Autor: Kinjal Shah
Compilación: Jiahuan, ChainCatcher
En 2024, Sam Altman lanzó una audaz predicción: con el auge de la inteligencia artificial, pronto surgirá una empresa de mil millones de dólares fundada por una sola persona.
El cambio fundamental radica en que, por primera vez, la humanidad puede escalar en la dimensión que siempre la ha limitado: el tiempo. Cuando la inteligencia deja de estar sujeta al cuello de botella de la necesidad humana de dormir y es impulsada por máquinas que nunca se cansan, ¿en qué se convertirá la "creación y construcción" que conocemos?
Imaginen esta escena: un agente inteligente encarga una tarea a otro agente inteligente, recibe el resultado y paga con USDC, con toda la transacción liquidada en cadena en 400 milisegundos, sin ningún intermediario que la verifique.
O bien, un deportista autoriza su icónica celebración de anotación para una campaña de marketing de un videojuego, siendo regenerada por un modelo mundial (world model). O una científica que paga directamente al investigador que recopiló un conjunto de datos poco común para realizar un experimento.
Estamos mucho más cerca de esta visión de lo que la mayoría cree.
Y el miedo que domina el discurso actual (la IA está quitando empleos) en realidad pasa por alto una cuestión estructural más interesante: ¿qué sucede cuando la unidad básica de la fuerza laboral en sí misma cambia?
Cada transición
Sobre por qué existen las empresas, Ronald Coase dio la respuesta más clara en su artículo de 1937 "La naturaleza de la empresa": las empresas "internalizan" la mano de obra cuando el costo de coordinación a través del mercado es mayor que el costo de contratar directamente.
Cada gran transformación laboral en la historia ha sido el resultado directo de una disminución en los costos de coordinación. Cuando la fricción para encontrar, pagar y gestionar el trabajo disminuye, los límites de la empresa se mueven, y el trabajo que antes debía hacerse dentro de la empresa puede externalizarse.
Los artesanos del pasado operaban a través de cadenas de suministro de múltiples nodos, cada artesano capturaba una parte del valor, y las habilidades se transmitían de generación en generación a través del aprendizaje. La Revolución Industrial comprimió este modelo distribuido en fábricas, que al concentrar la coordinación "bajo un mismo techo", capturaron la mayor parte del valor de producción.
Internet y los dispositivos móviles redujeron nuevamente los costos de emparejamiento y coordinación, dando lugar a la economía gig (Uber, DoorDash) y a la economía de los creadores: personas comunes con una cámara y una conexión a internet comenzaron a hacer el trabajo que antes solo realizaban estudios, editoriales y agencias.
Clase puente
Antes de que surja una infraestructura capaz de capturar todo el valor, cada una de estas transiciones da lugar primero a una "clase puente", que demuestra que el nuevo modelo es viable.
Los artesanos demostraron que la producción distribuida era viable, luego las fábricas capturaron el valor mediante la centralización; los creadores demostraron que los individuos podían construir audiencia a gran escala y generar ingresos, luego las grandes plataformas (YouTube, Instagram, Substack) se llevaron la mayor parte de los beneficios económicos y se convirtieron en el punto focal predeterminado del sistema.
La clase puente asume el riesgo de la nueva tecnología y valida que la demanda es real. Una vez que la infraestructura se pone al día, un nuevo conjunto de instituciones captura el valor a gran escala.
La economía gig y la economía de los creadores son las dos clases puente más recientes. Demostraron que el trabajo puede desglosarse, distribuirse y remunerarse fuera de las relaciones laborales tradicionales.
Pero aún dependen de plataformas para empaquetar esta actividad económica: Stripe para los pagos, YouTube para la distribución de contenido, Uber para el emparejamiento de viajes. Los costos de coordinación disminuyeron, pero no desaparecieron, porque la infraestructura de pagos e identidad aún asume por defecto que ambas partes de la transacción son humanas.
Mano de obra programable se encuentra con dinero programable
Ahora nos encontramos en las primeras etapas de la próxima transición, y esta depende de dos cosas que convergen simultáneamente.
La primera es la mano de obra programable. Los agentes de IA son una nueva clase de participantes en la fuerza laboral, no sujetos a límites de horas de trabajo, número de personas o geografía, que escalan a través del poder de cómputo y no mediante la contratación de personal.
Un agente principal puede descomponer una tarea, delegarla a subagentes especializados, evaluar su producción y planificar el siguiente paso, todo sin intervención humana. En este punto, la unidad básica de la fuerza laboral ya no es el puesto, las horas trabajadas, ni siquiera el entregable, sino la tarea misma.
En el pasado, los humanos agrupaban tareas en trabajos, trabajos en profesiones y profesiones en empresas, simplemente porque esa era la única forma organizacional disponible. Pero una vez que puedes poner precio directamente a una tarea individual y enviarla, el "empaquetado" deja de ser una necesidad estructural para convertirse en una opción.
La segunda cosa es el dinero programable. Hoy en día, las stablecoins son una clase de activos de aproximadamente 300 mil millones de dólares, y múltiples predicciones confiables apuntan a que podrían alcanzar los 2 billones de dólares en los próximos años. Las stablecoins comprimen toda la cadena de suministro de pagos en una única transacción programable.
La economía gig no logró desagregar completamente la mano de obra porque en ambos extremos de la transacción todavía dependes de Stripe, PayPal o una cuenta bancaria, infraestructuras que asumen una relación continua entre partes conocidas.
Y las stablecoins podrían ser la solución perfecta para esta nueva clase de fuerza laboral que son los agentes inteligentes. Un agente puede pagar a otro agente en función de su producción, por montos tan pequeños como fracciones de un centavo, con liquidación en menos de 500 milisegundos, sin necesidad de abrir cuentas, facturar o cualquier intermediario.
Meta recientemente comenzó a distribuir USDC a creadores en Polygon y Solana, y AWS lanzó AgentCore con soporte para micropagos en stablecoins, específicamente para transacciones comerciales entre agentes. Estas son señales tempranas de que las mayores empresas tecnológicas del mundo ya ven a las stablecoins como la capa de liquidación para la próxima generación de actividad económica.
La combinación de mano de obra programable y dinero programable hace posible, por primera vez en la historia, una línea de producción sin entidad organizativa, sin empresa, sin sistema de remuneración, sin departamento de recursos humanos, solo una serie de tareas asignadas, ejecutadas, valoradas y liquidadas a la velocidad de la máquina.
Esta es la verdadera desagregación de la fuerza laboral.
Casos de uso concretos
Merit Systems ha creado un producto llamado Poncho que hace que todo esto sea muy concreto. Poncho proporciona una billetera a los agentes de IA.
Con ella, un agente puede superar muros de pago, acceder a herramientas avanzadas, pagar por servicios, y solo paga por el uso exacto que necesita. Poncho se integra con protocolos de pago como x402, MPP, que incrustan la autorización de pago directamente en la solicitud HTTP: el agente ve el precio, paga y obtiene acceso.
Esto representa otra forma en que el valor económico fluye en internet. En lugar de suscribirse a un paquete de servicios que pueden o no usarse, los agentes pueden pagar con precisión por el dato específico, la llamada API o el poder de cómputo necesario para completar una tarea concreta.
La internet temprana exploró esta idea bajo la bandera de las "microtransacciones", pero nunca despegó. Una razón fue que las tarifas de las tarjetas de crédito no eran económicamente viables para pagos tan pequeños, además de otros desafíos, y no existía una vía de pago nativa de internet.
Las stablecoins, aprovechando infraestructuras como Solana y Ethereum, permiten liquidaciones instantáneas por una fracción de centavo, lo que significa que la fijación de precios finalmente puede alinearse con la granularidad del trabajo.
Reempaquetar
Si sigues esta hipótesis, cada vez más trabajo será realizado por agentes que pagan a otros agentes por tarea, y la forma de la empresa cambiará en consecuencia. Ya no necesitas internalizar cada función.
Lo que realmente necesitas dominar es definir claramente qué hacer, qué estándares usar para medir la calidad y cómo hacer que estos resultados se combinen para formar un todo mayor que la suma de sus partes.
Esto también se extiende a la economía de los creadores. Las donaciones peer-to-peer nunca han tenido un gran éxito, como lo demostraron Clubhouse y Farcaster. Pero las microtransacciones son especialmente adecuadas para interacciones entre máquinas: los pagos pequeños no tienen la incomodidad social ni implican ninguna expectativa de "reciprocidad".
Si los agentes se convierten en los principales consumidores de contenido digital, los modelos de suscripción y muros de pago que han dominado internet durante mucho tiempo podrían dar paso a tarifas por uso ejecutadas automáticamente por programas.
A medida que el contenido generado por IA inunde todos los canales, la prima por el juicio y la artesanía humana solo aumentará, y los modelos de negocio más interesantes surgirán en la intersección entre el gusto humano y la ejecución de máquinas.
En una economía impulsada por agentes, el papel humano es reempaquetar la mano de obra. Eres el orquestador. Tu trabajo es diseñar un sistema donde diferentes agentes operen en configuraciones específicas, haciendo girar una rueda que genera gradualmente el resultado que deseas.
Tu valor radica en saber qué trabajo delegar, cómo evaluarlo y cómo combinarlo para crear algo que genere un efecto compuesto.
Las empresas no desaparecerán, pero las empresas del futuro se parecerán cada vez menos a un contenedor de mano de obra y más a una capa inteligente construida sobre un mercado global de mano de obra programable.
