¿Qué veremos cuando la IA "explote"?

Quizás estés familiarizado —o no— con lo que los científicos de datos llaman proyección de palo de hockey, esa curva de progreso que pega un salto exponencial. Es una idea clave en este tema. Aun así, muchas veces cuesta imaginar lo que se viene.

Puede parecerse un poco al viejo proverbio de los ciegos y el elefante: cada uno de nosotros tiene una percepción distinta sobre cómo va a avanzar la inteligencia artificial. Y esa percepción depende mucho de los elementos concretos con los que tratamos todos los días.

En un ensayo bastante largo, atribuido a "L. Rudolph L." y publicado en Less Wrong, aparecen algunas predicciones importantes sobre lo que podría pasar en los próximos años.

Es una publicación atípica: no suele pasar que tantas ideas nuevas salgan de una sola fuente. Y sí, es difícil ordenar todo el contenido mientras uno intenta procesar predicciones sobre startups, ciberseguridad y la transformación de Internet bajo el dominio de la IA. Pero, desde mi punto de vista, todo sirve. Y si lográs entenderlo a fondo, creo que vas a estar mucho mejor parado para lo que viene.

El verdadero negocio

Cuando leo sobre inteligencia artificial, siempre busco predicciones más concretas. Quiero ir más allá de frases vacías como "aprovechar el poder de la IA agéntica" o "producir casos de uso para sectores verticales".

Me interesa ver predicciones reales sobre lo que ya está ocurriendo en los mercados, en los laboratorios, en las startups, en las grandes compañías... y también en la calle. Este ensayo cumple con eso.

Después de escribir sobre la parte inicial del artículo —donde aparecen temas como la línea de tiempo de los modelos, la reacción social y la estrategia comercial— quise avanzar hacia una sección distinta, que se mete de lleno en la automatización de la base de código.

Arranquemos por algo que L. Rudolph menciona desde el principio: tres propuestas de valor alrededor de la inteligencia artificial aplicada a la codificación. Según él, la codificación tiene un alto valor económico, existe una gran cantidad de datos de entrenamiento disponibles y, en palabras del autor, proporciona "una clara señal de retroalimentación de éxito". Interpreto que esto quiere decir que, gracias a la estructura sintáctica del código, resulta relativamente fácil saber si está bien escrito o no.

Sin embargo, unos párrafos más adelante, L. habla de escribir código "mejor". Y ahí mi primera reacción fue: ¿cómo sabemos si realmente es mejor? Más adelante, se sugiere que, además de comprobar si el código funciona bien, también se puede evaluar su estilo y su capacidad para escalar o adaptarse.

El humano en el circuito

Al referirse al uso anterior de la inteligencia artificial para responder el tipo de preguntas que la gente solía hacer en StackOverflow, L. Rudolph lanza una imagen bastante cruda: los humanos en el circuito no serán más que "monos que cambian de pestaña y escriben indicaciones". "Para 2026, el problema de la generación de código parece estar resuelto", escriben.

La carrera armamentista de la ciberseguridad

Otro de los temas que el autor analiza es el de la ciberseguridad.

Al principio —teoriza— las empresas van a estar preocupadas por la seguridad del código generado con inteligencia artificial. Sin embargo, con el tiempo van a cambiar de parecer.

La paradoja es que los modelos también facilitan los ataques, lo que genera un círculo vicioso en el que todos intentan mejorar sus estrategias de defensa. El autor plantea que la IA tiende a hacer lo correcto y lo estándar, y no algo "raro y a medida".

En cuanto a los lenguajes de programación, se anima a una predicción audaz: todo va a quedar reducido a Python y JavaScript, como resultado de la consolidación que, según él, va a traer el dominio de la IA sobre el desarrollo.

Los grandes jugadores

También vale la pena leer la parte del artículo donde aparecen las predicciones sobre las grandes tecnológicas. Por ejemplo, cómo Microsoft impone un plazo de 365 días para lanzar productos, mientras que Google termina dando una imagen de "descuidado".

La estructura de las big techs siguen en expansión. Contratan a más personas, en parte para inflar los egos de los gerentes —total, les sobra efectivo—, pero sobre todo suman gerentes de producto que supervisan a los agentes de generación de código impulsados por inteligencia artificial. Estos agentes están habilitando una nueva ola masiva de productos, ahora que el desarrollo ya no depende tanto del cuello de botella que implicaba hacerlo todo a mano y con tiempos largos.

Y después aparece algo que bien podríamos titular el trabajo en equipo hace que el sueño funcione.

Las políticas internas de las compañías se vuelven un límite todavía más determinante. Si los equipos logran coordinarse, el aumento en la generación de código permite lanzar más productos. Pero si no lo hacen, las ganancias se diluyen entre empleados que trabajan menos o en conflictos internos dentro de la organización.

La nueva Internet

No quería cerrar esta nota sin abordar una teoría que me pareció particularmente interesante. También fue presentada en el mismo ensayo y propone una mirada sobre la naturaleza de la futura web descentralizada.

Para hacer un repaso rápido de cómo fue evolucionando la web: primero tuvimos la Web 1.0, esa Internet de solo lectura, donde predominaban el texto y las imágenes. Después llegó la Web 2.0, más interactiva, con capacidad de lectura y escritura (o lo que también se conoce como web cliente-servidor). Luego se empezó a hablar de la Web 3.0, una etapa que muchos anticiparon hace algunos años, también con funciones de lectura y escritura, pero más inteligente y basada en datos.

Ahora bien, esta nueva etapa, la llamada Web 4, en palabras del autor, es "una Internet programable y personalizada para cada uno".

El impacto en los negocios

Acá viene una predicción interesante sobre lo que se viene en el mundo empresarial:

"Cientos de startups se suman a esta tendencia. Algunas empresas consolidadas crean APIs con un riesgo mínimo y permiten a los usuarios programar personalizaciones e integraciones en sus sitios web (es decir, permiten que los usuarios soliciten a los modelos de generación de código que realicen dicha programación)".

Esto ya está ocurriendo y es una señal clara de cómo se empieza a abrir el juego para que cada usuario adapte los espacios digitales a sus propias necesidades, sin depender de lo que defina una gran plataforma.

Una adopción más gradual (pero inevitable)

Otra parte que me gustó mucho del texto es cómo el autor describe una especie de aceptación progresiva por parte del usuario común. Lo cuenta así:

"La ola de la Web4 generalmente se topa con el problema de que la mayoría de la gente no quiere personalizar nada; quieren que alguien ya haya pensado en la interfaz y las funciones por ellos, se sientan cómodos con las configuraciones existentes y no estén muy interesados en reinventar internet. Pero cada vez más, si a los usuarios no les gusta algo de un sitio web, crean su propia versión, la conectan al original con inteligencia artificial y luego atraen al pequeño porcentaje de usuarios que se sienten atraídos por lo mismo".

Esta idea me pareció particularmente lúcida. A pesar de expresiones como "AI shlep" (trabajo engorroso, que nadie quiere hacer)  —una que, sinceramente, no conocía—, el análisis es profundo y plantea escenarios muy concretos.

¿Y ahora qué?

Pensando en todo esto, me imagino cómo los beneficios de la inteligencia artificial van a terminar cristalizándose en productos de consumo masivo, y cómo el usuario promedio va a empezar a disfrutar de tecnologías que hoy todavía parecen lejanas. Todo esto, claro, integrado dentro de esa Internet global que sigue mutando.

¿No lo podés visualizar del todo? Tranquilo, yo tampoco. Es todo muy nuevo. Pero lo cierto es que ya estamos viendo los primeros trazos de una hoja de ruta bastante detallada. Y lo más valioso: hay pensadores que no solo imaginan el cambio, sino que también pueden anticipar cómo van a reaccionar los distintos actores y partes interesadas.

Una lectura obligatoria para este 2025.

Nota publicada por Forbes US