Texto | Deng Ding Kexuan
El 26 de agosto, Bill Gates publicó una larga reflexión sobre la IA en Gates Notes:
The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical."La era turbulenta de la IA ya está aquí. Las decisiones que tomemos ahora son cruciales."
Artículo original de Gates Notes:
Resumen central del texto original: La IA puede ser la herramienta de igualdad más poderosa o la fuente más grave de injusticia. Gates cree que debemos empezar a planificar esta transición ahora.
Este artículo es muy legible. Gates no se ha convertido en un pesimista de la IA, ni niega su valor a largo plazo. Sigue creyendo que la IA impulsará enormes avances en campos como la medicina, la educación, la agricultura, la energía y la investigación.
Pero su foco ha cambiado.
En los últimos años, hablaba más de lo que la IA finalmente podría crear. Esta vez, dedica una gran parte del artículo a discutir otra cuestión:
¿Qué pasará desde hoy hasta ese futuro?
Si todo el artículo se comprimiera en una frase, sería algo así:
Los beneficios a largo plazo de la IA pueden ser enormes. Pero el "período de transición" entre ahora y ese futuro puede convertirse en una de las transformaciones sociales más intensas de la historia humana. Y casi no hemos establecido instituciones para ello.
Gates sigue creyendo en el valor a largo plazo de la IA. Lo que le preocupa ahora es: cómo superaremos estos próximos diez años de transición.
Escribe directamente en el original: "Lamentablemente, no nos estamos preparando para ello ahora."
Primera capa: Gates cree que esta vez no es una simple analogía con la Revolución Industrial
Creo que este es un punto de vista importante en todo el artículo y que las noticias suelen pasarlo por alto.
Ante la pregunta "¿La IA robará puestos de trabajo?", una respuesta estándar era: la máquina de vapor eliminó algunos trabajos pero creó otros nuevos; lo mismo con Internet, por lo que la IA finalmente también creará nuevos trabajos.
Gates ahora expresa una clara duda sobre esta analogía. Las tecnologías anteriores sustituían principalmente el trabajo físico o una capacidad específica. Los nuevos trabajos seguían requiriendo finalmente la cognición humana.
Lo especial de la IA es: ella misma está sustituyendo el trabajo cognitivo.
El ciclo predeterminado de los últimos doscientos años
Desaparecen los trabajos antiguos → aparecen nuevos trabajos → los humanos se trasladan a ellos
Gates menciona directamente en el texto original sectores como la ley, el servicio al cliente, la medicina, el software y la manufactura, y luego enumera trabajos como ventas, ingeniería de software, asistencia legal, aprobación de préstamos, análisis de datos y triaje de pacientes.
Su juicio es: seguirán apareciendo nuevos trabajos, pero sin políticas adecuadas, el número futuro de puestos puede ser mucho menor que el actual.
Esta valoración es más profunda que la típica de "la IA roba trabajos". En los últimos dos siglos, asumimos que el progreso tecnológico finalmente crearía más trabajos nuevos, más complejos y que requerirían más cognición humana.
Pero si lo que se escala y abarata es precisamente la "capacidad cognitiva" en sí misma, ¿sigue siendo válida esta experiencia histórica? Esto se vuelve incierto.
El mayor impacto de la IA en el empleo puede no ser la aparición repentina de un desempleo masivo algún día. El cambio más probable es que en el futuro se necesiten menos personas para la misma empresa y la misma actividad.
Una persona más algunos agentes (Agents) pueden completar el trabajo que antes requería un pequeño equipo.
Los puestos no desaparecerán de la noche a la mañana, pero la creación de nuevos puestos disminuirá, los equipos se reducirán y las empresas estarán cada vez menos dispuestas a pagar los precios anteriores por el "trabajo cognitivo que puede ser completado por la IA".
Segunda capa: El riesgo ya no es un problema post-AGI, sino que ya está ocurriendo
Otro contexto importante para este cambio de actitud de Gates.
En una entrevista con MIT Technology Review, explica por qué habla precisamente ahora.
Cree que varios de los "umbrales de peligro" discutidos en el pasado han comenzado realmente a ser superados, incluyendo: capacidad biológica, capacidad de ciberataque, influencia psicológica y social, disrupción del mercado laboral y controlabilidad de la IA.
Especialmente la codificación. Los avances en Claude Code, contexto largo y Agentic Coding le hicieron darse cuenta de que la IA ha cruzado no solo un umbral de capacidad de programación.
Un agente capaz de escribir código a gran escala también puede convertirse en una poderosa herramienta de ciberataque.
Cuanto más poderosa sea la IA, mayor será la capacidad de los defensores para encontrar y reparar vulnerabilidades en el sistema. Pero el costo para los atacantes de usar las mismas capacidades para encontrar vulnerabilidades y lanzar ataques también disminuye.
Gates también menciona este problema en el original. Las nuevas capacidades que obtienen los atacantes están aumentando rápidamente, mientras que los defensores no pueden reparar todas las debilidades simultáneamente.
La capacidad está cruzando la línea, pero la gobernanza sigue en fase de discusión.
Tercera capa: Lo que más le preocupa no es solo el desempleo, sino la "sustitución de inteligencia de bajo costo"
Hay una frase en la entrevista del MIT que encuentro aún más reveladora que el texto principal:
Para trabajos bien definidos, la IA será más barata y lo hará mejor.
Sus ejemplos son muy comunes: ventas telefónicas, servicio al cliente, departamentos financieros, cierre mensual de cuentas, juicios sobre descuentos, etc. Gran cantidad de trabajos de cuello blanco con procesos claros, reglas definidas y descripciones digitalizables serán cada vez más fáciles de completar por una IA de bajo costo.
La palabra clave aquí puede no ser "sustitución", sino: más barato.
La realidad probablemente no será un cambio súbito de IA = 1, humano = 0. Puede ser simplemente que un departamento que antes necesitaba 10 personas ahora necesite 6.
La información que antes manejaba un puesto junior la completa primero un agente en su mayor parte. El tiempo de trabajo de una persona solía determinar la velocidad de expansión del negocio; ahora el software puede procesar muchas tareas en paralelo.
El núcleo del cambio es el costo marginal del trabajo y la inteligencia.
Siguiendo esta cuestión, Gates plantea una idea que rara vez surge en él: Para algunos trabajos, incluso si la IA puede realizarlos, la sociedad tal vez aún debería dejárselos a los humanos.
Cuarta capa: Un concepto nuevo muy interesante: "Human Reserved"
Se puede traducir como: "Dominio reservado para humanos". Gates usa una analogía muy gráfica: la reserva natural.
Por supuesto, en una reserva natural se pueden construir carreteras y casas. Optamos por no hacerlo porque el costo de perderla es demasiado alto. La lógica de Human Reserved es similar: incluso si la IA puede hacerlo, decidimos que lo haga una persona.
Esta idea surge de la experiencia de su padre en sus últimos años.
El padre de Gates padecía Alzheimer. En la última etapa de su vida, un grupo de cuidadores lo atendían día y noche. A veces, su padre ya no podía expresar que tenía hambre, pero los cuidadores aún podían entenderlo.
Gates escribe que en este cuidado hay algo de "humanidad insustituible". La educación y la salud mental podrían adoptar un modelo "humano + IA", donde el humano asume la responsabilidad final y la IA amplía las capacidades humanas.
En la medicina hay otro ejemplo: técnicamente, un robot podría decirle a alguien "tienes una enfermedad incurable". Gates cree que no debería hacerlo.
El significado del "trabajo humano" en el futuro podría dejar de estar determinado únicamente por la eficiencia.
Quinta capa: Por lo tanto, hay que rediseñar los impuestos y la seguridad social
Si la IA y los robots siguen reduciendo la necesidad de mano de obra, el sistema actual enfrentará un problema muy real.
Base fiscal actual
Una persona trabaja → la empresa paga un salario → el salario paga impuestos
Si cada vez más trabajo se convierte en: IA / robot trabajan → la empresa obtiene ganancias de productividad, la antigua base fiscal podría verse afectada.
Por eso Gates vuelve a plantear el "impuesto a los robots" (robot tax), y lo hace de manera muy directa:
"I believe we should tax AI tokens and robots."
"Creo que deberíamos gravar los tokens de IA y los robots."
Cuando una empresa contrata a una persona, debe pagar impuestos sobre la nómina (payroll tax) según el salario. Comprar un robot suele poder deducirse inmediatamente como gasto operativo.
Gates cree que el sistema tributario actual en realidad incentiva a las empresas a reemplazar personas con máquinas más rápido.
Gravar podría, por un lado, ralentizar un poco la velocidad a la que las empresas abandonan rápidamente el trabajo humano y, por otro, recaudar fondos para la recapacitación profesional y un sistema de seguridad social más sólido.
Esto es justamente la otra cara de la moneda del problema que abordé en mi artículo anterior "La factura de la IA no la pagan solo las empresas tecnológicas".
Si estas inversiones realmente generan enormes ganancias de productividad, ¿quién se quedará con los beneficios?
Sexta capa: La IA podría ser a la vez el "mayor igualador" y el "mayor creador de desigualdad"
Esta es la tesis principal de todo el artículo.
"AI will either be the greatest equalizer ever invented, or the worst source of injustice."
La IA será el mayor instrumento de igualdad jamás inventado, o la peor fuente de injusticia.
Si la medicina, la educación, la agricultura y la investigación impulsadas por IA tienen un costo marginal lo suficientemente bajo, capacidades que antes solo estaban disponibles en regiones ricas podrían llegar a más personas comunes.
La misma tecnología también podría amplificar las brechas existentes.
La propiedad de la IA se concentra en unas pocas empresas.
El capital se lleva las principales ganancias de productividad.
El valor del trabajo de la gente común disminuye.
Las regiones ricas son las primeras en obtener los beneficios de la IA.
Los grupos de bajos ingresos son los primeros en sufrir el impacto laboral.
Así que la pregunta ya no es solo: "¿Puede la IA crear riqueza?", sino también: "¿Para quién será finalmente la riqueza que crea la IA?"
Finalmente, propone tres líneas de acción
Primero, establecer un nuevo sistema de gobernanza para la transición de la IA.
Las agencias gubernamentales actuales no fueron diseñadas para una tecnología que abarca empleo, seguridad nacional, educación, salud, impuestos, energía, finanzas y ciberseguridad.
Segundo, gestionar proactivamente el impacto en el empleo.
Incluyendo fortalecer la red de seguridad social, la recapacitación profesional, ajustar el sistema tributario y soluciones no convencionales como Human Reserved.
Tercero, se necesita coordinación internacional; Estados Unidos y China no pueden estar ausentes.
La ciberseguridad, los riesgos biológicos y la difusión de modelos cruzan fronteras. Gates escribe explícitamente que se necesita cierto grado de cooperación entre Estados Unidos y China.
Lo más debatido de este artículo es su predicción sobre el futuro
Gates discute un problema del período de transición de la IA:
El destino final de la IA puede ser la abundancia, pero entre la "sociedad de la abundancia" y el presente no existe un camino automático y suave.
La sociedad de la abundancia está al menos a una década de distancia. Todo el proceso de transición podría durar los próximos 10-20 años.
Sam Altman, Dario Amodei y otros a menudo describen dónde puede llevar finalmente la IA la productividad. Gates discute aquí otro período:
¿Qué pasará realmente entre ahora y esa sociedad de la abundancia?
Esta pregunta es más realista para la persona común que "cuándo llegará la AGI". Las empresas ya no contratan a tantos nuevos empleados. Un departamento comienza a usar agentes para hacer el trabajo de varias personas. Algunos servicios profesionales se vuelven muy baratos.
Los nuevos beneficios de productividad fluyen más hacia quienes poseen los modelos, la capacidad de cómputo y el capital. Pero los sistemas fiscales, educativos, de seguridad social y laborales siguen funcionando como antes.
Estos cambios no necesitan esperar a que llegue la AGI; algunos ya están ocurriendo. La parte más difícil de la IA puede no ser solo hacer los modelos lo suficientemente fuertes.
Cuando la tecnología entra en la sociedad, surge un problema más lento y difícil: ¿Tenemos la capacidad de adaptar la sociedad a ella?
- Referencias: Bill Gates / Gates Notes; Entrevista de MIT Technology Review; Documentación de Anthropic Claude Code.
