En marzo, el CEO del acelerador Y Combinator, Garry Tan, declaró con orgullo que dormía 4 horas al día. ¿La razón? Gestionaba un «equipo virtual de ingenieros» con IA y generaba 37 000 líneas de código al día para varios proyectos. Suena mágico, ¿verdad?

Pero luego un programador meticuloso revisó ese código generado. ¿Sabes qué encontró? El sitio hacía 169 solicitudes al servidor (en comparación, el pesado Hacker News solo hace 7). En producción se enviaban archivos vacíos de 0 bytes e imágenes enormes sin comprimir. Es decir, esas 37 000 líneas de código eran solo una burbuja inflada.

El autor del artículo lo llamó psicosis de IA. Paralelamente, Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, admitió en un podcast que también estaba en un estado de «psicosis» debido a los agentes de IA y que no había escrito ni una línea de código desde diciembre. Y tras los líderes, miles de fundadores y gerentes siguieron el mismo camino.

Ahora hay un montón de plataformas que crean la ilusión de una actividad frenética. Lanzas un director de IA, un marketero de IA, un contable de IA. Los paneles parpadean en verde y te sientes como un comandante de un enorme ejército. Obtienes un poderoso subidón de dopamina por delegar, pero en realidad... no produces nada valioso.

En las grandes empresas incluso ha surgido un nuevo juego: «maximización de tokens». Los empleados compiten por ver quién quema más tokens en ChatGPT o Claude. Un estudio del NBER con casi 6 000 empresas mostró que el 90% de las firmas no registraron un impacto medible de la IA en la productividad en los últimos tres años. Solo 1 de cada 5 inversiones en IA genera algún ROI. Y el 95% de los pilotos corporativos de IA nunca salen de la fase experimental.

¿Por qué ocurre esto? Un estudio reciente de Stanford demostró que la IA es un terrible adulador. Las redes neuronales nos dan la razón un 49% más a menudo que las personas reales. La IA siempre elogia tus ideas, incluso las más horribles. Se genera una trampa: la máquina dice que eres un genio, te lo crees y dejas de verificar el resultado de su trabajo.


¿Cómo combatir esto?
🔹 Escribe especificaciones. Un agente de IA sin una tarea clara es solo un generador de texto aleatorio con acceso a tu cartera. Primero define el objetivo, luego ejecuta la red neuronal.
🔹 Mide el resultado. Las líneas de código y los tokens quemados son métricas de vanidad. Las cifras reales son las funciones lanzadas, los errores corregidos y el crecimiento de ingresos/beneficios.
🔹 Sé escéptico. La red neuronal te elogia porque está programada para ello. Busca personas reales que evalúen críticamente tu resultado de trabajar con la red neuronal.

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