Por Qué los Usuarios Avanzados de IA Aventajarán a Todos los Demás

David Rice: La mayoría de los empleados están utilizando alrededor del 1% de lo que es posible con la IA. No es porque sean perezosos. No es porque no tengan acceso. Es porque nadie les está mostrando lo que podrían hacer y que deberían estar usándolo entre 5 y 10 veces por hora para analizar todo lo que hacen, resumir su día y encontrar fallas en toda su lógica.

El invitado de hoy es Kevin Surace, CEO de Appvance.ai, y habla en unas 40 a 50 conferencias de empresa al año por todo el mundo. Y cuando hace preguntas profundas sobre cómo las personas están usando la IA, solo uno o dos por ciento levantan la mano. Todos los demás están usando un Copilot para corregir sus frases y piensan, wow, mira la IA.

Mientras tanto, hay un joven de 23 años en una startup de Silicon Valley usándola como si tuviera un doctorado con 28 títulos sentado a su lado por un centavo al minuto. Y esas 10 personas equivalen a unos cien del resto de nosotros. Así que esto es lo que Kevin quiere que entiendas. Esto no es una brecha de capacidad. Y cada año que no aprendes esta tecnología, empiezas a quedarte un poco más atrás hasta que, un día, ya no eres relevante.

Ocurrió con el ordenador de escritorio en los años 80. Ocurrió con Internet. Ocurrió con Excel. La gente se unió o fue apartada. Esta ola avanza mucho más rápido que todas las anteriores. Hoy cubriremos por qué tus prompts deben tener tres párrafos, no cinco palabras, cómo pensar estratégicamente sobre lo que quieres decir en vez de escribir palabra por palabra, por qué hoy es el peor momento que nunca habrá respecto a esta tecnología y qué significa eso para tu profesión, el cambio de identidad que está ocurriendo en industrias enteras, y por qué la resistencia, bueno, citando Star Trek, es inútil.

Soy David Rice. Esto es Personas Gestionando Personas. Y si usaste IA una vez la semana pasada mientras alguien junto a ti la usó 10 veces por hora, esta conversación será tu última advertencia. Empecemos.

Kevin, bienvenido. ¿Cómo estamos hoy?

Kevin Surace: Muy feliz de estar aquí.

David Rice: Por donde quería empezar es, sabes, cuando hablábamos antes, mencionaste la brecha que mucha gente está experimentando, la mayoría de los empleados están usando tal vez el 1% de lo posible con la IA. Tengo curiosidad, ¿por qué crees que eso ocurre y cuál es el coste de seguir a ese ritmo?

Kevin Surace: Es un fenómeno muy interesante. Tengo la oportunidad de hablar en grandes eventos corporativos e industriales 40, 50 veces al año, por todo el mundo. Lo que ves es que muy poca gente levanta la mano cuando les preguntas cosas profundas como: ¿cómo están usando la IA generativa? Como uno o dos por ciento levantan la mano, "sí, yo hago esto".

Estoy creando agentes, hago, pero la mayoría no está haciendo nada. Están usando un poco de Copilot. Les ayuda a corregir algunas frases y piensan, woo, IA, y no tienen idea de que deberían usarla cinco o diez veces por hora. Analizar todo lo que haces. Resumir todo lo que haces. Cuestionar todo lo que haces.

Si hago una presentación, digo: “encuentra los fallos en esto”. Luego, “¿cómo puedo mejorarlo?” Y luego, “¿puedes ayudarme a mejorarlo?” Y luego, “¿puedes hacer este dibujo?” Y luego, “¿puedes analizar esta hoja de cálculo y decirme qué significa?”

Porque con todo esto podrías hacerlo cada minuto de cada día. Es como tener un doctorado a tu lado con 28 títulos, ¿no? Y cuesta un centavo por minuto o por hora. ¿Por qué no querría usar eso? Cada hora, varias veces por hora. Así que creo que la gente no sabe, mucha gente solo usa Copilot, que es solo una ayuda sencilla, y realmente no está aprovechando todos los modelos como podrían hacerlo.

Y yo uso todos los modelos distintos, ¿vale? Según lo que quiero hacer. Gemini es mejor en ciertas cosas que GPD 5.2 y eso es mejor que, quizás, Anthropic en otras cosas, claw, bla, bla, bla, ¿ves? Entonces los uso todos.

David Rice: Creo que es un poco como si me metieras en una cabina de avión totalmente equipada. No tengo formación de vuelo. ¿Sabes lo que quiero decir?

Kevin Surace: Es cierto. Lo interesante es que hago demostraciones en el escenario. Cosas que he hecho literalmente para su empresa. Digo, ni siquiera tengo información confidencial de su empresa, pero déjenme mostrarles lo que pude hacer. Aquí hay un producto nuevo que creo que funcionaría bien, aquí el tamaño de mercado, aquí el tam y cómo lo sé.

Y reaccionan: “¿Habríamos gastado 5.000 millones descubriendo eso?” Yo tardé cinco minutos. O diez. No se les pasa por la cabeza que pueden hacer eso con la IA porque nadie les enseñó. Nadie les entrenó. La mayoría escribe un prompt de cinco palabras. Los míos son tres párrafos, muy bien pensados para quién es mi audiencia, qué intento hacer, a quién me dirijo, por qué digo esto, qué opino, ¿no? Tengo muchas cosas para conseguir algo valioso. No es "escribe un párrafo sobre X", sin saber ni lo que haces, ¿me entiendes? Mal uso de la herramienta. La gente necesita formación.

Necesitan acostumbrarse. Necesitan acceso a más modelos y más herramientas que Copilot. Cuando eso ocurre, todo cambia. Finalmente, mira, si trabajas en una startup en Silicon Valley, haces todo esto multiplicado por 10, es tu día a día. Ellos escuchan esto y dicen: claro que lo hacemos, Kevin. Pero si trabajas en una gran empresa en el Midwest…

Dices, “Recién tengo Copilot aquí, pregunté algo en Word y me corrigió una frase”. Dicen, “¡guau!” Es como si reemplazara Grammarly. Así que hay una bifurcación. Es un gran problema para las empresas grandes, porque ahora hay startups que avanzan a 10 veces la velocidad con la gente que tienen, ¿ves?

Son 10 personas que equivalen a cien porque usan IA, diferentes modelos y herramientas de IA generativa para marketing, ventas, análisis, encontrar fallas, etcétera. Las usan 10 veces por hora cada uno, y tú la usaste una vez la semana pasada, te quedas fuera. Vas a desaparecer.

David Rice: Creo que hablamos mucho de brechas de capacidad, pero parece una brecha de confianza aquí. No creo que la gente evite la IA porque no vea el potencial, más bien no sabe por dónde empezar. Ese arranque lento, ¿crees que se agrava?

Porque si no empiezas ahora, en 12 meses simplemente…

Kevin Surace: Lo digo siempre. Vas quedando cada vez más atrás, y luego empieza a causar vergüenza, ya no sabes qué hacer y en algún momento dejas de ser relevante, ¿cuándo es eso? El ordenador de escritorio apareció en un momento dado de las carreras de algunas personas a mediados/finales de los 80.

Si eras de los que decían que no querías eso en tu escritorio, cada año te quedabas más atrás, hasta que no podías seguir trabajando y debías jubilarte. Era inútil. ¿Cómo vivir sin eso? Luego llegó Internet.

Muchos decían: “No lo necesito para trabajar, no lo necesito en absoluto”. O que no iban a aprenderlo. O te sumabas o también te jubilabas. Lo mismo con Excel, apareció a fines de los 80 y principios de los 90 en todos los departamentos financieros.

Muchos dijeron “esto lo cambia todo, lo usaré para todo”, otros dijeron “no quiero aprender, tengo libros y lápices, me va bien así”. Se jubilaron. No hubo otra salida. La clave: cuando no aprendes las tecnologías nuevas, bastante extendidas, estás en vía hacia la jubilación, y ya está.

Eso está bien si quieres eso, pero debes saberlo. Si te vas a jubilar en uno o dos años, ¿a quién le importa? Es como el doctor que no quiere aprender el nuevo dispositivo médico, dice: “Me jubilo en dos años, no lo necesito”. Tienes razón, vas a jubilarte dentro de dos años porque nadie te va a querer si no usas lo último. Así que, si tienes 45 años y piensas quedarte 20 más en la industria, no, tienes tres más. Nadie querrá que trabajes para ellos si no dominas estas herramientas.

David Rice: Otro término del que se habla mucho es la IA en la sombra, ¿cierto?

Ese uso está en todas partes. Y con razón, muchos se frustran por las herramientas empresariales oficiales, que sienten lentas o limitadas. Me interesa saber, ¿cómo cerramos esa brecha entre lo que la gente necesita y lo que realmente se le da?

Kevin Surace: Yo he dicho a las empresas: Deben tener disponibles todos los principales modelos, no para todos los empleados, sino versiones privatizadas, cuentas corporativas a las que dejas acceso a quienes lo necesitan en ciertos departamentos. Por ejemplo, el de vídeo se acerca y dice: “Tengo que analizar vídeos por estas razones”. “Perfecto, Gemini, tienes acceso a eso, contamos con cuenta corporativa”. Hay que tener todas las herramientas.

En muchas empresas hoy ocurre que vas a IT: “Quiero usar más IA”. “Te dimos Copilot”. “Eso corrige frases, quiero más”. Exagero, Copilot hace más, pero ya sabes. Dicen “No te dejamos usar nada más”. Así que la gente lo hace en casa, o de forma oculta, pero luego se lo bloquean en el trabajo.

Si quieres tener éxito, tienes que potenciar a todos tus empleados, no tienes otra opción.

David Rice: Lo escucho mucho, que las herramientas autorizadas parecen diseñadas para ralentizarte, no para acelerar. Así que la gente se sale de lo oficial, ¿no? No por rebeldía, sino por necesidad. Porque se espera que hagas más y más rápido. Y las herramientas implementadas no se ajustan a las necesidades reales. Así que… No sé si es cumplimiento o relevancia, ¿verdad?

Kevin Surace: Hoy, IT lo tiene fácil para crear cuentas corporativas para 10 herramientas distintas, unas para ventas, marketing, modelos genéricos… y solo agregas usuarios por departamento según necesidad, pero avisando a la empresa que hay muchas herramientas disponibles, hay que pedirlas. No vamos a implementarlo en 40,000 empleados si solo 200 lo necesitan, pero si 200 lo requieren, lo haremos porque serás más productivo. Eso es todo. Y muchos de los comentarios tras mis demos son: “fue increíble, pero la empresa no nos da acceso”.

Siempre advierto: puede que no tengan acceso a todo lo que muestro. En mi página de herramientas hay como 40 diferentes y me dicen: “No podemos acceder a todas esas”. Bueno, pero el CEO sí, hablen entre ustedes.

Estoy aquí para mostrar el poder de la IA generativa hoy. Eso requiere acceso a muchas cosas. Debes pedirle a tus directivos o IT lo que creas necesitar y arreglarlo entre ustedes. No uses nada de forma clandestina. No puede hacerse. La IA y IT en la sombra es mala. No puedes rastrearlo. La gente usa herramientas sin cuentas. Si tienes cuenta, es privado, pero muchos no la tienen y piensan que no importa. No, eso es público, pueden entrenar con esos datos y volver a salir. Eso es negativo. No lo hagas. Y pasa. IT solo puede tratar de bloquear esas IP, esas URLs, para evitarlo.

David Rice: Eres bastante tajante al decir que las empresas no avanzarán con los agentes de IA hasta que resuelvan la seguridad y el control.

Pero me pregunto, ¿qué se pierde si esperamos demasiado? ¿Nos estamos frenando solo porque es desordenado?

Kevin Surace: Algunas empresas están usando agentes en sitios apropiados. Parte de lo que frena es que se gastaron 10 años implantando RPA, Automatización Robótica de Procesos, y RPA es un tipo de agente.

Está muy reglado por normas predeterminadas: es basado en reglas, no en IA. Cualquier decisión sigue un árbol de decisiones y ejecuta unas reglas. Funcionan bien en entornos previsibles, entiendes sus riesgos, seguridad, todo, ¿no?

Ahora que esos flujos están automatizados con RPA, los agentes no son un milagro. Puedes mejorar el flujo con más inteligencia, sí, pero ¿a qué coste de seguridad y cuánto tardas en corregir errores? RPA tardó muchísimo en consolidarse. Que hayan desplegado RPA es el principal bloqueo para nuevos agentes: ya hay muchos agentes RPA funcionando y automatizando. Por ejemplo, tramitar algo de seguros en 11 sistemas distintos: ya lo hace RPA, va por los sistemas, procesa los datos, actúa por reglas, y, por ejemplo, emite un cheque. Listo. Ya lo hace. Puedo poner un agente, pero no ahorraré dinero.

Quizás el agente tome mejores decisiones con menos intervención humana, pero también puede errar, porque ahora es la IA quien decide, no mis reglas. Muchas empresas no tienen mucho más que automatizar con agentes después de una década y cientos de millones invertidos en RPA.

Eso no excluye usos para agentes, pero yo pienso que las grandes brechas ya se cerraron esta última década con tecnologías similares. Ya no ven tanto ahorro posible. En los escritorios, los agentes pueden ayudar en flujos muy específicos para pocas personas que la empresa nunca automatizó; puede ser útil. Pero ¿vas a dejar que cada uno programe sus propios agentes? ¿Cuál es el impacto en seguridad si esos agentes acceden a los sistemas más críticos y no sabes si realmente lo hace un agente legítimo o un hacker? Es delicado.

David Rice: ¿Quizá el uso de agentes empieza por arriba y vemos después qué ocurre? Por ejemplo, que solo el C-level tenga agentes, al principio.

Kevin Surace: Quizá, pero también es la cuenta que un hacker querría secuestrar.

Es una cuestión compleja la de los agentes. Ya hay RPA para los objetivos mayores, está funcionando, ahorra dinero y productividad, y ahora esta tecnología puede tomar el relevo, pero ¿cuánto ahorro habrá? Ya automatizamos todo lo grosse en 10 años, ¿compensa un 2% adicional? ¿Vale la pena? Los grandes ahorros ya se consiguieron. A 10 años vista, seguro que habrá agentes por todas partes, serán muy seguros, todo mejorará. Las empresas de RPA reharán sus productos haciendo RPA con agentes inteligentes. Eso ocurrirá, pero hablamos de grandes empresas. Las startups harán todo con agentes desde el inicio, porque no tienen RPA ni tecnología heredada, empiezan de cero.

David Rice: Eso quería preguntar: el sector startup parece ideal para experimentar y aprender con esto.

Kevin Surace: Así es.

David Rice: Dijiste que el verdadero superpoder no es el modelo, sino la persona que sabe usar el modelo apropiado en el momento apropiado. Antes decías que usas uno para una cosa y otro para otra, pero veo mucho en X, por ejemplo, infografías gigantes con todo mapeado. Pero la mayoría no sabe lo que no sabe. ¿Qué habilidades se necesitan?

Kevin Surace: Se aprende haciendo. Como cualquier herramienta nueva, hay que usarla, dedicarle una o dos horas para ver para qué va mejor que otra. Si es un modelo transformer, LLMA, multimodal, puedes ir probando. Si investigo, uso Perplexity porque me da referencias; si es análisis de vídeo, uso Gemini; si es generar música, otra; en vídeo, otra; D script para ciertas cosas… Hay que probarlas todas, pero si no has hecho el esfuerzo de suscribirte y aprender las distintas herramientas, tienes un problema. Las infografías son guías, pero hasta que no lo usas, no sabes. Hay que invertir tiempo.

Si eres músico y has usado un daw (estación de trabajo digital de audio), sabes de separación de stems y exportar MIDI. Puedes identificar eso en iNOS Studio, lo entiendes. Si nunca has usado esto, no puedes empezar de cero y esperar resultados. No sabes lo que es la separación de stems ni cómo manipularlos. Hay un bagaje de base en algunos de estos ámbitos.

Si nunca editaste vídeo en tu vida, no harás una película con ninguna herramienta. Pero si pruebas por días o semanas, aunque nunca lo hiciste antes, seguro que ves cómo lograr ciertas cosas, cómo encadenar escenas, poner subtítulos. Hay que aprender, no puedes llegar a Hagen sin preparación, aunque en unos días puedes avanzar mucho ahí.

Dependiendo de tu trayectoria, de si lo aplicas en trabajo u hogar, ten claro qué quieres lograr y qué herramientas hay. Si estás en marketing hay montones de herramientas de IA para emails, LinkedIn, campañas, todo muy potente. Es increíble. Vi un webinar esta mañana con Zapier y DS Script y los flujos agentivos que puedes crear, muy interesantes. No lo he usado aún y miro todo lo que me queda por aprender. Siempre hay más, mantente curioso.

David Rice: Construir un equipo global no debería significar gestionar cinco sistemas distintos para RRHH, nóminas e IT. Deel lo reúne todo para que contrates, incorpores, pagues y equipes a tus empleados en cualquier lugar sin caos. Ya sea empleados en 10 países o gestionar freelancers por zonas horarias, Deel resuelve cumplimiento, beneficios y nómina en un solo sitio: menos herramientas, menos complicaciones, más foco en tu gente.

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Y para mí, tras experimentar bastantes herramientas, no creo que se trate de ser un mago técnico.

Si quiero montar un ecosistema de herramientas, es pensamiento sistémico: juicio sobre qué es lo mejor. Tradicionalmente estamos formados para resolver problemas bien definidos; ahora el valor se traslada a qué preguntas sabes hacer.

Kevin Surace: Sí.

David Rice: Porque hay que orquestar el sistema de herramientas.

Kevin Surace: Exacto. Y puedes escribir agentes para orquestar ese conjunto de herramientas, lo cual es fascinante. Defines el flujo de trabajo, creas un agente que lo realice: de esta herramienta paso a otra, luego a Hager, añado tal… Puedes crear ese flujo y pulsar un botón. Antes ya era posible con scripts en Windows o Mac, pero ahora es más inteligente: puede analizar el contenido de un vídeo, cortar automáticamente en trozos para redes sociales sin editar nada más.

Por ejemplo, con este mismo podcast.

David Rice: Sí, yo lo hago todo el tiempo. Como hablábamos antes, antes lo que le llevaría a McKinsey seis meses y millones, ahora lo haces en una hora con IA. Pero no es solo por la herramienta.

La clave está en cómo la alimentas. ¿Cuál es tu proceso para lograr que la IA piense contigo, no solo para ti?

Kevin Surace: El trabajo número uno es siempre prompts grandes, extensos, pensados, con opinión: quién es tu audiencia, qué opinas del tema… Me puedo tirar 10 minutos escribiendo varios párrafos. Ese es mi prompt. Me dicen: “¿Hiciste qué?” Sí, pero el valor que obtengo es enorme. Piensa en tu audiencia, las fuentes, tu opinión, tu voz.

Me resulta interesante poder hacer un estudio de mercado complejo sobre vehículos en Sudamérica, por ejemplo. Si contrato a McKinsey costaría cinco millones, harían investigación, entrevistas, consultarían reportes oficiales, etc. y después de tres meses volverían con el informe. Por cinco millones, bien, pero yo puedo lograr eso ahora mismo, tardando una hora.

Idas y vueltas, usando un modelo "de pensamiento", te traen el estudio y los gráficos, y puedes armar la presentación en PowerPoint. En una hora tienes lo que antes costaba millones, por un dólar de tiempo. Es real, lo he hecho: en una empresa con 82.000 reclamaciones de garantía en años recientes, pedían ideas para reducirlas. Todo en inglés, no se podía clasificar ni analizar con métodos normales, era una hoja Excel llena de textos. Pero la IA generativa lee todo el Excel, analiza el lenguaje y propone cinco cambios de producción para reducir reclamaciones desde mañana.

Hice eso en vivo para la empresa: “Tienes que estar bromeando”, “Llevamos años con estos datos sin saber qué hacer”. Pensaban contratar consultores, y yo lo resolví en cinco minutos.

Eso es lo que muchos no piensan: puedo analizar montones de datos (mientras no supere la capacidad del modelo) aunque no estén limpios. Con IA tradicional hay que limpiar, con generativa da igual. Lee el caos y saca conclusiones, y eran tan buenas las recomendaciones que creo que las aplicaron. ¿Por qué no hacerlo? Otro caso: miles de lesiones en fábrica, “¿Cómo las reducimos? Dame recomendaciones”. Minutos, boom, ahí van. “Haz esto y baja un 80%”. ¿Qué? Lo comprobé, era razonable. Hasta probarlo no lo sabes, pero estaba bien orientado, y ningún humano lo habría conseguido. McKinsey sí, por 5 millones. Así van cambiando las cosas. Estas herramientas son poderosas si sabes usarlas.

David Rice: Sí, gran ejemplo. Volvemos a que la gente usa solo el 10% de lo posible, pero también refleja que es rápido, pero no magia.

La calidad de la salida depende de la entrada. Es fácil confundir velocidad con visión, pero señalas algo más profundo: la cocreación, pensar juntos. Si solo delegas, ahí empiezan los problemas.

Kevin Surace: Es un compañero de debate más listo que tú, pero sigue siendo para debatir: hay que retarlo, decirle que está mal. Y ahora los modelos buenos admiten: “Tienes razón, no consideré eso, reconsidero y la respuesta es esta”. Así quiero debatir, decirle mis opiniones y preguntar si son válidas. Ayer analicé un artículo sobre que la IA no puede hacer juicios morales.

No estoy de acuerdo. Creo que ahora sí puede. Le pasé el artículo: “Explícame por qué el autor cree eso y dime por qué tú crees que no”. Me dice: “Puedo, porque aprendí de lo hecho por humanos, sé lo que la humanidad considera moral y puedo juzgarlo moralmente. No te puedo imponer consecuencias, pero sí predecir qué será visto como moral.”

Le pedí que analizara la moralidad de una invasión de EE.UU. a Irán, solo su implicación moral. Expuso los lados, cómo se sentirían en Irán, en el mundo, según los datos, y fue excelente. No digas que no puede sugerir cómo se verá moralmente. Hasta puede resumir los conflictos armados, las estrategias, el equipamiento, los riesgos. Antes hacían falta miles de analistas en el Pentágono, y ahora el modelo lo responde asombrosamente bien.

David Rice: Cuando hablamos antes, decías que nos dirigimos a un escenario con solo tres o cuatro modelos dominantes, porque cuando la precisión llega a cierto umbral, ya no notas la diferencia.

Kevin Surace: Ya apenas se nota la diferencia, salvo casos muy concretos donde Gemini es mejor. Si no lo sabes, usas GPT 5.2 o ChatGPT. Creo que llegaremos a que todos cubran el 100% del conocimiento humano y no habrá más diferencia. Ya estamos ahí. Hace tres años había solo ChatGPT 3.0 o así, cometía muchos errores pero era sorprendente. Luego vino Claude, Gemini, X.ai, los modelos chinos, llama… Todos funcionan bien y en las pruebas van muy parejos: entre ellos hay 2-3% de diferencia. Cada vez serán menos distintos, porque no pueden superar el conocimiento humano existente; todo lo que hacen es aprender lo leído y visto.

Así que habrá poco margen; los costes bajarán, la competencia crecerá y quizá nadie pague, o se paga un dólar al mes por ellos, pero los precios bajan.

David Rice: Mi siguiente pregunta es: ¿qué significa eso para cómo las empresas construirán y comprarán IA en 2026 y pensando a largo plazo?

Kevin Surace: Espero que nadie monte su propio modelo generativo en la empresa. Hay que aprovechar los existentes.

¿En qué afecta? Los costes van a seguir cayendo. Negocia bien los contratos, analiza cada renovación. El coste sigue la ley de Moore. En 10 años el coste estará en el 5% del actual. Bajarán un 90 o 95%. El coste de computación caerá igual. Se basa en GPUs en vez de CPUs, pero es silicio. El coste del silicio cae a la mitad cada 12-18 meses, y sigue haciéndolo. Así que haz cuentas: la reducción de coste es compuesta y en 10 años será entre 90 y 95% más barato. Es bueno, hace accesible la tecnología a todo el mundo, incluso con tareas complejas.

David Rice: Siento que esta vez es diferente. Todos decimos eso.

Kevin Surace: Se dice en cada ciclo. El de internet era diferente, el smartphone era diferente, PC en la mesa era diferente. Todos fueron distintos.

David Rice: ¿Pero ves alguna señal ahora que indique que este es un momento crucial donde los líderes no pueden quedarse al margen?

Kevin Surace: También lo fue el PC de escritorio, también Excel, Word… Cuando apareció el procesador de textos, no podías quedarte fuera, o te jubilabas. Lo mismo: si te bajas del tren, te jubilas. Todos quieren decir que es más grande que lo anterior; la internet fue más grande hasta ese momento; luego el smartphone, porque se basaba en todo lo anterior; ahora esto es mayor pues se basa en internet, smartphone y PCs, todo a la vez. Eso permitió llegar a miles de millones en semanas. Sin internet, este invento sería solo para cinco personas en una universidad. Pero hoy transmitimos terabytes gratis, 20 años atrás costarían $20,000. Así ha sido siempre, y no quieres perder esta ola.

El de al lado que use esto cinco veces por hora va a ser diez veces más productivo y listo que tú. En música es igual: debates sobre usar IA para partes, arreglos, nuevas versiones. Los que la usan avanzan y los que no, quedan atrás. El mismo debate hubo con software de edición, estaciones digitales, instrumentos digitales, y ahora con IA generando partes enteras. Hay quien dice: nunca usaré esto, atenta contra la creatividad, y otros que dice: me vuelve más creativo, puedo hacer 10 canciones por hora incluso con melodías propias. Te garantizo que los ganadores usan lo nuevo, siempre.

El que se negó a estaciones de trabajo digital y samples quedó fuera. Hoy casi todas las bandas sonoras de cine y TV son digitales. ¿Oíste una trompeta? No la tocó nadie, es digital. Por ahí vamos. Mucha gente quedará atrás, discuto eso cada día y lo respeto, pero quien está al lado tuyo sí lo usa, y te quitarán el trabajo. Si escribes blogs y no lo haces con IA, el de al lado los escribe a docenas por día y tú uno cada tres días. Ya no te pagan por escribir palabra a palabra, te pagan por pensar estrategia, editar y sacar el texto: no 15 días, 15 minutos. Así es ahora. Como el que tecleaba a máquina o usaba fax. Eso ya no sirve, y con cada tecnología es igual.

David Rice: Para mí, lo importante de lo del músico, es que la diferencia es que suscita una respuesta emocional, no es solo una iniciativa empresarial, es un cambio de identidad para personas e industrias. Ya se ve en el marketing, por ejemplo. Existe la resistencia, es normal. Pero si los líderes no se actualizan a la velocidad de esta ola… es aún más difícil ponerse al día que nunca.

Kevin Surace: Así es. Avanza rápido porque aprovecha toda la tecnología previa, y ya tenemos internet y wifi que nos da acceso inmediato. En tres años ha avanzado increíblemente y ha mejorado cada día. Me gusta decir que, si hago un vídeo hoy, es indistinguible, parece grabado con cámara. Y hoy es el peor día que habrá nunca.

Con música igual: tenía siete canciones, unas reales, otras generadas por IA, las envié a músicos y no distinguían cuál era cuál. Dicen que la IA no tiene alma y que se nota, pero no es así. Esto es lo peor que habrá, mañana será aún mejor y ahí se dan cuenta que están en problemas. Pero la clave es aprender a usar las herramientas y sumar tu experiencia al producto. En Hollywood pasa igual: habrá historias hechas con personas, con digitales, con cámaras o sin ellas, y habrá trabajo para todos. Pero el coste del minuto de película puede bajar de un millón a un dólar y tener éxito. Dentro de tres años, dice el CEO de Roku, en el CES, habrá un éxito hecho por $100, y seguro estará en pantalla.

David Rice: Gracias por venir hoy, Kevin. Disfruté mucho la charla.

Kevin Surace: Sí, fue divertido. Es un tema apasionante.

David Rice: Bien, oyentes, si no lo han hecho ya, vayan a peoplemanagingpeople.com/subscribe. Suscríbanse a la newsletter, reciban noticias de todos nuestros eventos, podcasts, artículos nuevos y todo lo que hacemos. Así que apúntense, y hasta la próxima, simplemente aprendan a hacer lo que hacen, pero mejor.