Episodio 3 de Multiplicadores: La Brecha de la IA Ya Está Aquí
La brecha de la IA no es una predicción, ya está aquí. Hay profesionales que hoy hacen en 20 minutos lo que antes hacían en dos días. Hay otros que no han cambiado ni un solo flujo de trabajo. Ambos grupos llegan a las mismas oficinas, viven en los mismos barrios, y por ahora ganan salarios similares. Eso no va a durar mucho tiempo.
En el episodio 3 del podcast Multiplicadores, Spencer Burton, Michael Belasco y Sam Carlson se sientan a hablar sin filtros sobre lo que se viene, quién está preparado, y qué debería estar haciendo el resto ahora mismo.
- También te puede interesar: Esta conversación inspiró un artículo de Spencer titulado: La IA cruzó un umbral. Esto es real. Cómo prepararse. (en inglés)
Episodio 3 de Multiplicadores: La brecha de la IA ya está aquí
Este episodio es una conversación interna entre Spencer Burton, Michael Belasco y Sam Carlson, los tres socios detrás de Adventures in CRE y CRE Agents. A diferencia del episodio 2, donde contaron con el invitado Aleks Gampel, aquí es una conversación entre ellos tres. Empezó con algo que a Michael le pasó un fin de semana, un momento en que la idea abstracta de la disrupción por IA se volvió personal. Lo que siguió fue una discusión honesta sobre productividad, miedo, oportunidad, y lo que todo eso significa para las personas que trabajan en oficinas de todo el mundo y que todavía no sienten el cambio.
Por qué este episodio, y por qué ahora
Algo está pasando, y la mayoría de los profesionales en cualquier industria, todavía no lo están procesando del todo. En las semanas previas a la grabación de este episodio, varios artículos se viralizaron en círculos tecnológicos describiendo un futuro cercano donde la IA no solo asiste a los profesionales, sino que reemplaza gran parte de lo que hacen. Uno era un post titulado “Algo grande está pasando.” Otro era un informe de Citrini Research que movió mercados al explorar los efectos secundarios de las ganancias de productividad masiva impulsadas por IA. Al mismo tiempo, Michael tuvo su propia versión de ese momento. Mientras estaba de vacaciones, construyó una aplicación sofisticada usando un equipo de LLMs. El tipo de app que hace tres años hubiera costado cientos de miles de dólares desarrollar. La construyó desde su casa. Y la pregunta que siguió era incómoda: si yo puedo hacer esto, ¿qué les pasa a las personas cuyo trabajo de tiempo completo es exactamente esto?
Esa pregunta marcó el tono de todo el episodio.
Y no es una pregunta teórica. En América Latina ya hay señales concretas de lo que se viene. Amazon redujo su planilla en Costa Rica como parte de un proceso de automatización que generó alarmas en la industria de servicios tecnológicos del país. MercadoLibre, la empresa de e-commerce más grande de la región, despidió 119 empleados en América Latina a principios de 2026, específicamente en sus equipos de experiencia de usuario (UX), vinculando los recortes directamente a la integración de herramientas de inteligencia artificial. Y según expertos en mercado laboral en Colombia, el fenómeno ya se siente de otra manera: no solo como despidos masivos, sino como lo que algunos llaman una “contracción silenciosa”: menos contrataciones, más exigencia por rol, y equipos más pequeños haciendo más con menos.
Este episodio no es una conversación técnica sobre herramientas de IA. Es una conversación sobre qué les pasa a las personas, las comunidades y las industrias cuando las ganancias de productividad se acumulan más rápido de lo que la fuerza laboral puede adaptarse.
Aspectos destacados del episodio
Estos son los temas que más resonaron.
1. El problema del trabajo profundo
Antes de que la conversación llegue a la IA, empieza con algo más fundamental: la incapacidad de pensar con claridad durante un día laboral normal.
Los tres anfitriones describen el mismo patrón. Su trabajo más creativo, más estratégico, sucede en las noches y los fines de semana. No porque sean adictos al trabajo, sino porque el día laboral está consumido por ruido. Mensajes. Correos. Tareas pequeñas que individualmente toman 10 o 15 minutos, pero que en conjunto fragmentan todo el día.
Spencer comparte la historia de un profesional adulto mayor en una firma grande. Juntos estaban mapeando qué tareas automatizar, priorizando por tiempo ahorrado. Una tarea en particular llamó la atención. Como tal, esa tarea, era de bajo impacto. Quizás 15 minutos al día. Pero el profesional la marcó como crítica, no por el tiempo, sino por la fricción mental. Cada vez que aparecía, tenía que detenerse, cambiar de mentalidad, y activar una parte completamente diferente de su cerebro.
Michael lo llama distracción emocional. El estrés sutil del cambio de contexto constante, de las obligaciones que te alejan del trabajo que realmente importa. Y hace un punto que vale la pena retener: si la IA puede eliminar aunque sea una fracción de esas interrupciones, el impacto no se mide en minutos ahorrados. Se mide por la calidad del pensamiento que vuelve a ser posible. Cualquier persona que trabaje desde casa o en una oficina con alta demanda de comunicación sabe exactamente de qué están hablando.
2. La prueba del vecindario de Michael
Este es el momento en que el episodio cambia de marcha. Michael describe una reunión con amigos y vecinos, personas con carreras sólidas en marketing, contabilidad y desarrollo de software. Y empieza a hacerse una pregunta simple: ¿qué hacen exactamente durante el día? No por mala intención. Sino porque acababa de construir algo por su cuenta, usando IA, que replicaba el tipo de trabajo que esos profesionales habían pasado 20 años aprendiendo a hacer. Y le costó 20 dólares al mes en suscripciones a LLMs. La pregunta que se hace es incómoda: si yo puedo hacer esto, ¿qué les pasa a ellos?
No son estadísticas abstractas sobre desplazamiento laboral. Son sus vecinos. Sus hijos van a las mismas escuelas. Y ese patrón que les funcionó durante décadas, ir al trabajo, hacer bien su trabajo y volver a casa, puede que ya no sea suficiente. Lo que describe Michael no es exclusivo de Estados Unidos. Es la misma conversación que están teniendo las familias en LATAM. Profesionales que hacen bien su trabajo, que no están mirando hacia otro lado, pero que quizás no ven todavía la velocidad a la que el suelo se está moviendo bajo sus pies.
3. La explosión de productividad es real, con un ejemplo concreto
Sam trae la conversación de vuelta a lo que está pasando hoy, no en teoría, sino en práctica. Describe un ejemplo específico. Necesitaba construir un taller completo, el tipo de entregable que normalmente toma día y medio o dos días cuando se cuenta el esquema, el diseño de diapositivas, la estructura narrativa y el formato visual.
Su proceso: usó un proyecto de Claude que ya tenía configurado para generar esquemas de talleres. Respondió seis preguntas. Produjo un esquema completo. Lo revisó, marcó tres cosas para ajustar, y siguió. Luego llevó ese esquema a Manus, le dio un prompt de cuatro pasos referenciando su estilo, talleres anteriores y preferencias visuales. Hizo dos preguntas de clarificación. Sam las respondió, se fue a almorzar, y al volver tenía un deck terminado. Agregó dos diapositivas manualmente. Tiempo total de su atención: entre 20 y 30 minutos. Pero el punto de Sam no es solo la velocidad. Es lo que representa ese ahorro de tiempo. La energía mental que se necesita para construir un taller desde cero es enorme. Al delegar el trabajo de producción a la IA, preservó su capacidad cognitiva para las partes que realmente requieren su criterio, su visión estratégica, sus decisiones de encuadre.
4. Multiplicación a escala
Spencer extiende el ejemplo de Sam hacia un concepto que define la próxima fase de la productividad con IA: la orquestación en paralelo.
Sam construyó un taller. Pero ¿qué pasa si la próxima semana tiene tres? En teoría, podría abrir tres instancias de Manus, cada una corriendo un proceso de taller diferente de forma simultánea, y volver del almuerzo con los tres terminados. El efecto multiplicador no está en ninguna tarea individual. Está en correr muchas tareas en paralelo, con un humano proveyendo la capa de criterio por encima.
Spencer menciona una restricción importante de diseño en CRE Agents: intencionalmente se enfocan en tareas que le toman a un humano menos de 20 minutos. La razón es la calidad. En tareas más largas y complejas, el riesgo de errores aumenta. El punto óptimo es trabajo de alto volumen y complejidad moderada donde el resultado de la IA puede validarse rápidamente por un profesional habilidoso.
Esto aplica a prácticamente cualquier trabajo de conocimiento. Un abogado, un contador, un especialista en marketing, todos tienen ese tipo de tareas repetitivas de alto volumen que son candidatas perfectas a automatizar.
5. El espejo y la ola
Sam ofrece un marco que conecta el miedo y la oportunidad de este momento.
Regresa a 2008. Él y Spencer manejaban una compañía hipotecaria cuando la crisis financiera los golpeó. Eran jóvenes, ambiciosos. Pero cuando el mercado giró, no tenían habilidades reales en qué apoyarse. Ninguna experiencia profunda. Ninguna base estratégica. Lo describe como mirarse al espejo y no ver mucho ahí. Le tomó siete u ocho años entender completamente esa lección. La contracción del mercado estaba fuera de su control. Pero su falta de preparación era completamente suya.
Hoy las condiciones son diferentes en dos aspectos críticos. Primero, esto no es una contracción. Es una explosión de productividad. La economía no se está achicando. Las herramientas se están expandiendo. Segundo, las habilidades que él, Spencer y Michael construyeron a lo largo de 20 años son exactamente el tipo de habilidades que la IA amplifica en lugar de reemplazar: criterio, reconocimiento de patrones, pensamiento estratégico. Su argumento es que las personas que prosperarán son las que tienen algo que vale la pena multiplicar. La IA es un amplificador. Si has construido experiencia, criterio y habilidades reales, la amplificación es extraordinaria. Si no, el amplificador no tiene nada con qué trabajar.
6. Qué decirle a la próxima generación
Los anfitriones cierran con una pregunta que cada uno está procesando personalmente: ¿qué les dices a tus hijos?
La respuesta de Michael gira alrededor de la creación. No solo “adquiere habilidades”, sino crea. Construye cosas. Sigue pasiones. Sé un aprendiz tenaz. El consejo más consistente, al preguntarle a distintas personas qué les dirían a sus nietos, no es optimizar hacia una carrera específica. Es convertirse en creador.
Sam apuesta por trabajo tangible y adyacente a infraestructura. Electricistas. Salud. Ciberseguridad. Roles donde la presencia física, la confianza humana o la complejidad regulatoria crean barreras que la IA no puede cruzar fácilmente. También enfatiza que las personas que lleven la IA a sus organizaciones y demuestren su poder se volverán indispensables.
Spencer agrega dos dimensiones: activos reales y outputs de alto riesgo. En un mundo donde la IA acumula ganancias de productividad, poseer cosas, bienes raíces, infraestructura física, se vuelve cada vez más valioso. Y en roles donde las consecuencias de un error son demasiado severas, la sociedad no va a quitar al humano del proceso.
El hilo que conecta las tres respuestas es el mismo: el último 10 o 20 por ciento de cualquier trabajo, el matiz, el criterio, las relaciones, el gusto, ahí es donde los humanos siguen siendo esenciales. La IA maneja el otro 80 o 90 por ciento. La pregunta es si has construido las habilidades para ser dueño de esa capa final, la más valiosa.
La idea central
Hay una idea central en este episodio que merece quedarse en su mente. Spencer menciona que asistió a tres conferencias de la industria de bienes raíces comerciales en el mes anterior a la grabación y en ninguna de ellas alguien estaba discutiendo seriamente lo que el desplazamiento por IA significa para los mercados. No la tecnología en sí, sino los efectos de segundo orden. ¿Qué mercados ganan? ¿Cuáles pierden? ¿Qué pasa con la demanda residencial cuando las empresas recortan personal masivamente?
La industria no está ignorando la IA, está ignorando los efectos de segundo orden de la IA. Y eso, en muchos sentidos, es exactamente la brecha de la que trata este episodio. No es solo entre personas que usan IA y personas que no, es entre personas que están pensando en lo que viene y personas que todavía están reaccionando a lo que está pasando ahora.
Esto resuena con fuerza en América Latina, donde la conversación sobre IA en muchos entornos profesionales todavía gira alrededor de si usarla o no, mientras que en otros mercados la pregunta ya es cómo escalarla. El artículo de El Financiero de Costa Rica lo decía sin rodeos después de los despidos de Amazon: “Los despidos de Amazon son solo el inicio.” No como advertencia apocalíptica, sino como descripción de una tendencia estructural que ya está en movimiento.
Michael lo articula bien. Es optimista a largo plazo y realista a corto plazo. Cree que el mundo se va a adaptar. Nuevos mercados se van a formar. Las personas van a reconvertirse. Pero la transición no va a ser sin dolor, y no va a distribuirse de forma pareja. El consejo de los tres anfitriones converge en una idea: métete de lleno, no pasivamente, no usando ChatGPT como buscador, sino a fondo. Aprende cómo funcionan las herramientas. Entiende cuáles son buenas para qué. Construye flujos de trabajo que multipliquen tu experiencia particular. Como lo dice Sam: sé la persona que lleva el poder de multiplicar a tu organización. Esa persona no va a ningún lado.
Para explorar cómo aplicar estas herramientas en tu trabajo, AI.Edge es el recurso en inglés que el equipo de A.CRE ha construido específicamente para ayudarte a llegar ahí.
