Construyendo la máquina que te reemplaza

El martes pasado construí un agente de IA que maneja tareas por las que solía cobrar $150/hora. Luego abrí LinkedIn para continuar mi búsqueda de empleo

Enero 2026: 108,435 despidos, 5,306 nuevas contrataciones

Enero 2026: 108,435 despidos en EE.UU.. Aproximadamente 5,306 nuevas contrataciones planificadas. Una relación de 1:20. El peor enero desde 2009

En 2009, los empleos volvieron. Esta vez no lo harán

Lo que está reemplazando a los trabajadores no es una recesión. Es una capacidad permanente. La IA ahora supera a los humanos en la mayoría del trabajo de conocimiento de cuello blanco: codificación, escritura, análisis, investigación, revisión legal, diagnósticos médicos

Un estudio de marzo de 2023 de OpenAI y UPenn encontró que el 80% de los trabajadores estadounidenses tienen al menos el 10% de sus tareas expuestas a los LLMs.

McKinsey estima que el 30-50% del trabajo de conocimiento en EE.UU. es automatizable: 40 a 50 millones de empleos en riesgo durante la próxima década

Por qué "subir en la cadena de valor" no funciona esta vez

Cada disrupción pasada vino con una tranquilidad: los trabajadores desplazados suben en la cadena de valor. Los trabajadores de fábrica se convirtieron en operadores de máquinas. Las mecanógrafas se convirtieron en empleadas de entrada de datos

Eso funcionó porque las máquinas necesitaban supervisión humana. Gerentes, coordinadores, controladores de calidad: toda una capa de empleos emergió para supervisar la automatización

La IA no necesita esa capa

Revisa su propio trabajo. Se coordina entre sistemas. Gestiona la calidad.

Cuando Cognition Labs lanzó Devin en marzo de 2024, demostró una IA que podía planificar, ejecutar, depurar e iterar en tareas de ingeniería complejas—miles de decisiones de profundidad—sin intervención humana. Obtuvo 13.86% en SWE-bench cuando el estado del arte anterior era 1.96%. Siete veces mejor

"Aprende a gestionar IA" es el nuevo "aprende a programar". Pero solo se necesitan tantos gestores de IA.

Y la IA está mejorando en gestionarse a sí misma: la investigación de uso de computadora de Anthropic mostró a Claude navegando interfaces autónomamente, haciendo clic, escribiendo, adaptándose en tiempo real. Operator de OpenAI fue más allá: un agente con su propio navegador completando flujos de trabajo de múltiples pasos a través de sitios web

Los trabajos de supervisión también son automatizables

Escribo el código que hace autónoma a la IA

La mayoría de los comentarios sobre el desplazamiento de la IA provienen de periodistas y economistas teorizando desde fuera. Yo escribo el código que hace autónomos a los agentes de IA. Diseño las tuberías que les permiten razonar, actuar y autocorregirse

Ejecuto un asistente de IA auto-hospedado en mi propio servidor. Gestiona mi flujo de trabajo, monitorea mis proyectos y se comunica proactivamente cuando algo necesita atención

La percepción externa: la automatización de IA es torpe, poco confiable, necesita supervisión constante. Eso fue cierto hace 18 meses. Ya no

Lo que la IA maneja hoy:

• Tomar requisitos vagos y producir código funcionando y probado
• Depurar sistemas complejos a través de múltiples capas de abstracción
• Aprender preferencias y aplicarlas sin que se le pida
• Manejar la ambigüedad mejor que muchos desarrolladores de nivel medio

Tengo más de 13 años de experiencia y estoy profundamente involucrado en herramientas de IA. El mercado laboral sigue siendo difícil. Para los desarrolladores que no se han mantenido al día, es peor

Claude Opus 4.6 se lanzó esta semana con contexto de 1M tokens

Esto no es una predicción. Las capacidades que describo se lanzaron esta semana

Hoy—mientras publico esto—Anthropic lanzó Claude Opus 4.6 con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Eso es aproximadamente 3,000 páginas de texto mantenidas en memoria de trabajo simultáneamente.

Una base de código completa. Un descubrimiento legal completo. Los informes financieros de un trimestre completo, analizados en una pasada

Pero el tamaño de la ventana de contexto es la parte menos interesante

Trabajo autónomo sostenido. Opus 4.6 cerró autónomamente 13 issues de GitHub y asignó 12 más a los miembros correctos del equipo en un solo día, gestionando una organización de 50 personas a través de 6 repositorios, según Anthropic. Manejó tanto decisiones de producto como organizacionales. Sabía cuándo escalar a un humano. Eso no es autocompletar. Eso es un gerente de proyecto

Planificación agéntica de múltiples pasos. El modelo divide tareas complejas en subtareas, ejecuta herramientas y sub-agentes en paralelo, identifica bloqueos, adapta su estrategia a medida que aprende. Un probador temprano informó que manejó una migración de base de código de múltiples millones de líneas "como un ingeniero senior": planificando por adelantado, adaptándose, terminando en la mitad del tiempo

Auto-mejora. Opus 4.5 demostró agentes que refinan autónomamente sus propias capacidades, alcanzando el máximo rendimiento en 4 iteraciones mientras que otros modelos no podían igualar esa calidad después de 10. Aprenden de la experiencia, almacenan conocimientos, los aplican más tarde

Claude Opus 4 se lanzó a mediados de 2025 como el mejor modelo de codificación del mundo, obteniendo 72.5% en SWE-bench y trabajando continuamente durante horas en tareas complejas.

Meses después, Opus 4.5 superó a todos los candidatos humanos en el examen de ingeniería interno de Anthropic, según la compañía.

Ahora Opus 4.6 lidera todos los benchmarks principales: codificación agéntica, análisis financiero, razonamiento legal, ciberseguridad—a menudo por amplios márgenes

Cada generación se vuelve más inteligente. Cada generación se vuelve más barata. Opus 4.5 bajó a $5 por millón de tokens de entrada. Capacidades que eran prohibitivas por costo hace seis meses, ahora accesibles para cualquiera con una clave API

Tres años desde autocompletar hasta compañero de trabajo

2023: IA como herramienta. Escribes un prompt, obtienes texto de vuelta. Autocompletar elegante

2024-2025: IA como asistente. Anthropic lanza uso de computadora en octubre de 2024—Claude puede ver pantallas, mover cursores, hacer clic en botones, escribir texto. Google anuncia Project Mariner en diciembre. OpenAI lanza Operator en enero de 2025. Torpe. Demos impresionantes. Vistas previas de investigación

2025-2026: IA como empleado. Anthropic lanza Cowork—Claude operando autónomamente en tu computadora real, leyendo y editando tus archivos, navegando por la web, creando documentos y hojas de cálculo. No lo prompteas y esperas. Asignas trabajo y te vas. Te incluye cuando es necesario, exactamente como lo haría un colega remoto. Ya no son demos

2026: IA como fuerza laboral. OpenAI acaba de lanzar Frontier, una plataforma empresarial para—lee esto cuidadosamente—"contratar compañeros de trabajo de IA que asumen muchas de las tareas que las personas ya hacen en una computadora"

No herramientas. No asistentes. Compañeros de trabajo. Esa es la palabra de OpenAI

Frontier le da a cada compañero de trabajo de IA su propia identidad, permisos y límites. Los integra con contexto de la compañía. Les enseña conocimiento institucional. Les permite aprender de la retroalimentación.

Eso es un proceso de incorporación de RRHH para una IA

Los primeros clientes empresariales informan que un fabricante importante redujo la optimización de producción de seis semanas a un día. Una compañía de inversión global liberó el 90% más de tiempo para los vendedores. Un gran productor de energía aumentó la producción en un 5%—más de mil millones de dólares en ingresos adicionales

IA como una línea de personal en tu organigrama

La IA cuesta $5K-12K por año vs $80K-120K para humanos

Empleado humano:

• Costo anual: $80,000-$120,000 (salario, beneficios, gastos generales)
• Horas de trabajo: 2,000/año (40 horas/semana)
• Tiempo libre: PTO, días de enfermedad, vacaciones
• Escalabilidad: Tiempo de contratación lineal, capacitación requerida
• Mejoras: Desarrollo gradual de habilidades

Agente de IA:

• Costo anual: $5,000-$12,000 (cómputo + infraestructura)
• Horas de trabajo: 8,760/año (disponibilidad 24/7)
• Tiempo libre: Ninguno
• Escalabilidad: Despliegue instantáneo de agentes adicionales
• Mejoras: Actualizaciones trimestrales del modelo, calidad consistente

Claude Opus 4.6 cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida. Una sesión autónoma intensa procesando miles de pasos podría costar $2-5. Ejecutarlo continuamente durante una "jornada laboral" de 8 horas cuesta $20-50.

Eso es $5,000-$12,000 por año para un agente que trabaja 24/7, nunca toma PTO y mejora cada trimestre

Incluso 10x esa estimación para infraestructura, orquestación y manejo de errores—todavía una fracción de un empleado humano. Y a diferencia de los humanos, los agentes de IA escalan linealmente. ¿Necesitas diez? Despliega diez. ¿Necesitas cien durante el crunch? Hecho

Cowork de Anthropic está en vista previa de investigación ahora mismo. Operator de OpenAI está integrado en ChatGPT. Cada laboratorio importante está compitiendo para lanzar agentes autónomos que manejen flujos de trabajo completos

La pregunta no es si la IA puede hacer tu trabajo de oficina. Es cuándo la curva de costos cruza el umbral donde tu empleador no puede justificar no cambiar

La línea de tiempo "optimista" de 5 años ya llegó

Los investigadores de IA que construyeron estos sistemas vieron esto venir. Sus líneas de tiempo de "peor caso" ya están detrás de nosotros

Geoffrey Hinton—ganador del Premio Turing, "Padrino del Aprendizaje Profundo"—dejó Google en mayo de 2023 específicamente para advertir sobre el riesgo de IA sin restricciones corporativas.

En 2023, pensó que teníamos "tal vez 5 a 20 años" antes de que la IA igualara la inteligencia general humana. Llevamos tres años. El escenario "optimista" de 5 años ya está aquí. La IA está gestionando equipos de ingeniería autónomamente

Yuval Noah Harari advirtió sobre una "clase inútil" venidera: personas no solo desempleadas sino económica y políticamente irrelevantes. Una exclusión estructural permanente.

En 2017, esto se sentía como un problema de 2040. En 2026, OpenAI está literalmente comercializando "compañeros de trabajo de IA" a empresas. Llegamos 14 años antes

Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee vieron esto primero. En Race Against the Machine (2011) y The Second Machine Age (2014), documentaron cómo las tecnologías digitales desacoplaron la productividad del empleo.

¿Su línea de tiempo para la automatización cognitiva? "La próxima década o dos". Lo alcanzamos en menos de diez

Esta ola de automatización rompe patrones históricos: los trabajos de mayores ingresos enfrentan mayor exposición. Cada ola de automatización anterior golpeó primero el fondo de la escalera. Esta comienza en la cima

Los telares reemplazaron las manos de los tejedores. Los tractores reemplazaron las espaldas de los agricultores. Las computadoras reemplazaron la aritmética de los empleados. Cada vez, los humanos se movieron a trabajos que requerían juicio, creatividad, inteligencia social—las cosas que las máquinas no podían tocar

Esta es la primera ola que apunta al pensamiento mismo

20-30% de desempleo radicaliza sociedades

La Primavera Árabe estalló con 25% de desempleo juvenil. La República de Weimar alcanzó 20-30% antes de 1933

Si se materializa la mitad de la automatización proyectada—20 millones de trabajadores estadounidenses desplazados durante una década—nos estamos acercando a esos umbrales

A diferencia de los desplazamientos pasados, estos no serán trabajadores de fábrica en regiones específicas. Serán abogados, contadores, desarrolladores, escritores. Personas educadas en cada ciudad que hicieron todo "correctamente". Fueron a la universidad. Construyeron carreras. Aprendieron las habilidades "correctas"

Ese demográfico, a esa escala, no se sienta en silencio

La RBU resuelve ingresos pero no propósito

La respuesta predeterminada de Silicon Valley es la Renta Básica Universal. Pagar a la gente. Problema resuelto

Las personas que reciben ingresos incondicionales sin trabajo reportan menor motivación, menor satisfacción, menos sentido de propósito

El trabajo proporciona más que dinero. Estructura. Conexión social. Identidad. Eliminar la ansiedad por los ingresos no reemplaza nada de eso

Lo que reemplaza el propósito perdido, no el ingreso perdido

La pregunta no es cómo reemplazar el ingreso perdido. Es cómo reemplazar el propósito perdido

Una posibilidad: sistemas basados en créditos que reconocen el valor no económico. Cuidado. Construcción de comunidad. Mentoría. Trabajo creativo. Administración ambiental. Actividades que importan pero nunca han sido valoradas económicamente

Tal vez la economía post-IA no es "todos reciben un cheque". Tal vez es construir sistemas que valoran lo que los mercados no pudieron

Especulativo. Tal vez ingenuo. Aún más interesante que "solo adáptate"—¿a qué, exactamente?

Tres coberturas que vale la pena tomar

Estoy cubriendo mis apuestas

Profundizando en IA. Si la ola viene de todos modos, mejor estar construyéndola que ahogándose en ella. Entender estos sistemas desde dentro—sus arquitecturas, sus modos de falla—compra tiempo

Enfocándome en lo que la IA no puede hacer. Diseño de sistemas novedosos en dominios sin precedentes. Juicios con información incompleta donde equivocarse es catastrófico. Estas son islas cada vez más pequeñas. Todavía islas

Aceptando la impermanencia. La carrera que he conocido durante 13 años puede no existir en su forma actual durante otros 13. No es derrotismo. Es un punto de partida para una acción útil

Cada mañana trabajo con herramientas de IA mejores que el mes pasado. En ocho meses entre Claude Opus 4 y Opus 4.6, pasamos de "asistente de codificación impresionante" a "gestiona autónomamente el GitHub de una organización de 50 personas"

Soy bueno en lo que hago. Puedo ver, desde dentro de la máquina, que "ser bueno en ello" ahora tiene una fecha de caducidad

Las personas que naveguen esto no lo negarán ni esperarán a que alguien más lo resuelva. Serán las que entiendan esto técnica y socialmente, y comiencen a construir lo que viene después

Construyo sistemas de IA y estoy buscando mi próximo rol en IA/Web3. ¿Trabajando en algo que importa? Hablemos.