VISIÓN: Hace apenas unos días, Microsoft publicó un informe en el que advierte sobre un amplio conjunto de carreras que podrían desaparecer en el corto y mediano plazo. Al mismo tiempo, casos como el de Amazon —que recientemente despidió a cerca de 14.000 empleados— son una señal clara de que el mercado laboral está entrando en una etapa de transformación profunda.

Con frecuencia se escucha el argumento de que la historia ya ha vivido transformaciones similares y que, tras cada una de ellas, siempre han surgido nuevos empleos. Sin embargo, desde mi perspectiva, nunca antes estos cambios se habían producido de manera tan simultánea y a una velocidad tan acelerada. En ese contexto, nos gustaría conocer cuál es su visión sobre lo que está ocurriendo.

Alejandro Ruelas-Gossi: Sí, por supuesto, lo de Amazon. Lo que está pasando es algo gravísimo, pero creo que cualquier cambio tan disruptivo trae consigo una vorágine de consecuencias. La innovación, tiene su raíz conceptual, en la economía Schumpeteriana: “Destrucción Creativa”, de hecho, el premio nobel de economía (Diciembre 2025) premia precisamente eso, los saltos cuánticos en el desarrollo. Parte del avance es destrucción de lo anterior.

Es un momento genial, para la reflexión de invertir en avances tecnológicos, porque lo triste de la situación actual es que llevamos una tendencia de aproximadamente cuarenta años, impulsada por una perspectiva estratégica bastante desafortunada de un profesor de Harvard, Michael Porter, quien planteó que solo existían dos alternativas en estrategia: el low cost leadership, es decir, el liderazgo de bajo costo, y la diferenciación.

Desafortunadamente, la mayoría de las empresas ha optado por la primera, que intenta hacer las cosas cada vez más baratas. Ese enfoque, para desgracia del planeta, fue el que terminó popularizando el concepto del low cost

Ese enfoque está muy generalizado, porque la mayoría de los economistas, tienen un mindset centrado en el denominador, es decir, en reducir los costos. El enfoque del numerador es más difícil, porque involucra al aumento de los ingresos, a través de la innovación.

Desafortunadamente, se ha convertido en una tendencia, incluso es ya un estilo de vida: el low-cost. La creencia de que la eficiencia es positiva, está empotrada en la mente de la mayoría.

Yo suelo explicar esto, con el concepto de “Roma, la ciudad eterna”. Como sabes, Roma es una ciudad fantástica, pensada para durar para siempre. Precisamente porque se diseñaba para la eternidad. Los puentes romanos siguen siendo de los más robustos de Europa; el acueducto de Segovia, por ejemplo, sin una sola gota de cemento, se mantiene en pie gracias a la geometría. Los romanos desarrollaron lo que hoy llamamos self-healing cement, el cemento que se regenera. Todas estas innovaciones de los romanos, son una consecuencia de no enfocarse en la eficiencia, sino en la resilencia.

Los romanos estaban muy adelantados porque creían en la permanencia. Hoy, en cambio, nos hemos ido por lo barato: no gastes tanto, invierte menos en mantenimiento, despide gente. Mira lo que acaba de pasar en España: el accidente ferroviario, tiene motivado por la falta de mantenimiento. Los japones invierten en mantenimiento, cuatro veces más de lo que se invierte en España.

Entonces entramos en lo que yo llamo una endemia, no una pandemia. La pandemia pasa; la endemia no. Una endemia de low cost. Y te doy todo este contexto por lo siguiente: cuando la gente oye hablar de cualquier tecnología nueva, inmediatamente piensa en bajar costos.

Por eso todo el mundo está hablando de eliminar empleos. Es muy triste ver que prácticamente nadie habla de cómo crear más ingresos con la inteligencia artificial. Yo sí hablo de eso en mis clases: cómo aumentar ingresos con inteligencia artificial, a través de intelligence agents, agentes de inteligencia que te ayudan a generar más ingresos.

El tema es triste porque las empresas están aplicando un concepto que mencioné en aquella entrevista en CNN sobre Amazon: el efecto darwiniano. Es decir, entrenar a la gente en inteligencia artificial para ver a quién se le ocurre primero cómo despedir al de al lado. A partir de ese punto, la inteligencia artificial deja de ser una herramienta puntual y se convierte en una lógica que se propaga dentro de la organización, modificando comportamientos incluso antes de ser implementada.

Hay empresas que están invirtiendo en educación en inteligencia artificial únicamente para identificar quién dentro de la empresa puede prescindir del otro. Ese contexto ya es, de entrada, muy desolador.

Creo que hay dos elementos centrales. Primero, esta tendencia que parece un tsunami de low cost, donde la gente está más preocupada por la eficiencia que por la innovación. Y la eficiencia, mal entendida, implica recortar gastos esenciales, como el mantenimiento. Muchas de las tragedias en los últimos tiempos —el accidente de British Petroleum en el Golfo de México, el choque del helicóptero con el avión en Washington D.C., y otros accidentes más recientes— están completamente relacionados con decisiones de ahorro en mantenimiento.

Ese es un factor. Y el otro es una tendencia muy humana: la supervivencia del más apto. Estos dos elementos están haciendo que la inteligencia artificial se convierta en una especie de virus que entra en las organizaciones y empieza a contaminar comportamientos.

Por eso hoy la tendencia dominante de la inteligencia artificial es despedir gente. Y tú tienes razón cuando preguntas: “¿Y los nuevos negocios?”. La verdad es que casi nadie está hablando de eso.

Ahora, ¿qué es lo que yo pienso al respecto? Estoy convencido de que la estrategia debe ser prospectiva y no retrospectiva. ¿Qué significa eso? La estrategia prospectiva consiste en inventar cosas nuevas, no en mejorar lo anterior. Ser mejor no sirve de mucho, porque implica compararte con otro. La estrategia prospectiva es inventar lo que no existía.

En ese proceso, los negocios siempre hacen un match entre el conocimiento que la empresa tiene y una necesidad real del mercado. Cuando ese match ocurre —entre lo que yo sé hacer y lo que el mercado aprecia—, se produce una venta.

Para mí, la inteligencia artificial es utilizar los “intelligence agents” para definir ese futuro match entre las future capabilities -- el conocimiento futuro, en las competencias futuras – y en las necesidades futuras del mercado. Los agentes inteligentes son scouters a través de millones de websites, para prospectar tanto las potenciales future capabilities y future market desires.

Lamentablemente, la mayoría solo se plantea el uso de la inteligencia artificial para eliminar puestos de trabajo.

¿Por qué? Porque persiste ese modelo mental de bajar el denominador. Y eso produce la destrucción de empleos. El modelo de bajar el denominador, lleva a elegir proveedores cada vez más baratos y entramos en lo que yo llamo el race to the bottom, una espiral hacia el fondo, un círculo vicioso de reducción constante.

La mayoría de los países, tienen actualmente un problema severo en la vivienda, y no es en realidad que los alquileres de vivienda sean particularmente alta, sino que los salarios son muy bajos

VISIÓN: En un debate atravesado por el temor y por la idea recurrente de que la inteligencia artificial llegará principalmente para eliminar empleos, resulta llamativo escuchar una mirada distinta: pensarla como una herramienta capaz de generar trabajo. No es una perspectiva frecuente y, justamente por eso, invita a observar el fenómeno desde otro lugar, con menos prejuicio y más amplitud.

Más allá de si la inteligencia artificial destruye o crea empleos en términos agregados, lo que parece estar cambiando es qué tipo de trabajos quedan primero expuestos. Durante años se asumió que la automatización afectaría antes a tareas rutinarias o de baja calificación, mientras que profesiones altamente técnicas —como la programación— estaban relativamente protegidas. Sin embargo, los hechos recientes parecen contradecir esa lógica. ¿Cuáles son, a su juicio, los primeros empleos realmente vulnerables frente a la inteligencia artificial y por qué?

A.R-G: Este tema está en plena evolución. Al principio, decíamos que los trabajos más expuestos eran lo de menor valor, pero actualmente estamos viendo que otros puestos de trabajo están también en riesgo.

Los Large Language Models, como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, emanan de personas que son extraordinariamente capaces en computer science, los creadores de código.

Es ampliamente sabido, que los LLM tienen un problema muy serio: las hallucinations (‘alucinaciones’). La gran pregunta es cómo eliminar ese obstáculo cuando se quiere automatizar un proceso dentro de una empresa. Imagina que quiero verificar miles de cálculos estructurales de un edificio para asegurar que no se vaya a caer. Si subo el archivo directamente a ChatGPT, no lo hará bien.

Sin embargo, hay una salida fantástica: los LLM son excelentes para generar código. Si tú les pides programación en Python —el lenguaje más usado hoy—, que se conecte a determinados archivos, que haga operaciones específicas, lo hacen en medio segundo.

Las personas que hacían ese código, hoy están en gran riesgo. Por eso tienes razón cuando dices que no se trata solo de empleos de bajo nivel.

Si le pides a ChatGPT que programe en Pascal, Basic, Fortran, COBOL o Python, y le das instrucciones – verbalizadas – largas y detalladas, lo hace perfecto, sin errores. A eso lo llamamos determinístico. Ya no es aleatorio. Con ese simple mecanismo podría sustituirse el trabajo de todo un departamento de desarrollo de sistemas en las empresas.

Otro conjunto de empleos que va a desaparecer tiene que ver con los procesos administrativos, incluso de alto nivel. No se trata solo de trabajos básicos.

VISIÓN: En ese mismo contexto, creo que todavía no alcanzamos a dimensionar los cambios que esto implica. Hace poco estuve en Nueva York con un experto en planificación urbanística que planteaba un escenario difícil de imaginar: cerca del 40 % de las personas que hoy trabajan en la ciudad probablemente no tengan empleo dentro de veinte años, o al menos no lo tengan tal como hoy lo entendemos.

Pensar un nivel de desocupación de esa magnitud en una ciudad como Nueva York implica un impacto transversal, no solo en la burocracia y los trabajos administrativos, sino también en las profesiones calificadas, el comercio, la vivienda y la propia vida urbana. Si uno proyecta algo así en grandes metrópolis, como Ciudad de México, Río de Janeiro o Buenos Aires —con Estados más frágiles y estructuras laborales más informales—, el alcance del cambio resulta todavía más difícil de dimensionar.

En ese escenario, ¿cómo cree usted que va a reconfigurarse el mapa del trabajo y del desarrollo urbano en los próximos años?

A.R-G: Exacto. Ahí hay un punto muy interesante. Hace siete años escribí un artículo que se llama Thinking Cities versus Doing Cities (‘Ciudades que piensan vs Ciudades que ensamblan). Mi argumento en ese artículo es primero, que no creo en la estrategia de los países, sino en la estrategia de las ciudades. La ciudad se convierte en el centro de gravedad del futuro. Y no importa si el país es pobre o rico.

Existen ciudades con thinking jobs y ciudades con doing jobs. En Estados Unidos, la mayoría de las ciudades son doing cities. En cambio, encuentras ciudades en América Latina, con trabajos de pensar en países emergentes: Monterrey, Puebla, Bogotá, Medellín, Buenos Aires, Santiago, Lima.

Recientemente estuve en una conferencia académica, en San Luis, Misuri. Prácticamente en todo el trayecto del aeropuerto al hotel, parecía una ciudad abandonada. Por eso Amazon, cuando eligió su segunda sede corporativa, eligió a Nueva York, la más cara, porque ahí está el talento, los thinking jobs. Las ciudades más caras son una buena noticia, porque hay están los trabajos más atractivos.

VISIÓN: Sí, lo conozco muy bien, porque he hecho reportajes del Estados Unidos profundo y tercermundista.

A.R-G: Vamos a ver thinking cities en países pobres y doing cities en países ricos. Ese es el nuevo mapa.

Ciudades con trabajos interesantes y salarios altos, y ciudades con salarios bajos. En ese contexto, cuando voy a Monterrey, quedo muy impresionado. Monterrey tiene el ingreso per cápita más alto de América Latina. Si miras solo San Pedro Garza García, es más alto que el de muchas ciudades europeas.

El tema no es América Latina en general, sino de qué ciudad estamos hablando. Hay ciudades sumamente interesantes en contextos que aparentemente son de economía emergente.

Lo mismo pasa con Tel Aviv; en la India, con Nueva Delhi y con Bombay —principalmente Bombay y Hyderabad—; con Lagos, en Nigeria; con Ciudad del Cabo, en Sudáfrica; con Shenzhen, Shanghái, Hong Kong, Taipei y Japón. Son por lo menos diez ciudades con thinking jobs.

Por eso, más que hablar de regiones o países, tenemos que hablar de ciudades que tienen thinking jobs. Ese esquema se va a profundizar con la inteligencia artificial. Nadie hoy puede anticipar exactamente qué va a pasar con la IA. El que te diga que lo sabe no entiende de IA, porque es un fenómeno todavía en clara ebullición.

VISIÓN: Si la IA es todavía impredecible y la innovación avanza tan lento en sectores clave, ¿el problema está en la tecnología o en cómo la estamos usando?

A.R-G:
Hace un año te hubiera dicho que el futuro del trabajo era el prompt engineering – el “cómo preguntar”. Hoy ya no es eso. Ahora tú le verbalizas a ChatGPT las instrucciones de lo que quieres que haga – no necesitas preguntar de manera especialmente exacta.

Hay otro punto que también es importante mencionar: yo publiqué un artículo en 2017 en Harvard Business Review, sobre el “estancamiento de la innovación”: Innovation Plateau, que tuvo una gran repercusión, incluso, años después – en el 2023 – la revista emblemática de Ciencia y Tecnologia: Nature , corroboró mi artículo: la inversión en Ciencia y Tecnologia, la que conduce la ciencia a una nueva dirección, se ha desplomado en los últimos 40 años.

En ese marco, la inteligencia artificial, lejos de romper el estancamiento de la innovación, corre el riesgo de profundizarlo cuando se aplica bajo la misma lógica de eficiencia y reducción de costos que ha frenado el pensamiento creativo durante décadas.

Hoy, en términos de computación, seguimos usando cosas que se inventaron en los años sesenta del pasado siglo. riñón, mejor ponte a llorar, porque te van a penetrar por la uretra. La medicina va súper lento.

Los aviones cada vez van más lentos. Hace cincuenta años volábamos en el Concorde.

VISIÓN: Tres horitas de Nueva York a Londres, ¿no? Tres horitas.

A.R-G: ¡Tres horas! Imagínate nada más, es impresionante. Y creo que Tokio–Nueva York también era solo un poco más que eso. Era impresionante.

Ese fenómeno hoy no lo tenemos. La tecnología, en muchos sentidos, va hacia atrás. Desafortunadamente, cuando cae el muro de Berlín, China y Europa Oriental entran al juego del comercio mundial, y lo hacen con salarios muy bajos (arbitraje). Eso hizo que los costos de las manufacturas chinas bajen tanto que produjo una gran asimetría en el nivel de vida. Tristemente, las cosas se “igualan” hacia abajo. Nunca hacia arriba.

Y ahí es donde prostituimos la palabra ‘competitividad’. Ya no es ser el de mayor valor, sino ser el más barato. El más competitivo es ahora el más barato. Entonces entramos en una escalada hacia abajo: poca inversión en pensar.

Estamos en un punto en el que, cuando la historia de la humanidad hable de esta época, va a hablar del estancamiento de la innovación.

Ahora, ¿qué es lo que va a despertar esto? No lo sé. Yo escribí un artículo recientemente para The Conversation donde hablaba del tema del Premio Nobel de Economía de este año, que tiene que ver con la innovación tecnológica y la destrucción creativa. Y eso es lo único que nos va a llevar hacia adelante: la capacidad de destruir creativamente.

VISIÓN: Muchísimas gracias, profesor. Le hago la última pregunta: si tuviera que darle un solo consejo a una familia de clase media latinoamericana que hoy mira el futuro con incertidumbre, ¿cuál sería?

Esta no la puedo dejar pasar porque mi esposa me mata. Es la pregunta que se hacen todas las madres —no solo en América Latina, sino a nivel global— y también los jóvenes. En mi caso, mi hija estudia ballet clásico. Es bailarina, vive en Portugal, y está estudiando ballet clásico. La pregunta es: desde el joven, “¿Qué estudio, por el amor de Dios?”, y desde el padre, “¿Qué le digo a mi hijo que estudie?”

A.R-G: Que maravilla tu hija, en el mundo del arte. Los ingleses y los americanos, el mundo anglo, tienen un concepto que me encanta, que se llama Bachelor of Arts. Y eso, básicamente, es Liberal Arts (‘Artes Liberales’), como le llaman en otros lugares. A los dieciocho años es muy difícil decidir qué es lo que se quiere hacer para el resto de la vida.

Mi consejo sería el siguiente: el major sería matemáticas. Matemáticas es el centro de la ciencia. A eso le añadiría tres áreas: historia, antropología y filosofía. Eso es todo. No necesitas más. La historia es esencial, por su carácter crítico, de reflexión, de llenar nuestra mente con circunstancias diferentes en el tiempo. La antropología es el entendimiento profundo del comportamiento humano. La filosofía es la evolución del pensamiento a través de la historia. Estas cuatro áreas te ayudan a entender muchas cosas.

VISIÓN: Ingenierías, que todo es ingeniería ahora. [risas]

A.R-G:Yo percibo un cambio de época. En 1908, Harvard inventa el MBA, y durante todo el siglo XX, las escuelas de negocios, toman el protagonismo. Sin embargo, a principios del siglo XXI, las empresas más hegemónicas, son las empresas de base tecnológica. De modo que serán las escuelas de ciencia, de ingeniería, las que toman ahora el protagonismo.

VISIÓN: Sí, de acuerdo. Muchísimas gracias, profesor. Estoy completamente de acuerdo. De hecho, hace poco me leí un libro muy interesante: War Before Civilization, que es un libro de antropología. Curiosamente, uno aprende mucho más de marketing —lo que usted dice— estudiando antropología, que todas esas carreras.

A.R-G: Totalmente. De hecho, hay un libro, te lo recomiendo. Este libro le dio el Premio Nobel de Economía a Joel Mokyr este año. Se llama La palanca de las riquezas (en inglés, The Lever of the Riches), y habla de la historia del pensamiento económico y cuál es la única que realmente vale la pena, que es la schumpeteriana, la de la destrucción creativa. Ese libro es fantástico: te hace un recuento de toda la tecnología en la historia de la humanidad. Te vas a dar cuenta que la mitad de la tecnología la ha generado China en la primera parte. O sea, China está regresando a ser la potencia mundial en tecnología y lo va a lograr sin duda. Entonces sí: todo lo que tiene que ver con historia, con antropología, con filosofía y con matemáticas, esa es la clave de lo que quieres hacer en la vida. Con eso entiendes todo. Necesitamos también volver al arte. En el siglo XVI, la esencia del renacimiento trajo la simbiosis del arte y la ciencia. Quizá la figura más emblemática, sea la de Leonardo Da Vinci, artista y científico. Gaudí – para mí el arquitecto más influyente de la historia – argumentaba la necesidad de “el arte en todo”. Los vascos, en su gran reconversión industrial – hoy es la región de mayor ingreso per capita en España y de las más altas de Europa – reinventó el renacimiento. El proyecto Guggenheim, pilar de este esfuerzo, que redibujó la región hacia el arte. El corredor del vino aglutinó a los arquitectos más vanguardistas de la época, y hoy es un pasaje de arquitectura increíble. Por el lado de la ciencia, Orkestra (think tank de Competitividad), Ikerbasque, Innobasque, y los parques de Zamudio (Bilbao) y Miramón (San Sebastián). Este esfuerzo vasco que inició hace unas pocas décadas, es un ejemplo muy relevante para esas thinking cities -- que deben de crearse en América Latina.