Noticias sobre Inteligencia Artificial 🤖🧠

[Nowomowa]

¿Nos dejará la IA a todos sin empleo? – Resumen extenso

1. Punto de partida del vídeo

El vídeo parte de una pregunta central: si el desarrollo de la inteligencia artificial terminará dejando sin empleo a la mayoría de las personas.

Para abordarlo, se apoya en un informe de Anthropic, una de las empresas más avanzadas en el desarrollo de modelos de IA. La idea principal es que este informe no solo especula sobre el impacto futuro de la IA, sino que también intenta medir el impacto que ya está teniendo hoy en distintas profesiones.

2. Qué muestra el informe de Anthropic

Según el vídeo, el informe distingue entre dos cosas:

- Impacto teórico o potencial: el porcentaje de tareas de una profesión que la IA podría llegar a hacer en el futuro.
- Impacto observado: el porcentaje de tareas en el que ya se está usando la IA actualmente.

La conclusión que destaca el narrador es que existe una correlación bastante fuerte entre ambas variables:
las profesiones en las que teóricamente la IA podría reemplazar más tareas son también aquellas en las que ya se está utilizando más.

3. Sectores más expuestos

El vídeo afirma que los sectores más vulnerables en este momento son los intensivos en trabajo cognitivo basado en información digital estandarizada.

Entre ellos menciona especialmente:
- computación y matemáticas,
- negocios y finanzas.

La lógica es clara:
si el trabajo consiste en procesar información, analizar datos, redactar, resumir, programar o ejecutar tareas mentales sobre material ya digitalizado, la IA tiene mucha capacidad para penetrar ahí.

Es decir, los llamados trabajos white collar, los empleos de oficina y de alta cualificación académica, serían hoy los más directamente amenazados.

4. Sectores menos expuestos por ahora

En el extremo contrario, el vídeo señala que los empleos con menor riesgo inmediato son aquellos muy intensivos en trabajo físico o manual.

Por ejemplo:
- agricultura,
- construcción,
- oficios manuales en general.

¿Por qué?
Porque aunque la IA pueda pensar, analizar y procesar lenguaje, todavía tiene muchas limitaciones para actuar físicamente en el mundo real sin ayuda de robots suficientemente desarrollados.

Por tanto, en el presente:
los llamados blue collar, o trabajos manuales, estarían relativamente más protegidos que los empleos intelectuales de oficina.

5. Pero esa protección puede ser temporal

El vídeo introduce aquí un matiz muy importante:
esa ventaja de los trabajos manuales podría desaparecer si la robótica avanza y se integra de forma potente con la inteligencia artificial.

Es decir:
- hoy la IA sustituye sobre todo tareas cognitivas digitales,
- mañana, si se combina con robots suficientemente eficaces, también podría sustituir tareas físicas.

Por tanto, la aparente seguridad actual de muchos empleos manuales no sería necesariamente definitiva.

6. La gran duda: si la IA destruye empleos, ¿se crearán otros nuevos?

El vídeo plantea la objeción clásica:
a lo largo de la historia, cada revolución tecnológica ha destruido algunos empleos, pero ha creado otros distintos.

Sin embargo, introduce una diferencia:
en el caso de la IA avanzada, ese argumento puede dejar de ser tranquilizador.

¿Por qué?
Porque si la IA llega a ser capaz de ejecutar prácticamente cualquier tarea humana, tanto en el plano digital como en el físico, entonces también podría asumir muchas de las nuevas profesiones que aparezcan.

Ese es el verdadero miedo:
no solo que desaparezcan empleos actuales, sino que la IA también colonice buena parte de los empleos futuros.

7. El cambio de chip que propone el autor

A partir de ahí, el vídeo da un giro conceptual importante.

Dice que desde la Revolución Industrial la mayoría de personas se han visto a sí mismas como:
- trabajadores asalariados,
- empleados por cuenta ajena,
- piezas dentro de una estructura empresarial dirigida por otros.

Pero si la IA reduce muchísimo el espacio para el trabajo asalariado, entonces habría que dejar de pensar en nosotros mismos solo como trabajadores y empezar a pensar en otros papeles económicos.

8. La alternativa que propone: empresarios y capitalistas

El vídeo sostiene que, incluso en un mundo con IA muy desarrollada, seguirán siendo necesarias dos funciones:

- empresarios: quienes dirigen, organizan y validan proyectos productivos;
- capitalistas: quienes financian esos proyectos.

La tesis es que, aunque la IA pueda hacer muchas tareas, mientras siga siendo un instrumento y no un sujeto autónomo con derechos propios, alguien tendrá que decidir:
- qué proyectos merecen ponerse en marcha,
- qué objetivos perseguir,
- qué riesgos asumir,
- y qué combinaciones de recursos utilizar.

Por tanto, aunque desaparezca gran parte del empleo asalariado tradicional, no desaparecería toda función humana en la economía.

9. La distinción entre juicio empresarial originario y derivado

El vídeo introduce una idea tomada de la escuela austríaca de economía:

- Juicio empresarial derivado: el que ejecutan gestores, directivos o agentes subordinados.
- Juicio empresarial originario: el del propietario o decisor último que valida o rechaza las decisiones.

La tesis que se formula es que la IA podría llegar a desempeñar muy bien el juicio derivado:
analizar, proponer, calcular, optimizar, sugerir.

Pero mientras siga siendo una herramienta, el juicio originario seguiría necesitando validación humana.

Dicho de otro modo:
la IA puede proponer, pero alguien tiene que asumir la responsabilidad última del proyecto.

10. La visión optimista del vídeo

A partir de este razonamiento, el autor dibuja un escenario relativamente optimista:

- la IA abarataría muchísimo emprender,
- facilitaría crear proyectos,
- permitiría a casi cualquier persona poner en marcha actividades productivas,
- y aumentaría las capacidades cognitivas y organizativas de los individuos.

Así, en lugar de un mundo donde todos viviríamos ociosos y dependientes de una renta socializada, podría emerger otro donde muchas más personas actuarían como pequeños empresarios, promotores o coordinadores de proyectos productivos.

11. Lo que rechaza el autor

El vídeo rechaza expresamente la idea de que la única salida a la automatización masiva sea:

- vivir de rentas socializadas,
- depender del Estado,
- o asumir que el ser humano queda totalmente fuera de la ecuación productiva.

Frente a eso, propone:
- descentralización,
- experimentación empresarial masiva,
- y uso de la IA como herramienta para ampliar las capacidades humanas, no para jubilar a la humanidad.

12. Conclusión final del vídeo

La conclusión no es exactamente que la IA no vaya a destruir empleo.
Más bien al contrario:
sí puede desplazar una enorme cantidad de tareas y reducir mucho el empleo asalariado tradicional.

Pero el autor sostiene que eso no implica necesariamente un mundo sin función económica para el ser humano.

Su tesis final sería esta:
si la IA se hiperdesarrolla, probablemente no seguiremos haciendo lo mismo que desde la Revolución Industrial, pero eso no significa que no podamos seguir siendo útiles.

En ese nuevo escenario:
- menos trabajadores asalariados,
- más personas actuando como empresarios, coordinadores o financiadores de proyectos,
- y una economía donde la utilidad humana no desaparece, sino que cambia de forma.

En resumen, el vídeo no niega el riesgo laboral de la IA, pero rechaza la visión fatalista de que “ya no habrá nada que hacer”. Lo que propone es un cambio radical en la manera de entender el papel económico del ser humano.

Si todo el mundo fuera vendedor, ¿quién compraría?

[Astur]

Si todo el mundo fuera vendedor, ¿quién compraría?

No todo el mundo sería "vendedor". Cambia el rol, no que todos hagan lo mismo. Si producir cuesta casi cero, el valor se va a decidir, coordinar y asignar. Y siempre habrá quien compre porque las necesidades no se acaban.

Sigues en mentalidad de siglo XX. Por eso no ves nada.

[Waltteri]

[Nowomowa]

Esto es parte del intento de poner "make up on a pig" para la IPO de OpenAI, que tiene un par de problemas de capitalización a menos que atraiga a millones de suckers para inyectar dinero el día de apertura.

Anda que dar datos de junio o abril de 2025...

[Lox]

Los coches de Tesla en concreto tienen una precisión máxima del 96%, que es el máximo teórico de los sistemas de visión sintética. Y con eso están en un callejón sin salida, no puedes dejar solo un coche que se equivocará como mínimo el 4% de las veces.

En cuanto a los coches multisensores, hoy por hoy ninguno de ellos está en condiciones de enfrentarse a una ciudad europea, y es difícil precisar cuánto les falta porque la ley de retornos decrecientes ya les está complicando mucho la vida en la noob zone de EEUU y China.

Y no, no es ego ni miedo. De hecho, quiero poder alquilar un coche que se conduzca solo para ayer. Pero llevo tiempo acumulando conocimientos sobre ellos y con esa experiencia sé que el camino es largo y puede que no tenga final feliz... y desde luego no es lo que intentan vender los tech bros.

Estas usando datos.ciegos solo para llevarte el gato.a tu terreno.

Pero esto no es como el.viaje a la luna de la nasa. No hay necesidad de fe ciega en datos ajenos. En eeuu y China ya hay hoy millones de coches conduciendose solos.

Y su mejora es exponencial. Cuanta más data acumulen mejor lo van a hacer.

[Nowomowa]

Estas usando datos.ciegos solo para llevarte el gato.a tu terreno.

Pero esto no es como el.viaje a la luna de la nasa. No hay necesidad de fe ciega en datos ajenos. En eeuu y China ya hay hoy millones de coches conduciendose solos.

Y su mejora es exponencial. Cuanta más data acumulen mejor lo van a hacer.

Y cuantos más datos acumulen y más mejoren, menos margen tendrán para mejorar. Es el problema que tienr Tesla, ninguna cantidad de entrenamiento puede suplir los defectos básicos del sistema..

Para los coches multisensor hay dos dudas, la capacidad de procesamiento en tiempo real y qué ocurrirá con coches sometidos a condiciones reales de uso, con mantenimiento deficiente, expuestos a robos de componentes y vandalismo y entornos mucho más caóticos y hosriles que una ciudad autocéntrica.

La tentación de hacerlo "good enough" en vez de "correcto" es muy fuerte...

[Lox]

Un discurso muy bonito. Si ko fuera porq los coches y aviones llevan toda la vida conduciendose por pilotos 'Bad enough'.

Lo 'correcto' para una ia es simplemente mejorar eso.

[Waltteri]

Esto es parte del intento de poner "make up on a pig" para la IPO de OpenAI, que tiene un par de problemas de capitalización a menos que atraiga a millones de suckers para inyectar dinero el día de apertura.

Anda que dar datos de junio o abril de 2025...

Si recopilas los datos de cualquier mes del año 2025, o de los primeros meses de 2026, igualmente la cifra será parecida, Grok jamás podrá alcanzar a ChatGPT:

[Nowomowa]

Si recopilas los datos de cualquier mes del año 2025, o de los primeros meses de 2026, igualmente la cifra será parecida, Grok jamás podrá alcanzar a ChatGPT:

Copilot y Gemini son las únicas IAs que no dependen de funcionar como IA para seguir vivas, porque tienen detrás empresas que ya ganan dinero de otras formas.

Bueno, y tal vez la cosa de Facebook, como se llame, lo único que sé de ella es que anda dando por saco en WhatsApp...

Grok ahora es propiedad de SpaceX, que es propietaria de X que es propietaria de Grok, a medida que el trilero Musk cuelga más y más negocios probadamente ruinosos de la única empresa privada que le queda y que, al no ser púbica, puede esconder los números.

OpenAI no tiene negocio, fueron los primeros pero ahora cualquiera puede hacer lo mismo que ellos y más barato a base de sablearles los resultados (como hizo DeepThink). O consiguen un avance en IAG (y no podrán, porque ni siquiera están trabajando en la rama correcta de IAs), o están muertos, pero primero pueden salir al mercado con una IPO para que Sam Altman pegue el pelotazo y que le quiten lo bailao.

Y el resto están en lo mismo, o ganan dinero como IA, o se hunden. Y todas tienen el problema de fiabilidad irreducible de los LLM, que hace que su valor sea limitado. ¿Cuanto vale un trabajador que se equivoca una de cada cinco veces y nunca aprenderá a hacerlo mejor que equivocarse, tal vez, una de cada nueve veces? ¿Quién va a supervisar a ese trabajador tan falible, y que no sea alguien que ya tiene otro trabajo sin ir detrás de los juniors?

No digo que la IA no esté para quedarse, y romperá muchas cosas, pero sirve para lo que sirve y lo que sirve no vale dos trillones de dólares. Y lo que rompe plantea muchas dudas, cada white collar sin empleo es un consumidor menos para todo el mercado, y en EEUU la gig economy está al borde de la saturación y a una automatización de colapsar del todo.

Como le preguntaba arriba a Astur, si todos son vendedores, ¿quién queda para comprar?

PD: yo ando usando IAs en el curro y en casa, pero nada de lo que hago con ellas vale un solo céntimo de dinero real. En el curro son básicamente un buscador que funciona como solía funcionar Google pero un poco mejor, y en casa son puras pendejadas como dirían por LatAm.

[Waltteri]

Copilot y Gemini son las únicas IAs que no dependen de funcionar como IA para seguir vivas, porque tienen detrás empresas que ya ganan dinero de otras formas.

Bueno, y tal vez la cosa de Facebook, como se llame, lo único que sé de ella es que anda dando por saco en WhatsApp...

Grok ahora es propiedad de SpaceX, que es propietaria de X que es propietaria de Grok, a medida que el trilero Musk cuelga más y más negocios probadamente ruinosos de la única empresa privada que le queda y que, al no ser púbica, puede esconder los números.

OpenAI no tiene negocio, fueron los primeros pero ahora cualquiera puede hacer lo mismo que ellos y más barato a base de sablearles los resultados (como hizo DeepThink). O consiguen un avance en IAG (y no podrán, porque ni siquiera están trabajando en la rama correcta de IAs), o están muertos, pero primero pueden salir al mercado con una IPO para que Sam Altman pegue el pelotazo y que le quiten lo bailao.

Y el resto están en lo mismo, o ganan dinero como IA, o se hunden. Y todas tienen el problema de fiabilidad irreducible de los LLM, que hace que su valor sea limitado. ¿Cuanto vale un trabajador que se equivoca una de cada cinco veces y nunca aprenderá a hacerlo mejor que equivocarse, tal vez, una de cada nueve veces? ¿Quién va a supervisar a ese trabajador tan falible, y que no sea alguien que ya tiene otro trabajo sin ir detrás de los juniors?

No digo que la IA no esté para quedarse, y romperá muchas cosas, pero sirve para lo que sirve y lo que sirve no vale dos trillones de dólares. Y lo que rompe plantea muchas dudas, cada white collar sin empleo es un consumidor menos para todo el mercado, y en EEUU la gig economy está al borde de la saturación y a una automatización de colapsar del todo.

Como le preguntaba arriba a Astur, si todos son vendedores, ¿quién queda para comprar?

Estoy de acuerdo con lo que expusiste, Nowo, lo mio era una bromita porque se que usas Grok para algunas cosas.

PD: yo ando usando IAs en el curro y en casa, pero nada de lo que hago con ellas vale un solo céntimo de dinero real. En el curro son básicamente un buscador que funciona como solía funcionar Google pero un poco mejor, y en casa son puras pendejadas como dirían por LatAm.

Yo igual, en el trabajo casi ni uso IA.

[Lox]

Documentalistas mediocres y funcionarios de la tele y.el.cine también se van out.

Gran documental de una IA.

Me ha gustado.bastante.

[Astur]

La IA puese hacer cosas tan maravillosas como esta visión postapocalíptica de mi ciudad, Gijón, basada en el afamado videojuego The Last Of Us.

[Astur]

Estas usando datos.ciegos solo para llevarte el gato.a tu terreno.

Pero esto no es como el.viaje a la luna de la nasa. No hay necesidad de fe ciega en datos ajenos. En eeuu y China ya hay hoy millones de coches conduciendose solos.

Y su mejora es exponencial. Cuanta más data acumulen mejor lo van a hacer.

Aquí un youtuber/influencer/vlogger venezolano residente en Miami probando por primera vez un taxi sin conductor.

[Lox]

Aquí un youtuber/influencer/vlogger venezolano residente en Miami probando por primera vez un taxi sin conductor.

Si, es una realidad ya.

Y aquí en Europa la unica razon de ko verlos aun es q por regulación tiene q ir alguien en el asiento del conductor tocando el volante cada 5 minutos. Pero funcionar ya funcionan.

Y cada coche circulando, mejora la data y la ia, y por tanto el funcionamiento de todos los coches q vengan después.

[Nowomowa]

Si, es una realidad ya.

Y aquí en Europa la unica razon de ko verlos aun es q por regulación tiene q ir alguien en el asiento del conductor tocando el volante cada 5 minutos. Pero funcionar ya funcionan.

Y cada coche circulando, mejora la data y la ia, y por tanto el funcionamiento de todos los coches q vengan después.

Hmmm...



Este video de Business Insider, titulado "Por qué los coches totalmente autónomos son casi imposibles", analiza los enormes retos técnicos, económicos y sociales que impiden que los vehículos alcancen la autonomía total (Nivel 5).

Resumen del Video

El video explora la carrera tecnológica entre Waymo (Alphabet) y Tesla, destacando sus enfoques opuestos: Waymo utiliza un conjunto costoso de sensores (LiDAR, radares, cámaras), mientras que Tesla apuesta únicamente por cámaras e inteligencia artificial. A pesar de los avances, ambos enfrentan "casos extremos" (edge cases) —como nieve, objetos inusuales o comportamientos humanos impredecibles— que la tecnología aún no sabe resolver sin ayuda humana. El video concluye que, aunque los robo-taxis ya operan en algunas ciudades, todavía dependen de un gran ejército de humanos para su mantenimiento, limpieza y asistencia remota.

Puntos clave y transcripción por segmentos

1. El mito de la autonomía total [00:00]

Aunque parece que nadie conduce un Waymo o un Tesla en modo FSD (Full Self-Driving), ninguno es totalmente autónomo. Los Waymo están geovallados (solo operan en áreas específicas) y los Tesla requieren supervisión humana constante. Cuando se atascan, necesitan que un humano intervenga de forma remota [00:28].

2. Waymo vs. Tesla: Dos filosofías distintas [01:01]

Waymo: Utiliza 29 cámaras, radares y LiDAR (láseres para mapas de alta resolución). Es más seguro pero muy caro (unos $150,000 por vehículo) [01:17].

Tesla: Utiliza solo 8 cámaras. Elon Musk considera que el LiDAR es innecesario. Su ventaja es el bajo coste, lo que permitiría convertir cada Tesla existente en un "Cyber Taxi" de la noche a la mañana si el software funcionara perfectamente [01:51].

3. Los fallos de seguridad y el "Problema de la Mano" [02:59]

Ingenieros críticos como Dan O'Dowd han demostrado que el software de Tesla todavía ignora señales de "No Entrar" o no se detiene ante autobuses escolares en un 20% de las pruebas [05:14]. Se explica la escala SAE de automatización:

Nivel 2 (Tesla FSD): El coche gira y frena, pero el humano debe estar atento.

Nivel 3: El coche avisa cuando necesita que el humano tome el control (el peligroso "problema del traspaso").

Nivel 4 (Waymo): Conducción sin nadie al volante en áreas limitadas.

Nivel 5: Conducción en cualquier lugar y clima. No existe todavía [07:15].

4. El desafío de la naturaleza y los "Edge Cases" [07:22]

La nieve es un gran obstáculo: borra las líneas del carril y bloquea los sensores. Waymo intenta solucionar esto con simulaciones de casos raros (como un hombre en silla de ruedas persiguiendo un pato), pero si algo no está en la simulación, el coche no sabe cómo reaccionar [09:46].

5. El factor humano: confianza y tragedias [11:17]

Se narra la historia de KitKat, un gato muy querido en San Francisco que fue atropellado por un Waymo. Este tipo de incidentes, junto con accidentes graves de la empresa Cruise (donde un coche arrastró a una mujer), destruyen la confianza pública más rápido de lo que las estadísticas de seguridad pueden recuperarla [12:44].

6. El "ejército" oculto de humanos [14:49]

Se revela que Waymo tiene unos 70 agentes de asistencia remota (muchos en Filipinas) que ayudan a los coches cuando se confunden [15:12]. Además, en los depósitos trabajan cientos de personas limpiando sensores, cargando baterías y recuperando objetos perdidos. La autonomía no es tan "barata" ni "automática" como parece [18:22].

7. Alternativas: El modelo de Helsinki [29:54]

El video menciona que ciudades como Helsinki han logrado reducir las muertes por tráfico a cero sin usar coches autónomos, simplemente bajando los límites de velocidad, estrechando calles y mejorando el transporte público y las bicicletas [30:11].

8. ¿Dónde llegará primero la autonomía real? [32:18]

Los expertos sugieren que la autonomía de Nivel 5 (total) llegará primero a entornos cerrados e industriales, como puertos, minas o centros logísticos, donde el entorno está controlado y no hay peatones impredecibles [33:02].

En conclusión: La conducción autónoma es un "maratón de décadas". Aunque empresas como Amazon (Zoox), Nvidia y Lucid siguen invirtiendo, la perfección técnica y la rentabilidad económica siguen siendo metas lejanas [38:44].

Interesante...

[Lox]

Vuelves a hacerte trampas al solitario.

Estas comparándolo vs la perfección absoluta y no vs el.nivel de los pilotos humanos.

A nivel autonomia. Un piloto humano también depende de q le echen gasolina, del mecánico q se ocupe de las revisiones y averías, del gasolinero q te lo limpie, de la grúa si se te para o de q algun funcionario te avise si estan haciendo obras o esta nevada e intransitable.una ruta el día x.


A nivel seguridad. Tenemos a millones de pilotos humanos q estan ahora conduciendo alcohólizados, drogados o empastillados.

Y otros tantos cometiendo imprudencias por ego.

Y otros tantos q acaban de sacarse el carnet y viejos, q son un peligro andante. Y mil imperfecciones más q la IA ya mejora.

[Astur]

La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta: empieza a sustituir directamente a trabajadores. Y lo que acaba de anunciar Jack Dorsey, fundador de Twitter y CEO de Block, puede ser una señal de lo que está por venir.

En este vídeo analizamos una decisión sorprendente: Block ha despedido miles de empleados a pesar de estar creciendo y generando enormes beneficios. ¿Por qué una empresa que gana dinero decide reducir drásticamente su plantilla? La respuesta apunta a una transformación profunda del sistema económico.

A partir de un reciente análisis del Wall Street Journal, exploramos si estamos entrando en una nueva fase del capitalismo: una etapa en la que la inteligencia artificial, la automatización y el capital tecnológico empiezan a reemplazar el trabajo humano a gran escala.

Compararemos el modelo empresarial del pasado con el actual. Empresas históricas como IBM necesitaban cientos de miles de trabajadores para generar valor. Hoy compañías como Nvidia alcanzan capitalizaciones gigantescas con plantillas mucho más reducidas. Esta tendencia plantea una cuestión inquietante:
Si las máquinas hacen cada vez más trabajos, ¿qué ocurrirá con el empleo y con el sistema económico actual?

En el vídeo analizamos:
El despido masivo anunciado por Jack Dorsey en Block
El impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral
La nueva relación entre capital, tecnología y trabajo
La comparación entre las grandes empresas del pasado y las actuales
El riesgo de una concentración extrema de riqueza
El debate sobre renta básica universal y futuro del estado del bienestar
Porqué algunos analistas creen que estamos entrando en una fase crítica del capitalismo

También exploramos cómo la automatización, la globalización y la inteligencia artificial están cambiando el equilibrio entre empresas, trabajadores y estados, especialmente en Europa frente a Estados Unidos y China.

La gran pregunta es inevitable:
Si el trabajo humano deja de ser necesario en muchos sectores, ¿cómo se sostendrá la economía y quién comprará los productos que producen las empresas?

Un debate fundamental sobre el futuro del empleo, la economía y la sociedad en la era de la inteligencia artificial.

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