Claves de la economía del cambio: escasez, macro, materia oscura y muchos secretos más

¿Qué va a ser escaso cuando la IA vuelva a muchos productos y servicios commodities? ¿Cuánto importa la velocidad de adopción? ¿Los ganadores realmente se llevan todo? ¿Cuánto valor estamos dejando de medir? Este año casi todo lo que escribí para la columna de Alter Eco de La Nación tiene que ver con este concepto medio inventado de "Economía del Cambio", porque la cantidad de novedades que hay sobre el impacto micro y macro de la IA esa brumadora. De hecho, uno de los grandes títulos de 2026 es que la IA ya pasó de la micro a la macro: mientras que el año pasado la mayor cantidad de estudios se enfocaban en un sector o vertical, este año ya los efectos se notan claros a nivel agregado en empleo, crecimiento y productividad."La escasez pronto cambiará su naturaleza: lo escaso en un mundo de abundancia material pasará a ser todo aquello que siga requiriendo un humano detrás", resumió Alex Imas, profesor de economía del comportamiento en Chicago Booth. Conversé con Imas para una nota en Alter Eco, antes de que lo nombraran "_Director of Economics ofAGI_" de DeepMind (¡Hablando de "nuevas profesiones"!). Imas es una de las voces emergentes más interesantes de esta conversación que está haciendo crujir las bases de toda la ciencia de Adam Smith y Keynes. Acá van las diez recortes arbitrarios de varias cosas que me vienen llamando la atención, seguramente vuelva sobre este tema pronto en Proxi porque está explotando todo por el aire:

1. Lo que va a ser escaso: Imas desarrolló el concepto del "sector relacional": enfermería, docencia, cuidado, gastronomía con firma, artesanía, guías, comunidad. El giro de 180 grados en la estrategia de Starbucks lo ilustra: cuando la empresa automatizó sus locales, las ventas bajaron. El CEO Brian Niccol ordenó contratar más baristas y volver a las notas escritas a mano en los vasos. En un mundo de abundancia material, lo que sube de precio esla experiencia humana detrás de cada cosa.

2. La velocidad importa más que el destino. Eduardo Levy Yeyati, economista de la Di Tella e investigador en Brookings y del BID, publicó un paper titulado "_Too Fast to Adjust_". Su tesis es quedos países pueden llegar exactamente al mismo nivel de automatización y terminar en lugares completamente distintos dependiendo de cuánto tardaron en recorrer ese camino. Los trabajadores que esperan demasiado en la cola de reconversión abandonan el mercado para siempre. El timing, como en el surf, lo es todo. Una conclusión nueva de este modelo: la velocidad óptima no es necesariamente la más rápida. En la práctica, muchas empresas se arrepienten de haber comprado cientos de licencias de Copilot que usaron muy pocos empleados, o de haber desarrollado software costoso para que a los pocos meses OpenAI o Anthropic lo sacaran como una feature dentro de su abono. Se apuraron y no les fue bien.

3. El efecto farol. Hay una trampa cognitiva clásica; un borrachobusca las llaves donde hay luz, no donde las perdió. Aplicado al mundo de IA y empresas:  la mayoría aplica esta nueva tecnología donde ya tiene métricas y procesos establecidos. Ganan eficiencia marginal pero no transforman nada estructural. Jack Dorsey, fundador de Twitter y hoy CEO de Block, lo llama el "modo copiloto": la IAsuma al lado del empleado sin tocar el organigrama ni el modelo de negocio. Es la forma más cara de adoptar IA, dice, porque genera una falsa sensación de transformación. Obviamente esto es más fácil de decir que de hacer.

4. Los ganadores se llevan todo. En 1981, el economista Sherwin Rosen describió los mercados de super estrellas usando tenistas y tenores de ópera. Hoy los "Siete Magníficos" (las 7 firmas máscaras de tecnología) representan el 33,3% del S&P 500, contra el12,5% de 2016. La IA no corrige esta dinámica: la amplifica. Lo vimos también con David Autor, del MIT: las superestrellas corporativas pagan bien, pero su modelo es tan intensivo en capital que su crecimiento no arrastra empleo al mismo ritmo.El ejemplo favorito de Imaz para "lo que va a ser escaso": cómoStarbucks decidió volver a la calidez, a las tazas personalizadas ya las sonrisas.

5. Hay mucho más valor del que podemos ver. Malcolm Spittler yDylan Patel, de Semi Analysis, acuñaron el concepto "_Dark Output_"(producción oscura): el valor económico real que genera la IA pero que las cuentas nacionales no registran. Cuando una revisiónbibliográfica baja de 2.000 dólares a 2 dólares, uno no hace la misma cantidad y se guarda la plata: las hace antes de cada reunión, antes de cada decisión importante. El sistema registra una caída de producción donde hubo una ganancia de productividad gigante. Es la paradoja de Solow versión 2026.

6. Nadie sabe qué va a pasar, y eso va para largo. Kevin Kelly, ex editor de Wired, argumenta que las preguntas básicas sobre elimpacto de la IA probablemente no estén respondidas en 2030. No porque haya estancamiento, sino porque las novedades expanden laignorancia porque son nuevas de una nueva forma. "Para muchos esto será una carga enorme porque odiamos más a la incertidumbre que alas malas noticias", escribe. Le puso nombre: "Era de la ambigüedad". El físico Wheeler lo decía de otra manera: a medida que crece nuestra isla de conocimiento, lo mismo sucede con la orilla de nuestra ignorancia. Kelly viene afilado con sus reflexiones, sino lo siguen en redes háganlo, vale la pena.

7. La salud adelanta la película. Los sectores con más fallas de mercado (información asimétrica, silos, costos ocultos) son los que más valor pueden capturar cuando esa fricción se reduce. Saludes el ejemplo más claro. En las primeras semanas de 2026, OpenAI,Anthropic, Google, Amazon y Nvidia lanzaron productos en este espacio casi simultáneamente. Jensen Huang de Nvidia lo resumeasí: estamos en el punto en que la biología va a evolucionar como disciplina de ingeniería, del ensayo y error al diseño-simulación-predicción-fabricación.

8. Choque de meteoritos: IA más demografía. La segunda tendencia más disruptiva del año fue la caída en picada de la tasa de natalidad, más empinada que cualquier proyección. La "pirámide"poblacional está pasando a ser un rectángulo. Tristan Harris, ex diseñador de Google, cree que pronto veremos el despliegue deagentes como una multitud de trabajadores que de golpe invade la economía de un país. "No estamos preparados para lo que va a ocurrir en los próximos tres años", dijo en El diario de un CEO, un podcast que recomendamos regularmente en Proxi.

9. Más átomos, menos bits. Rebeca Hwang, inversora y tecnóloga radicada en Silicon Valley, con quien venimos armando los curso de Proxi IA, argumenta que 2026 es el gran año del hardware. "Si uno ve la planificación de nuevos lanzamientos, inclusive en las firmas de LLMs, vemos que tienen mucho más que ver con dispositivos físicos, robots, we arables", explica. En robótica, la pregunt apasó de "¿es posible?" a "¿es escalable?". Hay robots hogareños ya por debajo de los 3.000 dólares.

10. Más allá de la automatización. La clave que une todo el mapa:la automatización va a estar al alcance de todos y cada vez más barata, por lo que no va a generar diferencial. El valor está en lo que todavía no sabemos ver: plataformas que dialogan con fauna salvaje para prevenir accidentes de aviación, algoritmos que estiman edad biológica a partir de una selfie, world models que simulan entornos 3D para entrenar robots. La IA más interesante delos próximos años no va a ser tanto la que hace mejor lo que ya hacemos sino la que haga posible lo que hoy ni nos preguntamos.

Llego hasta acá, gracias por leer Proxi, que hoy fue un poco más largo que de costumbre. Bienvenidos a los suscriptores nuevos y recuerden que pueden recomendar este newsletter gratuito a amigos con el botón que hay abajo, es el mejor favor que me pueden hacer.¡Nos vemos el viernes que viene!PD1: Se está armando algo lindo con "Proxi Claude Rocket Fuel", un formato corto que diseñé para Pymes y equipos chicos de trabajo y que va al hueso con la herramienta del momento. Esta semana di tres módulos para grupos muy distintos, con contenidos a medida pero que hacen eje en salir rápido a la cancha con IA o potenciar lo ya recorrido. Muchos de los ex alumnos de Proxi IA (más de 800 en los diez cursos que dimos con Rebeca) están haciendo desastres con Claude, así que se formó una comunidad muy potente de intercambio de casos, qué sirve y qué no, mejores combinaciones de herramientas, etc. El boom de IA de 2026 está ocurriendo" intra-muros", es menos vistoso que el de los videos y memes de2025, pero mucho más productivo. Y la gran ventaja la están sacando las Pymes, consultores, agencias y profesionales con equipos pequeños y ágiles. Esto es algo medio inédito. Si te interesa, consultá en empresas@sebacampanario.com. ¡Gracias por leer hasta acá!