El futuro del trabajo es atómico
Por qué las empresas de la próxima generación tendrán de 1 a 3 personas
Es el año 2035. Son las 9am de un miércoles. Miras por la ventana de tu cabañita en medio de un pueblito montañés. Te dejas caer sobre la silla con tu café en la mano y te conectas al chat de tu empresa. Ves, como es habitual, a dos personas conectándose, sus nombres adquiriendo puntos verdes uno por uno.
Esas tres personas, incluyéndote, son la empresa completa. Y no es una startup: es una empresa consolidada, con 6 años en el mercado.
Como Integrations Manager, orquestas conexiones con más de 400 (ya perdiste la cuenta) servicios diferentes. Uno cobra y recolecta pagos de clientes. Otro provee el chat de soporte básico, y otro el chat de soporte técnico avanzado. Otro se encarga de mantener tu API, y así. Todos especializados en tu industria, que en sí misma es un hiper-nicho: tu empresa automatiza el análisis de radiografías de medicina deportiva—a diferencia de tu empresa anterior, que automatizaba el análisis de radiografías en general—.
Todos los servicios que usa tu empresa parecen construidos específicamente para ella. La API de facturación se especializa en empresas que atienden a clínicas deportivas. La suite de HR y proyectos que usas se enfoca en empresas que usan Computer Vision en el área de la salud, y a su vez agrupa integraciones a más de 180 servicios diferentes, muchos de los cuales ni siquiera tienes idea de que existen o cómo se llaman.
Hace 15 años atrás —a inicios de los 2020s— una empresa como en la que trabajas ahora, con miles de clientes repartidos por todo el mundo, hubiera necesitado al menos 100 empleados para operar. Empresa que, por cierto, no habría podido existir en ese entonces: el nicho del análisis de radiografías de medicina deportiva no es tan grande para una empresa de 100 personas.
Pero en el 2035 no solo es un nicho interesante, sino además muy rentable para una empresa de tres empleados: tu empresa prácticamente no tiene competencia, y los clientes (clínicas deportivas) aman el producto, porque lo sienten hecho… específicamente para ellos.
Y no te cuesta mucho encontrarlos. Los productos y servicios se compran y venden de manera escalada y automatizada: subes tu servicio —o más usualmente, tu API— a un “App store” donde infinitos agentes automatizados evalúan y empiezan a consumir y pagar tu servicio y orquestarlo con otros tan pronto como le descubren utilidad. Construyes, lanzas y tienes tu primera venta, todo el mismo día.
Por lo mismo, casi todas las personas que conoces tienen no uno, sino varios “micro-negocios” que ponen en marcha y apagan en un abrir y cerrar de ojos. En tu caso, además de tu trabajo principal, tienes 15 microapps corriendo en distintas app stores —una de ellas, por ejemplo, es un servicio recomendador de quesos—, que se monitorean solas y que te cubren el 30% de tus ingresos.
Y ahora déjame contarte cómo llegaste hasta acá.
…o cómo llegué yo, más bien, a imaginarme un escenario así.
Están sucediendo tres fenómenos, cada uno de los cuales por sí solo es suficientemente alucinante. Si además juntas los tres, las cosas que se vuelven posibles requieren un esfuerzo de imaginación notable.
Acá va mi mejor intento.
1: El costo de construir productos está bajando en 100x
A principios de los 2000, lanzar un negocio de e-commerce requería miles de dólares de capital para montar la infraestructura de servidores necesaria. Hoy, lanzar un e-commerce requiere exactamente $0 de capital inicial. Puedes comenzar con un servicio que sólo te cobra si es que vendes.
Las barreras de entrada para el e-commerce, así como de los servicios cloud que permiten que suceda, han caído también a cero. Lo mismo con otras cosas: alojamiento en la nube, procesamiento de pagos online, fotos de stock, y muchos otros.
¿Por qué bajan estos costos? Porque se forman negocios alrededor de estas tecnologías, ofreciendo economías de escala y bajando los costos de capital. Amazon Web Services dio el puntapié inicial a la economía cloud, con costos cada vez más bajos; Stripe hizo lo suyo con el procesamiento de pagos. Y así.
Luego, tienes otros negocios que toman estos building blocks para construir aún más abstracciones, que a su vez bajan costos de otras cosas.
Y todavía ni menciono la Inteligencia Artificial. Ya hay varias otras cosas que están bajando radicalmente de costo con la IA generativa así como existe hoy: chats de servicio al cliente, creación de ilustraciones, proofreading, traducción, moderación de contenido, etc.
El costo de construir productos está bajando en 100x porque unas innovaciones se apilan, o componen, sobre otras.
2: La construcción de productos digitales se está acelerando en 100x
Productos basados en Inteligencia Artificial como v0, Lovable o Bolt te permiten construir productos completos, que cada vez son más funcionales, en un par de horas.
Hacer aplicaciones completas a partir de un prompt (y un par de horitas de refinamiento) significa que el costo de hacer una aplicación está reduciéndose, hoy, a una centésima de lo que era hace dos o tres años. Esto no es una proyección ni una predicción; está sucediendo.
El desarrollar productos casi “en el aire”, dejándonos llevar por una AI y asumiendo que no podemos conocer ni entender todo el código que estamos generando ya tiene nombre: vibe coding.
La velocidad de construir productos se está acelerando al punto de que incluso quien los construye no alcanza a verlo suceder.
Esto significa que, hoy, puedes tener una idea funcionando en un día. Y puede funcionar de verdad porque por debajo se conecta con muchos servicios que ya están robustos y optimizados para ser fáciles de implementar.
3: La IA está bajando la barrera de conocimiento para construir productos digitales a cero
No necesitamos predecir que la IA se volverá radicalmente más inteligente en 15 años (cosa aún incierta). Basta con asumir que se volverá más útil—en el sentido de que podremos aprovecharla para mucho más— y más barata (cosa que ya viene sucediendo, como bien lo ha demostrado el lanzamiento de DeepSeek).
Algo que hará mucho mejor una IA más útil será interactuar mejor con otros servicios: compararlos, escogerlos, integrarlos—todas cosas que los LLMs actuales ya pueden hacer, pero imaginémoslas con menos cagazos y mayor autonomía—.
Por ende, la fricción y el costo de apalancarse en decenas de servicios bajará también, y permitirá escalarlo a cientos, o tal vez a miles.
A su vez, esto significa que no tienes que ser tú quien conozca todos estos servicios; los agentes AI ya son lo suficientemente inteligentes como para probar muchos servicios, evaluarlos, entender cuál funciona mejor e implementarlo al instante1.
Si ya no necesitas entender cómo se hacen productos digitales para poder hacerlos, significa que tú, y literalmente cualquiera, puede construirlos.
La retirada de la producción en serie y la hiperpersonalización
Como consumidor, si estás entre dos opciones más o menos equivalentes, te irás por la que sientas más hecha para ti. Eso, hasta ahora, ha dependido mayormente de atributos intangibles de marca con los que te identificas.2 Pero cada vez más, los productos no sólo se sentirán hechos para ti; realmente lo estarán.
El fast-fashion e, incluso, la atomización de estilos personales, vienen habilitados por avances en la tecnología (materiales, técnicas de producción, impresión digital, e-commerce, logística de shipping, etc). Si antes los estilos tendían a ser más uniformes, no era porque en los 1950s todos eran unos borregos poco originales; es que la tecnología no alcanzaba y las unit economics no daban.
Así y todo, creo que no vemos venir hasta qué nivel los productos y servicios digitales se llegarán a personalizar.
Esto cuesta asimilarlo, pero si hoy puedes hacer 100 apps con el costo que antes te tomaba una, significa que también puedes hacer 100 variantes de tu app al costo de una.
¿Por qué harías 100 variantes de tu app?
Porque te permite ofrecer 100 veces más personalización. Si entre dos productos el más personalizado gana, existe un incentivo de mercado a ser tú quien ofrece dicho producto.
Porque puedes probar 100 veces más ideas. Se posibilita un cierto darwinismo de app: lanzas muchísimas ideas (o muchas variantes de unas cuantas) y vas matando las que no funcionan.
Hasta ahora, las economías de escala eran el gran freno (si nos costó tanto hacer esto, mejor vendérselo a mucha gente). Con productos digitales 100x más baratos, ese freno va a desaparecer.
Hipercompetencia → empresas en miniatura
I firmly believe that the efficient size of a company is shrinking very rapidly, and so the future will be almost all startups.
— Naval Ravikant
Las startups hasta los años 2000 eran monolíticas y requerían grandes cantidades de capital y personas, porque tenían que desarrollar muchísimas cosas en casa. Por lo mismo, sus modelos de negocio tendían a ser de amplio espectro: necesitas mercados lo suficientemente grandes para poder cubrir todos tus costos con economías de escala.
Pero al caer los costos, puedes aplicar economías de escalas mucho menores. Si antes necesitabas un tamaño de mercado potencial (TAM) de $10B, luego te bastará con uno de $10M.
Eso significa que si antes —porque las economías de escala y las barreras de entrada te obligaban— tenías que atender a muchos segmentos con una solución one-size-fits-all (que dejaba a todos un poco descontentos), ahora puedes especializarte en un nicho más pequeño, al cual dejarás muy contento.
Es más: una empresa en miniatura es probablemente un requisito para ofrecer una hiperpersonalización real. Y el mercado te arrastrará hacia allá de todas formas: si literalmente cualquiera puede poner en marcha cualquier idea, las ideas que tenderán a sobrevivir serán las ideas menos repetidas, y los productos que sobrevivirán serán los más especializados.
No es casualidad cómo ha crecido en los últimos años el concepto de “servicios fraccionales”. Muchas empresas no necesitan un CFO a tiempo completo. Les basta con 1/4 de un CFO de gran calidad:
Hoy, la AI y la cascada de tecnologías e innovaciones en la que estamos subidos está permitiendo que las empresas se fraccionalicen y miniaturicen, y con ello, lentamente, está también forzándonos a que sea así.
Humanos hiperespecializándose en humanos
¿Dónde quedamos los humanos en medio de todo esto?
Los humanos somos los iniciadores de estas startups. Traemos la empatía, la visión de producto, la detección de una necesidad no bien cubierta, el go-to market.
(Y, ciertamente, seguiremos siendo los humanos quienes decidamos caprichosamente3 qué es divertido, qué es cool y qué es interesante. A la hora de comprar, nos importan mucho la estética, el diseño, el branding y la novedad, y tendremos más para elegir de todos esos atributos.)
Recluta(re)mos a otros humanos con habilidades de orquestación del mix correcto de tecnologías, servicios y herramientas (el famoso “stack”) que permita salir al mercado de manera efectiva, ser descubiertos por el “integrador” correcto, y tener una solución óptima a un job to be done.
He mencionado varias veces la palabra “orquestar” en este ensayo. Creo que realmente es lo que definirá la forma en la que trabajaremos de ahora en adelante. Orquestaremos integraciones, APIs, despliegues de aplicaciones, y por supuesto, también orquestaremos humanos.
Porque el mix de humanos, el equipo, será igualmente crucial, y más aún si va a ser tan pequeño. Si nos vamos a hiperespecializar y sólo vamos a ser 3 personas, no puedes armar tu equipo con talento genérico.
Ese “reclutamiento”, el elegir a esas dos o tres personas que nos acompañarán, no será mecánico ni automatizado en lo absoluto. Todo lo demás lo será; pero para elegir a nuestr@s soci@s, nos apoyaremos más que nunca en las vibes. Necesitarás encontrar a la gente que mejor resuene con el muy, muy, muy específico problema que quieres resolver.
Army of Me
Y, por lo mismo, muy probablemente tu primer público objetivo serás tú. Construirás productos, negocios y sistemas para atenderte a ti. (Nadie te conoce mejor que tú, a fin de cuentas).
Esto suena fabuloso y un poco solitario a la vez.
¿Nos sentiremos más o menos acompañados trabajando en equipos pequeños, atendiendo a nichos pequeños?
¿Nos costará infinitamente encontrar a ese par de personas que vibran con lo mismo que nosotros, y terminaremos por ende haciéndolo todo solos, y para nosotros mismos, sencillamente porque será mucho más fácil?
No logro decidirme sobre si este futuro proyectado es utópico o distópico. No sé si me estoy quedando corto por varios años. No sé si esta proyección terminará por ser ridículamente incorrecta.
Las cosas se están moviendo muy rápido.
Y sé que probablemente estoy sobreestimando la capacidad, la accesibilidad y el deseo creativo de los seres humanos (mal que mal, muchas de las cosas que menciono ya están disponibles gratuitamente4 ahora, y sin embargo mucha de la gente que veo está pegada en sus rutinas y trabajos, perdiéndose de las novedades).
Pero todo lo que veo apunta en la misma dirección.
Gracias a Alex y a Fabián por aportar feedback y referencias en este ensayo ❤️.
Este ensayo dio, además, origen a una charla (que irónicamente salió a la luz antes que el ensayo) en la conferencia 9punto5, que organiza Fabián. La charla está disponible en YouTube y Spotify. Gracias a quienes la vieron y me comentaron; muchos de sus comentarios están presentes aquí también.
Esto es fácilmente comprobable si usas regularmente Cursor para escribir código: tarde o temprano, te sugerirá instalar una librería, una API o un plugin para lograr algo que le pediste.
Si no, dime en qué te basas para escoger entre dos detergentes del mismo precio.
Lo digo en un sentido muy positivo. ¿Qué sería del mundo si fuésemos seres totalmente racionales, predecibles y repetitivos, sin caprichos?
“Gratuitamente” como Wikipedia es gratis.
Stunning, dear V.
El plantear esto me hace pensar en el aspecto social. Si las empresas eventualmente se vuelven más pequeñas, ¿cómo se desarrollará la vida social y económica? La interacción humana, el conocimiento que no siempre viene de las AI, sino también de los fuck-ups, y el sentido de comunidad, y el más profundo y evolutivo: el sentido de pertenencia…
Gracias por este ensayo, un placer leerte siempre.