Así que hay algo interesante en el debate sobre la singularidad de la IA últimamente. Muchas personas ahora creen que la transformación ocurrirá en meses o años, pero yo veo algo diferente: una inercia del sistema mucho más profunda de lo que se imagina.

Mira, esto lo he visto varias veces. En 2007 todos decían que Estados Unidos ya estaba acabado por el pico del petróleo. En 2008, que el dólar colapsaría. En 2014, que los fabricantes de GPU estaban terminados. Luego llegó ChatGPT y todos entraron en pánico pensando que Google iba a desaparecer. Pero cada vez, las instituciones grandes con una inercia masiva demostraron ser mucho más resistentes. Se mueven lentamente, pero no mueren.

Toma el ejemplo de los agentes inmobiliarios. La gente ya se emociona diciendo que esta profesión desaparecerá en 20 años. ¡Pero ya existen Zillow, Redfin, tecnologías que deberían hacerlos obsoletos! ¿Y la realidad? Los agentes inmobiliarios todavía viven con comisiones del 5-6% por regulación y inercia del mercado. Compré una casa hace unos meses y tuve que usar un agente. El agente solo trabaja 10 horas y gana 50 mil dólares. Yo podría hacer ese trabajo solo, pero el sistema no lo permite. Esto demuestra que la singularidad es un concepto que a menudo ignora la complejidad del mundo real.

Ahora, sobre el software. La gente teme que la IA haga que los programadores ya no sean necesarios. Pero olvidan una cosa: casi todo el software actual es basura. He gastado cientos de miles en Salesforce y Monday—ambas plataformas llenas de bugs y funciones incompletas. Las aplicaciones web no se adaptan a móviles. Mi banca en línea de Citibank no me permite transferir dinero durante 3 años. Empresas como Stripe y Linear solo parecen buenas porque sus competidores son aún peores.

La clave: aunque la IA permita a los competidores copiar productos, también permite a las personas crear productos mejores. La demanda de mejoras es casi ilimitada. Los estándares actuales todavía están lejos de ser perfectos—cada software aún tiene espacio para mejorar 100 veces antes de saturarse. Los programadores de 2020 son tan productivos como cientos de personas en 1970, pero todavía hay muchas brechas. Es la paradoja de Jevons: la eficiencia a menudo provoca un aumento en la demanda, no una reducción.

Luego, sobre la desplazamiento laboral. Sí, seguro que habrá. Pero la solución está en la reindustrialización. Estados Unidos ha perdido casi por completo su capacidad de producción: baterías, motores, semiconductores, amoníaco sintético. China produce el 90% del amoníaco mundial. Si se interrumpe el suministro, no habrá fertilizantes y habrá hambre. Esta es una oportunidad de empleo ilimitada para construir infraestructura real y contar con apoyo bipartidista.

Mi predicción: cuando la IA sacuda a los trabajadores de cuello blanco, el gobierno financiará una reindustrialización a gran escala como la vía con menos obstáculos políticos. Mejoraremos puentes, carreteras, construiremos plantas de desalinización. Un gerente de producto en Salesforce que gana 180 mil puede conseguir trabajo en proyectos de infraestructura. El mundo físico no tiene singularidad—está sujeto a fricción y resistencia reales.

¿A largo plazo? Abundancia. Si realmente desaparecen muchos trabajos de oficina por la IA, debemos poder mantener una alta calidad de vida. Pero como la IA reduce los márgenes de ganancia a cero, los bienes de consumo serán súper baratos. Ese objetivo se logrará automáticamente. La transformación será más lenta que las predicciones apocalípticas, y eso nos dará tiempo para estrategias acertadas. El gobierno de EE. UU. ya ha demostrado que puede responder rápidamente en crisis—los estímulos a gran escala pueden implementarse de inmediato si es necesario. La clave no es solo la eficiencia contable, sino garantizar la prosperidad material y mantener el contrato social. Si permanecemos vigilantes y receptivos, estaremos seguros. La disrupción de la IA ocurrirá, pero no en un solo día.