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La inteligencia artificial generativa ya no es un experimento de laboratorio o una herramienta complementaria para programadores. Hoy en día, es un mecanismo de reasignación de poder económico. Cuando Goldman Sachs, uno de los grupos de banca de inversión, valores y gestión de inversiones más grandes y reconocidos del mundo, estimó que hasta 300 millones de empleos podrían verse afectados por la IA, la conversación pública se concentró en el trabajo intelectual. Sin embargo, esa lectura fue muy superficial. Ya que el verdadero desplazamiento no ocurre únicamente en las oficinas; si que, ocurre en toda la arquitectura productiva.
El poder económico se desplaza ya que la inteligencia artificial generativa está reduciendo el valor económico del software tradicional y trasladando la ventaja competitiva hacia la automatización física, especialmente la robótica. No se trata de una moda tecnológica, sino de un cambio estructural en los costos, en la cadena de valor y en los incentivos de inversión.
Para comprender la magnitud del fenómeno es necesario abandonar la narrativa de “aprender a programar” como un escudo profesional. Si el código se vuelve abundante, el poder no reside en producirlo, sino en como aplicarlo.
De la Democratización del Código a la Escasez Material
Los datos actuales confirman una aceleración estructural. Más del 76% de los desarrolladores utiliza o planea utilizar inteligencia artificial para escribir y testear código; por lo tanto, al siguiente año la cifra ascenderá a un 84%. Paralelamente, el 65% de las organizaciones emplea IA generativa de manera regular. El efecto sobre la economía esta muy claro: generar software nuevo requiere cada vez menos recursos.
Cuando una herramienta permite generar aplicaciones, automatizar pruebas y optimizar procesos sin aumentar proporcionalmente el gasto, el conocimiento codificado pierde escasez económica. Y cuando la escasez disminuye, también lo hace el poder de fijación de precios.
No obstante, la actividad económica va más allá del software y lo virtual. En 2023 se instalaron más de 500.000 robots industriales y el stock global supera hoy los 4,3 millones. Asia concentra aproximadamente el 76% de estas instalaciones, lo cual introduce una dimensión geoeconómica relevante. Por otro lado, el crecimiento más dinámico se concentra en sectores que interactúan con objetos físicos: transporte, logística, ensamblaje y manipulación de materiales.
Aquí surge la tensión estructural, mientras el software se vuelve más barato y abundante, la automatización física requiere inversión de capital y capacidades industriales. La inteligencia artificial generativa transforma el código en un recurso abundante, y la robótica convierte esa abundancia en resultados concretos y control operativo a nivel físico.
La Economía del Desplazamiento
Transformación de Costos
El software tradicional, particularmente bajo modelo SaaS (Software as a Service o Software), como servicio por suscripción operaba con costos marginales decrecientes y con una escalabilidad casi ilimitada. Su monetización descansaba en licencias por persona y en la retención de usuarios como intermediarios productivos.
La inteligencia artificial generativa altera esa lógica. Si una IA puede ejecutar directamente la tarea que antes requería múltiples empleados utilizando una herramienta, el modelo de suscripción pierde fundamento económico. El cliente deja de pagar por acceso y comienza a pagar por resultado medible.
En contraste a este efecto, la robótica presenta una estructura diferente: altos costos fijos iniciales (CAPEX) combinados con costos operativos estables y previsibles. El salario medio de trabajadores de limpieza en Estados Unidos se sitúa en 17,27 dólares por hora. Frente a esto, un robot implica una inversión inicial relevante, pero posteriormente opera con costos energéticos y de mantenimiento constantes. Así, la decisión deja de ser simplemente táctica y se transforma en una estrategia para reemplazar los costos variables de mano de obra por inversión en capital amortizable.
Reconfiguración de la Cadena de Valor
El modelo SaaS clásico organizaba la cadena de valor en tres eslabones: proveedor de software, empresa cliente y trabajador humano que ejecuta la tarea. La inteligencia artificial generativa acorta la cadena y elimina intermediación humana en ciertas funciones.
Cuando el sistema produce directamente el resultado, el trabajador deja de ser el ejecutor principal. Por consecuencia, el valor se concentra en quienes controlan la infraestructura algorítmica y, progresivamente, en quienes integran esa inteligencia con activos físicos automatizados.
La robótica no actúa como un complemento periférico, si no que, se convierte en el mecanismo de captura directa de productividad, reduciendo la dependencia de escalamiento laboral.
Nuevas Barreras de Entrada
La democratización del código reduce las barreras de entrada en el desarrollo de software. Ya que, la disponibilidad de modelos avanzados disminuira la necesidad de capital humano altamente especializado para crear aplicaciones funcionales.
Sin embargo, la robótica reintroduce barreras estructurales físicas, como la integración hardware-software, cadenas de suministro complejas, economías de escala manufactureras y acceso a componentes críticos. El contraste es evidente, China instaló más de 270.000 robots en un año en sus plantas, frente a 37.600 en Estados Unidos. La ventaja competitiva ya no depende exclusivamente del talento digital, sino de la capacidad industrial y logística.
La escasez estratégica se desplaza desde el desarrollo de código hacia la infraestructura productiva.
Redistribución del Poder de Mercado
Los mercados financieros anticipan este desplazamiento, las empresas vinculadas a inteligencia artificial cotizan con múltiplos cercanos a 37,5 veces ingresos, mientras que el SaaS tradicional ronda 7,6 veces. Además, el S&P North American Software Index registró una caída significativa, reflejando incertidumbre sobre la sostenibilidad del modelo clásico.
El gasto empresarial en inteligencia artificial generativa alcanzó 37.000 millones de dólares en 2025, y las proyecciones superan ampliamente el tamaño del mercado del servicio SaaS tradicional. El capital percibe que el poder de fijación de precios se traslada hacia quienes ofrecen sustitución efectiva de trabajo humano e integración física, no hacia quienes comercializan herramientas aisladas.
Debate y Contrapuntos
Hoy en día, conviene evitar asumir que la tecnología define por sí sola el futuro laboral y económico, la historia económica muestra que la automatización puede generar nuevas ocupaciones y aumentar la productividad. Sin embargo, es muy entendible que la integración entre inteligencia artificial generativa y robótica cree una demanda en diseño, mantenimiento, supervisión y arquitectura de sistemas complejos.
No obstante, la variable diferencial es la velocidad de adopción. La IA generativa alcanzó niveles de penetración en un año que otras tecnologías tardaron varios años en conseguir. La elasticidad del mercado laboral podría no compensar la rapidez del desplazamiento inicial.
También es posible que el desarrollo de software vertical se adapte incorporando inteligencia propietaria y defendiendo nichos especializados. Sin embargo, su supervivencia dependerá de ofrecer resultados verificables y ventajas cuantificables, no simplemente acceso funcional.
Implicancias e impacto
- Empresas: Las organizaciones deben reconsiderar su estructura de costos y su arquitectura de ingresos. El camino desde licencias por persona hacia modelos basados en desempeño parece ser algo estructural. Asimismo, la inversión en automatización robótica integrada con inteligencia artificial generativa debe evaluarse como ventaja competitiva sostenible, no como experimento operativo.
- Gobiernos: la concentración geográfica de instalaciones robóticas plantea desafíos de dependencia industrial y soberanía tecnológica. Las políticas públicas deberán abordar simultáneamente la reconversión laboral y su estrategia industrial vinculada a infraestructura física y capacidades de automatización.
- Profesionales: La programación seguirá siendo una competencia necesaria, pero ya no suficiente. El diferencial competitivo residirá en la capacidad de diseñar sistemas integrados físico-digitales. La escasez profesional se trasladará hacia perfiles capaces de combinar arquitectura tecnológica, operación industrial y visión estratégica.
Análisis Reflexivo
La inteligencia artificial generativa no eliminara el software, sin embargo lo transforma en infraestructura básica de bajo costo marginal. Cuando una capacidad se vuelve abundante, el poder económico migra hacia donde persiste la fricción estructural. En la fase actual, esa fricción se encuentra en el mundo físico y la capacidad de automatizarlo a gran escala.
La cuestión estratégica no es únicamente cuántos en empleos se verán afectados, sino quién controlará la infraestructura —digital y material— que ejecutará el trabajo en la próxima arquitectura productiva.
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