La ia esa famosa que nos va a quitar el trabajo a todos

Debate sobre los fallos de la IA en tareas básicas​

La inteligencia artificial que promete revolucionar el empleo no acierta ni a contar las letras de una palabra. En un extenso intercambio de impresiones, varios participantes han documentado fallos sistemáticos en modelos como ChatGPT, Gemini o HuggingChat: desde inventarse el género de los sustantivos en español hasta errar en cálculos elementales. Un participante lo resume con sorna: «Es ridículo. Hay que pedírselo tres veces, explicarle en qué se equivoca, y no hay manera, pese a que algorítmicamente es algo bastante sencillo de programar».

El malestar inicial no es un caso aislado. Otro interviniente relata que la herramienta le ha hecho «cosas parecidas», aunque admite que «sigue sorprendiéndome todo lo que entiende, aunque a veces falle». La queja se extiende a la falta de razonamiento: «La IA no razona, solo repite lo que le han enseñado», sentencia un tercero, que la compara con un funcionario anquilosado. La metáfora del loro parlanchín recorre toda la discusión: un sistema que escupe respuestas probables sin comprender lo que dice.

¿Por qué la IA falla en tareas que parecen sencillas?​

El problema de fondo es técnico y está reconocido por los propios desarrolladores. Un participante cita una explicación del propio ChatGPT: «Los LLMs generan texto predecible basándose en probabilidad estadística y patrones lingüísticos, no realizan cálculos precisos ni procesos determinísticos». Es decir, no hay un algoritmo que cuente letras o asigne géneros gramaticales; hay un modelo que apuesta por la palabra más probable según el contexto. Por eso, cuando se le pide precisión matemática, «improvisa» en lugar de resolver.

Esa naturaleza probabilística explica que un modelo pueda responder correctamente «dos más dos» noventa y nueve veces y fallar la centésima con un «pastel de cerezas». No es un error de programación, sino la consecuencia de un sistema que no calcula, sino que predice. La paradoja es que esa misma imprecisión convive con capacidades que asombran a los propios escépticos. Un usuario relata cómo un pediatra veterano quedó «en silencio» tras comprobar que la IA acertaba la dosificación de un medicamento raro para un niño de 15 kilos, incluyendo la conversión de miligramos a mililitros.

El impacto real en el empleo: entre el despido y la productividad​

Mientras unos debaten sobre las limitaciones técnicas, otros ya han movido ficha en el mercado laboral. Un participante confiesa sin ambages: «Puedes ir a contárselo a varios ex trabajadores a los que he despedido porque un chat gpt personalizado me hace las mismas tareas repetitivas como elaborar informes, analizar datos o redactar contenidos por 20€ en lugar de 2500€/mes». La cifra es contundente y resume la ecuación económica que muchas empresas están evaluando.

La sustitución no es total ni homogénea. El mismo participante matiza que la IA «no nos va a quitar el trabajo a todos según los expertos. Solo les quita el trabajo - por una razón misteriosa - a los programadores de líneas de código». Otros señalan que la herramienta ahorra tiempo en tareas concretas: preparar presentaciones que «parecen escritas por un consultor de la City», generar borradores de textos o analizar datos. Un interviniente lo celebra: «A mí por ahora ya me ha ahorrado en varias ocasiones asesoría, abogado, community manager y diseñador gráfico».

La brecha entre el hype y la realidad cotidiana​

El escepticismo recorre el intercambio como un río subterráneo. «Es un sistema para aparentar conversación correcta, nada más. No hay nada de fondo», sentencia un participante. Otro lo compara con los automóviles: «Los automóviles tampoco eran mejor que los caballos en sus inicios». La discusión deriva hacia el fenómeno de las tecnoburbujas: «Todos los tecno-timos son iguales, a la que llevas unos años en internet los detectas sin rascar más», apunta un veterano que menciona el grafeno y los drones como precedentes.

La acusación de ser una moda pasajera choca con quienes ya la usan a diario. «Es que realmente estamos aprendiendo nuevas formas de interactuar con él. Hace un año no se me hubiera ocurrido lo que hoy hago con chat gpt», replica un participante. La discusión se encona cuando se cruzan acusaciones de cuñao y se envían a ignorados. En medio del ruido, una reflexión destaca: «La clave es que permite optimizar tareas y la inversión en tiempo que requieren, ayuda a ser más productivo».

El problema del que pregunta, no el que responde​

Una corriente sostiene que la mayoría de los fallos no son de la máquina, sino del usuario. «Los prompts deben de ser muy específicos y lógicos y si no, la estás liando tú», advierte un participante. Otro lo eleva a categoría: «Ahí has encontrado la principal limitación que tiene una IA: el imbécil que no sabe redactarle las órdenes». La idea de que la herramienta es tan buena como quien la maneja gana adeptos entre quienes la defienden.

Sin embargo, los críticos contraatacan con ejemplos concretos de fallos que no dependen del prompt. «Basta con que le preguntes cuántas “r” hay en la palabra “arrancar” y fallan todos los modelos excepto el 1 preview de open ai y otro chino», señala un participante. La imposibilidad de contar letras o de predecir cuántas palabras tendrá su propia respuesta delata la ausencia de un mecanismo de razonamiento simbólico. Para los defensores, es un detalle menor; para los detractores, la prueba de que el emperador va desnudo.

El futuro incierto de una herramienta que ya está aquí​

La discusión no alcanza un veredicto. Unos ven una revolución productiva en marcha; otros, una burbuja más. «La IA es el futuro, y siempre lo será», ironiza un participante, resumiendo el escepticismo de quienes llevan años oyendo promesas tecnológicas incumplidas. En el lado opuesto, un defensor responde con un argumento de mercado: «Claro, tío, porque se va a quedar así para siempre y no va avanzar en absoluto».

Lo que emerge del intercambio es una herramienta poderosa para ciertas tareas y patosa para otras, cuyo impacto en el empleo ya se está materializando en algunos sectores mientras se exagera en otros. La supervisión humana sigue siendo obligatoria por reglamento en la UE, un reconocimiento implícito de que la fiabilidad no está garantizada. Con estos mimbres, la predicción más honesta es que la IA seguirá sustituyendo tareas concretas —y a algunos trabajadores— sin cumplir todavía la promesa de una revolución total. El resto es, por ahora, humo.