No te dejes engañar por el “determinismo del estado de ánimo”: Las reglas de supervivencia en la era del AI en realidad están en tu “ubicación geográfica”
Recientemente, un artículo del blogger estadounidense Dan Koe se ha hecho viral en internet en inglés. Él plantea una idea que parece profunda, pero en realidad es un poco “consoladora”: la sociedad del futuro se dividirá en tres tipos de personas: los resistentes (que se aferran a las viejas ideas), los observadores (que esperan a que los cambios pasen) y los curiosos (que abrazan activamente las nuevas herramientas). Cree que, siempre y cuando adoptes la actitud correcta y te conviertas en un “curioso”, podrás aterrizar de manera segura en la ola del AI.
El artículo es popular porque ofrece un tipo de placebo barato: simplifica una crisis estructural compleja en una prueba de personalidad individual. Si te sientes curioso, entonces te sientes seguro.
Pero, como académico que observa las tendencias económicas, debo poner algo de agua fría: Dan Koe tiene razón en parte, pero ha pasado por alto la variable más letal: el tiempo, y una variable aún más oculta: la ubicación.
Si solo consideras el estado de ánimo, podrías pensar que aprender más sobre AI te permitirá revertir la situación. Pero la realidad es que **donde estás físicamente y con quién interactúas a diario determina si realmente podrás superar los obstáculos*. A continuación, desglosaré esto en cuatro puntos para que entiendas la verdadera lógica detrás de este cambio.
---
Primero: La historia no se repite de manera simple: los copistas no se convirtieron en editores; fueron sus nietos quienes lo hicieron
El argumento central de Dan Koe es que, en cada revolución tecnológica, las habilidades se “abstrae hacia arriba”. Por ejemplo, con la aparición de la imprenta, los copistas desaparecieron, pero surgieron los editores; con la máquina de tejer, los tejedores manuales desaparecieron, pero aparecieron los operadores de máquinas. Insinúa que lo mismo ocurrirá esta vez, y que si estás dispuesto a aprender, puedes pasar de ser reemplazado a ser el que dirige el cambio.
Este razonamiento tiene un gran defecto: ignora el costo en tiempo del “cambio generacional”.
Regresemos al siglo XV. Después de que Gutenberg inventó la imprenta, Vespasiano da Bisticci, el mayor proveedor de manuscritos de Florencia, no se convirtió en editor. Cerró su taller en 1478, se retiró y escribió sus memorias, y en ellas criticó la vulgaridad de los libros impresos. ¿Por qué? Porque desde la aparición de la tecnología hasta la desaparición total de las habilidades tradicionales, pasaron 50 años. Ese tiempo fue suficiente para que dos generaciones completaran el cambio de carrera.
El punto clave es:
- Los copistas en sí no se convirtieron en editores.
- La profesión de editor surgió décadas después, gracias a una nueva generación (quizás los nietos o aprendices de los copistas) cuando la industria de la imprenta se había establecido.
- Los tejedores manuales tampoco se convirtieron en operadores de máquinas. Los propietarios de fábricas contrataron a mujeres y niños para bajar los salarios; los tejedores antiguos, debido a sus altos salarios y hábitos tradicionales, fueron ignorados. La mayoría de ellos pasó el resto de su vida en la pobreza, y fueron sus hijos quienes trabajaron en las fábricas.
Por lo tanto, la regla de que las habilidades se “abstrae hacia arriba” es cierta, pero solo si tienes suficiente tiempo para que la siguiente generación se adapte, no si se espera que tú hagas el cambio en ese mismo momento.
Dan Koe mismo reconoce que el tiempo de esta revolución del AI se ha acortado. Antes había un gap lineal que se podía superar en dos años; ahora es exponencial, y para 2027, los puestos básicos podrían haber desaparecido. Decir que no hay tiempo y al mismo tiempo usar una regla histórica que requiere tiempo para demostrarse es lógicamente contradictorio.
En resumen: No esperes poder transformarte lentamente como lo hacían los antiguos. Esta vez no hay un “período de transición”; solo hay una “eliminación selectiva”.
---
Segundo: Bajo una brecha exponencial, el “esfuerzo individual” es la variable menos importante
El consejo de Dan Koe es mantener la curiosidad, experimentar y cultivar el gusto, y escribir abiertamente. Suena motivador, ¿verdad?
Pero si la brecha es realmente exponencial, entonces la voluntad individual es precisamente lo menos importante.
El crecimiento exponencial no se basa en el esfuerzo individual, sino en una estructura de interés compuesto*. En esta estructura, la posición inicial tiene mucho más peso que la tasa de aceleración**.
Imagina:
- El estudiante A: invierte media hora al día en aprender sobre AI después del trabajo, es curioso y muy trabajador.
- El estudiante B: trabaja en una empresa de AI de primer nivel, rodeado de expertos que le muestran cómo funcionan los procesos de trabajo complejos y puede hacer preguntas directamente.
Después de un año, las habilidades de A y B no estarán en el mismo nivel. B puede no sentir que está esforzándose; simplemente está haciendo su trabajo.
Lo que determina en qué lado de la brecha te encuentras no es tu carácter, sino tu tasa de contacto**. ¿Con cuántas aplicaciones de AI de alta calidad interactúas a diario? ¿Con cuántas personas expertas? ¿Con cuántos casos reales de errores?
- En un lugar donde la densidad de profesionales de AI es del 2%, tu curiosidad es inútil; nadie corregirá tus errores ni te ayudará a superar obstáculos, y solo verás información fragmentada.
- En un lugar donde la densidad es del 20%, tu curiosidad se amplificará; verás cómo otros cometen errores y cómo optimizar herramientas para aumentar la productividad.
La premisa implícita de Dan Koe es que la ubicación no importa, ya que internet ha nivelado las diferencias geográficas, pero esto era cierto en 2015, no en 2026. Los verdaderos obstáculos no están en la nube, sino en el espacio físico que te rodea.
En resumen: No te concentres solo en aprender sobre AI en la pantalla. Si no tienes personas expertas cerca ni escenarios de negocio reales, tu curiosidad difícilmente se convertirá en productividad real. El entorno es más determinante que el estado de ánimo.
---
Tercero: Los verdaderos campos de especialización están distribuidos por “barrios”: la concentración de AI determina el destino de las ciudades
Veamos los datos reales. La semana pasada, CBRE publicó el ranking de talento tecnológico en Norteamérica, y Forbes presentó la lista de las 50 mejores empresas de AI en China. Los datos revelan un hecho cruel: los recursos de AI se están concentrando enormemente.
En Estados Unidos:
- El 37% de los puestos de AI se encuentran en cuatro áreas metropolitanas: la región de la bahía de San Francisco, Nueva York, Seattle y Washington D.C.
- En San Francisco, el 58% de los inquilinos de oficinas en la primera mitad de 2026 eran empresas de AI.
- La proporción de puestos de AI en los anuncios de empleo en la región de la bahía aumentó del 20% al 57%.
En China:
- Pekín, Shanghái, Hangzhou y Shenzhen representan el 70% de las 50 mejores empresas de AI.
- Pekín ha liderado durante tres años consecutivos, con 15 empresas, casi el doble que Shanghái, que ocupa el segundo lugar.
- Hangzhou ha experimentado el cambio más drástico: de 2 a 7 empresas, superando a Shenzhen en el tercer lugar.
- En el campo de la inteligencia física: Shenzhen tiene 2439 empresas, Pekín 1833, Shanghái 1620 y Hangzhou 1105.
Si aplicamos esto a la clasificación de Dan Koe:
1. **En San Francisco o Shenzhen, es difícil ser un “resistente”; tu propietario, tus colegas y la gente del café de abajo te presionan para cambiar. Tu resistencia es inútil, ya que todo el ecosistema está avanzando.
2. **En una ciudad con poca densidad de empresas de AI, es difícil ser un “curioso”; no tienes contrapartes, nadie con quien hablar ni errores reales que te ayuden a evitar errores. Tu curiosidad es inútil.
Los verdaderos campos de especialización no se definen por el carácter, sino por la ubicación geográfica. Si quieres ser un pionero en la era del AI, múdate a una ciudad amigable con la tecnología y con alta concentración de empresas de AI, no a una ciudad donde la gente solo espera o se resiste.
En resumen: No finjas entender de AI en línea. Mira a tu alrededor: ¿cuántas empresas de AI hay en tu ciudad? ¿Cuántos puestos de AI? Si la respuesta es “casi ninguno”, tus esfuerzos serán inútiles. Elegir una ciudad es elegir tu entorno de supervivencia en el mundo del AI.
---
Cuarto: En los próximos cinco años, la “diferenciación entre ciudades” ya ha comenzado
Según esta lógica, en los próximos cinco años ocurrirán tres cosas que es muy probable que continúen:
1. La “concentración de AI” y el “número de empresas innovadoras” se convertirán en nuevos criterios para comparar las ciudades. En lugar de comparar el PIB, se comparará cuántos ingenieros de AI hay por kilómetro cuadrado.
2. Los datos de los edificios de oficinas revelarán la verdad antes que los informes oficiales: los datos gubernamentales están desactualizados, pero las empresas que alquilan oficinas no mienten. Donde se alquilan muchas oficinas, allí está el centro del AI.
3. Las ciudades intermedias experimentarán una selección dolorosa: el número de ciudades en la lista está aumentando (de 9 a 16), lo que indica que hay segmentos de mercado específicos, pero las principales ciudades se llevarán el 70% de las oportunidades. Esto significa que una ciudad debe encontrar un nicho único (como la inteligencia física en Hangzhou) o quedarse en un segmento ya establecido.
Y ser el “décimo séptimo” no significa estar “temporalmente rezagado”; significa no tener un ecosistema. Sin un ecosistema, no hay movilidad de talento, no hay intercambio de conocimientos ni efectos de interés compuesto.
Dan Koe dice que aquellos que lo entiendan en los próximos 12 a 36 meses se convertirán en una especie diferente. Probablemente tenga razón. Y la diferenciación entre especies en biología se basa en la “aislamiento geográfico”.
En resumen: En el futuro, la diferencia entre las personas no será solo en habilidades, sino también en el ecosistema en el que viven. Si estás en una ciudad llena de tecnología, estás “evolucionando”; si estás en un “desierto tecnológico”, estás “degenerando”. No dejes que tu ubicación geográfica limite tu capacidad en el mundo del AI.
---
Conclusión: No hagas pruebas de personalidad; elige tu ubicación geográfica
El artículo de Dan Koe es popular porque te da la ilusión de que “con una buena actitud estarás seguro”. Pero la realidad es dura: la revolución del AI no es un proceso individual, sino una migración colectiva.
- Los resistentes serán abandonados por la época, ya que su entorno se aleja rápidamente de ellos.
- Los observadores serán marginados, ya que su entorno carece de la interacción necesaria para despertar su curiosidad.
- Solo los curiosos, en un entorno con alta concentración de AI, podrán convertirse en líderes.
Por lo tanto, si realmente quieres sobrevivir y tener éxito en este cambio, el primer paso no es inscribirte en un curso de AI, sino preguntarte: ¿Mi ubicación actual me permite explorar mi curiosidad?
Si la respuesta es no, mudarte o integrarte remotamente a un ecosistema adecuado es más importante que cualquier ajuste de actitud.
Recuerda: en una era de cambios exponenciales, la ubicación es tu destino.