Marcos Galperín dice que MercadoLibre dejó de contratar programadores como impacto de la Inteligencia Artificial.

Tiene 20.000 y este es el primer año en su historia en que ese número no crece. Y su proyección es que en cinco años quizás tengan 10.000 -no porque los despidan, sino por no contratar más.

Jensen Huang, el fundador de NVIDIA -la empresa más valiosa del mundo- dice otra cosa: que se va a necesitar más gente desarrollando software.

Son dos mega cracks. Y a simple vista parece que se están contradiciendo.

Pero si se profundiza, Jensen no está diciendo que va a haber más programadores en el sentido tradicional. Está diciendo que la programación deja de ser una habilidad escasa: más gente va a poder desarrollar, porque la inteligencia artificial baja la barrera de entrada. Galperín y Jensen no están mirando lo mismo.

Y ese está siendo el problema con la información sobre IA: el quedarse en la superficie.

No falta información. Hay demasiada. Y parte de ella es muy buena. El problema es cómo se la consume.

La mayoría lee en diagonal, toma cosas de Twitter y las repite como si fueran propias. Hay mucha gente que habla y habla, pero no estudia.

Estudiar de verdad implica tiempo y recursos, y no todas las empresas están dispuestas a hacer esa inversión. Entonces se descansan en los proveedores.

El problema es que los proveedores tienen incentivos propios que no siempre están alineados con los de los accionistas. Su objetivo es vender. Eso los puede alejar de tener una lectura real de cómo evoluciona la industria. No todos son los más idóneos para darte el mapa.

Hoy, para mí, las mejores fuentes son los bancos grandes. Goldman Sachs, JP Morgan, Morgan Stanley. Tienen equipos analizando compañías, mercados y datos reales. Y lo que muestran es esto: las empresas con suscripciones pagas de IA pasaron del 26% al 47% en un año.

Pero más del 50% del uso de IA en las empresas ocurre a través de herramientas personales de los propios empleados, fuera de la visibilidad de sus departamentos de tecnología.

Y la velocidad termina de complejizar todo. En 14 meses, Anthropic pasó de ser una empresa más a ser, hoy, la mejor empresa en inteligencia artificial. Catorce meses.

Frente a eso, la respuesta es invertir en construir criterio propio. Las empresas y los estados deberían tener áreas dedicadas a estudiar inteligencia artificial y robótica. No como un lujo sino como una condición básica.

La magnitud del desafío es tan grande que nadie tiene el mapa completo. Eso no es un argumento para quedarse quieto. Es exactamente el argumento para dejar de tocar de oído.