del fuego habría sido una de las causas (o la principal) de que tengamos un cerebro más grande que otros animales. Cocinar hace parte del trabajo de la digestión fuera del cuerpo: con alimentos más blandos y calóricos, el intestino pudo achicarse y la energía ahorrada quedó disponible para el órgano que más energía usa del organismo.
Cuando los economistas tratan de comparar el grado de disrupción que está provocando y puede generar el boom de la IA se van cada vez más lejos en el tiempo. La entidad del cambio es tan grande que ya nos fuimos de escala con innovaciones del último siglo: ya no alcanzan Internet, los autos o la electricidad. La comparación favorita del momento se trasladó a la Revolución Industrial, con la irrupción de los trenes o la llamada “pausa de Engels” para entender cómo será la transición en el mercado del trabajo.
¿Habrá que irse, en poder disruptivo, hasta el descubrimiento del fuego intencional? Al fin y al cabo, ambos fenómenos se plantean como “liberadores” de tiempo y energía para los humanos. Si es así, lo cierto es que esta vez el efecto sobre nuestras habilidades cognitivas debería multiplicarse por menos uno. El fuego tercerizó la digestión; los modelos de lenguaje tercerizan una parte del razonamiento mismo, con efectos negativos cada vez más documentados en nuestro pensamiento crítico, memoria, atención y capacidad de resolver problemas.
En agosto, el programador Niklas Gruhn le puso nombre a uno de sus síntomas en un posteo que se volvió viral en Silicon Valley: el meat proxy, o “intermediario de carne”. Es la persona que copia la respuesta de un chatbot y la reenvía (a un chat laboral, a una discusión de WhatsApp) sin leerla, verificarla ni reescribirla. Gruhn contó que se cansó de recibir mensajes que empezaban con “Claude dijo:”, seguidos de un bloque textual, y respondió con una frase sencilla: él mismo podía consultar a Claude. El término llegó este mes a Fast Company.
La evidencia más reciente sobre el costo cognitivo se presentó hace diez días en la Conferencia sobre Modelado del Lenguaje. Un equipo liderado por Grace Liu y Brian Christian (investigador de la Universidad de California en Berkeley y autor de El problema de la alineación), con colegas de Carnegie Mellon, el MIT, Oxford y UCLA, hizo tres experimentos aleatorizados con 1222 personas. El trabajo se titula “La asistencia de IA reduce la persistencia y perjudica el desempeño independiente”. Quienes resolvían problemas de fracciones o comprensión lectora con ayuda de un chatbot rendían mejor al principio, pero cuando se les retiraba la herramienta acertaban menos y abandonaban más rápido que el grupo que había trabajado solo.
Bastaron unos diez minutos de uso para que cayera la disposición a insistir frente a lo difícil. Christian advirtió sobre un efecto de “rana hervida”: en estudiantes, el daño se acumularía durante años.
En las empresas el fenómeno ya tiene nombre técnico, deskilling o pérdida de habilidades. Una encuesta del BCG Institute a 70 altos ejecutivos, publicada en junio, encontró que la mitad ya lo observa en su organización y que casi nueve de cada diez detectan dependencia de respuestas de IA que nadie pone a prueba. El juicio y la toma de decisiones son las capacidades más expuestas, según este estudio.
Hay que leer esta literatura con cuidado. Un estudio de este mes en Cerebral Cortex sobre la actividad cerebral de chicos que conversaban con ChatGPT recibió críticas porque no tenía grupo de control. La plasticidad del cerebro también juega a favor: lo que no se practica se debilita, y lo que se retoma puede recuperarse.
Hasta aquí, el lado cognitivo, pero esta es una columna de un Suplemento de Economía, así que volvamos a la “ciencia sombría” en sus comparaciones históricas para el boom de la IA. Noah Smith, economista y autor del influyente newsletter Noahpinion, publicó tres jueves atrás una columna titulada “La IA contra los ferrocarriles”, con una pregunta en la bajada: ¿estamos en 1872? Ese año fue la víspera del pánico de 1873, cuando el estallido de la burbuja ferroviaria hundió a la economía de los Estados Unidos en una depresión de una década.
Según cálculos de Stijn Van Nieuwerburgh, de la Universidad de Columbia, la inversión en IA ya representa el 3,63% del PBI estadounidense, contra 2,24% de los trenes en su época; el analista Dylan Patel, de SemiAnalysis, la lleva a más del 6% si se suman chips, fábricas y energía. Más allá de la cifra exacta, Smith concluye que la IA ya es uno de los dos mayores booms de infraestructura de la historia de los Estados Unidos, por amplio margen. En 2025, las grandes tecnológicas pagaban sus centros de datos con caja propia; ahora toman deuda, y una desaceleración de los ingresos podría terminar en defaults.
La otra discusión del momento mira todavía más atrás. El historiador económico Robert Allen, de Oxford, bautizó como “pausa de Engels” al período 1780-1840 en Gran Bretaña: el producto por habitante creció cerca de 46%, mientras los salarios obreros subieron apenas 12%, y la porción del 1% más rico pasó del 25% al 35% del ingreso nacional. Friedrich Engels describió esa época desde las fábricas de Manchester. Este año el concepto volvió con fuerza: el analista Doug O’Laughlin sostuvo en abril que una nueva pausa para los trabajadores del conocimiento era inevitable, mientras que un informe del banco William Blair respondió que se trata de “una cuestión de diseño, no de destino”. Erik Brynjolfsson, de Stanford, aporta un dato inquietante: la productividad de los Estados Unidos creció 2,2% en 2025, casi el doble del promedio de la década anterior, y la parte del PBI que va a salarios empezó a bajar. Y eso que Brynjolsson, quien acuñó el término de que estamos viviendo en la “segunda mitad del tablero de ajedrez” (por la exponencialidad) está en el bando de los economistas ultra-optimistas con el aporte de la IA.
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