Where Do We Stand on the Technology Wave?
¿Dónde estamos en la ola tecnológica?
We are living through the largest information breakthrough in history. Larger than the one Gutenberg triggered when he bolted a wine press to a set of movable type. And what were the consequences? Religious reform, social restructuring, mass job obsolescence. Scribes in Paris attacked and destroyed presses out of fear. And yet, by 1500, printing presses operated in 282 cities across Europe, Venice alone running 150. Dittmar (2011) found that cities adopting the press grew 30 to 60 percentage points faster than those that didn't. Plenty of jobs died. Far more were created.
Estamos viviendo la mayor transformación en la historia de la información, superando incluso la que Gutenberg desató al adaptar una prensa de vino a un sistema de tipos móviles. ¿Sus consecuencias? Una reforma religiosa que desencadenó una reconfiguración social profunda y una obsolescencia laboral masiva. En París, los escribas atacaron y destruyeron imprentas por miedo. Y, sin embargo, hacia 1500 ya operaban en 282 ciudades europeas; sólo Venecia contaba con 150. Dittmar (2011) mostró que las ciudades que adoptaron la imprenta crecieron entre 30 y 60 puntos porcentuales más rápido que las que no. Muchos empleos desaparecieron. Muchos otros surgieron.
Saturn Devouring His Son, Francisco de Goya (1820)
My sister sent me a paper recently. Descriptive, and it matches my anecdotal view of the market. Its thesis is simple: entry-level tech jobs are evaporating. The industry that built the machine is the first to be fed into it. Saturn devours his children. Evolution at its best. When a paradigm shift happens, the community of the affected domain splits in two: those who are reluctant to accept the new paradigm, and those who embrace it. We all know what happens to the former. Their lenses become obsolete to analyze the phenomena, because the new ones are so much better.
Mi hermana me envió recientemente un paper. Es descriptivo y coincide con mi visión anecdótica del mercado. Su tesis es simple: los puestos junior en tecnología se están evaporando. La industria que construyó la máquina es la primera en ser devorada por ella. Saturno devora a sus hijos. Evolución en estado puro.
Cuando ocurre un cambio de paradigma, la comunidad afectada se divide en dos: quienes se resisten a aceptarlo y quienes lo adoptan. Todos sabemos qué sucede con los primeros: sus lentes se vuelven obsoletos para analizar los fenómenos, porque los nuevos son sencillamente superiores.
The Analogy
La analogía
Hegel wrote that peoples and governments have never learned anything from history. He was describing our default mode. Learning from history is hard because you can't replicate experiments the way you can in the hard sciences. But it is possible to look at patterns. The scale of what's happening is unique, but the structure is very similar.
Hegel escribió que los pueblos y los gobiernos nunca han aprendido nada de la historia. Describía una constante histórica. Aprender de la historia es difícil: no permite replicar experimentos como en las ciencias duras. Sin embargo, es posible observar patrones. La escala de lo que ocurre hoy es única; la estructura, en cambio, se repite.
Niall Ferguson has been making this argument for years. In The Square and the Tower he frames the printing press as a network revolution, same as the internet and AI now. Ada Palmer takes it further: the computer, the internet, social media, and LLMs are not separate revolutions but deeper penetrations of one. The press wasn't done reshaping the world after 1455. It kept generating successive waves for 150 years. Money moves fast. Institutions move slow. How long will ours take?
Niall Ferguson lleva años con este argumento. En The Square and the Tower presenta la imprenta como una revolución de redes, comparable al internet. Ada Palmer va más lejos: la computadora, internet, las redes sociales y los LLM no son revoluciones separadas, sino capas cada vez más profundas de una misma transformación. La imprenta no terminó de remodelar el mundo tras 1455. Generó olas sucesivas durante 150 años. El dinero se mueve rápido. Las instituciones, lento. ¿Cuánto tardarán las nuestras?
The printing press, at a smaller scale, teaches something precise: when a new information technology arrives, the scribes eventually become obsolete. But the editors become a new guild. The bottleneck moves, therefore the sources of value.
La imprenta, en menor escala, enseña algo preciso: cuando llega una nueva tecnología de la información, los escribas se vuelven obsoletos y los editores emergen como un nuevo gremio. El cuello de botella se desplaza y, por ende, las fuentes de valor.
The Scribe Fallacy
La falacia del escriba
What I think is happening is what I'll call the Scribe Fallacy. You have ten engineers. A new tool arrives that makes each engineer 10x more productive. The manager's response? Fire nine. Keep the best one. Promote him to Head Scribe.
Lo que creo que está pasando es lo que llamaré la Falacia del Escriba. Tienes diez ingenieros. Llega una nueva herramienta que hace a cada ingeniero diez veces más productivo. ¿La respuesta del gerente? Despedir a nueve. Quedarse con el mejor. Ascenderlo a Escriba Jefe.
Think about how absurd this is. It is the year 1455. You are watching Gutenberg's press spit out pages. And you conclude that what you need is one really fast scribe. This is a comprehension failure at the most fundamental level. Today it seems obvious that you want multiple editors working together. In 1455, it was not obvious at all.
Piensa en lo absurdo que es esto. Es el año 1455. Estás viendo la prensa de Gutenberg escupir páginas. Y concluyes que lo que necesitas es un escriba muy rápido. Es un fallo de razonamiento. Hoy parece obvio querer un equipo de editores. En 1455, no lo era.
The managers think they understand the new paradigm. They do not. They are looking at a printing press through scribe-colored glasses. They see a tool that makes scribes faster. What they should see is a tool that makes scribes obsolete and editors essential.
Los gerentes creen entender el nuevo paradigma. No es así. Miran la imprenta con lentes de escriba. Ven una herramienta que acelera escribas. Deberían reconocer algo distinto: la obsolescencia del escriba y el carácter esencial del editor.
Printing press, woodcut by Jost Amman (1568)
The Gun and the Soldier
El arma y el soldado
There is a Dunning-Kruger epidemic around these tools. People use ChatGPT for a week and crown themselves AI engineers. They've discovered fire. They are, in their own estimation, unmatchable.
Hay una epidemia de efecto Dunning-Kruger alrededor de estas herramientas. Alguien usa ChatGPT una semana y se corona ingeniero de IA. Cree haber descubierto el fuego. Se siente, en su propia estimación, imbatible.
This is probably how the first person to fire a gun felt. Point, click, the other guy falls down. Who needs years of sword training? Who needs military discipline? The weapon does the work.
Así debió de sentirse la primera persona que disparó un arma. Apunta. Dispara. El otro cae. ¿Quién necesita años de entrenamiento con la espada? ¿Quién necesita disciplina? El arma lo hace todo.
But you know how this story ends, because you live in a world shaped by centuries of evidence. A trained soldier with a gun is standard deviations better than me with a gun. The weapon didn't eliminate the need for skill. It moved the skill. It raised the ceiling and lowered the floor simultaneously, because the sample grew significantly.
Pero sabes cómo termina esta historia. Vives en un mundo moldeado por siglos de evidencia. Un soldado entrenado con un arma es varias desviaciones estándar mejor que yo con una. El arma no eliminó la habilidad: la desplazó. Subió el techo y bajó el piso, al ampliar significativamente la base de participantes.
Full Metal Jacket, Stanley Kubrick (1987)
The Contrarian Position
La posición controversial
I'm going to say something that sounds trivial, and somehow it is the key argument for my contrarian position. These tools are massive value creation machines. Any role can be improved by significant standard deviations if you give that person agentic coding capability. Not just engineers. A marketing manager who can spin up A/B test pipelines without waiting for dev. An ops lead who builds internal dashboards in an afternoon instead of filing a Jira ticket. An HR team that automates candidate screening, onboarding flows, and comp benchmarking in days, not quarters. A finance analyst who builds real time forecasting models instead of copy-pasting into spreadsheets. Every department, same pattern: the bottleneck was always "waiting for someone technical to build it." That bottleneck is dissolving. But this is not a weekend trick. It is a full time discipline. Mastery requires dedication. If you want to be at the top, it requires obsession.
Voy a decir algo que suena trivial y que, sin embargo, es el argumento clave de mi posición controversial. Estas herramientas son máquinas masivas de creación de valor. Cualquier rol, no sólo ingenieros, puede mejorar varias desviaciones estándar si domina el agentic coding.
Un director de marketing que lanza pruebas A/B sin depender de desarrollo. Un líder de operaciones que construye paneles internos en una tarde, no tras semanas de tickets. Un equipo de recursos humanos que automatiza la selección de candidatos, la incorporación y las comparativas salariales en días, no en trimestres. Un analista financiero que construye modelos pro forma en tiempo real, sin copiar y pegar en hojas de cálculo.
En todos los departamentos se repite el mismo patrón: el cuello de botella siempre fue “esperar a que alguien técnico lo construya”. Ese cuello de botella se está disolviendo. Pero esto no es un truco de fin de semana. Es una disciplina a tiempo completo. La maestría exige dedicación. Y, si quieres estar arriba, exige obsesión.
So fundamentals are still relevant. What is changing is the discipline. Painting used to be scientific inquiry. When Galileo pointed his telescope at the moon in 1609, he drew what he saw in sepia wash. Thomas Harriot had observed the same moon through a similar telescope months earlier, but his sketches were crude. Galileo could read the craters because he had trained in chiaroscuro at Florence's Accademia delle Arti del Disegno. His artistic literacy was a scientific instrument. Then photography arrived and painting became a wildly inefficient way to model reality. Did something get lost? Of course. A photograph doesn't capture what a painter's eye selects and emphasizes, and the understanding of an object is not the same after drawing it by hand as after simply taking a picture. But the opportunity cost doesn't justify the method. And painting didn't die. It became art, a luxury, a niche. The default mode of production moved on. The same thing is happening now. A financial analyst building models by hand when an AI does it in seconds. A lawyer drafting boilerplate when a language model produces first drafts in minutes. A marketing team waiting three weeks for a developer to build a landing page. The craft isn't wrong. The method is becoming obsolete.
Las bases siguen siendo relevantes. Lo que cambia es la disciplina. La pintura fue, durante muchos siglos, una técnica científica. En 1609, Galileo apuntó su telescopio a la Luna y dibujó lo que veía en aguada sepia. Meses antes, Thomas Harriot había observado la misma Luna con un instrumento similar, pero sus bocetos eran toscos. Galileo no solo miraba: leía los cráteres. Podía hacerlo porque dominaba el claroscuro, aprendido en la Accademia delle Arti del Disegno de Florencia. Su alfabetización artística era, en sí misma, una habilidad científica.
Luego llegó la fotografía y la pintura se volvió un medio tremendamente ineficiente para modelar la realidad. ¿Se perdió algo? Sin duda. Una fotografía no captura lo que el ojo del pintor selecciona y enfatiza. Tampoco se comprende igual un objeto después de dibujarlo a mano que después de simplemente fotografiarlo. Pero el costo de oportunidad dejó de justificar el método. Y la pintura no murió: se transformó. Pasó a ser arte, lujo, nicho. El modo de producción por defecto siguió su curso.
Lo mismo está ocurriendo ahora. Un analista financiero construyendo modelos a mano cuando una IA los genera en segundos. Un abogado redactando plantillas cuando un modelo de lenguaje produce borradores en minutos. Un equipo de marketing esperando semanas a que un desarrollador construya una página. El oficio no está mal. El método se está volviendo obsoleto.
Some information is lost by distancing from the handcrafted detail, but the abstraction is worth the time. Each layer builds on the previous one. We stand on our forefathers' shoulders not because we learned their craft, but because we trusted their work enough to build higher. We trust our phones, our medicine, our legal system without understanding what is going on under the hood. Trust in abstraction is the default mode of civilization. That is what agentic coding enables. You don't need to write every function from scratch. You need to know what to build, how the pieces come together, and why you are adding value.
Se pierde algo de información al distanciarse del detalle artesanal, pero la abstracción compensa. Cada capa se construye sobre la anterior. Nos subimos sobre los hombros de nuestros antepasados no porque aprendimos su oficio, sino porque confiamos en su trabajo lo suficiente como para construir más alto. Confiamos en nuestros teléfonos, nuestra medicina, nuestro sistema legal sin entender qué pasa tras bambalinas. La confianza en la abstracción es condición necesaria de la civilización. Eso es lo que permite este nuevo paradigma de agentic coding. No necesitas escribir cada función desde cero. Necesitas saber qué construir, cómo encajan las piezas y por qué aportan valor.
Becoming an end to end software engineer used to be something very senior. Today it is going to become standard. Not only getting the backend and frontend right, but also having the right design taste and, I'd argue, the business perspective and the right copy voice. Solopreneurs will rise. They will have issues. New bottlenecks, just as editors did.
Convertirse en ingeniero de software de extremo a extremo solía ser propio de perfiles muy senior. Hoy empieza a ser estándar. No se trata solo de backend y frontend: también de criterio de diseño, de perspectiva de negocio y de una voz afinada. Los solopreneurs van a crecer. Tendrán sus propios límites. Nuevos cuellos de botella, como los editores en su momento.
If I were in a position of power, my bet would be simple. Find the high agency techies who are willing to put in the work. The ones who are able to automate and improve other people's jobs, instead of leaving the people who need their job automated by the best engineer. Stick to people who are building with it, daily, pushing into the boundaries of what these systems can do. The people who treat this not as a parlor trick but understand it as a new paradigm, agentic coding.
Si estuviese en una posición de poder, mi apuesta sería simple: encontrar perfiles técnicos con alta motivación, dispuestos a hacer el trabajo, capaces de automatizar y mejorar los procesos de otras personas, en vez de dejar a quienes dependen de que el mejor ingeniero lo haga por ellos. Apostar por gente que construye, día a día, empujando los límites de los modelos. Gente que no trata esto como un truco de salón sino que lo entiende como lo que es: un nuevo paradigma.
Two groups disagree with my position on still betting on software fundamentals. One with words, the other with action. That is what makes it contrarian. The first tells you to stop learning to code. Jensen Huang at NVIDIA, Amjad Masad at Replit, Sam Altman at OpenAI. Every one of them has an army of top software engineers. Model competition is fierce. Imitating the state of the art gets cheaper by the month. They do not need a market with more software developers. The second fires nine, promotes the survivor to Head Scribe, and wonders why quality collapsed. The first plays fool, the second pretends to know. The tango is the same. Fundamentals. Hard work. The paradigm of our time.
Dos grupos discrepan de mi postura de seguir apostando por los fundamentos del software. Uno con palabras; el otro, con acciones. Por eso es una posición controversial. El primero te dice que dejes de aprender a programar: Jensen Huang en NVIDIA, Amjad Masad en Replit, Sam Altman en OpenAI. Todos dirigen ejércitos de ingenieros de primer nivel. La competencia entre modelos es feroz. Replicar los mejores modelos es cada día más barato. No necesitan un mercado con más desarrolladores. El segundo despide a nueve, asciende al sobreviviente a Escriba Jefe y luego se pregunta por qué la calidad se desploma. El primero se hace el tonto; el segundo finge saber.
Todo se reduce a la misma vieja canción de amor: aprender los fundamentos, trabajar duro y entender el paradigma de nuestro tiempo.
Galileo Galilei, original drawings of the Moon (1609), Biblioteca Nazionale Centrale, Florence