ENTREVISTA a Lasse Rouhiainen, consultor internacional, conferenciante, experto en IA y autor del libro «Domina la Inteligencia Artificial antes de que ella te domine a ti», publicado por Alienta Editorial, en el que desgrana 101 estrategias para impulsar tu carrera profesional y mejorar tu vida.
-¿Cuál sería el mensaje para las personas que no son expertas en tecnología y nunca han usado un chatbot?
Empieza por algo que ya te apasione, un hobby o un interés personal, y usa la IA para hacerte mejor en eso. Mi recomendación es usar cualquiera de las herramientas actuales aplicándolas a lo que ya te importa, no a la tecnología en sí.
Muchas personas que han empezado me cuentan que lo hicieron con el modo voz, y es verdad: cuando descubres lo útil que es hablar directamente con la IA, cambia tu percepción por completo. En el libro menciono que una forma sencilla de comprobarlo es activar el modo de voz de ChatGPT y decirle: «Mi reto es [esto]. Hazme preguntas para que podamos explorarlo juntos». Con ese enfoque, la IA no te da consejos genéricos, sino que te plantea cuestiones específicas sobre tu situación. Pruébalo hoy mismo: en dos minutos entenderás por qué esto es diferente a buscar en Google.
Lo importante es ser proactivo y empezar ahora. No tienes que ser ningún experto en tecnología. Interactuar con una IA es tan sencillo como enviar un mensaje de texto, y esa facilidad de uso es lo que hizo que ChatGPT alcanzara cien millones de usuarios en apenas dos meses. Si tienes entre 18 y 24 años, probablemente ya lo has probado: el 85% de tu generación lo ha hecho. Pero incluso entre los adultos españoles en general, entre el 45 y el 58 por ciento ya han usado alguna herramienta de IA. Si tú no lo has hecho, no estás tarde, pero sí es momento de empezar.
¿Cuál es la diferencia entre «usar» la IA y «dominarla»?
Usar la IA es pedirle que te escriba un correo. Dominarla es darle contexto sobre tu relación con esa persona, el tono que quieres, el resultado que buscas, revisar lo que genera y ajustarlo. Ahora mismo, quizás el 90 por ciento de la gente simplemente usa la IA sin criterio, sin saber exactamente qué hacer con ella. La diferencia está en entender las capacidades de esta tecnología y, sobre todo, aplicar lo que en el libro llamo la «metodología de humano a humano»: tú dominas, tú tomas la última decisión, tú detectas si hay fallos, y no asumes que cualquier cosa que diga la IA está bien.
La IA está ya en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida: en cómo buscamos trabajo, en cómo los jóvenes encuentran pareja, en cómo tomamos decisiones financieras. Si no estás aprendiendo proactivamente cómo tomar tú la última palabra y mantener una mente crítica, no puedes dominar la IA; más bien es la IA la que te está utilizando a ti. Esa es la idea central de este libro. Como dice Dharmesh Shah, cofundador de HubSpot: «Trata a ChatGPT como a un becario con un doctorado en todo. Es hiperinteligente, pero no sabe nada de tu contexto hasta que tú se lo enseñas». Dominar la IA significa desarrollar lo que llamo «metaexperiencia»: la capacidad de coordinar estratégicamente las fortalezas humanas con las de la máquina.
Por eso quise compartir 101 estrategias en el libro, porque hay muchísimas aplicaciones que la mayoría de la gente ni imagina.
¿Qué cambios son los más disruptivos actualmente y cuáles nos sorprenderán en el futuro?
Hace poco conocí a un emprendedor que tiene 38 empresas y cero trabajadores. ¿Cómo es posible? Porque usa ecosistemas de agentes de IA, lo que se llama sistemas multiagentes. Es como tener una empresa donde hay uno que es jefe de contenido, otro de tema visual, otro de redes sociales, otro de finanzas, y entre todos hay un project manager, y todos son agentes de IA. Conviene aclarar que se trata de negocios digitales automatizados, no de empresas con cientos de clientes presenciales, pero aun así ilustra hacia dónde vamos.
Esto es tremendamente disruptivo porque ya de por sí un agente de IA es disruptivo: puede hacer lo que alguien hace en una oficina. Las herramientas actuales hay que configurarlas, y las versiones más fáciles de agentes trabajan quizás veinte minutos de forma autónoma. Pero un grupo de agentes, un ecosistema, es sumamente disruptivo porque pueden trabajar entre ellos, colaborar, negociar.
En el libro explico que en unos años los ecosistemas multiagente serán la norma en el software empresarial. Muchas transacciones entre empresas ocurrirán entre agentes sin intervención humana. Empresas eléctricas usarán agentes que negociarán energía en tiempo real, analizando millones de variables en microsegundos. Ningún humano puede competir con esa velocidad, y eso va a transformar sectores enteros mucho antes de lo que la mayoría espera.
¿La IA nos robará el trabajo? ¿Qué profesiones se verán más perjudicadas y cuáles se beneficiarán?
Yo soy el primero que está muy preocupado por cómo la IA afecta al empleo. Por eso ya escribí sobre esto en mi primer libro hace ocho años, mucho antes de ChatGPT.
En este libro menciono algo que sorprende a mucha gente: la persona que más rápido pierde su trabajo es, paradójicamente, la más organizada. Aquella cuyos procesos están más estructurados y que menos interactúa con seres humanos. Eso hoy en día es muy fácil de automatizar. Los procesos claros acaban sirviendo como manuales de entrenamiento para la IA.
Y lo que hablaba de sistemas multiagentes: ahora mismo en Estados Unidos se están creando para sustituir empresas enteras. Hemos visto cómo los anuncios de avances en IA generativa han provocado caídas significativas en bolsa de empresas de software tradicional, porque el mercado anticipa que mucho del código que hoy escriben equipos grandes lo hará la IA. Creo que el software es el sector que vamos a ver sufrir mucho este año.
En España, la consultora Randstad estima que la IA podría destruir dos millones de empleos en la próxima década, aunque generará alrededor de 1,6 millones de nuevos puestos. Eso deja un déficit de unos 400.000 puestos que habrá que absorber con reciclaje profesional y nuevas políticas.
Pero aquí hay una cara B que muy poca gente está viendo. Estamos viviendo probablemente la mejor oportunidad en cientos de años para emprendedores y freelancers. Gracias a los sistemas multiagentes, una persona sola o un equipo de dos o tres personas puede competir directamente con empresas que tienen treinta trabajadores. Puedes tener agentes que te gestionan el marketing, las finanzas, la atención al cliente, la creación de contenido. El campo de juego se ha nivelado de una forma que nunca antes habíamos visto. El gran desafío es que esta información no se está compartiendo lo suficiente: la mayoría de la gente todavía no sabe que esta posibilidad existe, y eso crea una brecha enorme entre quienes lo descubren y quienes siguen haciendo las cosas como siempre.
¿Cuáles son los sectores que se beneficiarán de colaborar con la IA? Curiosamente, sectores tradicionales en España como la alimentación. La gente tiene que comer, y no se puede sustituir totalmente una empresa de alimentación con un sistema multiagentes. También los oficios especializados (fontanería, electricidad), la atención sanitaria donde la empatía es insustituible, y todo el sector de transición energética. Los profesionales de estos sectores que además dominen la IA van a tener una ventaja competitiva enorme.
¿Qué es la «co-inteligencia» entre humanos y máquinas y qué ventajas tiene?
En el capítulo 6 del libro desarrollo diez modelos de colaboración entre humanos e IA. Estos son algunos de los más relevantes.
El más conocido es el modelo Centauro, donde humanos e IA juntos rinden más que cualquiera de los dos por separado. El nombre viene del ajedrez centauro, donde equipos de humanos más IA superaban tanto a los superordenadores como a los grandes maestros que competían solos. Esto es lo que ya usan muchas empresas, aunque la mayoría aún no saben sacarle el máximo partido.
Luego está el modelo Guardián, donde la IA puede detectar que quizás vas a desarrollar cierta enfermedad antes de que aparezcan síntomas. Esto ya se aplica ampliamente en el sector salud. Por ejemplo, algoritmos que analizan imágenes médicas y detectan patrones que un especialista humano tardaría mucho más en identificar.
El modelo Amplificador me parece especialmente útil para empresas. La IA detecta patrones invisibles. Yo animo a todas las empresas a subir un contexto de su trabajo: qué es exactamente lo que hacen, quiénes fueron sus clientes esta semana, qué han hecho, cuáles son sus desafíos y oportunidades. La IA puede descubrir conexiones entre datos que tú no ves porque no tienes tiempo de cruzar toda esa información manualmente.
Y finalmente el modelo Orquestador, donde un humano actúa como director de orquesta coordinando múltiples agentes de IA que trabajan en equipo. El problema es que no todos pueden participar en esto: va tan rápido que la gran mayoría todavía está descubriendo qué está pasando.
¿Qué papel jugarán los ecosistemas de agentes de IA en el futuro?
Si en la pregunta anterior hablaba de lo que ya existe, aquí quiero centrarme en aplicaciones que están a punto de hacerse realidad.
En el libro menciono aplicaciones fascinantes. Por ejemplo, los vecinos de una comunidad podrían usar ecosistemas de agentes que les ayuden a analizar su zona, optimizar aparcamientos, coordinar entregas. La Unión Europea ya tiene planes de usar ecosistemas de agentes para crear gemelos digitales de diferentes ciudades.
Lo que esto permite es crear simulaciones antes de tomar decisiones en el mundo real. Los gobiernos podrían probar nuevas leyes en el modelo virtual y obtener en horas predicciones sobre sus efectos económicos y sociales. En lugar de legislar y esperar a ver qué pasa, podrían anticipar consecuencias antes de implementar nada.
Pero la idea no es que los agentes creen su propio mundo y nosotros quedemos como secundarios. Hay que evitar eso. Si un agente va a tomar una decisión que afecta a personas reales (tu salud, tu empleo, tu seguridad) ahí tiene que haber un humano diciendo sí o no. Las decisiones de alto riesgo siguen requiriendo el juicio humano.
¿Es Clawdbot/OpenClaw uno de estos ecosistemas? ¿Por qué se ha vuelto tan popular?
Sí, totalmente. Ahora el nombre es OpenClaw: lo tuvieron que cambiar porque Anthropic les estaba presionando por el uso del nombre original.
Lo que hace especial a OpenClaw es que resuelve uno de los grandes problemas que tenían los agentes de IA hasta ahora: la memoria. Estos agentes recuerdan conversaciones anteriores, aprenden de tus preferencias, y además están conectados con tus herramientas del día a día: WhatsApp, Telegram, Discord, tu calendario, tu correo.
Es un proyecto gratuito y abierto: cualquiera puede descargarlo, usarlo y mejorarlo. Lo desarrolló un programador en Austria y se ha vuelto viral. En pocas semanas acumuló más de 145.000 marcas como favorito entre desarrolladores de todo el mundo, y su adopción se ha extendido desde Silicon Valley hasta China. Incluso han surgido redes sociales donde estos agentes interactúan entre sí.
Lo que lo hace tan popular es que estos agentes pueden colaborar entre sí de verdad. Eso nunca lo habíamos visto a esta escala. Hay que ser honestos: todavía no funciona perfectamente y hay muchas cosas que se irán puliendo. Pero como concepto me parece increíble. Es exactamente el tipo de transición que describo en el libro: de la IA que abres cuando la necesitas a la IA que te anticipa y actúa por ti.
Y esto conecta con lo que decía antes sobre la oportunidad para emprendedores. Herramientas como OpenClaw hacen que montar un sistema multiagente ya no sea algo solo para grandes empresas de Silicon Valley. Un freelancer en España, en Latinoamérica, en cualquier sitio, puede configurar un ecosistema de agentes que le permita operar al nivel de una empresa mucho más grande. Esa democratización de la capacidad operativa es algo que no habíamos visto en ninguna revolución tecnológica anterior.
¿Qué riesgos presenta en seguridad y ética este tipo de ecosistemas?
Los máximos. Hay que tener el máximo cuidado porque históricamente, las nuevas tecnologías tienden a ser explotadas muy rápido por actores maliciosos. Los ataques suelen ir más rápido que las defensas, y la IA no es excepción.
Precisamente con OpenClaw lo hemos visto: en 72 horas tras su viralización, investigadores de ciberseguridad encontraron paneles de administración expuestos, vulnerabilidades graves y campañas activas de robo de información. Palo Alto Networks lo calificó como una «tríada letal» de riesgos: acceso a datos privados, exposición a contenido no confiable y capacidad de realizar acciones externas con memoria persistente.
Una cosa que me da pena es que no hay un liderazgo mundial coordinado con la IA. En 2023 hubo acuerdos internacionales prometedores, pero en lugar de avanzar hacia estándares comunes, lo que tenemos es una carrera entre potencias por llegar primero a una superinteligencia general.
Es muy preocupante si se usa, por ejemplo, para atacar sistemas bancarios, crear deepfakes políticos o manipular a votantes. En el libro hablo de la «recesión de la verdad»: cuando todo puede ser falsificado, la confianza en la propia realidad se erosiona. Ya hemos visto llamadas telefónicas con voces clonadas por IA intentando manipular elecciones en Estados Unidos.
En Europa contamos con una salvaguarda: el reglamento de IA de la UE prohíbe técnicas manipulativas. Pero la regulación siempre va un paso por detrás de la tecnología. A nivel personal, una primera línea de defensa: desconfía de cualquier llamada inesperada que te pida datos o dinero, aunque suene exactamente como alguien que conoces.
¿Qué recomendarías a alguien que no ha empleado la IA y recela de ella?
Si empiezas hoy, tienes una ventaja enorme sobre quienes sigan esperando. En mi libro explico que existen 4 niveles de uso de la IA: el Nivel 1, donde usas herramientas como ChatGPT para preguntas sueltas; el Nivel 2, donde creas asistentes personalizados que conocen tu contexto; el Nivel 3, donde agentes autónomos ejecutan tareas complejas por ti; y el Nivel 4, donde sistemas multiagentes trabajan coordinados como un equipo digital. La gran mayoría de la gente que ya usa IA está atrapada en el Nivel 1, usándola como un buscador un poco mejor, sin aprovechar su verdadero potencial.
Mi consejo más práctico para dar el salto al Nivel 2: en lugar de hacer preguntas a la IA, sube tu contexto a la IA y pídele que ella te haga preguntas a ti. Así entiende mejor tu situación y empiezas a construir un asistente que realmente te conoce. Es la diferencia entre recibir consejos genéricos y obtener respuestas adaptadas a ti.
También comparte eso con algún amigo, id compartiendo experiencias. La adopción social es más poderosa que la individual: cuando dos personas exploran juntas, aprenden el doble.
Y quiero insistir en algo que creo que es el mensaje más importante de este libro: estamos ante la mejor oportunidad en generaciones para cualquier persona con iniciativa. Si eres emprendedor, freelancer, o simplemente alguien con una idea y ganas de trabajar, ahora mismo puedes llegar al Nivel 3 o 4 y montar un negocio con sistemas multiagentes que te permiten competir con empresas que tienen veinte o treinta empleados. Tú solo, o con un equipo muy pequeño. Eso antes era imposible. El problema es que esta información no está llegando a quien más la necesita. La mayoría de la gente no sabe que estos niveles existen, y esa falta de conocimiento es hoy la mayor barrera, mucho más que el dinero o la tecnología.
No necesitas aprenderlo todo de golpe. Elige una sola herramienta, un proceso, algo relevante para ti hoy, y domínalo. Con lo que aprendas en pocas semanas, ya habrás pasado del Nivel 1 al Nivel 2, y sabrás más que la gran mayoría de las personas. La verdadera ventaja competitiva no está en dominar la tecnología, sino en combinarla con aquello que te hace irremplazable como persona. Hoy mismo, abre ChatGPT o Claude y dile: «Quiero mejorar en [lo que te apasione]. Hazme 5 preguntas para empezar.» Y observa qué pasa.
