Tokens o salario: ¿cómo medimos el coste del desarrollo de software?

Alt text: A developer faces a giant scale weighing human labor against glowing streams of AI tokens and code, suggesting the shifting economics of software development

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «La próxima nómina será una factura de tokens» (pdf), y trata sobre una de esas transiciones que, como tantas otras en tecnología, tienden a malinterpretarse por completo en sus primeras fases: la evolución del desarrollo de software en la era de la inteligencia artificial generativa, y la manera en que el coste de programar empieza a desplazarse desde la nómina de los desarrolladores hacia la factura de tokens.

La idea parte de una predicción de Gartner que me pareció especialmente significativa: en 2028, el coste mensual de las herramientas de programación con inteligencia artificial podría superar el salario medio global de un desarrollador, algo que InfoWorld comentaba también en un artículo ...

A conceptual illustration of the future of enterprise AI. A large infinity loop connects human expertise and AI systems, symbolizing a continuous learning cycle. Business professionals on one side and abstract digital networks on the other represent human and machine intelligence. Arrows suggest feedback, adaptation, and improvement, emphasizing how organizational knowledge compounds over time through collaboration between people and AI

Satya Nadella está haciendo la pregunta correcta

La idea más importante sobre inteligencia artificial en estos momentos puede que no provenga de un artículo científico, del lanzamiento de un nuevo modelo o de un benchmark. Puede que provenga de un breve ensayo publicado en X por el CEO de Microsoft, Satya Nadella. En él,
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IMAGE: A smartphone with no signal during a citywide blackout, with dark streets, stalled transport, and people gathered by lantern light

El día en que descubrimos que el móvil también se apagaba

El gran apagón ibérico de abril de 2025 nos dejó muchas imágenes: trenes parados, semáforos muertos, comercios incapaces de cobrar, ascensores detenidos, gente haciendo colas en cajeros o supermercados, y ciudades que de repente parecían haber retrocedido varias
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IMAGE: Gemini output on one of my articles when asked whether it is written with AI

SynthID, marcas de agua y otras herramientas de la paranoIA

Sofía Pérez, de Newtral, me envió un correo para interesarse por mi opinión sobre la tecnología SynthID, creada por Google DeepMind como una forma de generar marcas de agua invisibles en sus contenidos de texto, imagen o de otros tipos, con el fin de poder
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IMAGE: A dystopian scene showing a Meta-branded prediction market app fused with a slot machine, while a tech executive figure manipulates users like puppets amid symbols of surveillance, fake news, polarization and social unrest

La próxima gran ruleta de Meta

Hay tecnologías que nacen con un relato tan seductor que cuesta ver lo que realmente son. Las redes sociales llegaron envueltas en la promesa de unir a la humanidad, facilitar las conexiones, democratizar la conversación y dar voz a quien no la tenía. Dos décadas después, sabemos positivamente
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IMAGE: A giant hooded AI figure made of code looms over a vulnerable city, while warning symbols and digital attack streams suggest automated cyber threats targeting critical infrastructure

El enemigo que no duerme: cuando la inteligencia artificial puede convertir el hacking en una guerra híbrida permanente

Durante años, la ciberseguridad se apoyó en una ficción cómoda: atacar sistemas complejos exigía talento, tiempo, paciencia y conocimiento profundo. Un atacante avanzado era escaso, caro y limitado por una
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IMAGE: A conceptual illustration contrasting today's fragmented enterprise AI with a future integrated AI layer. On the left, a cluttered workspace filled with disconnected tools, pilots, spreadsheets, and manual processes. In the center, a glowing doorway labeled as a breakthrough layer. On the right, a bright, organized enterprise where AI is embedded into workflows, continuously learns from outcomes, and improves decisions, products, and business performance

El próximo gran avance de la inteligencia artificial empresarial parecerá obvio cuando lo miremos en retrospectiva

He pasado los últimos meses escribiendo sobre lo que considero el problema central de la inteligencia artificial empresarial. No los modelos. No los prompts. No las ventanas de contexto. Ni siquiera los agentes:
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IMAGE: A split AI brain contrasts shared public knowledge with locked corporate control

¿De quién es la inteligencia artificial?

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «La gran privatización de lo común» (pdf), y trata sobre una cuestión que creo que va a estar cada vez más en el centro de la discusión económica y política sobre la inteligencia artificial: qué parte de lo que hoy llamamos
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IMAGE: A classroom divided between warm, personalized learning and cold AI surveillance, showing how education can either foster curiosity or become a futile detection arms race

La educación no necesita detectives de la inteligencia artificial: necesita mejores preguntas

El interesante artículo de The New York Times sobre la nueva industria de los «humanizers» y los «autotypers», «Student cheating is becoming impossible to detect in an A.I. era«, debería producir menos escándalo y más
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IMAGE: A blue European chess piece stands on a glowing map of Europe, surrounded by larger US and Chinese chess pieces in an AI-themed geopolitical game

Europa 2031: la distopía útil que Europa debería tomarse como un insulto

Hay informes que intentan predecir el futuro y otros que intentan avergonzarnos lo suficiente como para que decidamos cambiarlo. Europe 2031 pertenece claramente al segundo grupo. Su escenario dibuja una Europa convertida en territorio dependiente,
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