La brecha entre lo simulado y lo real: la rápida aceleración de la inteligencia artificial y la artesanía irremplazable

Paradoja de la IA: Por qué tu trabajo de oficina está en riesgo, pero el fontanero sigue siendo irremplazable

El gran cambio: cuando la inteligencia artificial se topa con los límites de la física

Nos encontramos en medio de una transformación tecnológica fundamentalmente distinta a la revolución industrial. Mientras observamos atentamente las pantallas donde la inteligencia artificial compone textos, escribe código y ofrece análisis complejos en fracciones de segundo, se está produciendo en segundo plano una reestructuración silenciosa pero radical de la creación de valor global. La velocidad a la que los sistemas de IA expanden sus capacidades cognitivas —duplicando su rendimiento de entrenamiento cada cinco meses— eclipsa la ley previa del progreso tecnológico. Pero esta curva exponencial de la inteligencia digital oculta una realidad paradójica: el mundo físico no se puede digitalizar tan fácilmente como un archivador.

El siguiente artículo examina un fenómeno que desafía tanto a economistas como a sociólogos. Nos encaminamos hacia un futuro en el que el "trabajo del conocimiento" se convierte en una mercancía producida en masa, mientras que la artesanía y la interacción física se convierten en lujos escasos. Mientras los algoritmos amenazan a la clase media cognitiva, la llamada "brecha entre la simulación y la realidad" —la división entre la simulación y el mundo real— protege al artesano de la automatización. Un robot puede ser capaz de citar a Shakespeare, pero sigue sin poder colocar una baldosa correctamente en condiciones impredecibles.

Descubra por qué la tesis de la "descualificación" fracasa en la economía física, por qué la expansión de la infraestructura de IA aumenta paradójicamente la demanda de mano de obra humana y por qué estamos en vísperas de un renacimiento de la artesanía que podría revolucionar nuestras jerarquías habituales de estatus y remuneración. Esto no es una predicción para el próximo siglo, sino un análisis de una realidad que ya ha comenzado.

Entre el aumento exponencial del rendimiento y el renacimiento de las habilidades artesanales

La economía contemporánea se encuentra en un umbral histórico, fundamentalmente diferente de todas las transformaciones tecnológicas anteriores. Si bien las revoluciones tecnológicas tradicionales desplegaron sus efectos a lo largo de décadas, el desarrollo actual de la inteligencia artificial apunta a un patrón de aceleración que desafía fundamentalmente nuestros conceptos convencionales de cambio tecnológico. Los datos disponibles indican que el rendimiento del entrenamiento de grandes modelos lingüísticos se duplica actualmente aproximadamente cada cinco meses, una tasa que supera significativamente la Ley de Moore y plantea interrogantes sobre las consecuencias económicas y sociales de esta dinámica. De cara al futuro, estos avances no solo tendrán implicaciones tecnológicas, sino también profundos efectos en la estructura de los mercados laborales y la demanda de habilidades.

La característica principal de esta aceleración no reside en mejoras funcionales aisladas, sino en una expansión cualitativa de la duración de las tareas que los modelos de inteligencia artificial pueden gestionar. Mientras que los avances anteriores consistían en resolver tareas individuales y discretas con mayor rapidez o precisión, los avances contemporáneos muestran que la capacidad de estos sistemas para involucrarse en procesos de pensamiento más largos y secuencias de resolución de problemas de múltiples etapas se está expandiendo exponencialmente. Esta expansión de la capacidad de las tareas cognitivas se duplica actualmente cada tres o cuatro meses, abriendo escenarios de aplicación completamente nuevos que antes eran inimaginables. Un modelo de IA que ahora puede gestionar tareas de trabajo continuo que duran varias horas o incluso días sin sufrir fatiga ni pérdida de precisión representa un tipo de herramienta de trabajo categóricamente nuevo. Esta capacidad difiere fundamentalmente de las olas de automatización anteriores porque aborda no solo tareas físicas o cognitivas limitadas, sino que abarca todo el espectro del trabajo intelectual.

El hecho de que la potencia informática de entrenamiento y los conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos lingüísticos se dupliquen en plazos conocidos, mientras que la demanda energética crece anualmente, significa que estos desarrollos no se quedan en el nivel teórico-especulativo, sino que están siendo impulsados ​​por la continua inversión material y la expansión de la infraestructura. No se trata de un proceso evolutivo lento, sino de una espiral acelerada de inversión de capital, avances tecnológicos y una mayor intensificación de la inversión. Los principales investigadores de las principales organizaciones de desarrollo de IA argumentan que esta aceleración no se dirige hacia un punto de saturación, sino que se retroalimenta. El plazo implícito para sistemas transformadores capaces de gestionar la gran mayoría de las tareas cognitivas que actualmente realizan los humanos se estima en debates entre los principales desarrolladores de IA en dos o tres años a partir de 2025. Independientemente de la precisión de estos plazos, la evidencia disponible apunta a una fase en la que las repercusiones económicas y sociales de esta tecnología ya no serán graduales ni marginales.

El desarrollo paralelo de la inteligencia del software y los límites físicos

El ciclo actual de desarrollo de la IA ha creado un fenómeno paradójico que ha recibido poca atención en el análisis moderno del mercado laboral, pero que cobra cada vez mayor relevancia: mientras que el trabajo simbólico y cognitivo está siendo rápidamente sustituido por sistemas de IA, el trabajo físico y manual experimenta una dinámica contrastante. Esta asimetría no es accidental, sino que refleja diferencias físicas e ingenieriles fundamentales en los requisitos de estas dos categorías de trabajo. La rápida automatización del trabajo del conocimiento está generando simultáneamente un programa masivo de inversión en infraestructura que requiere electricidad, sistemas de refrigeración y la construcción de redes y centros de datos, componentes todos ellos que exigen mano de obra manual y técnica altamente cualificada.

Las limitaciones reales de la robótica y la IA física actuales son sustanciales y no parecen estar a punto de superarse. Si bien los modelos lingüísticos ya están logrando proezas sobrehumanas en el procesamiento de texto, la generación de código y el análisis de contenido, los sistemas robóticos existentes aún no pueden gestionar con fiabilidad los retos físicos cotidianos que enfrentan los profesionales cualificados. Las limitaciones mecánicas son formidables: los robots estándar suelen poder levantar o mover solo la mitad de su propio peso corporal, mientras que la musculatura humana ofrece una fuerza igual o superior a este. La diferencia entre los entornos simulados y la realidad física sigue siendo un reto persistentemente insalvable, un problema conocido como la «brecha entre la simulación y la realidad», que, a pesar de los avances significativos en simulación, plantea dificultades incluso para tareas relativamente sencillas.

Además, los sistemas robóticos que operan en entornos menos estructurados o dinámicos (el contexto en el que suelen trabajar los trabajadores cualificados) deben reaccionar y realizar ajustes en tiempo real. Un retraso de procesamiento de uno o dos segundos, aceptable para la interacción humana con modelos de lenguaje, resultará en errores, daños o posibles riesgos de seguridad para un robot que realiza tareas físicas. Los requisitos de procesamiento en tiempo real para los sistemas físicos son órdenes de magnitud más difíciles que los de las operaciones puramente digitales. Además, existe el problema de la generalización: un robot entrenado en un entorno de fábrica controlado para realizar una tarea específica, como el agarre repetitivo, a menudo no puede transferir esta capacidad a objetos variados, diferentes propiedades de superficie o posiciones ligeramente diferentes. Esto contrasta directamente con las notables capacidades de generalización de los grandes modelos de lenguaje, que pueden transferir conocimiento complejo del entrenamiento para resolver problemas completamente nuevos.

Los requisitos de habilidad física de los oficios especializados suelen tener una distribución asimétrica en cuanto a su dificultad. Si bien cortar una baldosa parece trivial y puede automatizarse en condiciones controladas, instalarla correctamente (comprendiendo las irregularidades del sustrato, ajustando la consistencia del mortero y alineándola teniendo en cuenta las ilusiones ópticas y las diferencias de altura) requiere un criterio combinado, perfeccionado a lo largo de años de experiencia práctica. Un fontanero o electricista no solo debe realizar pasos estandarizados, sino también diagnosticar continuamente problemas, identificar imprevistos y desarrollar creativamente soluciones adaptadas a las condiciones espaciales específicas. Esta combinación de destreza física, pensamiento diagnóstico en situaciones de incertidumbre y resolución adaptativa de problemas seguirá siendo un bastión de la capacidad humana en el presente y en el futuro previsible.

La tesis de la descualificación y sus límites en la economía física

La tesis clásica del análisis del mercado laboral impulsado por la tecnología postula que la automatización conlleva una devaluación sistemática de las competencias laborales. Esta perspectiva tiene validez histórica al considerar la mecanización de la agricultura o la automatización temprana de las fábricas, donde las cualificaciones específicas fueron efectivamente reemplazadas por máquinas. Sin embargo, un análisis más detallado de la situación actual revela un panorama más complejo que cuestiona la validez de estas narrativas simplistas sobre la descualificación, particularmente en el contexto de la economía física.

En primer lugar, cabe señalar que la escasez actual de trabajadores cualificados en Alemania y otras economías desarrolladas no es hipotética ni predictiva, sino una realidad presente con importantes consecuencias económicas. La Agencia Federal de Empleo Alemana documenta que aproximadamente 163 campos ocupacionales se ven afectados actualmente por una escasez considerable de trabajadores cualificados, lo que corresponde a aproximadamente una octava parte de todas las ocupaciones cualificadas evaluadas. Particularmente afectados no solo son los campos altamente cualificados como la informática, sino también, explícitamente, los oficios tradicionales: la construcción, la ingeniería eléctrica, la tecnología del gas y el agua, la fontanería y las profesiones afines no están experimentando un proceso de descualificación, sino más bien una auténtica escasez de mano de obra. Contrariamente a la profecía teórica de hace quince años de que los avances tecnológicos conducirían al desempleo masivo, está emergiendo una realidad diferente: en sectores donde la manipulación física y la adaptabilidad son fundamentales, existe de hecho una demanda creciente.

La estructura demográfica de Alemania agrava aún más esta situación. La oferta laboral alemana se está reduciendo estructuralmente debido a tasas de natalidad inferiores al nivel de reemplazo y al envejecimiento de la población. Esta realidad demográfica, combinada con el cambio tecnológico, crea una situación distinta a las fases anteriores de automatización. Históricamente, la automatización solía provocar una reasignación de la mano de obra, con un mayor número de trabajadores cualificados trasladándose a nuevos sectores o una descualificación más generalizada, que luego se abordaba con la mano de obra disponible. Esta dinámica no funciona cuando el volumen absoluto de mano de obra disponible disminuye.

Una segunda observación también pone en perspectiva la tesis de la descualificación: la inversión actual en infraestructura necesaria para operar y escalar los sistemas de IA no solo está creando una demanda temporal de oficios cualificados, sino que también está generando un cambio estructural en la composición de la división del trabajo. Los centros de datos requieren electricidad que debe generarse, distribuirse y cargarse. Requieren sistemas de refrigeración que deben instalarse, mantenerse y repararse. Requieren infraestructura física que debe ser construida por trabajadores cualificados. La expansión de esta infraestructura física crece actualmente a un ritmo más rápido que la propia escasez de capacidad de computación de IA, lo que significa que la demanda de oficios cualificados no está disminuyendo, sino aumentando.

La reorganización de los mercados laborales: disrupción cognitiva y creación de valor físico

La jerarquía clásica de la economía industrial moderna, en la que el trabajo cognitivamente exigente se valoraba más que el trabajo físico, está experimentando un cambio de rumbo cuya trascendencia histórica no debe subestimarse. No se trata de un retorno a un pasado preindustrial en el que el trabajo físico se consideraba primitivo o inferior. Se trata, más bien, de una lógica redefinida de creación de valor en la que el trabajo físico, difícilmente replicable por la IA, se valora más, mientras que la enorme disponibilidad de poder cognitivo de los sistemas de IA desestabiliza las actividades intelectuales tradicionalmente valoradas.

La lógica económica subyacente es elegante: la disponibilidad de un bien o servicio que es virtualmente infinitamente escalable y mejora continuamente en calidad y rendimiento mientras que la disminución del costo por unidad conduce a una disminución del precio de ese bien. El trabajo cognitivo, en particular las actividades intelectuales estructuradas como la escritura de software, el análisis básico de datos, el trabajo administrativo simple y el servicio al cliente rutinario, es precisamente este tipo de bien desde una perspectiva de IA. Es discretizable, digitalizable, escalable y permite la automatización. Por el contrario, el trabajo manual (plomería, trabajo eléctrico, albañilería, instalaciones complejas) está vinculado a contextos físicos, variabilidad y presencia específica de la ubicación por unidad. No se puede replicar digitalmente ni escalar centralmente, sino que debe realizarse localmente, en condiciones que varían de una instalación a otra. Desde esta perspectiva, el trabajo manual se convierte en un bien relativamente más escaso cuyo valor no se ve erosionado por la competencia de IA.

Los datos de Alemania ilustran este cambio de forma concreta: si bien existe escasez de habilidades en muchos sectores cualificados, esta es más pronunciada y persistente en sectores con un alto grado de mano de obra y participación en la obra. Aproximadamente dos tercios de las vacantes de trabajadores cualificados corresponden a ocupaciones con escasez, pero solo alrededor de una cuarta parte de los desempleados registrados buscan empleo en estos sectores. Esto indica una mala asignación estructural: la fuerza laboral disponible no posee las habilidades que se necesitan con mayor urgencia, y estas habilidades son predominantemente prácticas y manuales, en lugar de simbólicas y cognitivas.

La actual debilidad económica en Alemania solo ha enmascarado temporalmente este efecto. La escasez de habilidades no se ha resuelto; simplemente se ha visto enmascarada por la débil demanda. Los expertos en demografía y los analistas del mercado laboral coinciden en que esta escasez aumentará a largo plazo, independientemente de las fluctuaciones económicas. Sumado a la realidad tecnológica de que los sistemas de IA se están volviendo más exigentes cognitivamente, mientras que la robótica no resuelve satisfactoriamente los desafíos físicos, está surgiendo un patrón estructural a largo plazo que invierte las expectativas clásicas de descualificación impulsada por la tecnología.

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La inteligencia artificial y el déficit continuo en la automatización física

Un punto crucial para comprender esta dinámica reside en articular con precisión lo que los sistemas actuales de IA pueden y no pueden hacer con las tareas físicas. Una simplificación excesiva y frecuente es que, si la IA puede automatizar el conocimiento y la cognición, las tareas físicas son las siguientes. Sin embargo, esta lógica es errónea. Los requisitos para resolver tareas físicas son estructuralmente diferentes a los de las tareas cognitivas. Mientras que las tareas cognitivas implican el reconocimiento de patrones, el procesamiento de la información y la manipulación simbólica —campos en los que las redes neuronales profundas han logrado avances notables—, las tareas físicas implican la integración de la percepción, la toma de decisiones en tiempo real, el control de la fuerza y ​​la adaptación continua dentro de un entorno físico variable.

Actualmente, existen sistemas robóticos capaces de realizar tareas físicas repetitivas y bien definidas en entornos controlados: soldadura por puntos en plantas de fabricación de automóviles, fresado CNC de alta precisión, paletizado en sistemas de almacenamiento estructurado. Pero incluso estos sistemas solo alcanzan este rendimiento en condiciones muy controladas. En cuanto la variabilidad entra en juego en la tarea (diferentes formas, materiales, configuraciones espaciales, obstáculos inesperados), la fiabilidad disminuye drásticamente. Se puede entrenar a un robot para que agarre pelotas en diversas superficies con distintos coeficientes de fricción. Pero si este robot puede comprender la proximidad a una persona en un espacio público mientras hace malabarismos con estas pelotas, interpretando las señales sociales y reaccionando a la imprevisibilidad humana, es un problema fundamentalmente diferente que sigue sin resolverse.

Los desafíos técnicos aquí no son especulativos ni teóricos, sino concretos y persistentes. Incluyen: (1) la brecha entre la simulación y la realidad que existe entre el entrenamiento con simulación y el mundo real; (2) el procesamiento en tiempo real, que requiere retrasos de milisegundos en lugar de segundos para tareas físicas continuas; (3) la destreza de alto grado de libertad, donde los brazos robóticos con 20 o más articulaciones deben coordinarse para lograr una manipulación similar a la humana; (4) la generalización entre variaciones de tareas, que no puede resolverse simplemente con conjuntos de datos más grandes; y (5) las limitaciones del hardware físico de los actuadores y sistemas de agarre, que no alcanzan la misma relación fuerza-peso que la musculatura humana.

Estos problemas no son marginales ni se limitan a los próximos meses. Investigadores líderes en robótica de instituciones prestigiosas afirman que superarlos requiere investigación significativa, no un simple escalamiento de ingeniería. En otras palabras, no se trata de tener la solución y simplemente implementarla, sino de que problemas fundamentales de ingeniería siguen sin resolverse. En estas condiciones, la idea de que el trabajo manual se automatizará rápidamente en los próximos años no se basa en evidencia, sino en especulación.

Transformaciones del mercado laboral: La reevaluación de las competencias prácticas

La consecuencia económica de esta asimetría tecnológica es una profunda reorientación de las estructuras de compensación, las jerarquías de prestigio y la movilidad profesional. Bajo la presión de la integración de la IA, las actividades simbólicas y cognitivas, antes consideradas altamente cualificadas, bien remuneradas y prestigiosas, están siendo desplazadas de sus posiciones establecidas. Un desarrollador de software cuyas tareas son parcialmente reemplazadas por sistemas de generación de código de IA se encuentra en una posición de negociación donde la escasez de sus habilidades disminuye. Un analista cuyo análisis de datos puede ser realizado por sistemas de IA pierde una prima relativa por escasez. Un escritor o periodista cuyo flujo de trabajo se acelera o reemplaza por la generación de textos de IA ve erosionarse la demanda de escritura humana real.

Por el contrario, un electricista cuyas habilidades requieren una comprensión específica, variable y local del contexto se mantiene en una posición de demanda estable o creciente. Esto se ve reforzado por la situación demográfica actual, donde, en muchos países desarrollados, menos jóvenes se incorporan al mercado laboral que personas mayores lo abandonan. En condiciones de una base laboral en absoluta disminución, un servicio que no puede ser prestado por sistemas automatizados centralizados es estructuralmente escaso y valioso.

La inversión de esta jerarquía, tanto en términos de reputación como de estatus, podría ser incluso más profunda a largo plazo que la puramente económica. En muchas sociedades occidentales, el trabajo manual se ha considerado culturalmente menos prestigioso que el trabajo cognitivo o académico durante las últimas décadas. Este código de estatus podría cambiar si los jóvenes observan que los salarios de los electricistas aumentan debido a la escasez, mientras que los salarios iniciales de los graduados en informática se estancan debido a la sustitución de la IA. Este cambio podría tener implicaciones de gran alcance para las opciones educativas, las aspiraciones profesionales y la cohesión social.

Demanda de oficios cualificados impulsada por la infraestructura

Una dimensión a menudo pasada por alto de la actual expansión de la IA es su enorme demanda de infraestructura. Operar y escalar grandes modelos de IA requiere no solo potencia de procesamiento digital, sino también una infraestructura física masiva: centros de datos, líneas eléctricas, sistemas de refrigeración, hardware de red, almacenamiento de baterías para energía de respaldo y mucho más. Esta infraestructura no se teletransporta; se construye, instala y mantiene mediante trabajo físico y práctico.

La electrificación y la expansión de la infraestructura necesarias para impulsar la expansión actual de la IA están generando una demanda sin precedentes de electricistas, especialistas en climatización, trabajadores de la construcción y técnicos. Esta no es una demanda temporal, sino estructural, que crece con la propia expansión de la capacidad de la IA. En otras palabras, cuanto más rápido escalen los sistemas de IA, mayor será la demanda simultánea de profesionales cualificados que construyen y mantienen la infraestructura física que los alimenta. Esto crea un ciclo de retroalimentación donde el escalamiento de la IA impulsa activamente la demanda de profesionales cualificados no automatizables.

Por ejemplo, cuando se construye una nueva fábrica de chips, se emplean decenas de miles de trabajadores cualificados durante varios años antes de producir un solo chip. Este trabajo de diseño, electricidad e instalación no puede ser realizado por sistemas de IA centralizados. Requiere presencia in situ, destreza física, capacidad de resolución de problemas en condiciones de incertidumbre y una adaptación continua a las condiciones locales. Esta es la combinación precisa de características de la tarea donde la IA física y la robótica actualmente no son competitivas.

Escenarios para el futuro a medio plazo: 2025-2030

Con base en la trayectoria tecnológica actual y los datos disponibles sobre el mercado laboral, se pueden delinear varios escenarios plausibles para los próximos cinco a diez años.

En el escenario base más probable, la automatización de tareas cognitivas basada en IA continúa acelerándose, mientras que la robótica física alcanza sus límites actuales y permanece confinada a tareas especializadas y bien definidas en entornos controlados. Esto conduciría a una dinámica de mercado laboral de dos niveles, con trabajo simbólico bajo presión (disminución de los salarios iniciales para muchos puestos basados ​​en el conocimiento, aumento de la demanda de especialización y desarrollo continuo de habilidades para quienes permanecen en roles cognitivos), mientras que el trabajo manual físico y localizado gana en calidad debido a la escasez. Los salarios de los oficios especializados (electricidad, fontanería, instalación sanitaria) podrían aumentar relativamente, mientras que los salarios del trabajo cognitivo rutinario estarían bajo presión.

En este escenario, los gobiernos, especialmente en países con poblaciones envejecidas como Alemania, se enfrentarían a una mayor presión para facilitar la inmigración de profesionales cualificados, al tiempo que los sistemas de educación y formación recibirían un estímulo para reevaluar y mejorar el valor de los oficios cualificados y las cualificaciones prácticas. El bajo número actual de jóvenes que optan por la formación profesional podría estabilizarse o incluso revertirse si mejoran las perspectivas del mercado laboral para estos puestos.

En un escenario más optimista, esta dinámica podría, de hecho, conducir a una recuperación social. El énfasis excesivo en las cualificaciones académicas y la devaluación cultural de la artesanía que ha dominado el desarrollo europeo en las últimas décadas podrían corregirse. Una economía que valore más la calidad artesanal, la experiencia local y la resolución práctica de problemas podría ser menos vulnerable a la disrupción tecnológica que genera la capacidad de IA masivamente concentrada. También podría conducir a una menor desigualdad social, ya que las primas por la artesanía altamente cualificada no son tan altas como las primas históricas por la educación cognitiva de élite.

En un escenario más pesimista, los procesos de ajuste podrían ser caóticos y dolorosos. Generaciones de trabajadores preparados para carreras cognitivas podrían encontrarse repentinamente en posiciones menos ventajosas, sin acceso a cualificaciones en oficios especializados ni oportunidades de reciclaje profesional rápido. La cohesión social podría verse afectada por la presión de este cambio. Los países que no adapten rápidamente sus sistemas educativos e migratorios podrían experimentar una grave escasez de profesionales cualificados, lo que obstaculizaría el desarrollo de su infraestructura y, en consecuencia, su capacidad para escalar su propia IA.

El renacimiento de la artesanía en la era de la automatización simbólica

El análisis económico de la fase actual de expansión de la IA sugiere un patrón que difiere fundamentalmente de las profecías que dominaban en la década de 1990: en lugar de una descalificación universal y un desempleo masivo a través de la automatización, hay una disrupción asimétrica en la que el trabajo simbólico y cognitivo se ve sometido a presión, mientras que el trabajo práctico, físico y basado en la localización se vuelve estructuralmente más escaso y, por lo tanto, más valioso.

Este cambio no es especulativo, sino que ya se evidencia en los datos actuales del mercado laboral. La escasez actual y prevista de profesionales cualificados en Alemania y en economías comparables no es una transición hacia otra cosa, sino una característica estructural de una economía impulsada por la IA. Las limitaciones tecnológicas de la robótica y la IA física actuales no apuntan a avances rápidos, sino a desafíos persistentes, que podrían durar décadas, en la automatización de tareas con complejidad física y variabilidad contextual.

Para los trabajadores, esto significa que las habilidades prácticas —a diferencia de las cognitivas, cada vez más sustituidas por sistemas de IA— ofrecen seguridad y relevancia estructural. Un joven que decide formarse como electricista, fontanero o albañil está tomando una decisión económicamente racional, no por motivos nostálgicos ni culturales, sino basándose en la fría lógica de la escasez y la demanda.

Para las sociedades y las políticas, esto significa que la recalificación de los sistemas de educación y formación se está convirtiendo en una tarea urgente. No se trata solo de una cuestión de política educativa, sino de un ajuste económico fundamental. Los países que aumenten rápidamente la valoración, la remuneración y la atribución de estatus a los oficios cualificados y reorienten sus sistemas de formación en consecuencia serán más adaptables y resilientes económicamente en los próximos años que aquellos que se aferran a un énfasis excesivo en el trabajo cognitivo.

La fase actual podría reconocerse históricamente como un período en el que se corrigió la sobreinversión en habilidades simbólicas y el trabajo práctico, creativo y material recibió su tan esperada revalidación cultural y económica. No se trata de un retorno a una economía preindustrial, sino de la siguiente fase de una economía tecnológicamente avanzada en la que se comprenden las limitaciones y asimetrías de la automatización de la IA y se reconoce la importancia continua de la artesanía humana.

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