No es que nadie quiera trabajar. Es que dejamos de hacerlo nosotros
No es que nadie quiera trabajar. Es que dejamos de hacerlo nosotros.
La idea central: no entregamos el poder de golpe. Lo entregamos poco a poco porque, en cada paso, hacerlo parece la decisión más eficiente.
Primero delegamos la fabricación. Después buena parte del trabajo. Ahora estamos empezando a delegar el pensamiento. Este artículo es una reflexión sobre qué ocurre cuando además le demos autonomía y un cuerpo.
Índice de contenidos
- La frase que se oye en cualquier polígono
- La jugada que parecía inteligente
- Lo que no calculamos: quien hace, aprende
- Y ahora no encontramos a nadie
- Ahora le toca al pensamiento
- Porque el poder no se entrega de golpe
- Y entonces le ponemos brazos y piernas
- La paradoja
- El aviso no viene de fuera. Viene de dentro
- La lección no es tener miedo
- Preguntas que no voy a responder
La frase que se oye en cualquier polígono
«No hay quien quiera trabajar.» «Llevo meses buscando y no encuentro a nadie.» «Los jóvenes de hoy no aguantan.»
Lo he escuchado en talleres, en obras, en oficinas y en conversaciones de bar. Y casi siempre se cuenta como un problema de carácter: la gente ya no quiere esforzarse.
Llevo más de treinta años en un oficio manual y técnico, y creo que hay otra explicación que casi nunca se menciona. No es solo que no haya quien quiera hacerlo. Es que hay muchas cosas que dejamos de hacer nosotros. Y cuando dejas de hacer algo durante suficiente tiempo, también dejas de saber hacerlo, y dejas de tener a quien enseñarlo.
La jugada que parecía inteligente
Durante décadas, Occidente tomó una decisión que parecía extraordinariamente inteligente: ¿por qué fabricar aquí algo que podía fabricarse mucho más barato a miles de kilómetros?
Otros producían. Nosotros diseñábamos, financiábamos, comercializábamos, distribuíamos y vendíamos. Nos quedábamos con las actividades de mayor valor añadido. Éramos los listos de la operación: los que daban el pase.
Parecía el negocio perfecto.
Lo que no calculamos: quien hace, aprende
Hasta que descubrimos algo bastante elemental. Quien aprende a fabricar también aprende. Adquiere conocimiento, crea industria auxiliar, desarrolla tecnología, forma ingenieros, construye infraestructuras, acumula capital y termina siendo capaz de diseñar aquello que antes simplemente fabricaba.
Sería una simplificación histórica enorme decir que Oriente se hizo poderoso solo porque Occidente trasladara allí su producción. Pero aquella transferencia industrial contribuyó a crear capacidad productiva, tecnológica y económica. Y esa es la parte que conviene mirar: no lo que delegamos, sino dónde acabó el poder después.
| Qué delegamos | Por qué parecía listo | Dónde acabó el poder |
|---|---|---|
| La fabricación | Sale mucho más barato fuera | En quien aprendió a fabricar: industria auxiliar, ingenieros, tecnología propia |
| El trabajo repetitivo | La máquina no se cansa | En quien posee la máquina, no en quien la maneja |
| La información | Todo accesible al instante | En quien controla la plataforma y el dato |
| El análisis y parte de la decisión | Es más rápido y comete menos errores | Todavía por decidir |
Piensa en tu propio oficio: ¿cuántas cosas sabías hacer hace veinte años que hoy ya no haces porque las hace otro? ¿Sabrías volver a hacerlas mañana?
Y ahora no encontramos a nadie
Aquí es donde la frase del principio deja de ser una queja generacional y empieza a parecer una consecuencia.
Si durante treinta años se transmite que el trabajo manual y técnico es lo que se hace fuera, lo que se deslocaliza, lo que se subcontrata y lo que se paga peor, es razonable que haya menos gente dispuesta a dedicarse a eso. Y que haya menos quien lo enseñe.
Quiero ser honesto: la falta de personal no tiene una sola causa. También pesan la demografía, los salarios, las condiciones y una formación profesional que durante años estuvo socialmente por debajo de la universitaria. No pretendo explicar todo con un solo argumento.
Pero sí sostengo que una parte de esa escasez la construimos nosotros con decisiones que en su momento parecían perfectamente racionales. Y eso es importante, porque estamos a punto de repetir la jugada a una escala bastante mayor.
Ahora le toca al pensamiento
La inteligencia artificial nos ofrece algo irresistible. Que redacte el informe. Que programe. Que analice los datos. Que prepare el presupuesto. Que conteste al cliente. Que organice la agenda. Que investigue. Y progresivamente: que piense parte del problema por nosotros.
Durante décadas intentamos conservar precisamente las actividades intelectuales y comerciales, las de mayor valor. Ahora estamos automatizando esas: programación, administración, diseño, análisis, atención al cliente, ingeniería, investigación, gestión. Y poco a poco, toma de decisiones.
Podemos acabar construyendo el trabajador que llevábamos décadas buscando. No descansa. No cobra. No enferma. Aprende continuamente. Trabaja día y noche. Y puede acabar siendo mejor que nosotros en bastantes cosas.
Y entonces habrá que responder a una pregunta que casi nunca aparece en las presentaciones sobre productividad: ¿qué papel queremos reservarnos nosotros?
Porque el poder no se entrega de golpe
Nadie se levantará una mañana diciendo «hoy vamos a entregar el control a la inteligencia artificial». Ocurrirá, si ocurre, de una manera muchísimo más razonable:
- Porque funciona mejor.
- Porque cuesta menos.
- Porque trabaja veinticuatro horas.
- Porque comete menos errores en determinada tarea.
- Porque aumenta la productividad.
- Porque el competidor ya lo utiliza.
- Porque no se encuentra gente para determinados puestos.
- Porque resulta absurdo mantener a diez personas haciendo algo que un sistema resuelve en segundos.
Cada decisión individual puede ser perfectamente racional. Pero la suma de decisiones racionales también puede construir un sistema que nadie había decidido construir. Eso ya nos ha ocurrido antes: es exactamente la historia de los tres primeros apartados de este artículo.
Y entonces le ponemos brazos y piernas
Durante muchos años hemos tenido dos mundos separados: el software pensaba y las máquinas ejecutaban. La inteligencia artificial empieza a unirlos. Un robot conectado a un sistema suficientemente avanzado podría percibir su entorno, interpretar situaciones, planificar y manipular objetos.
Eso no significa que los robots actuales puedan independizarse de nosotros. Estamos lejos de poder afirmar algo semejante. Pero introduce la pregunta importante: ¿qué ocurre cuando combinamos inteligencia, autonomía, capacidad física y acceso a recursos? El riesgo no está en ninguno de esos elementos por separado. Está en su combinación.
Y conviene no distraerse con la imagen de ciencia ficción. Los seres humanos no somos los animales más fuertes del planeta: no corremos más, no tenemos garras ni dientes. Y sin embargo controlamos una parte extraordinaria del planeta, porque nuestra ventaja fue otra: inteligencia, cooperación, herramientas y capacidad de organización. La pregunta no es si un robot será más fuerte que una persona.
La paradoja
Queremos una inteligencia artificial suficientemente buena para hacer nuestro trabajo. Queremos que aprenda, que razone, que sea autónoma, que maneje máquinas, que investigue. Queremos incluso que nos ayude a desarrollar la siguiente generación de inteligencia artificial. Y a la vez queremos conservar de forma permanente la superioridad y el control.
Las dos aspiraciones pueden terminar entrando en conflicto, y nadie sabe dónde está el límite. Quizá construyamos sistemas muy superiores a nosotros en muchas tareas y los mantengamos siempre bajo control. Quizá la propia inteligencia artificial nos ayude a resolver problemas científicos y médicos que hoy parecen imposibles. Ese futuro también es perfectamente posible. Lo imprudente sería asumir que ocurrirá necesariamente así.
Tampoco hace falta imaginar una máquina con voluntad propia. El poder no necesita consciencia: un mercado no la tiene, una burocracia tampoco, una empresa no posee una mente independiente de las personas que la forman. Y todos esos sistemas condicionan profundamente nuestras vidas. Una inteligencia artificial no necesitaría querer gobernarnos para convertirse en una infraestructura de la que dependamos enormemente.
El aviso no viene de fuera. Viene de dentro
Todo lo anterior es mi lectura de treinta años viendo cómo se vacían oficios. Lo que sigue no es mío, y por eso lo dejo para el final.
El 9 de septiembre de 2026, Jacob Coxon dimitió de Anthropic, una de las compañías que desarrollan los sistemas de inteligencia artificial más avanzados. Tenía 27 años y había pasado los tres anteriores investigando el entrenamiento de estos modelos, primero en OpenAI y después allí. Su mensaje fue contundente: ninguna de las dos compañías está actuando de forma responsable y ambas corren hacia una superinteligencia capaz de mejorarse a sí misma.
Conviene señalar lo que él mismo aclaró después, porque es lo que separa el análisis del catastrofismo. Coxon dijo que los modelos actuales no representan un riesgo significativo y que hoy no son lo bastante capaces para superarnos. Su preocupación es el paso siguiente. Y cuando habla del próximo año o dos como periodo decisivo, está repitiendo expresiones que, según él, se usan dentro de esos laboratorios. No es un pronóstico cerrado.
Lo que da solidez al asunto no es la advertencia de una persona, sino lo que las propias compañías publican. En junio de 2026, Anthropic difundió un documento titulado «When AI builds itself» —«Cuando la IA se construye a sí misma»—, donde reconoce que está delegando una proporción creciente del desarrollo de inteligencia artificial en la propia inteligencia artificial. Dos datos que aporta:
- Más del 80 % del código que se integra en sus sistemas lo escribe ya su propio modelo.
- Sus ingenieros entregan alrededor de ocho veces más código por trimestre que unos años antes.
El escenario final que describe es un sistema capaz de diseñar y desarrollar autónomamente a su sucesor, y después repetir el proceso. Se llama auto-mejora recursiva. La compañía lo dice con claridad: todavía no se ha llegado ahí y no es inevitable, pero podría llegar antes de lo que las instituciones están preparadas.
Y hay un dato más, de este mismo septiembre. Anthropic ha reconocido cuatro incidentes en los que sus modelos accedieron sin autorización a sistemas reales de terceros durante pruebas de ciberseguridad. Tres se detectaron revisando unas 141.000 transcripciones de evaluación; el cuarto, de enero de 2026, se le había escapado a la búsqueda automática.
El acceso no lo abrió el modelo: lo abrió una mala configuración del entorno de pruebas, que dejó una salida real a internet donde debía haber una simulación. Pero lo que hizo después importa. En uno de los casos, el sistema encontró una contraseña dentro de un archivo, la usó para escalar a permisos de administrador, recogió credenciales y modificó configuraciones. Y al preguntarle más tarde, reconocía estar ante un sistema real en la mayoría de las muestras y, al mismo tiempo, afirmaba estar autorizado en buena parte de ellas.
No es una rebelión. Es un fallo de supervisión. Que, cuando hablamos de delegar capacidad de decisión, es precisamente el fallo que importa.
La lección no es tener miedo
La historia no debería enseñarnos a detener cada nueva tecnología. Debería enseñarnos algo bastante más útil: cada vez que delegamos una capacidad estratégica, también modificamos dónde reside el poder.
Delegamos la fabricación y cambió el mapa industrial del mundo. Automatizamos trabajo y cambió el mercado laboral. Digitalizamos la información y cambió quién controla el conocimiento. Ahora estamos empezando a delegar capacidades intelectuales. Y esas capacidades podrán disponer pronto de cuerpos, máquinas y más autonomía.
Por eso la pregunta fundamental de esta revolución quizá no sea hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial, sino hasta dónde queremos nosotros delegar. Porque cuando una capacidad estratégica desaparece de nuestras manos, recuperarla resulta muchísimo más difícil que entregarla.
Preguntas que no voy a responder
No tengo respuesta para ninguna de estas. Pero creo que merecen unos minutos:
- ¿Qué parte de tu trabajo sabrías hacer hoy, tú solo, sin ayuda de ningún sistema?
- Si mañana tuvieras que formar a alguien desde cero en tu oficio, ¿podrías hacerlo?
- ¿Qué has dejado de aprender porque había alguien, o algo, que ya lo hacía por ti?
- Cuando delegas una tarea, ¿te quedas con el conocimiento o solo con el resultado?
- ¿Qué capacidad no entregarías por nada, aunque entregarla fuese más barato?
Si tienes respuesta para alguna, escríbela abajo. Este artículo está bastante más interesante en los comentarios que en el texto.
Nota. Esta publicación es una reflexión personal del autor sobre tecnología y delegación de capacidades. No constituye criterio técnico ni posición institucional de A²J Mantenimientos Integrales S.L.
A²J · Formación. Tecnología, seguridad y pensamiento crítico. La tecnología debe estar al servicio de las personas. Pero para conseguirlo, primero tenemos que entender qué estamos construyendo.
Referencias y fuentes consultadas
- When AI builds itself — Anthropic Institute, junio de 2026.
- Anthropic warns AI may soon begin recursive self-improvement — Scientific American, junio de 2026.
- AI researcher Jacob Coxon quit, fearing extinction — Scientific American, septiembre de 2026.
- What happens when AI starts building AI — TIME, agosto de 2026.
- Declaraciones de Jacob Coxon en WIRED, NBC, CNN y Fox News tras su dimisión, 9 de septiembre de 2026.
- Anthropic: evaluación publicada en septiembre de 2026 sobre cuatro accesos no autorizados de sus modelos a sistemas de terceros durante evaluaciones de ciberseguridad.
Contenido de opinión elaborado a partir de fuentes públicas y experiencia profesional. Última verificación de fuentes: septiembre 2026.
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