Estamos en noviembre de 2025 y, a fin de mes, se cumplen tres años del lanzamiento público de ChatGPT.
Fue —literal— la tecnología de consumo que más rápido creció en la historia reciente: llegó a 100M de usuarios en dos meses (Reuters).
Para mí, ese día empezó la era de la IA.
En estos tres años cayó el costo del trabajo intelectual (mi tesis desde 2023), como en la industrial cayó el costo del trabajo manual. Donde hay teclado y decisiones, la IA acelera y mejora la calidad.
Hoy escribimos mejor y más rápido, programamos con copilotos, analizamos datos, prototipamos contenido en video y clonamos voces y estilos. Ya no es un “experimento”: es rutina.
OpenAI habló de 700 millones de usuarios semanales y de 2.500 millones de mensajes por día en 2025 (OpenAI, paper).
En programación, un experimento controlado mostró que devs con Copilot completaron una tarea 55,8% más rápido (arXiv). Y la comunidad técnica lo adoptó a escala: 76% de los desarrolladores ya usa o planea usar IA en su flujo (Stack Overflow 2024).
¿Trabajo? Hay de todo. Aparecen nuevos roles y primas salariales para quienes suman habilidades de IA, al mismo tiempo que se automatizan tareas repetitivas (PwC AI Jobs Barometer).
Mi lectura: no es “empleos sí o no”, es qué tareas cambian y quién se actualiza más rápido.
Sumo una lectura del gráfico y un caso de LatAM: desde el lanzamiento de ChatGPT se abrió una “tijera” entre mercado y empleo; el S&P 500 subió ~70% mientras las vacantes en EE. UU. cayeron ~30%. Es el “scariest chart” que circula esta semana: la productividad (y la concentración de ganancias en las big tech de IA) empuja a la bolsa, pero la demanda laboral se enfría por tasas altas y normalización post-pandemia; ojo: no es solo IA (buen debate en Fortune y Business Insider, con datos JOLTS en Reuters).
En nuestra región hubo ajustes reales: en junio Globant anunció 1.000 despidos globales (~3%) dentro de una reestructuración que la compañía asoció a adopción de IA y menor crecimiento del sector; además recortó guidance y su acción sufrió (ver Infobae, La Nación, Forbes y contexto en Bloomberg Línea). Moraleja: subite a la ola, pero con ROI y métricas; los ganadores están operando IA donde hay teclado y decisión, no en el FOMO.
También cambió el mapa del contenido.
No es “todo IA”: gana el modelo híbrido humano + herramientas. Hasta en Google ya se detecta una porción relevante de texto generado por IA en resultados top, pero la edición y el criterio humano siguen siendo la ventaja competitiva (Originality.ai). Y en generación de video, lo que en 2024 parecía demo hoy es producto: Sora y Veo empujaron la frontera (OpenAI, Google DeepMind).
Ahora, el elefante en la habitación: el boom y la posible burbuja. El negocio vuela: OpenAI reportó run-rate de US$10.000 millones en junio (Reuters). NVIDIA pasó de US$4 a US$5 billones de market cap en meses —un hito que cuenta la fiebre del hardware para IA (Reuters, AP). Y el mundo proyecta capex trillonario en data centers, energía y chips hasta 2030 (FT, WSJ).
¿Hay fundamentos? Sí. ¿Hay espuma? También. Cuando la inversión se adelanta a la monetización, hay correcciones. Si sos empresa o profesional, la vacuna es simple: casos de uso con ROI, datos propios, métricas y gobernanza mínima viable (no FOMO).
Geopolítica: la carrera por la súper-IA ya es una especie de “guerra fría” tech entre EE. UU. y China. Del lado norteamericano, OpenAI y Google marcan el paso. Del lado chino, DeepSeek sorprendió con avances en razonamiento y costos de entrenamiento (Nature, Reuters). En paralelo, EE. UU. endureció controles de exportación sobre chips y modelos (Federal Register). Este ajedrez acelera desarrollos… y también los costos de equivocarse.
Mi conclusión es la misma que comparto en mis charlas: intentar no ver esto es como querer tapar el sol con la mano. Podés subirte a la ola (y usarla a favor) o quedarte mirando cómo te pasa por encima. ¿Por dónde empezar?
– Operá con IA donde haya teclado y decisión (ventas, contenido, soporte, finanzas).
– Si haces procesos de pensamiento, adoptá copilotos y medí tiempos a merge; si no programas, aprendé a “programar en lenguaje natural” (también llamado Vibe Coding).
– Definí métricas (tiempo, calidad, ingresos) y gobernanza básica (datos, revisión humana).
– Y recordá: esto no va de “apps lindas”. Va de procesos que mejoran tus resultados.
Es muy difícil saber si en los próximos 3 o 5 años la humanidad desarrollará una super inteligencia que cambie absolutamente todo lo que conocemos, pero por la velocidad de este cambio, las inversiones que se están haciendo, y los resultados que ya son visibles; es bastante claro que esto va a impactar a la humanidad en casi todos los aspectos, más temprano que tarde.
Usá la IA a tu favor.Abrazo,
Axel