“Desempolvo este tuit de abril porque esta brecha en la comprensión compartida de la capacidad de los LLM se está ampliando. Ya no son tanto ‘dos grupos de personas que hablan sin entenderse’ sino un embudo pronunciado.”
“Incluso muchos profesionales fuera de matemática y código están en este nivel. Por ejemplo, los ejecutivos y muchas otras funciones pasan gran parte de su tiempo hablando con otras personas, así que, aunque entienden intelectualmente lo que está pasando, sigue siendo algo de segunda mano y un poco abstracto.”
“El impacto escala con la ambición, el tamaño del problema y el horizonte. Una pregunta que se responde en un párrafo apenas exige al sistema. Hace falta una reserva de problemas grandes y difíciles que realmente te importen.”
“La mayoría de los profesionales todavía ve solo una mejora modesta. Y una pequeña franja de profesionales está viviendo el vértigo de la curva que se vuelve vertical.”
La empresa donde estoy integrando IA está en la parte alta del 20% de Karpathy. Claramente no está en la frontera. Todos los usuarios tienen la misma licencia, pero no todos la usan con la misma profundidad.
La idea central es que en las empresas no tecnológicas hay cuatro tipos de personas. No podemos esperar que todos aprovechen la posibilidad de definir agentes y skills y de automatizar tareas o workflows, porque hay personas que no pueden hacerlo. Pero la oportunidad está en cerrar la deuda técnica.
Contexto, reglas y criterio
Un bot general como Grok Bot o Claude Projects es muy superior a cualquier cosa que yo pueda construir solo. Lo que puede desarrollar un equipo chico nunca va a estar cerca de lo que desarrollan SpaceXSI o Claude. Pero hay que darle el contexto, las reglas y las instrucciones para que funcione en el mundo real de una empresa.
No todas las personas están preparadas para transmitir el proceso y el criterio. Y quizás el criterio es lo más difícil. Tampoco todas tienen la voluntad de incorporarlo.
Cuatro tipos de personas
Lo que vi es que en una empresa no tecnológica hay cuatro tipos de personas.
Están los super usuarios: personas que piensan en procesos y pueden definir qué es un proceso, sus límites, las reglas que lo gobiernan. Los super usuarios son la excepción. Después están los usuarios, para procesos simples y automatizaciones más simples. Y después están los que nunca van a usar la IA.
Entre ellos hay dos tipos: los negadores de la IA y los seguidores, que simplemente siguen las reglas: se sientan y operan, pero no pueden definir reglas ni procesos.
En general, un gerente debería poder hacerlo, pero en la práctica no todos pueden. O personas que, sin ser gerentes, piensan como ingenieros, en procesos, y pueden definir sistemas. Es una mentalidad de proceso y orden: alguien que ordena su trabajo sin ser gerente. Mucha gente en las empresas no tiene esa mentalidad y simplemente sigue las reglas. Por eso, pedirles que creen agentes o skills y que definan procesos es demasiado difícil.
Dos tipos de integración
Cuando hablo de automatizaciones simples, que es donde la integración de IA puede generar más valor, al menos en la primera etapa, la de productividad general, no hablo de un agente autónomo. Hablo de automatizar un workflow, nada más.
Creo que los que no la usan quizás son muchos en las empresas no tecnológicas, y la oportunidad está ahí: crear el software, cerrar la deuda técnica.
Hay dos tipos de integración. Una es integrar y darles a los super usuarios y a los usuarios las herramientas para crear automatizaciones y workflows, para que ciertas tareas repetitivas las hagan agentes, y eso está muy bien. La otra viene de la baja del costo de crear software. Como dije en uno de mis artículos, la oportunidad también está en cerrar la deuda de software que tiene cualquier empresa.
Para los que no la usan, se crea software como un guante: se ajusta a las necesidades, no como un zapato de madera al que hay que adaptarse. Es como crear interfaces. En general, las personas tienen que adaptarse al ERP: hay un proceso, pero hay que adaptarse a las interfaces del ERP, y esas interfaces no son buenas. Cargar todas las transacciones en el ERP siempre es trabajo, y a algunas personas les lleva mucho tiempo.
Cerrar la deuda técnica es también resolver esa interfaz con el ERP y crear software nuevo que elimine transacciones. Eso no significa que estos seguidores puedan desarrollar el proceso en sí, porque para la mayoría de las personas es bastante complicado.
Los que no la usan se van a beneficiar solo cuando se cierre la deuda de software: tienen palanca en el software, no directamente en la IA.
Las citas están traducidas del inglés.
Embudo. Andrej Karpathy, publicación en X, 11 de octubre de 2026, que cita su publicación del 9 de abril de 2026: x.com/karpathy/status/2109361546505966046. Niveles y cifras son suyos.
Preparado por Mariano Funes con Claude (Anthropic).