Las Tres Últimas Cosas que la IA No Puede Copiar
"La IA no volvió obsoleto el juicio humano. Lo convirtió en lo único que todavía importa."
La semana pasada nuestro equipo de diseño revisó treinta landing pages generadas por IA. Las treinta se veían bien. Pasamos dos horas discutiendo cuál era la correcta.
Al final, elegimos una. No era la más pulida. Simplemente se sentía como Genspark. No habría sabido decirte de antemano por qué. Pero en el momento en que la vi, algo en la sala cambió, y todos lo supimos.
No importaba la landing page. Importaba el acto de elegir.
En mis ocho artículos anteriores de Seeing AGI, escribí sobre la llegada de AGI, los equipos AI-native, el vibe working, la brecha del token y cómo la IA está reescribiendo el rol humano dentro del organigrama. Hay un hilo silencioso que no he nombrado. Quiero intentarlo en este.
Mi mejor conjetura, hoy: a medida que la IA convierte el output en commodity, las últimas tres cosas que siguen siendo difíciles de copiar son el gusto, el juicio y la confianza. Todo lo demás se puede generar. Esas tres se resisten.
Lo Primero: El Output Se Está Volviendo Gratis
En 2023, un análisis de mercado tomaba dos semanas. Hoy, cuatro minutos. Una landing page tomaba una semana. Hoy, antes del almuerzo. Una función limpia tomaba una hora. Hoy, once segundos.
Esta no es una historia de productividad. El acto de producir algo se está volviendo gratis — y cuando producir se vuelve gratis, el valor se desplaza a otra parte. Siempre ocurre así. La música grabada movió el valor de los discos a las marcas de los artistas. La imprenta lo movió de los escribas a los editores. PowerPoint no mató a los diseñadores; subió la vara para los mejores.
La pregunta con la que me siento ya no es "cómo produzco más rápido". Es: cuando el output es gratis, ¿qué sigue siendo escaso?
Mi respuesta provisional son tres cosas.
La Primera: El Gusto
Tengo que ser honesto antes de escribir una sola palabra de esto.
Hay un argumento fuerte de que cualquiera que escriba un ensayo largo sobre el gusto está, casi por definición, demostrando que no tiene mucho. Las personas que más admiro en esta dimensión no hablan del gusto. Simplemente eligen bien, una y otra vez, y dejan que el trabajo hable por sí solo. En el momento en que empiezas a explicar cómo se ve lo bueno, normalmente ya dejaste de tenerlo.
En esta sección soy el alumno, no el maestro.
Con eso sobre la mesa: cuando miro las decisiones que envejecieron bien en mi carrera — los productos que funcionaron, las contrataciones que se acumularon, las apuestas que rindieron — no eran las optimizadas. Eran las que se sentían correctas para alguien que había estado mirando el problema lo suficiente como para saber cómo se vería lo correcto.
La IA no cambia ese mecanismo. La IA cambia el volumen. El músculo de elegir, que solía ser una parte pequeña del trabajo, se está volviendo casi todo el trabajo.
Aquí está la parte que me resulta incómoda: a la mayoría de nosotros nos entrenaron para producir. Todavía me sorprendo a mí mismo, diez minutos después de empezar a revisar cincuenta opciones generadas por IA, escribiendo mi propia versión en lugar de elegir. No porque la mía sea mejor — a menudo no lo es — sino porque producir se siente más como trabajo, y elegir se siente demasiado callado, demasiado pasivo, demasiado parecido a no estar ganándome mi lugar.
Lo que intento hacer, imperfectamente, es invertir ese hábito. Pasar menos tiempo generando, más tiempo mirando. Articular, por escrito, por qué una cosa es mejor que otra — no porque esté seguro de tener razón, sino porque articular es la única forma de descubrir dónde están calibradas mis intuiciones y dónde no.
Esa es toda la práctica. Es más lenta que producir. Todavía no sé si está funcionando. Lo averiguaré de la misma manera que todos los demás.
De lo que sí estoy bastante seguro: la IA no volvió obsoleto el músculo de elegir. Lo convirtió en el músculo que importa.
La Segunda: El Juicio
El gusto se trata de elegir la versión correcta de algo. El juicio se trata de elegir si hacer esa cosa siquiera.
A principios de este año le pedí a un PM que usara IA para generar cada idea de producto razonable que pudiéramos perseguir en los próximos seis meses. Volvió con una lista larga. Todas defendibles. Una fracción más pequeña era genuinamente correcta para quienes somos.
Elegimos dos.
Las horas que pasamos eligiendo esas dos fueron las horas más importantes que trabajé ese mes. Generar se siente como trabajo. Decir que no se siente como nada — hasta que miras atrás un año después y te das cuenta de que era todo el juego.
Lo que me resulta genuinamente difícil de decir que no ahora es que los noes son más ruidosos que antes. Cuando generar una opción cuesta casi nada, cada opción que no eliges se siente como una pequeña traición. Hay una versión real de cada una sentada justo ahí en el output de la IA, viéndose razonable. Elegir dos significa pasar de largo cincuenta y cinco otras opciones razonables. Eso requiere más convicción que antes, no menos.
No tengo un método limpio. Lo más cercano que tengo es algo que aprendí de un mentor mayor: cada semana, escribe en una sola página lo que decidiste no hacer, y por qué. Me parece más difícil de lo que esperaba. Algunas semanas la página queda casi vacía — y esa es la señal. No estaba realmente decidiendo. Estaba simplemente ejecutando lo que llegaba más fuerte.
La Tercera: La Confianza
El gusto define cuál versión es correcta. El juicio define qué construir. La confianza es lo que hace que a alguien le importe que lo hayas construido.
En un mundo donde cada competidor usa los mismos modelos, la pregunta que los usuarios se hacen — normalmente sin formularla así — es ¿al output de quién le creo? La pregunta es qué persona, qué marca se ganó el derecho de ser escuchada.
La confianza es la más extraña de las tres. No vive dentro de tu empresa. Vive dentro de la cabeza de otras personas. No puedes generarla. No puedes comprarla. Solo puedes dejar que se acumule, lentamente, en un horizonte de tiempo para el que la mayoría de las empresas no tienen paciencia.
Voy a ser honesto sobre por qué he estado escribiendo esta serie. Cada pieza es, entre otras cosas, un depósito en una cuenta de confianza que no controlo del todo. La cuenta no es confianza en Genspark como producto. Es confianza en mí como alguien que intenta ver con claridad en público, dispuesto a equivocarse en voz alta. Si mis artículos de Seeing AGI envejecen mal, esa cuenta estará vacía sin importar lo que entregue. Me parece útil tener claro ese trato. Me mantiene honesto sobre no escribir cosas que en realidad no creo.
De lo que sí me siento seguro: en un mundo de output de IA casi idéntico, la parte de tu empresa a la que los usuarios eventualmente se aferrarán no es lo que produjiste. Es el registro de cómo aguantaron tus decisiones. Lo que es solo otra forma de decir: la confianza, en la era de la IA, es la sombra larga del juicio.
Por Qué Sigo Escribiendo Esto
Un amigo me preguntó hace poco por qué sigo escribiendo esta serie.
La respuesta honesta es que todavía lo estoy resolviendo para mí mismo.
Tengo un hijo de 13 años. Tengo una empresa de alrededor de 70 personas que están apostando sus carreras a mi juicio. No escribo estas piezas porque lo tenga resuelto. Las escribo porque la única forma honesta que conozco de resolver algo es escribirlo y dejar que personas más inteligentes que yo me digan dónde estoy equivocado.
Gusto, juicio y confianza son mis mejores conjeturas. Puede haber otras que no he visto. Una de estas tres puede resultar menos duradera de lo que pienso. Seguiré escribiendo mientras aprendo. Espero que parte de lo que escribí aquí parezca ingenuo en dos años. Prefiero ser ingenuo en público que estar confiadamente callado.
De lo único que me siento silenciosamente seguro: cuando las máquinas pueden hacer casi todo, la parte que todavía importa es lo que los humanos eligen hacer con ellas. No lo que podemos hacer. Lo que elegimos.
Elegir es el trabajo ahora.
Eric Jing Todavía resolviéndolo, en público