Inteligencia barata, ¿crédito barato?
Una mejor tecnología y economía para un mundo mejor
Hay libros que llegan en el momento justo.
Making Sense of Chaos, de J. Doyne Farmer, es uno de ellos.
Farmer no escribe sobre inteligencia artificial. Escribe sobre economía. Pero en realidad escribe sobre algo más profundo: sobre cómo los sistemas complejos colapsan cuando creemos que están en equilibrio.
Su tesis central es incómoda para cualquiera que haya pasado por una facultad de economía clásica: el equilibrio es una ficción útil. El mercado no es una máquina que tiende al reposo. Es un ecosistema dinámico, no lineal, donde pequeños cambios pueden amplificarse hasta producir terremotos.
Y esa idea, leída en 2026, con agentes autónomos desplegándose en producción y una narrativa creciente sobre “inteligencia abundante”, deja de ser teoría académica.
Se convierte en advertencia.
Hoy quiero cruzar dos ideas:
La economía como sistema complejo.
El escenario, cada vez más plausible, de inteligencia casi ilimitada y cada vez más barata.
Porque quizá el verdadero riesgo no sea que la IA no funcione.
Quizá el riesgo sea que funcione demasiado bien.
Cuando el equilibrio deja de ser el ideal
Farmer cuenta que, siendo estudiante, dudaba de la idea de que los mercados siempre tienden al equilibrio. Esa fe en que oferta y demanda se encuentran en un punto estable, casi moralmente justo.
Pero los sistemas complejos no se comportan así.
Un hormiguero no tiene equilibrio.
Un bosque no tiene equilibrio.
Un ecosistema financiero no tiene equilibrio.
Tiene dinámicas emergentes.
Y aquí entra nuestra primera analogía incómoda: la inteligencia barata puede ser el nuevo crédito barato.
En el siglo XIX, el crédito permitió acelerar infraestructuras, ferrocarriles, industria pesada. Pero también generó burbujas periódicas. El capital barato no se distribuye de forma homogénea: se concentra, amplifica, distorsiona señales.
Hoy estamos empezando a experimentar algo parecido, pero con la capacidad cognitiva.
El código es barato.
El modelo es accesible.
La generación es trivial.
Pero la coordinación no lo es.
Y cuando una capacidad se abarata drásticamente dentro de un sistema complejo, no genera equilibrio. Genera reorganización.
El exceso de inteligencia como leverage cognitivo
En los años 90 y 2000, el sistema financiero utilizó herramientas como el Value-at-Risk para gestionar riesgo. Paradójicamente, esas herramientas, adoptadas masivamente, amplificaron los crashes.
No porque fueran incorrectas en sí mismas.
Sino porque, coordinadas, produjeron comportamientos sincronizados.
Farmer explica algo clave: los shocks no siempre vienen de fuera. El sistema puede generarlos desde dentro.
Ahora piensa en esto:
Miles de empresas desplegando agentes autónomos.
Automatización de decisiones operativas.
Modelos reaccionando a señales de mercado en tiempo real.
Procesos de pricing dinámico sincronizados.
¿Qué ocurre cuando millones de decisiones automatizadas reaccionan a la misma señal?
El paralelismo con los modelos basados en agentes que estudia Farmer es casi literal. Él simula agentes económicos que interactúan y observa patrones emergentes. Nosotros estamos desplegando agentes reales en producción.
No estamos simulando el sistema.
Estamos convirtiendo el sistema en simulación.
Y eso introduce una posibilidad que apenas se discute: inestabilidad sistémica por automatización coordinada.
No porque la IA sea “malvada”.
Sino porque la sincronización masiva elimina fricción humana.
Cuando el software se convierte en commodity
Durante dos décadas, el software fue escaso.
El código era difícil.
El talento técnico era un cuello de botella.
Eso generó múltiplos elevados y estructuras empresariales basadas en la escasez de capacidad de desarrollo.
Hoy el código es barato.
Lo que pone en boca de muchos una posible crisis del vertical del SaaS (Software como Servicio).
El código no gratis en términos absolutos, pero sí trivial comparado con hace diez años. Un equipo pequeño puede generar lo que antes requería decenas de ingenieros.
Y eso cambia la estructura del ecosistema.
En un sistema complejo, cuando una especie se vuelve extremadamente abundante, pierde valor relativo.
Estamos viendo:
Commoditización acelerada del software.
Thin wrappers alrededor de modelos fundacionales.
Compresión de diferenciación técnica.
Destrucción de valor en apps que eran pura interfaz.
La narrativa pública habla de “crisis SaaS”.
Pero, desde la óptica de Farmer, esto no es una crisis.
Es una reconfiguración ecológica.
El código ya no es el recurso escaso.
La coordinación lo es.
La capacidad de integrar procesos, gobernanza, cultura y ejecución se convierte en el nuevo cuello de botella.
Como ocurrió con la electricidad.
Electricidad: la lección que nadie quiere recordar
Cuando llegó la electricidad, muchas fábricas simplemente reemplazaron la máquina de vapor por motores eléctricos, manteniendo la misma organización.
El salto real no ocurrió hasta décadas después, cuando se rediseñaron las plantas industriales desde cero.
La productividad no explotó inmediatamente.
Hubo un retraso.
Hoy hablamos de “exceso de inteligencia barata” como si eso fuera sinónimo de explosión de productividad.
Pero la historia sugiere otra cosa.
La abundancia de capacidad no garantiza su integración eficiente.
Puede incluso aumentar la desigualdad antes que la productividad agregada.
Porque quienes entienden la coordinación capturan valor.
Quienes solo consumen capacidad, no.
La inteligencia abundante puede reducir el valor marginal del trabajo cognitivo intermedio, pero aumentar el valor de la arquitectura sistémica.
Y eso no es neutro socialmente.
El verdadero cuello de botella no es el LLM
Se habla mucho del coste de inferencia.
Y sí, es relevante.
Pero el verdadero cuello de botella no está en el modelo.
Está en la energía.
En el silicio.
En la infraestructura física.
Las revoluciones industriales no estuvieron limitadas por ideas.
Estuvieron limitadas por carbón, acero y transporte.
Hoy el límite no es la creatividad algorítmica.
Es la capacidad de fabricación de chips avanzados.
Es la disponibilidad energética.
Es la concentración geopolítica de nodos críticos.
La narrativa dominante sugiere que el progreso será lineal y exponencial.
Pero los sistemas complejos tienen restricciones materiales.
Y cuando una tecnología depende de cuellos físicos concentrados, la dinámica deja de ser puramente económica y se vuelve geopolítica.
Farmer, desde su trabajo en el Santa Fe Institute, insiste en algo clave: los sistemas interconectados amplifican shocks.
¿Qué ocurre si la infraestructura que sostiene la inteligencia abundante se concentra en pocos actores y territorios?
No estamos solo ante una cuestión tecnológica.
Estamos ante una cuestión de resiliencia sistémica.
Ferrocarril: burbuja primero, infraestructura después
La fiebre ferroviaria del siglo XIX generó burbujas espectaculares. Capital especulativo, expectativas desmedidas, colapsos financieros.
Pero, tras la espuma, quedó infraestructura real.
El patrón fue claro: Primero hype, luego destrucción y después consolidación.
Finalmente productividad estructural.
La pregunta interesante no es si estamos en una burbuja.
Es en qué fase estamos.
Porque incluso si existe sobrevaloración, eso no invalida el cambio estructural.
La infraestructura cognitiva que se está desplegando —modelos, APIs, integración en procesos— permanecerá.
Pero muchas capas intermedias desaparecerán.
No por fracaso tecnológico.
Sino por selección ecológica.
Desigualdad antes que productividad
Hay otra idea incómoda que merece ser dicha.
La automatización no distribuye beneficios de forma homogénea.
Si la inteligencia se abarata, pero la capacidad de coordinar esa inteligencia se concentra, el resultado puede ser mayor desigualdad antes que mayor bienestar agregado.
Farmer explica que los modelos tradicionales ignoran cómo las redes productivas redistribuyen se distribuyen después de estos shocks.
En un escenario de inteligencia abundante:
Las empresas que controlan infraestructuras capturan rentas.
Las que dependen de capas commoditizadas compiten en márgenes.
Los trabajadores cognitivos intermedios ven erosionado su poder de negociación.
Los arquitectos de sistemas aumentan su relevancia.
Esto no es distopía.
Es dinámica de sistemas complejos.
Y no significa que el resultado final sea negativo.
Significa que la transición no será suave.
El riesgo de la coordinación automática
Volvamos a los agentes.
Si millones de sistemas automatizan decisiones financieras, logísticas, comerciales y operativas, la sincronización puede amplificar ciclos.
En 1987, el portfolio insurance amplificó el crash.
En 2008, ciertos instrumentos estructurados amplificaron la volatilidad.
No porque fueran maliciosos.
Sino porque eran masivos.
La automatización coordinada elimina la heterogeneidad que estabiliza sistemas.
Los humanos dudan.
Los humanos reaccionan de forma descoordinada.
Los humanos introducen ruido.
Paradójicamente, ese ruido es estabilizador.
La inteligencia abundante, bien integrada, puede aumentar eficiencia.
Pero mal coordinada, puede aumentar volatilidad.
Y la frontera entre ambas no es tecnológica.
Es humana, esorganizativa.
¿Estamos preparados para modelar esto?
Farmer propone algo ambicioso: usar modelos basados en agentes para simular políticas antes de implementarlas.
Imaginar laboratorios económicos donde podamos probar decisiones antes de desplegarlas en el mundo real.
La ironía es evidente: estamos desplegando agentes reales en producción antes de tener modelos robustos para entender su impacto sistémico.
Construimos primero.
Modelamos después.
La historia económica sugiere que esto suele generar fricción.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto puede ser una muy buena opción.
Food for thought
Quizá la pregunta correcta no sea: ¿Quién tiene el mejor modelo?
Sino: ¿Cómo reconfigura el sistema la abundancia de capacidad cognitivo?
Si el crédito barato generó ciclos financieros, si el ferrocarril generó burbujas antes que productividad, si la electricidad tardó décadas en reorganizar fábricas, ¿por qué pensamos que la inteligencia barata generará equilibrio inmediato?
Los sistemas complejos no transitan suavemente.
Oscilan.
Se reorganizan.
Destruyen.
Recombinan.
Tal vez la crisis SaaS no sea una anomalía.
Tal vez sea la primera señal de reordenación ecológica de este ecosistema tech.
Tal vez los agentes no sean solo herramientas, sino nuevos nodos activos en la red económica.
Tal vez el verdadero cuello de botella no sea la inferencia, sino la energía y el silicio que la sostienen.
Y tal vez la productividad agregada llegue, pero solo después de atravesar una fase de fricción, desigualdad y selección.
Farmer habla de convertirnos en una “civilización consciente”, capaz de modelar su propio comportamiento antes de actuar.
La pregunta es si estamos dispuestos a frenar lo suficiente como para entender la dinámica que estamos creando.
Porque la inteligencia barata no es solo una oportunidad.
Es una fuerza estructural.
Y las fuerzas estructurales no preguntan si estamos listos.
Se despliegan. Y emergen, con todas sus consecuencias.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.