La apuesta de un millón de dólares que todavía no cierra

El 21 de mayo de 2026, el CEO de ClickUp despidió al 22% de su equipo en un solo día Tweet. Hasta ahí, una noticia más de la temporada de recortes que viene atravesando a la industria tech. Lo que hizo que el anuncio se viralizara fue lo que vino después: Zeb Evans dijo que el ahorro de esos despidos no se queda en la empresa, se reparte entre los que quedan. Sueldos en efectivo de hasta un millón de dólares al año. La condición: usar inteligencia artificial para producir lo que antes hacían varias personas juntas.

Lo llamó la "organización 100x".

La lógica, en su versión más simple, es atractiva: si una herramienta nueva multiplica lo que puede hacer tu mejor gente, no necesitás más gente, necesitás pagarle mejor a la que ya tenés. Evans fue más específico todavía. Dijo que la idea de que la IA hace más productivos a todos los ingenieros por igual es falsa. Lo que está pasando, según él, es que los mejores ingenieros, los que saben orquestar, revisar y decidir, se vuelven extraordinariamente más productivos, mientras que todos los demás, usando las mismas herramientas, terminan ralentizándolos.

Es una distinción incómoda, pero no es una distinción nueva en ingeniería de software. Lo nuevo es la magnitud que promete, y la velocidad con la que una empresa decidió reestructurarse alrededor de esa promesa.

La otra mitad de la historia

Del otro lado del mostrador, la lectura es distinta. Entre programadores que ya conviven con agentes de IA todos los días circula un concepto, atribuido a Marc Andreessen: los "vampiros de la IA". La idea es que estas herramientas no reemplazaron a los programadores, los convirtieron en gente que no se va a dormir, porque el costo de oportunidad de apagar a sus agentes trabajando toda la noche se siente demasiado alto.

Hay una explicación detrás de ese comportamiento que vale la pena nombrar: programar diez o veinte veces más rápido genera una sensación de dopamina constante, la sensación de estar construyendo todo el tiempo. El problema es que sentir que construís y construir algo que efectivamente sirve no son la misma cosa.

A esto se suma una objeción más técnica, y más difícil de descartar: ningún producto con usuarios reales puede iterar a 100x. Si la interfaz que usa tu cliente cambia todos los días, esa persona no se siente mejor atendida, se siente perdida, y en algún momento se va. El cuello de botella de cualquier producto nunca fue, en rigor, escribir código más rápido. Fue, y sigue siendo, lograr que alguien use lo que construiste. Estoy hablando de distribución.

Lo que dicen los números (y lo que no dicen)

Hay un tercer dato que complica las dos lecturas anteriores, no solo una. Microsoft viene señalando que, hoy, usar IA a fondo en ingeniería sale más caro que pagarle a una persona. Y buena parte de los despidos que está atravesando la industria tech no se explican porque la IA ya esté reemplazando ese trabajo, sino porque el ahorro de esos despidos se reinvierte directamente en infraestructura de IA: cómputo, centros de datos, licencias. Es plata que se mueve de un costo a otro, no plata que desaparece porque "ya no hace falta gente".

Y sin embargo, el empleo en desarrollo de software en Estados Unidos está en su nivel más alto en tres años.

Ingeniero 100x en acción:

https://www.youtube.com/watch?v=9-yfAwawqEQ

Mi lectura

Acá no hay una sola verdad escondida esperando a que alguien la encuentre, hay dos apuestas distintas, hechas por gente que está mirando el mismo fenómeno desde lugares muy diferentes de la cadena. Evans está apostando desde el lugar de quien diseña la estructura y necesita justificar una decisión ya tomada. Los programadores que hablan de "vampiros de IA" están describiendo lo que les pasa el cuerpo a las tres de la mañana, con un producto real esperando del otro lado.

Mi sospecha, es que el "100x" no es mentira ni es realidad todavía, es una proyección que funciona en discursos y todavía no se sostiene en productos con usuarios reales a gran escala. La pregunta que sí me parece honesta hacerse no es si la IA multiplica el output de un buen ingeniero, claramente lo hace, en alguna medida. La pregunta es qué pasa con los noventa y nueve que no entran en la banda de un millón de dólares, y si ese costo termina pagándolo la empresa, el producto, o la gente que lo usa. No me apuren que acá es donde siempre termino hablando de la necesidad inminente de planificar, debatir, pensar y aportar por la llamada renta universal.

Lo que hoy ocurre con desarrollo, muy pronto si es que no esta pasando ya, será una problemática trasversal a toda la industria laboral en su conjunto.