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Aaron Levie
CEO @box - Libera el poder de tu contenido con IA
La razón por la que la IA no va a eliminar empleos de la manera en que algunos predicen es que constantemente cometemos el error de pensar que cuando hacemos algo más eficiente, necesitamos una oferta proporcionalmente menor.
Resulta que en un número significativo de campos, mejores niveles de productividad en realidad significan más demanda por ese servicio. Este es el punto principal de la paradoja de Jevons.
Cuando el costo de hacer un trabajo disminuye, la demanda por él aumenta. Y generalmente hay una demanda reprimida mucho mayor de lo que nos damos cuenta.
Cuando la IA aumenta la producción en estos campos, reduciendo así los costos por unidad de producción, la demanda va a aumentar de maneras inesperadas. Esto es cierto en la atención médica, la programación, los servicios legales, el marketing y un montón de otros espacios.



Andrej KarpathyHace 8 horas
"La IA no está reemplazando a los radiólogos" buen artículo
Expectativa: el rápido progreso en el reconocimiento de imágenes por IA eliminará los trabajos de radiología (por ejemplo, como predijo famosamente Geoff Hinton hace casi una década). Realidad: la radiología está muy bien y está creciendo.
Hay muchas predicciones que considero ingenuas sobre el impacto inminente de la IA en el mercado laboral. Por ejemplo, hace aproximadamente un año, alguien que debería saberlo me preguntó si creo que todavía habrá ingenieros de software hoy en día. (Spoiler: creo que lo lograremos). Esto está sucediendo de manera demasiado amplia.
La publicación detalla por qué no es tan simple, usando el ejemplo de la radiología:
- los estándares no son ni de lejos lo suficientemente amplios como para reflejar escenarios reales.
- el trabajo es mucho más multifacético que solo el reconocimiento de imágenes.
- realidades de implementación: regulación, seguros y responsabilidad, difusión e inercia institucional.
- paradoja de Jevons: si los radiólogos son acelerados a través de la IA como herramienta, aparece mucha más demanda.
Diré que la radiología no fue, en mi opinión, uno de los mejores ejemplos para elegir en 2016: es demasiado multifacética, demasiado arriesgada, demasiado regulada. Al buscar trabajos que cambiarán mucho debido a la IA en escalas de tiempo más cortas, miraría en otros lugares: trabajos que parecen repetición de una tarea mecánica, cada tarea siendo relativamente independiente, cerrada (no requiriendo demasiado contexto), corta (en tiempo), indulgente (el costo del error es bajo) y, por supuesto, automatizable dada la capacidad actual (y digital). Aun así, esperaría ver la IA adoptada como herramienta al principio, donde los trabajos cambian y se reestructuran (por ejemplo, más monitoreo o supervisión que hacer manualmente, etc.). Tal vez en el futuro, encontraremos un conjunto mejor y más amplio de ejemplos de cómo todo esto se está desarrollando en la industria.
Hace unos 6 meses, también me preguntaron si tendremos menos o más ingenieros de software en 5 años. Ejercicio dejado para el lector.
Publicación completa (todo el boletín The Works in Progress es bastante bueno):
94,27K
A pesar de lo que escuchas, los trabajos cualificados no están desapareciendo debido a la IA.
Los agentes de IA permiten a un trabajador cualificado generar significativamente más producción por unidad de entrada. El valor que puedes producir con IA está correlacionado con tu capacidad para generar el prompt correcto, la capacidad para revisar la salida, saber qué parte modificar y corregir, y saber cómo describir la corrección.
En ninguna parte esto es más cierto que en la programación en este momento. Los mejores ingenieros que conozco, que han estado programando durante más tiempo, están teniendo en realidad la mejor diversión que han tenido programando en este momento.
La razón es que pueden avanzar más y más rápido de lo que jamás fue posible antes. Y porque gran parte del trabajo molesto y poco agradable ahora es manejado por el modelo.
La programación es el primer espacio donde estamos viendo esto desarrollarse, pero podemos esperar resultados similares en todos los campos con el tiempo.

ThariqHace 23 horas
La codificación agentiva es una habilidad que se escala con tu conocimiento técnico.
Los mejores ingenieros que conozco son mucho mejores que yo en el uso de Claude Code también.
40,88K
Debido a los agentes de IA, las startups que están surgiendo hoy tienen mucho más poder que en cualquier otro momento de la historia.
Normalmente puedes moverte mucho más rápido que los incumbentes como una empresa nueva, pero los incumbentes tienen más escala y recursos que tú. Así que en el momento en que tienes una buena idea, siempre estás limitado en recursos para ejecutarla. Y no tienes acceso fácilmente al mejor talento en muchos otros dominios.
Los agentes de IA finalmente neutralizan esa diferencia inherente. Una empresa o equipo de 5 o 10 personas puede ahora tener la producción de un equipo de 50 de hace solo unos años.
Esto proporciona una gran ventaja tanto para las nuevas startups como para los equipos que están dispuestos a reconfigurar la forma en que operan.
Todavía estamos descubriendo cuáles son todas las implicaciones, pero es un gran momento para iniciar algo -o repensar cómo operas- para aprovechar este nuevo poder.

a16z24 sept, 22:30
Aaron Levie (@levie): “Estoy viendo a estos jóvenes de 19 y 20 años... todos están abandonando.”
¿Por qué? Porque pueden construir a 100x. Esta nueva cohorte se mueve con una velocidad sin precedentes, colapsando ciclos y reescribiendo cómo se ve la construcción de empresas en 2025.
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