Por qué los usuarios avanzados de IA superarán a todos los demás

David Rice: La mayoría de los empleados están usando solo el 1% de lo que es posible con IA. No es porque sean perezosos. No es porque no tengan acceso. Es porque nadie les muestra lo que podrían hacer y que deberían usarla entre 5 y 10 veces por hora para analizar todo lo que hacen, resumir su día y encontrar fallos en toda su lógica.

El invitado de hoy es Kevin Surace, es el CEO de Appvance.ai y da charlas en unos 40 a 50 eventos de empresa al año en todo el mundo. Y cuando hace preguntas profundas sobre cómo la gente realmente usa la IA, solo uno o dos por ciento levantan la mano. Los demás usan un poco de Copilot para arreglar frases y piensan: “wow, mira la IA.”

Pero mientras tanto, hay un joven de 23 años en una startup de Silicon Valley usándola como si tuviese doctorados de 28 PhD sentados junto a él, por un céntimo el minuto. Y esos 10 valen por cien del resto. Así que esto es lo que quiere que entiendas Kevin: Esto no es una brecha de capacidad. Y cada año que no aprendes esta tecnología, te quedas un poco más atrás, hasta que un día dejas de ser relevante.

Pasó con el ordenador de escritorio en los años 80. Pasó con Internet. Pasó con Excel. O te subías al carro o acababas desplazado. Esta ola se mueve mucho más rápido que todas las anteriores. Así que hoy cubrimos por qué tus prompts deberían ser tres párrafos y 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 en cuanto a esta tecnología y lo que significa para tu profesión, el cambio de identidad que ocurre en sectores enteros y por qué la resistencia, bueno, para citar Star Trek, es inútil.

Soy David Rice. Esto es Personas Liderando Personas. Y si usaste la IA una vez la semana pasada mientras la persona al lado tuyo la usó 10 veces por hora, esta conversación será tu última advertencia. ¡Vamos!

Kevin, bienvenido. ¿Cómo estamos hoy?

Kevin Surace: Muy feliz de estar aquí.

David Rice: Quería empezar por aquí porque, sabes, cuando hablábamos antes de esto, mencionaste la brecha que mucha gente experimenta; la mayoría de los empleados están usando quizás solo el 1% de lo posible con IA. Me da curiosidad, ¿por qué crees que pasa esto y cuál es el coste de continuar a ese ritmo?

Kevin Surace: Es un fenómeno muy interesante. Tengo la oportunidad de hablar en grandes empresas y eventos del sector entre 40 y 50 veces al año, en todo el mundo. Y lo que ves es que muy pocas personas levantan la mano cuando empiezas a hacer preguntas profundas sobre cómo están usando la IA generativa. Es como que uno o dos por ciento levantan la mano: “Ah, sí, estoy haciendo esto.”

Estoy escribiendo agentes, estoy haciendo, pero la mayoría no hace nada. Usan un poco Copilot. Les ayuda a corregir algunas frases y dicen: “¡wow, IA!” y no tienen idea de que deberían estar usándola cinco o diez veces por hora. Para analizar todo lo que haces, para resumir todo lo que haces, para buscar defectos en todo lo que haces.

Si estoy preparando una presentación, le pido que encuentre defectos. Luego, cuando detectas los fallos, ¿cómo puedo mejorarlo? Y luego pido ayuda para mejorarlo. Y luego pedirle que haga el dibujo. O que analice una hoja de cálculo y ver qué significa esa hoja, qué significa la pestaña tres.

Porque sabes, con todo esto, podrías hacerlo cada minuto de cada día. Y es como tener a un PhD a tu lado con 28 doctorados. Y cuesta un céntimo al minuto o la hora. ¿Por qué no querría usarlo? Cada hora, varias veces por hora. Así que creo que la gente no lo sabe. Muchos solo usan Copilot, que es una cosita simple que te ayuda y no están aprovechando todos los modelos como se pueden aprovechar.

Y yo uso todos los modelos dependiendo de lo que quiero hacer. Gemini es mejor en algunas cosas que GPT 5.2 y eso es mejor que quizás Anthropic en otras, Claude, bla, bla, bla. Los uso todos.

David Rice: Creo que es como meterme en una cabina de piloto llena de controles sin tener entrenamiento de vuelo. ¿Sabes a lo que me refiero?

Kevin Surace: Es cierto. Lo interesante es que hago demostraciones en el escenario, de cosas que he hecho literalmente para su empresa. Digo, no tengo información reservada de su empresa, pero déjame mostrarte lo que hice. Aquí hay un producto nuevo que creo que funcionaría bien, este es el tamaño de mercado, este es el TAM y esto es cómo lo sé.

Y ellos: “¿Qué? Nos hubiéramos gastado 5 mil millones de dólares en descubrir eso.” Yo gasté cinco minutos. O diez. No tienen ni idea que pueden hacer eso con IA porque nunca se lo han mostrado. Nadie les ha enseñado. La mayoría escribe simplemente un prompt de cinco palabras o algo así. Mis prompts son de tres párrafos y están muy cuidadosamente diseñados para mi audiencia, mi objetivo.

¿Quién es mi público? ¿Qué quiero decir? ¿Por qué lo digo? ¿Qué opino al respecto? Hay mucho que poner ahí para sacar algo valioso. No es escribir un párrafo sobre X sin saber lo que haces. Estás malusando la herramienta. Así que la gente necesita formación.

Necesitan sentirse cómodos. Necesitan tener acceso a más modelos y más herramientas que solo Copilot. Ahí cambia todo. Y por último, si estás en una startup de Silicon Valley, haces todo esto por diez. Los están escuchando y piensan: “Sí, por supuesto, Kevin.” Si trabajas en una gran empresa en el Medio Oeste...

Piensas: “Acabo de tener Copilot aquí, pregunté algo en Word y arregló mi frase.” Y dicen “¡wow!” Como si fuera Grammarly. Así que hay una bifurcación. Es un gran problema para grandes compañías porque hay startups corriendo a diez veces la velocidad del número de personas que tienen.

Son 10 personas que rinden lo de 100 porque usan IA, variedad de modelos y herramientas generativas para marketing, ventas, análisis, búsqueda de fallos, para debater. Lo usan. Diez veces por hora, cada persona. Y si tú lo usaste solo una vez la semana pasada, ya estás fuera. Vas a quedar eliminado.

David Rice: Creo que se habla mucho de brechas de capacidad, pero aquí parece que es una brecha de confianza. No creo que la gente evite la IA porque no vea su potencial. Creo que muchos no saben por dónde empezar, y ese arranque lento, ¿crees que se complica con el tiempo?

Porque si no empiezas ya, dentro de 12 meses estarás...

Kevin Surace: Lo digo así, sí. Cada vez vas quedando más atrás y empieza a dar vergüenza, no sabes qué hacer y llega un punto en el que dejas de ser relevante. ¿Cuándo es eso? El ordenador de escritorio llegó en una etapa de la carrera de muchos a mediados o finales de los 80.

Si fuiste de los que decían “No quiero eso en mi escritorio”, cada año quedabas más atrás, hasta que ya no podías participar en el trabajo y tenías que jubilarte. Literalmente era desesperanzador, ¿cómo vivir sin eso? Luego vino Internet.

Mucha gente pensó que no lo necesitaban ni en el trabajo ni en su vida. O te subías al carro o te jubilabas. Lo mismo pasó con Excel. Apareció a finales de los 80 y principios de los 90 en todos los departamentos de finanzas.

Mucha gente se subió diciendo: “Esto es un cambio radical, usaré Excel para todo.” Otros decían: “No quiero aprender esto, ya tengo mis libros contables y lápices, todo va bien.” Se jubilaron. No había otra salida. La lección es que cuando no aprendes la tecnología más reciente que ya es generalizada, te encaminas a la jubilación y punto.

Está bien si eso es lo que quieres, pero que sepas que ahí vas. Si vas a jubilarte en un año o dos, da igual. Como el doctor que no quiere el último aparato médico: “Me jubilo en dos años, no lo necesito.” Tiene razón. Porque en dos años te jubilan seguro.

Así que si alguien escuchando piensa: “No tengo que aprender esto, tengo 45, me quedan 20 años,” no es cierto. Te quedan 3. Nadie te va a querer en su equipo si no dominas estas herramientas.

David Rice: Ahora se habla mucho del término shadow AI, ¿no?

Y es que su uso está por todas partes. Y con razón, la gente está frustrada con muchas herramientas empresariales porque suelen ser lentas o limitadas. Así que, desde tu perspectiva, ¿cómo cerramos esa brecha entre lo que la gente necesita y lo que se le da?

Kevin Surace: Pues lo que digo a las empresas es que deben tener todos los modelos principales disponibles, no para toda la corporación, pero sí versiones privadas, cuentas corporativas y acceso para quienes lo necesitan en ciertos departamentos. Así que el de vídeo va y dice: “Debo analizar vídeos por esto y esto.” Bien, tienes acceso a Gemini. Tenemos cuenta corporativa. Debes tener todas las herramientas. Lo que ocurre hoy en día en muchas empresas es que si pides a IT usar más IA te dicen: “Te dimos Copilot.” Sí, me corrigió una frase.

“Quiero hacer más”. Soy un poco irónico, Copilot hace más, pero me entiendes. Y te niegan otra herramienta. Así que la gente lo hace en casa o a escondidas y en el trabajo los bloquean.

Si quieres triunfar, tienes que empoderar realmente a tus empleados. No hay otra opción.

David Rice: Sí. Oigo mucho que las herramientas aprobadas parecen hechas para frenarte, no acelerarte. Así que la gente se pasa de la raya, no por rebeldía, sino por necesidad. Porque ahora la expectativa es: “Harás más y más rápido” y las herramientas no cubren las necesidades reales de muchos puestos. Creo que no es cuestión de cumplimiento, sino de relevancia.

Kevin Surace: Mira, hoy en día es fácil para IT configurar cuentas corporativas con diez herramientas distintas. Algunas para ventas, otras para marketing, algunas generales, cinco modelos genéricos, etc. Y luego solo añades gente según el departamento. Pero infórmales que hay muchas herramientas y tienen que pedirlas.

No vamos a desplegar esto para 40.000 empleados si solo lo necesitan 200, pero si 200 lo necesitan lo hacemos porque te hace más productivo. Y en muchas demos que hago, recibo el comentario: “Eso fue increíble, pero la empresa no nos da acceso a esto.”

Por eso siempre lo digo: Puede que tu empresa no te dé acceso a todo lo que muestro. En mi página de herramientas hay unas 40 que uso en la presentación y la gente dice: “No tenemos acceso a todo eso.” Y yo: “Bueno, pero aquí está el CEO de tu empresa, así que es cosa de vosotros.”

Vengo a mostrar el poder y la oportunidad de Gen IA hoy, y eso requiere acceso a muchas cosas. Hay que pedírselo a dirección, a IT, a quien corresponda. No actúes por tu cuenta. No lo hagas.

Shadow AI, shadow IT, todo eso es malo. No puedes controlar qué usa la gente ni qué cuentas tienen. Ahora, si tienes cuenta privada en la mayoría, está bien, pero muchos no tienen cuenta de pago y piensan: “no pasa nada”, pero todo eso es público, pueden entrenar su modelo y aparecer tus datos. Todo mal. No deberías. Y esto está ocurriendo y la empresa solo puede tratar de bloquear IPs y URLs para evitar que la gente actúe por su cuenta.

David Rice: Tienes claro que las empresas no avanzarán realmente con agentes hasta resolver el tema de seguridad y control.

Pero ¿qué se pierde si esperamos demasiado? ¿Estamos frenando ese siguiente gran salto solo porque es un tema complicado?

Kevin Surace: Las empresas hacen algo con agentes, pero en lugares apropiados. Parte del freno es que pasaron 10 años implementando RPA (automatización robótica de procesos), y RPA es como un tipo de agente.

Está muy regulado por reglas estrictas. No es malo, pero no es IA. Es por reglas. Así que cualquier decisión pasa por un árbol de decisiones. Esas funcionan bien en lo predecible, entiendes la seguridad, lo entiendes todo.

Ahora que eso funciona, y has automatizado muchos flujos con RPA, los agentes no parecen milagrosos. Podrías automatizar el flujo un poco mejor con más inteligencia, sí. Pero, ¿qué riesgos de seguridad y cuánto cuesta depurarlo?

RPA tardó años en perfeccionarse. Creo que el hecho de haber implantado RPA es el mayor freno a los agentes IA. Ya hay un agente que lo hace. Un ejemplo es un proceso en seguros que pasa por 11 sistemas. RPA ya lo hace: inicias, actúa como agente, va de un sistema a otro, sigue las reglas, concluye y listo.

Podría desplegar un agente IA, pero no ahorraré dinero. Quizá mejores decisiones con menos intervención humana, pero puede salir mal, porque delegas decisiones a la IA en vez de las reglas que creaste. Así que no hay tantas cosas que automatizar con agentes si ya se hizo con RPA estos diez años, con grandes inversiones.

No digo que no haya sitio para los agentes, pero las grandes brechas las cubrieron las empresas esta década. Ése es el punto. Había tecnología antes de los agentes que ya hacía de agente. Suficiente. Así que no verán ahora el ahorro de costes, sobre todo en PCs individuales.

Con agentes puedes automatizar flujos únicos para algunos empleados, que nunca automatizaría la empresa. Eso puede ser interesante. Pero, ¿vas a dejar que cada uno escriba su propio agente y qué pasa con la seguridad? Porque esos agentes acceden a sistemas críticos y no sabes si tienen permiso, o si en verdad es el agente o un hacker. Son temas delicados.

David Rice: ¿Puede ser que el uso de agentes empiece en la cúpula y luego veamos qué pasa más abajo? Como que quizás solo el C-suite tiene un agente primero.

Kevin Surace: Puede ser, pero justo ese es el que un hacker querría piratear.

El tema agentes es delicado. Ya tenemos RPA implementado contra los mayores retos. Funciona, ahorra dinero y da productividad. Ahora hay tecnología nueva, pero ¿dónde está el ahorro? Ya automatizamos todo lo que se podía en 10 años. ¿El ahorro extra es del 2%? ¿Vale la pena? Ya se ahorró el 80% que se podía. Son decisiones difíciles. En 10 años los agentes estarán donde sea, serán más seguros y se resolverán estos problemas. Reemplazarán a RPA, las empresas de RPA lo adaptarán, ocurrirá.

Pero estamos hablando de grandes empresas. Una startup desplegará agentes para todo, porque son más baratos que personas y no arrastran legado de RPA. Pueden empezar de cero y usar agentes ya.

David Rice: Eso iba a preguntar, la startup parece campo ideal para probar y aprender.

Kevin Surace: Exacto.

David Rice: Dijiste que el verdadero superpoder no es el modelo, sino la persona que sabe escoger el modelo correcto. Antes mencionaste que usas uno para esto y otro para aquello, cada uno tiene su propósito. Pero veo mucho en X (Twitter), hay gente con infografías enormes, todo mapeado. Pero creo que la mayoría ni sabe lo que ignora, ¿cuál es la habilidad clave?

Kevin Surace: Aprender se hace usando. Cualquier herramienta se aprende usándola, dedicas horas, ves para qué es buena cada una.

Si es un modelo transformer, LLM, multimodal, empiezas así, y descubres: “Ah, si es investigación, voy a Perplexity, por esto, porque da referencias.” Para análisis de vídeo, Gemini. Para música, uno distinto. Para vídeo, otro. D Script es mejor para una cosa, P para otra. Hay que invertir tiempo y suscripciones para aprenderlas.

Veo infografías también, pero son puntos de vista de quien las hace. Hasta que las usas, no sabes. Estas tecnologías requieren tiempo para entenderse.

En música, si has usado un DAW, quieres STEM separation y exportación MIDI: Inos Studio es como un DAW en línea, lo comprendes. Si nunca usaste esas herramientas, no podrás usar Sudo Studio, ni sabrás lo que es stem separation, ni manejar stems. Hay que tener cierta base. Si nunca editaste vídeo, no harás una película de la nada. Te faltan competencias. Pero si usas esas herramientas durante días o semanas, aunque nunca antes lo intentaste, al final entiendes cómo hacer cosas, enlazar pasos, ampliar una escena, añadir subtítulos, lo que sea, y aprenderás todo eso. No puedes empezar en Hagen y sentirte listo de golpe. Pero Hagen permite usar entre 4 y 5 tipos de modelos, y tras días y muchas horas, puedes volverte experto en varias áreas y llegar a ser usuario avanzado. Cada quien debe llegar ahí según su carrera, objetivos laborales o personales. ¿Qué hago? ¿Qué herramientas hay? ¿Cómo las aprendo? Si eres marketinero, usas muchas IA dedicadas solo a eso. No solo blogs, sino objetivos de email, targets de LinkedIn, emails personalizados, muchas funciones ya potenciadas con IA. Son poderosas y sorprendentes. Hoy vi un webinar de Zapier y DS Script, usando workflows genéricos de Zapier, y luce increíble. No lo he probado aún, sé que tengo mucho que aprender ahí. Aun dedicándome a esto a diario hay un millón de cosas que no hice. Así que siempre hay más por aprender, mantente curioso.

David Rice: Ampliar un equipo global no debería implicar lidiar con cinco sistemas para RRHH, nómina e IT. Deel lo integra todo para que puedas contratar, incorporar, pagar y equipar personas en cualquier lugar sin caos. Traigas empleados de 10 países o administres freelancers en distintos husos, Deel gestiona el cumplimiento, prestaciones y pagos en un solo sitio. Así evitas mil herramientas, dolores de cabeza y puedes centrarte en tu gente.

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Y no siento que sea un tema de pericia técnica. Si quiero montar un ecosistema de herramientas, más bien es pensamiento sistémico y criterio para elegir cada pieza. Tradicionalmente hemos educado para problemas bien definidos, pero el valor ahora está en las preguntas que haces.

Kevin Surace: Sí.

David Rice: Porque hay que orquestar todo ese sistema de herramientas.

Kevin Surace: Totalmente. Puedes incluso programar agentes para orquestar ese sistema, lo cual es fascinante. Defino mi flujo, creo un agente que ejecute esa secuencia porque paso de una herramienta a otra, de ahí a Hagen, y luego agrego algo más, y puedes crear ese workflow.

Antes hicimos algo similar con scripts en Windows o Mac, pero ahora esos flujos son mucho más inteligentes. Por ejemplo, puede analizar lo que se dice en un vídeo de una hora y media, y automáticamente crear 20 publicaciones distintas para redes sociales sin edición manual.

David Rice: Yo lo hago siempre. Y antes hablamos de tu ejemplo, lo que antes llevaba seis meses y millones a McKinsey ahora lleva una hora con IA. Pero no son solo las herramientas.

La clave es cómo alimentas el sistema. ¿Cuál es tu proceso para conseguir que la IA piense contigo, no solo por ti?

Kevin Surace: El primer paso es siempre un prompt largo, elaborado, con opinión: ¿Quién es mi audiencia? ¿Qué opino del tema? Dedico diez minutos a escribir varios párrafos.

Ese es mi prompt. Y la gente se sorprende, pero así la IA da mucho valor. Así que piénsate la audiencia, los inputs, las fuentes, tu opinión y tu voz. Todo eso. Por ejemplo, puedo hacer un estudio de mercado de coches en Sudamérica. Si contratas a McKinsey, por ejemplo Uber, gastas 5 millones y te investigan todo, con informes y datos, te responden en 3 meses. Pero puedo hacerlo en una hora por mi cuenta con IA. Quizá el modelo tarde 5-10 minutos en 'pensar' y buscar, pero los resultados son increíbles, y luego hay que trabajar para tener gráficas, informes, un PowerPoint.

Pero en una hora tengo por un dólar lo que antes valía 5 millones. Es real, lo he hecho. Justo hice esto para una empresa con 82,000 reclamaciones de garantía de los últimos años: “¿Qué hacer para reducirlas?” Al estar escritas en inglés, no era fácil analizarlas con un sistema tradicional, están solo en Excel, en texto: “Esto falló, esto falló.” Pero la IA generativa analiza todo el Excel, lee todas las descripciones en inglés y da cinco recomendaciones claras para el proceso de producción desde mañana.

Hice eso en directo y me dijeron: “¿En serio? Llevamos años con estos datos, no sabíamos qué hacer, íbamos a contratar una consultora para triarlos y tú lo hiciste en cinco minutos.” Es lo que la gente no está pensando. Puedes procesar grandes volúmenes de datos (mientras no excedas el límite del modelo) y analizarlos aunque no estén limpios. En IA tradicional debes limpiar los datos, pero la IA generativa asume sucio y revuelto y extrae conclusiones. Las recomendaciones fueron tan buenas que tengo entendido que las implantaron. ¿Por qué no hacerlo? Así que hay muchos casos así.

Otro igual: lesiones en fábrica. “Estas son todas las lesiones, miles, ¿cómo reducirlas? Haz recomendaciones.” Minutos después, recomendaciones elaboradas: “Haz esto, reducirás un 80%.” Las profundicé y me parecieron acertadas. Nunca lo sabes hasta implementarlo, pero estaban en la línea. McKinsey haría esto por 5 millones. Pero esto muestra lo que está cambiando. Son herramientas poderosas si sabes usarlas.

David Rice: Genial ejemplo. Relacionado con lo de antes: la gente usa solo un 10% de lo posible. Lo bueno es la velocidad, pero no es magia.

El resultado depende de la calidad del input. Es fácil confundir rapidez con visión. Pero aquí hace falta ir a fondo, co-crear, pensar juntos. No solo delegar, ahí vienen los problemas.

Kevin Surace: Es un compañero de debate más listo que tú, pero sigue siendo compañero. Hay que cuestionarle: “¿Por qué piensas esto?” A veces le digo: “Estás equivocado, no consideraste esto.” Y los mejores modelos lo reconocen y responden: “Cierto, no lo consideré, ahora pienso esto.” Así debato, le digo mis recomendaciones y opiniones: “¿Esto es válido? ¿Esto es correcto?” Ayer analicé un artículo que decía que la IA no puede hacer juicios morales. “Explícame por qué el autor lo dice y dime si tú puedes.” Me dijo: “Sí, porque he aprendido lo que los humanos consideran moral.” Así que puede dar un juicio moral según el conocimiento humano, aunque no decide por ti, tú asumes las consecuencias, pero sí puede decirte qué se considera moral en tales situaciones. Me explicó ambos lados de una invasión de EEUU a Irán, sus implicaciones morales, cómo lo verían los iraníes y el mundo. Es útil. Si trabajo en la CIA o en el gobierno, le preguntaría qué piensa el mundo y los moralistas sobre tal decisión, y lo debatiría. Los de startups ya lo entienden, pero la mayoría lo ve increíble que pueda hacerse. Y se puede ir más allá: “Dime, con todos los datos de las guerras, cómo debería hacerse esta operación, qué equipo, riesgos, etc.” Así se tiene el trabajo de mil analistas en el Pentágono. Es impresionante.

David Rice: Cuando hablábamos antes, decías que vamos hacia un futuro donde solo tres o cuatro modelos dominarán. Cuando la precisión llegue a cierto nivel, ya no habrá casi diferencia para la mayoría.

Kevin Surace: Ya casi no hay diferencia ahora. A menos que sepas que Gemini es mejor para algo concreto, usas GPT 5.2 o ChatGPT. Van a cubrir todo el conocimiento de la humanidad. Ya ocurre. Hace tres años solo había ChatGPT 3.0, y cometía errores, pero era impresionante. Luego llegó Claude, Gemini, X.ai, luego los de China, llama. Funcionan bien y en pruebas todos rinden igual en la mayoría de casos. Así que la diferenciación es mínima. No pueden ser mejores que el conocimiento humano que han leído, al menos con modelo transformer. Así que será irrelevante cuál usar y el coste bajará, porque la competencia forzará a que sea barato. A lo mejor se pague un dólar al mes o nada.

David Rice: Mi siguiente pregunta es cómo afectará eso a la forma en que las empresas adoptan y compran IA en 2026 y a largo plazo.

Kevin Surace: Nadie debería estar construyendo modelos propios en la empresa, simplemente utilizas los disponibles. Respecto al impacto, pues los costes seguirán bajando, así que negocia bien tus contratos y revisa el coste cada año. Esto sigue la ley de Moore: en 10 años, los costes serán un 5% de los actuales. Bajarán un 90-95%. El computo será más barato porque todo es sobre silicio, y el coste del silicio se reduce a la mitad cada 12-18 meses. Así que echa cuentas y verás cómo se compensa y costará 90-95% menos en 10 años. Así será. Eso lo hace ya accesible a todos, para tareas complejas.

David Rice: Tengo curiosidad porque siempre decimos que esta vez es diferente.

Kevin Surace: Lo decimos cada ciclo. El internet fue diferente, el smartphone fue diferente, el PC fue diferente. Todos fueron diferentes.

David Rice: ¿Notas alguna señal hoy que indique que este es el momento en que los líderes no pueden quedarse en la banca?

Kevin Surace: Lo fue el PC, lo fue Excel, lo fue Word. Cuando llegó el procesador de textos, debías usarlo o te jubilabas. Este ciclo es igual: si te quedas al margen, te acabas jubilando. Eso es todo. Quizá sea más grande que los anteriores. Internet lo fue, el smartphone también porque ya estaba el internet. Y esto es más grande aún, porque se apoya en todo lo anterior y puede llegar a 3-4 mil millones de personas en cuestión de semanas porque el internet lo permite. Si no existiese internet, solo cinco tipos en una universidad podrían usarlo. Ahora hablamos en tiempo real con gigabits y sin pensar en el coste de transmitir datos. Mandar teras es gratis, hace 20 años costaba 20.000$. Esto es así porque nos apoyamos en todas las olas previas. Es crucial subirse a esta ola. Quien use esto cinco veces por hora será 10 veces más productivo que quien no.

Lo mismo ocurre en música: la IA genera partes, arreglos nuevos... Algunos se resisten, otros la abrazan y producen 10 canciones por hora. Los ganadores siempre usan la última tecnología. Quien renegó de los estudios digitales se quedó fuera de la música digital actual. Hoy la mayoría de bandas sonoras de cine y TV se hacen digitalmente. No hay trompetistas en la sala de grabación: eso es una trompeta digital. Lo mismo pasará aquí. Muchos quedarán atrás. Lo discuto a diario con músicos que no quieren la IA porque creen que quita creatividad. Pero si tu vecino la usa, te quita el trabajo. Igual en marketing: si escribes blogs y no usas IA, harás uno cada tres días, pero otro hace 52 por día y te eliminan. Lamento que pierdas tu vieja habilidad de teclear, pero ya no se paga escribir palabra a palabra, sino pensar estratégicamente y lanzar todo en 15 minutos en vez de días. Así es. Lo mismo que: “sé usar máquina de escribir”. Ya no se usan. “Sé usar fax”, no hace falta. Así pasa con toda tecnología, y hoy aún más.

David Rice: Creo que lo dijiste muy bien con la música: no es solo una iniciativa empresarial, es un cambio de identidad, de industrias enteras como marketing. Es natural cierto rechazo, y si los líderes no avanzan sufrirán ese efecto compuesto; cada vez es más difícil ponerse al día porque todo avanza más rápido.

Kevin Surace: Claro. Todo va rapidísimo porque se apalanca en tecnologías previas y ahora todos tenemoss el internet y wifi. Todo avanza aceleradamente, y las herramientas mejoran cada día. Como digo, si hoy generas un vídeo digital, casi nadie sabe si lo grabaste o lo hiciste con IA, y esto es lo peor que veremos: todo mañana será mejor. Igual en música. Mandé siete canciones a músicos; algunas eran de estudio, otras IA. Nadie supo distinguirlas. Para quien dice “la IA no tiene alma”, le pido que lo compruebe. Y repito: esto es lo peor que habrá, mañana será aún mejor. Entonces, ¿estás perdido? No. Aprende a usar las herramientas y usa tu experiencia para hacer algo todavía mejor. Lo mismo para Hollywood: se alarman por actores digitales, pero habrá películas con personas, con digitales, con cámaras, sin cámaras, habrá espacio para todos. Pero ya no costarán un millón de dólares el minuto, sino podrían costar un dólar el minuto y verse igual. Roku lo dijo en CES: en tres años habrá un éxito hecho por 100 dólares íntegramente digital.

David Rice: Bueno Kevin, gracias por venir. Disfruté la charla.

Kevin Surace: Sí, es un tema fascinante.

David Rice: Bien, oyentes, si no lo habéis hecho ya, pasad por peoplemanagingpeople.com/subscribe y suscribíos al boletín para noticias sobre eventos, podcasts y todos los nuevos artículos que publicamos.

Hasta la próxima, aprended a hacer lo que hacéis, pero mejor.