La mayoría de las personas no entienden en absoluto cómo funciona el reemplazo de personas por IA (o cómo NO funciona). Incluso una aceleración diez veces mayor de todo lo que hace un especialista no borra automáticamente el trabajo en sí; simplemente reescribe la economía que lo rodea. Cuando el precio efectivo de un entregable se desploma, la demanda latente que solía estar en la estantería de repente se vuelve viable. Nunca he conocido a un propietario de producto que piense que sus ingenieros están entregando más características de las que necesita la hoja de ruta; la lista de deseos siempre es más larga de lo que permite el número de empleados. Haz que cada característica cueste diez veces menos construirla y no reduces los equipos en un factor de diez; enciendes cada "bonito de tener" que antes parecía inasequible, además de productos completamente nuevos que nadie se molestó en definir. Un estudio reciente de @Microsoft Research sobre el uso del Copilot en el mundo real subraya el mismo punto. Los usuarios vienen en busca de ayuda para redactar código o recopilar hechos, pero el modelo termina entrenando, asesorando y enseñando, incorporando nuevos tipos de trabajo en una sola sesión. Las profesiones no son monolitos; son conjuntos de subprocessos, cada uno cubierto solo parcialmente (y de manera imperfecta) por los modelos actuales. A medida que las herramientas de IA evolucionan, el alcance del rol evoluciona con ellas, a menudo expandiéndose en lugar de encogerse. Incluso en un auditor de contratos inteligentes de IA que hemos construido en @NethermindEth, a pesar de su nombre, nos dirigimos a una parte muy específica y estrecha del proceso: encontrar vulnerabilidades potenciales. Mientras tanto, los especialistas en seguridad utilizan esto como una herramienta y realizan un trabajo mucho más complejo y multifacético: formulando estrategias, validando hallazgos, corrigiendo la IA, añadiendo contexto implícito, comunicándose con los desarrolladores, descubriendo intenciones ocultas y gestionando expectativas. Así que en lugar de contar qué trabajos "desaparecerán", es más útil preguntar qué problemas se vuelven dignos de resolver una vez que el costo marginal de resolverlos cae en picada. La historia sugiere que la respuesta es "mucho más de lo que podemos dotar de personal", y eso aboga por un futuro donde el talento se redistribuye y multiplica, no se vuelve obsoleto.