El CEO de un unicornio de IA valorado en 1.000 millones de dólares dice que sus pares en Silicon Valley quieren que tengas miedo por tu trabajo, pero en realidad ellos son los primeros en la lista de recortes

Nick Lichtenberg

Sábado, 21 de febrero de 2026 a las 21:30 GMT+9 11 min de lectura

El auge de la inteligencia artificial (IA) en Silicon Valley ha provocado un pánico generalizado sobre el futuro del trabajo humano, un momento resumido por el ensayo viral del ejecutivo de IA Matt Shumer, que compara esta etapa en el trabajo de oficina con febrero de 2020, antes de que la pandemia devastara la vida en Estados Unidos.

Shumer advirtió que los trabajadores de oficina deben idear un plan B ahora mismo, porque un evento de extinción similar a Covid está llegando para el trabajo de oficina. Casi simultáneamente, Mustafa Suleyman, director de IA de Microsoft, pronosticó que en 18 meses, cualquier persona que pase su vida frente a una computadora estará sin empleo en ese plazo. Esto fue una especie de resurgimiento de las predicciones apocalípticas que marcaron la primera mitad de 2025, antes de quedar ominosamente en silencio. Dario Amodei, de Anthropic, por ejemplo, predijo que la IA eliminaría la mitad de todos los trabajos de nivel inicial en oficinas, mientras que Jim Farley, CEO de Ford, afirmó que acabaría con la mitad de los empleos de oficina, sin más.

Tanmai Gopal dice que estas predicciones catastróficas son un ejemplo clásico de auto-proyección y narcisismo de Silicon Valley. El cofundador y CEO de PromptQL, un unicornio del Área de la Bahía valorado en más de 1.000 millones de dólares que ayuda a las empresas con la adopción de IA, dijo en una entrevista reciente a Fortune que las predicciones del fin del mundo por IA contienen una parte de verdad, pero también están muy exageradas. “Eso es 100% lo que está pasando, donde hay un montón de… personas que están en el ciclo de hype.” Gopal afirmó que su comunidad en el valle “está sintiendo la maravilla de esta IA” pero “estamos proyectando eso en ámbitos que en realidad no entendemos”.

“Es como, oh, este es el problema para 7 mil millones de personas en el planeta, porque yo estoy en Silicon Valley, así que obviamente sé lo que es mejor, ¿verdad?” Gopal también señaló que los escépticos tienen razón, ya que estas predicciones apocalípticas coinciden con la próxima ronda de financiamiento multimillonario para muchas startups de IA que aún no han salido a bolsa, ofreciendo una justificación clara de financiamiento que puede no cumplirse. En general, añadió, “las personas tecnológicas… piensan que esto me afecta a mí. Así que va a afectar a todos de esa manera.”

En realidad, dijo Gopal, ese no es el caso. Pero en lo que respecta a los programadores, incluso los ingenieros de software senior, que están expuestos a la “maravilla” de las herramientas de IA disponibles ahora, esas personas enfrentan un cambio de paradigma.

La verdadera disrupción laboral viene desde dentro del valle

Gopal hablaba con Fortune semanas después de que la “SaaSpocalipsis” eliminara 2 billones de dólares en valoraciones de software como servicio, con inversores dándose cuenta, como recientemente señaló Bank of America Research, de que la IA es una “espada de doble filo” y no solo una apuesta de crecimiento. Podría “canibalizar” muchas empresas, dijo BofA, como software que la IA es lo suficientemente avanzada para escribir por sí misma.

Los economistas han estado desconcertados por datos muy ruidosos en el último año, con la economía de EE. UU. prácticamente estancada en la creación de empleos, enfrentando costos tarifarios elevados y con mucho menos inmigrantes entrando en la fuerza laboral. Algunos líderes de pensamiento en IA, como Erik Brynjolfsson de Stanford, analizaron los datos y vieron que la productividad realmente empezó a despegar en 2025. En un artículo de opinión en Financial Times, Brynjolfsson señaló que el último informe de empleo revisó a la baja todas las ganancias laborales de 2025 a solo 181,000, mientras que su propia estimación proyectaba una productividad del 2.7% para ese año, frente al 1.4% promedio de la última década. Por supuesto, esto refuerza la teoría del desplazamiento por IA, y hasta el gobernador de la Reserva Federal, Michael Barr, advirtió recientemente que millones podrían ser “prácticamente inempleables” en un futuro cercano.

Gopal afirmó que es cierto que la industria tecnológica ha automatizado involuntariamente sus propios procesos, alcanzando la era del “baby AGI” (Inteligencia Artificial General) específicamente para la codificación. Los modelos de IA más recientes tienen el juicio y el gusto de un “ingeniero de software senior promedio”, explicó Gopal, señalando que la ingeniería de software estándar depende en gran medida de convertir el contexto empresarial establecido en código técnico y, dado que la IA sobresale en esta traducción, la codificación se ha convertido en el primer dominó importante en caer.

“Lo que solía considerarse la epitome… del trabajo de oficina era como la ingeniería de software de alto nivel,” señaló Gopal. “Eso ha sido la tendencia durante los últimos 30 años y me emociona ver que eso desaparece.” Explicó que su entusiasmo proviene de la naturaleza robótica de los trabajos que los robots ya están empezando a realizar y de lo que ve en la primera línea de su empresa, que ayuda a empresas Fortune 500 a construir herramientas y agentes de IA especializados en su negocio.

“Lo que hemos estado haciendo en el último año es… trabajar exactamente en esa intersección,” dijo Gopal, y en general, ha encontrado que “la IA no es útil” porque necesita tanto contexto empresarial para ser efectiva. “La gente sigue pensando que es un problema técnico,” pero en realidad, se trata de la difícil realidad de que la IA no puede acceder al contexto empresarial que vive en la cabeza de las personas y que no ha sido traducido a datos—y quizás nunca lo será. “La gente piensa, ‘Oh, es como una capa semántica y un problema de datos, prepara tus datos y haz que funcione,’ pero el verdadero problema es que los datos no existen para la información más útil que la IA necesita. ‘Nadie lo escribió.’ Y si nadie lo escribió, no puedes entrenar a la IA con eso.”

De manera paradójica para un ejecutivo de IA, Gopal afirmó que, probablemente, existen muchas empresas en las que la IA nunca podrá ser entrenada, “porque esto es negocio real que se mueve.” Personas reales que mantienen conversaciones y actualizan continuamente el contexto empresarial siempre estarán un paso adelante de las máquinas, explicó. “¿Vas a volver a entrenar esa conversación individual de un día?” y luego volver a entrenar cada vez que cambie el contexto del negocio.

Gopal estuvo de acuerdo con su entrevistador en que el periodismo es un ejemplo de una profesión que podría resistir la automatización, porque los lectores valoran la percepción humana, las fuentes profundas y el análisis prospectivo, cosas que la IA no puede reproducir fácilmente, si es que alguna vez puede. También mencionó a vendedores, mercadólogos y personal de operaciones como ejemplos. En su opinión, las personas en el campo que deben tomar decisiones en tiempo real están inherentemente protegidas.

Gopal no es el único ejecutivo que reconoce que la IA requiere despliegue humano para funcionar. Tatyana Mamut, exejecutiva de Salesforce y Amazon Web Services, que ahora ofrece servicios de monitoreo de agentes de IA a través de su startup Wayfound.AI, dijo a Fortune que “debemos dejar de hablar de la IA como herramientas.” “No es una herramienta, ¿verdad? No es como un martillo.” Más bien, argumentó, es más como un martillo “que piensa por sí mismo, puede diseñar una casa, puede construir una casa mejor que la mayoría de las personas que trabajan en la construcción.” Aunque aún necesita que le muestren los planos de construcción.

En cuanto al contexto empresarial, Mamut dijo que cree que “muy pocas” personas realmente entienden cómo hacer que esto funcione con IA. “Necesitas herramientas y mecanismos reales para capturar ese aprendizaje contextual.” Las empresas con diferentes marcas, sistemas y procesos tienen diferentes contextos que deben ser capturados por la IA, afirmó, prediciendo que las empresas de SaaS inteligentes pivotarán hacia este territorio. En lugar de software como servicio, dijo, los servicios especializados serán entregados a través de agentes con captura de contexto adecuada.

Gopal fue pesimista sobre cuánto se puede capturar de ese contexto, estimando que el 70% del esfuerzo necesario para hacer útil a la IA depende completamente del contexto empresarial no escrito que solo existe en las mentes humanas. “Fundamentalmente, no puedes entrenar un sistema” con esa realidad dinámica diaria, explicó Gopal, señalando que los negocios en la vida real cambian constantemente según las conversaciones y las interacciones humanas. Mientras la IA puede automatizar tareas en los extremos (codificación) y en los extremos (robótica física), el vasto terreno intermedio del trabajo del conocimiento requiere contexto humano.

Ed Meyercord ha estado implementando procesos de aprendizaje automático durante más de una década en Extreme Networks, una empresa de redes que abastece estadios de fútbol y béisbol profesionales y genera más de 1.000 millones de dólares en ingresos. En una entrevista reciente, dijo a Fortune que ve dinámicas similares a las de Gopal en el lado del operador. Sus equipos ya usan agentes para diseñar redes, detectar fallos antes de que ocurran e incluso comunicarse con otros agentes en sistemas como ServiceNow, pero insiste en que siempre debe haber un humano en el proceso para revisar el trabajo cuando las infraestructuras críticas están en juego.

“Una red es infraestructura crítica, así que tenemos que ser precisos,” dijo Meyercord. Extreme ha incorporado un núcleo de agentes en su plataforma, agregó, “pero efectivamente eso nos ha permitido ser muy, muy precisos.” Debido a que la precisión es primordial, afirmó, “siempre queremos tener un humano en el proceso, mostrar todo el trabajo que estamos haciendo.”

Al igual que Gopal, Meyercord dijo que no cree que la IA pueda simplemente “quitar nuestros trabajos” por completo; el papel del humano está cambiando de realizar cada tarea manualmente a orquestar agentes, recopilar el contexto correcto y decidir qué problemas dirigir a las máquinas. Dijo que su trabajo como CEO, en muchos aspectos, es rodearse de especialistas “mucho más inteligentes que yo” y usar la IA como un compañero hiper‑rápido en lugar de un reemplazo.

Por otro lado, todo lo que puede ser automatizado ya es vulnerable a la IA, afirmó Gopal, haciendo referencia a la “SaaSpocalipsis” en los mercados que castiga brutalmente a las acciones de software como servicio, seguros, gestión de patrimonio y atención al cliente. Para fin de año, dijo, esto será aún más evidente en las valoraciones de las empresas, ya que los robots absorben el trabajo de todo aquello que no requiere contexto empresarial. Lo emocionante, añadió, es lo que esto significa para el trabajo.

La transformación del trabajador de oficina

Esta relación simbiótica entre el trabajador humano, que tiene un contexto empresarial, y la IA, que puede trabajar más rápido e incluso más inteligente pero carece de esa entrada, definirá el futuro del trabajo de oficina del que Shumer ha advertido, según Gopal. “Tienes que escoger y seguir capturando el contexto, ¿verdad? Y creo que esa es realmente la clave del cambio para el trabajador de oficina promedio, que debe entenderlo.”

Gopal compartió una anécdota de su equipo, expresando frustración con un ingeniero de software mediocre ahora que tienen herramientas de codificación con IA. “Nosotros decimos, ‘Hombre, es más caro hablar contigo que hacerlo yo mismo. Explicar lo que necesito en el producto lleva más tiempo que simplemente sacarlo con IA en paralelo,’” añadió. El tiempo que se tarda en hablar con un ingeniero mediocre podría usarse en gestionar una salida de IA en su lugar. Lo comparó con tener un cofundador técnico personal en todo momento, potencialmente permitiendo producir 20 veces más trabajo.

Meyercord estuvo de acuerdo, diciendo que los graduados en ciencias de la computación ya no necesitan las mismas habilidades de antes, pero sí “una habilidad diferente.” Dijo que ya empieza a ver que se desarrollan nuevas habilidades, no necesariamente todos graduados en artes liberales con entrenamiento profundo en pensamiento crítico, sino más bien personas que nos ayuden a desarrollar. Necesitan personas que puedan delegar trabajo a agentes de IA, comunicarse con ellos, revisar su trabajo y supervisar los flujos de trabajo. Esto suena mucho a lo que Gopal predijo.

El trabajo del humano debe evolucionar para proporcionar las entradas adecuadas a los agentes de IA que impulsarán el negocio, predijo Gopal, y le puso un nombre. “Nuestro trabajo como humanos y personas ahora es que somos recolectores de contexto en lugar de solo trabajadores.” La mayoría ha dado esto por sentado hasta ahora, dijo, porque no tenían agentes de IA trabajando junto a ellos. “Lo que nos hace buenos en nuestro trabajo, y lo que nos da promociones, y lo que nos hace más impactantes, en realidad, es esa capacidad de recopilar contexto. Eso es lo que nos hace buenos.”

Las únicas personas que realmente deben temer por sus empleos, advirtió Gopal, son aquellas que “se niegan a crecer” y niegan esta nueva realidad. Si los trabajadores cotidianos no adoptan estas herramientas, corren el riesgo de entregar todo el poder económico a unos pocos que sí entienden la tecnología, potencialmente creando una brecha de riqueza distópica. Pero para quienes estén dispuestos a adaptarse, el futuro es increíblemente brillante. “No creo que la IA simplemente venga y nos quite los trabajos,” dijo Gopal. “Eso ni siquiera es posible.”

Meyercord afirmó que su negocio sigue creciendo, y argumentó que la narrativa de pérdida de empleos por IA pasa por alto lo esencial. “Por un lado, puedes hacer mucho más con menos,” dijo, “o puedes hacer más con la misma cantidad de trabajadores. O puedes hacer mucho más con un poco más, ¿verdad?” Si contratas a los recolectores de contexto adecuados, añadió Meyercord, realmente puedes hacer crecer tu negocio. “Es como, ¿cómo piensas en lo que quieres lograr? Nosotros queremos hacer mucho más.”

Esta historia fue originalmente publicada en Fortune.com

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