“Los robots no pagan impuesto a los ingresos”
(leído en X – Twitter)
Este artículo fue escrito con ayuda de la inteligencia artificial.
Estados Unidos, octubre de 2025. Según el New York Times[i], una filtración de documentos del gigante Amazon, el segundo mayor empleador de Estados Unidos, ha revelado planes para introducir en forma masiva tecnologías robóticas y de automatización avanzada que le permitirían dramáticos y progresivos recortes en la contratación de personal.[ii]
Señala el periódico norteamericano que “el total de trabajadores de Amazon en Estados Unidos ha crecido más de tres veces desde 2018, hasta alcanzar casi 1,2 millones. Sin embargo, el equipo de automatización de Amazon espera que la empresa pueda evitar la contratación de más de 160.000 personas en Estados Unidos que de otro modo necesitaría para 2027”.
De lograrse el objetivo de automatizar el 75% de las operaciones, la proyección, para el 2033 permitiría a la firma dejar de incorporar 600.000 puestos de trabajo, es decir, la mitad de la dotación actual. Esta política representaría “un ahorro de 30 centavos de dólar por cada artículo que Amazon recoge, empaqueta y entrega a los clientes.”
La nota no está exenta de polémica, ya que Amazon alegó parcialidad en el análisis de los documentos revelados por el NYTimes y replicó que contratará más de 200.000 empleados para la próxima Navidad, aunque sin precisar si se trata de puestos permanentes o estacionales.
Al mismo tiempo, el gigante logístico hizo dos anuncios adicionales en materia laboral.
El primer lugar, el despido de 30.000 empleados[iii] jerárquicos. Ello implica la reducción de personal en áreas que en principio no estarían implicadas en la logística en sí misma, es decir, fuera del alcance de la automatización de las operaciones.
En segundo término, la implementación de un nuevo sistema de anteojos inteligentes para sus choferes. Estas gafas permiten un importante salto de eficiencia y productividad, en tanto identifican de modo inmediato en los propios cristales los paquetes y los domicilios correctos sin necesidad de sacar y volver a guardar el celular. No sólo es un importante ahorro en el tiempo de labor, sino que queda registrada la entrega, reduciendo los reclamos de los consumidores.
La grabación del entorno con estos anteojos es, además, una medida de enorme sagacidad, ya que varios expertos han advertido que los repartidores son utilizados como recolectores gratuitos de datos, que luego permitirán entrenar otros robots. Para dimensionar la cuestión, invitamos a nuestros lectores a ver los videos publicados en las redes sociales.[iv]
Estados Unidos, noviembre de 2025. El magnate Elon Musk presenta una actualización del humanoide robot “OPTIMUS”[v] o Tesla Bot, “diseñado para ser un asistente generalista bípedo y autónomo capaz de realizar tareas peligrosas, repetitivas o aburridas, como trabajos en fábricas o en el hogar”[vi]
Musk acompaña la noticia con declaraciones en su red X, que destacan el potencial de OPTIMUS para revolucionar la humanidad, en particular por su aplicación para cirugías médicas con precisión superhumana, lo que permitirá brindar salud de alta tecnología a todos los habitantes del planeta.[vii] En posteriores posteos le asigna a su invento la capacidad de eliminar la pobreza y de proveer a la humanidad toda, un ingreso básico universal elevado.[viii]
El escenario planteado reabre el debate de los opuestos “humano vs robot” con la consiguiente incertidumbre sobre el futuro del trabajo frente a un potencial reemplazo en los próximos años de cientos de miles de puestos laborales o, como pareciera predicar Musk, de todos ellos.
Los temores son fundados: la inteligencia artificial, en su inicio, de carácter virtual, ha mudado su formato digital de unos y ceros a uno material, corpóreo y tangible: el robot, que no sólo ejecuta tareas físicas, sino que, además, tiene capacidad de aprender y una progresiva aptitud para tomar decisiones autónomas.
El ciclo se disparó en el año con la aparición del ChatGPT. Los expertos señalan que entre los años 2024 y 2025 el progreso ha sido brutal, con tasas de crecimiento hasta ahora desconocidas.
Así, mientras 2024 es considerado el año de los “prototipos” o elaboración de modelos, 2025 es el año de efectiva implementación de la Inteligencia Artificial física, con tasas de crecimiento que se duplican sobre sí mismas cada seis meses.
Para ello, han resultado vitales tres conceptos claves en inteligencia artificial que intentaremos resumir: “vision transformer” (ViT), “synthetic data generation” y “reinforcement learning”.
“Vision Transformer (ViT)” o transformador de visión: es una nueva tecnología que ayuda a las computadoras a “ver” imágenes. Lo hace dividiendo una imagen en partes pequeñas y analizando cómo se relacionan entre sí, lo que permite capturar el contexto global de la imagen desde un principio[ix]. Permite mejorar tareas de reconocimiento de objetos, dividir imágenes en partes y detectar aspectos importantes con mayor eficiencia en su procesamiento.
“Synthetic data generation” o “generación de datos sintéticos: consiste en crear escenarios de datos artificiales que imitan características de datos reales, que luego se utilizan para entrenar modelos de IA. Se utilizan en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial cuando los datos reales son insuficientes, costosos o sensibles a la privacidad. Si bien contribuyen a mejorar los modelos, pueden conducir a errores por falta de realismo.
“Reinforcement Learning” o “aprendizaje por refuerzo”: Es una forma de entrenamiento automático en el que el robot interactúa con el entorno y aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error, por medio de recompensas o penalizaciones. De este modo, aprende a elegir las mejores acciones para lograr sus objetivos, como caminar sin caerse o jugar un juego.
Como se observa, estas técnicas han permitido desarrollar programas de aprendizaje y adiestramiento a gran escala, que se replican sobre sí mismos y permiten a las máquinas entrenarse para tomar decisiones en forma autónoma de las órdenes que pudiera dirigirle un ser humano. Según el vocabulario inglés, una combinación de “dexterity” (destreza) y “agency” (capacidad de actuar y tomar decisiones).
De este modo, según su grado de complejidad, es posible clasificar los robots de acuerdo con su nivel de autonomía, es decir, según su capacidad de operar sin intervención humana.
En general, pueden reconocerse 6 niveles principales de autonomía (del 0 al 5):
Nivel 0: Sin autonomía (Control total humano): El robot no toma ninguna decisión. Todo es controlado manualmente por un operador (teleoperación). Ejemplos: drones controlados por joystick, brazos robóticos industriales con control manual.
Nivel 1: Funciona brindando asistencia al operador: el robot ayuda en tareas específicas, pero el humano decide cuándo y cómo. Puede estabilizar movimientos, mantener altitud, o seguir líneas. Ejemplos: aspiradoras Roomba básicas, drones con modo «hover», brazos robóticos con asistencia de fuerza.
Nivel 2: Autonomía parcial: el robot ejecuta tareas completas bajo supervisión humana. Puede planificar rutas simples, evitar obstáculos básicos, pero necesita aprobación o corrección humana. Ejemplos: robots de entrega en almacenes (como Amazon Kiva[x]), drones que siguen posiciones (waypoints) predefinidas.
Nivel 3: Autonomía condicional: el robot toma decisiones en entornos conocidos, pero puede pedir ayuda al humano en situaciones complejas. Puede operar solo durante largos periodos, aunque el humano debe estar listo para intervenir. Ejemplos: robots quirúrgicos como Da Vinci (con supervisión), vehículos autónomos en carreteras estructuradas.[xi]
Nivel 4: Alta autonomía: el robot opera de forma independiente en entornos específicos (dominios limitados). No necesita intervención humana, incluso en situaciones imprevistas dentro de su dominio. Ejemplos: robots mineros en túneles, drones de vigilancia en zonas restringidas, robots de logística en fábricas cerradas.
Nivel 5: Autonomía total: el robot es completamente autónomo en cualquier entorno y situación. Puede aprender, adaptarse, tomar decisiones éticas y operar sin límites geográficos o contextuales. Aún no existe en la práctica (ni en robots ni en vehículos). Ejemplos teóricos: robots exploradores en Marte (aunque aún dependen de comandos terrestres), humanoides con inteligencia general.
Las perspectivas resultan inquietantes. El horizonte, a largo plazo, nos plantea como posibilidad una etapa histórica post-humana, mientras que, en el corto plazo, la clave del conflicto es la lucha por el trabajo.
“La IA no va a venir a quitarnos el trabajo. Ya está aquí. Aunque no se trate literalmente de una pérdida de empleos hoy en día, puedo asegurarles que el presupuesto se está redirigiendo hacia la inversión en IA en lugar de hacia la contratación de personal”[xii]
En efecto, desde una perspectiva estratégica, las corporaciones no tienen alternativa. Están obligadas a incorporarse y profundizar la dinámica de la automatización. La reducción de costos y el incremento en la eficiencia que ofrece la robótica constituyen hoy condiciones indispensables para la supervivencia empresarial.
En las redes sociales las reacciones frente a este horizonte son totalmente irreconciliables.
Las posturas distópicas ven en esta nueva generación de robots un futuro de “tecno-feudalismo” donde los únicos ganadores serán las elites tecnológicas, dueñas de “los algoritmos y los robots, mientras que el resto de la humanidad se convierte en una clase dependiente de siervos digitales”[xiii]. Anticipan desigualdad, precarización, millones de personas con empleos de baja calidad o directamente desocupadas, dominadas bajo esquemas autocráticos y de pérdida de libertades esenciales. Muchos, incluso, ya hablan de formular esquemas de políticas sociales, como un “Ingreso Básico Universal” (“universal basic income”), a través del cual los Estados brinden un mínimo de recursos para cubrir necesidades básicas.
Otros, más realistas, responden que, sin empleo y sin salarios los dueños del mundo no tendrán consumidores, los Estados no tendrán contribuyentes y el Fisco no tendrá fondos para brindar asistencia social sin caer en la trampa de la emisión monetaria y la inflación. Es decir, el propio capitalismo deberá resolver cómo mantener empleadas a las personas.
Finalmente, como es de toda lógica, el sector tecnológico es el que aporta la visión más optimista.
Efectivamente, en 2024 un post en X de Satya Nadella, CEO de Microsoft, tomó estado viral: “¡La paradoja de Jevons ataca de nuevo! A medida que la inteligencia artificial se vuelve más eficiente y accesible, veremos cómo su uso se dispara, convirtiéndola en una mercancía de la que simplemente no podremos tener suficiente.”[xiv]
Nadella se refiere aquí a William S. Jevons, un economista inglés, que en 1865 observó que, si bien el incremento en la eficiencia de las máquinas de vapor reducía el uso de carbón por máquina, el consumo global de carbón aumentaba, al ampliarse su aplicación a otras industrias y actividades (transporte, manufactura, minería).
En este sentido la “paradoja de Jevons” quiere significar que los avances tecnológicos que aumentan la eficiencia en el uso de un recurso pueden, paradójicamente, incentivar su uso, expandir la demanda y aumentar el consumo total del recurso, en lugar de su reducción. Así ha sucedido con iluminación de bajo consumo (LED), los autos eléctricos, smartphones y computadoras, internet y centros de datos, entre tantos otros ejemplos.
Por ello, es difícil hacer una futurología pesimista. Roy Charles Amara (1925–2007), un matemático, científico e investigador estadounidense y líder en estudios sobre el impacto social y económico de las tecnologías emergentes, formuló en la década de los 70 la denominada “Ley Amara” sobre inteligencia artificial, que se ha convertido en una referencia fundamental para analizar los ciclos de expectativas y realidades en la innovación tecnológica.
La Ley Amara postula que tendemos a sobrestimar el impacto de la tecnología en el corto plazo y a subestimarlo en el largo plazo. Es decir, las expectativas iniciales frente a un desarrollo novedoso suelen ser exageradas en lo inmediato, mientras que los verdaderos efectos solo pueden evaluarse con el paso de los años.
Amara apunta a que expectativas y realidades se ajustan durante el proceso de adopción y transformación de una nueva tecnología, según el curso que adopte la transición.
Así, por ejemplo, si bien en la década del 90 Internet fue considerada como un suceso revolucionario no fue posible avizorar en esa época su verdadero alcance ni los efectos que se verifican en la actualidad, en materia comunicacional, educativa, comercial, de información, su derivación a través de las redes sociales, en la cultura y la vida cotidiana. Su importancia y la transformación profunda que produjo a nivel global solo se hizo evidente con el paso de los años, en una escala que supera ampliamente cualquier previsión inicial.
En cualquier caso, más allá de cualquier posición, ya sea pesimista u optimista, con base científica o con fines de propaganda, toda transición tiene su costo humano, con ganadores y perdedores iniciales que luego irán recuperando -o no- posiciones, hasta llegar a un nuevo nivel de relativo equilibrio. El Estado, como siempre sucede, intervendrá solo al final, de modo que la tecnología se desarrollará más rápido que cualquier intento regulatorio.
Como dijera el filósofo Wittgenstein, de todos modos, lo más importante es aquello de lo que no puede hablarse. Y así, en la base de todo análisis y argumento queda pendiente la pregunta esencial: cuál sería el sentido de un ser humano liberado por los robots, o más bien, privado por ellos, del desafío de crear. Un desafortunado ratón experimental encerrado en una rueda para hamsters.
Muy posiblemente la tecnología invada nuestros espacios más sagrados y algún día nos convirtamos en robo-humanos. Pero acaso, ¿sueñan los androides con ovejas eléctricas?[xv]
[i] https://www.nytimes.com/es/2025/10/23/espanol/negocios/trabajos-amazon-robots.html El video que encabeza la nota es impresionante.
[ii] Este posteo de la red X permite ver en funcionamiento el nuevo brazo robótico de Amazon llamado Blue Jay: https://x.com/unusual_whales/status/1984697196890001688
[iii] Ver la nota del NYPost: https://nypost.com/2025/10/27/business/amazon-to-cut-30000-corporate-jobs-9-of-worldwide-office-workforce-report/?utm_campaign=nypost&utm_medium=social&utm_source=twitter
Según este medio, representa el 9% del total mundial de empleados corporativos de la empresa. Para mayor claridad, se entiende empleo corporativo al de gerentes y directores, analistas financieros, recursos humanos, marketing y comunicación, tecnología de la información (IT), contabilidad, legal y compliance. En resumen,Son los trabajos de oficina o administrativos que ayudan a gestionar y organizar la empresa, en contraste con los trabajos operativos o de producción (como los que se realizan en fábricas, almacenes o en la entrega de productos).
[iv] https://x.com/marcvidal/status/1990465557670379679
[v] En este post se puede ver a OPTIMUS aprendiendo artes marciales https://x.com/elonmusk/status/1974338806305411516
[vi] Esta es la definición de OPTIMUS que presenta GROK, el sistema de chat inteligente de la red X, también de propiedad de Musk.
[vii] Según declara Musk en su red X: https://x.com/MarioNawfal/status/1990022537091105084
[viii] Otro tuit de Musk: https://x.com/elonmusk/status/1990056932888187086
[ix] Se diferencia de las redes neuronales convencionales (CNN), enfocadas en patrones locales, que encesitan muchas capas para entender el contexto completo.
[x] Véase el funcionamiento del Kiva en este video de youtube: https://www.youtube.com/watch?v=ter-qR-7qSk&t=4s
[xi] Un VLA (Vehículo Ligero Autónomo) está diseñado para desplazarse de forma independiente en entornos variados, como fábricas, almacenes o espacios abiertos. Por sus capacidades tiene:
- Navegación autónoma con sensores y algoritmos de decisión.
- Adaptación al entorno (evita obstáculos, modifica rutas).
- Interacción mínima o nula con operadores humanos.
Esto lo ubica en nivel 3 o superior, dependiendo de su grado de sofisticación. Si el VLA puede operar en entornos no estructurados o tomar decisiones complejas sin intervención humana, podría incluso clasificarse como nivel 4.
Es de señalar que integra tres capacidades principales:
- Visión: El robot puede “ver” e interpretar imágenes o videos de su entorno.
- Lenguaje: El robot entiende instrucciones en lenguaje natural (texto o voz).
- Acción: El robot traduce esa información visual y lingüística en acciones físicas concretas.
Se aplica en robótica doméstica (robots que entienden órdenes y actúan en casa), vehículos autónomos y robots industriales y de servicios. En resumen, son robots que “ven”, comprenden instrucciones y actúan de manera integrada y autónoma y se acercan a una inteligencia más humana.
[xii] https://x.com/randomrecruiter/status/1983519192230899795?t=zS9NZZMOBB-0l9_JcfF0Xw&s=08
[xiii] https://x.com/TheDeclanMercer/status/1990194251443871797
[xiv] https://x.com/satyanadella/status/1883753899255046301
[xv] La hermosa novela de Phillip Dick, luego llevada al cine por Ridley Scott en el film Blade Runner. https://archive.org/details/suenan-los-androides-con-ovejas-electricas-edicion-mexicana-fuera-de-coleccion-spanish-edition
