Me he inventado un juego. Lo he bautizado mentalmente como el Bingo Tecnológico, y lo juego sin querer cada vez que navego por LinkedIn o me siento en una conferencia de sector. Las reglas son sencillas: observas el historial de una empresa — o de una persona — y marcas casilla cada vez que ves un salto limpio de una tecnología revolucionaria a la siguiente, sin haber producido nada concreto con la anterior.
Blockchain. Marco casilla.
Cuántica. Marco casilla.
Metaverso. Marco casilla.
NFT. Marco casilla.
IA. Marco casilla.
Cuando completas la línea entera, no gritas «¡Bingo!». Gritas «¡Cantamañanas!». Y te llevas el premio de haber identificado, con precisión casi quirúrgica, a alguien cuyo modelo de negocio no es la tecnología. Es el hype de la tecnología.
Empecé a pensar en este juego hace unos meses, mientras revisaba las webs de varias consultoras y agencias que de repente habían pivotado a la IA con la misma energía con que, unos años antes, habían pivotado a la computación cuántica. Antes de eso, a blockchain. Antes, al Big Data. Y lo que me llamaba la atención no era el cambio en sí (adaptarse a nuevos contextos es sano y necesario) sino la textura del cambio. No había rastro de trabajo real con la tecnología anterior. No había casos de uso. No había postmortem honesto de lo que había funcionado y lo que no. Solo había un rediseño de la web, un cambio en el tagline y la misma promesa de siempre, con ropa nueva.
La topografía del hype
Para entender esto bien, conviene recordar que vivimos en lo que Gartner lleva décadas llamando el Ciclo de Sobreexpectación — la curva que toda tecnología emergente recorre: euforia inicial, pico de expectativas infladas, desilusión, pendiente de la iluminación, meseta de productividad. La tecnología sigue ahí en todas las fases. Lo que varía es el ruido a su alrededor.
Y aquí está la clave del Bingo Tecnológico: los cantamañanas no siguen la tecnología. Siguen el ruido. En cuanto el ruido mediático y el dinero de los inversores se desplazan de una tecnología a otra, ellos se desplazan con él. Son organismos perfectamente adaptados al ecosistema del hype. No sobreviven en la meseta de productividad — demasiado silenciosa, demasiado exigente — sino en el pico de las expectativas infladas, donde todo el mundo habla mucho y nadie pide resultados todavía.
Esto no es nuevo. Los he visto antes. Los vi llegar con internet en los noventa proclamando la muerte del comercio tradicional, sin haber vendido nunca nada online. Los vi con el Big Data prometiendo que «los datos son el nuevo petróleo», sin haber procesado en su vida un CSV de tamaño decente. Los vi con blockchain anunciando que iba a acabar con los bancos, sin saber explicar qué es un hash. Los vi con la computación cuántica hablando de qubits en presentaciones de PowerPoint donde la única cosa cuántica era la cantidad de metáforas mal utilizadas.
Y ahora los veo con la IA.
La anatomía del salto
Lo que hace reconocible al profesional del hype no es la ignorancia en sí (todos ignoramos la mayoría de las cosas) sino la forma peculiar de relacionarse con lo que no sabe. Y hay un patrón que he ido identificando con el tiempo.
Primero: el lenguaje de la inminencia. El cantamañanas tecnológico siempre habla en modo apocalíptico-optimista. La tecnología que vende va a «transformarlo todo», va a «redefinir el sector», va a «cambiar la forma en que vivimos y trabajamos». Nótese que estas frases nunca especifican cuándo, cómo ni para quién. La vaguedad es la protección. Si no dices nada concreto, no te pueden pillar en un error concreto.
Segundo: la ausencia de cicatrices. Alguien que ha trabajado de verdad con una tecnología tiene cicatrices visibles. Sabe lo que no funciona. Sabe cuándo sobreprometió y luego tuvo que desandar. Sabe los casos en que la solución tecnológica era peor que el problema que pretendía resolver. Esa fricción (esa historia de tropiezos y correcciones) es lo que distingue el conocimiento real del barniz. El cantamañanas no tiene cicatrices porque nunca llegó suficientemente lejos como para hacerse daño.
Tercero: la reconversión sin duelo. Lo más revelador de todo es la facilidad con que dejan atrás la tecnología anterior. Ningún «bueno, con blockchain aprendimos que…». Ninguna reflexión pública sobre por qué sus previsiones no se cumplieron. Un día el titular de su LinkedIn dice «Blockchain Strategy Consultant» y al siguiente dice «AI Transformation Expert», sin transición, sin explicación, sin ni siquiera el pequeño esfuerzo de borrar el rastro. Como si no hubiera pasado nada. Como si la tecnología anterior no hubiera existido.
Ya escribí en otro contexto, en el post Das una patada a una piedra y salen 5 IA Experts, sobre la proliferación de títulos rimbombantes que el ciclo de hype produce. Lo que no había articulado todavía es que hay una categoría específica y más elaborada: no el que se declara experto en la novedad, sino el que ha sido experto en cuatro novedades consecutivas. Ese es el perfil que me interesa. Y el que debería interesarte a ti también.
Por qué es importante distinguirlos
Me dirás: en el fondo, si no contratas a esa consultora, el problema lo tiene ella, no tú. El mercado acabará poniendo a cada uno en su sitio.
Ojalá funcionara así.
El problema real es que estos actores no son inocuos mientras esperamos que el mercado los seleccione. Hacen daño concreto durante el tiempo que duran. Captan presupuestos de empresas que realmente quieren transformarse y los dilapidan en proyectos sin sustancia. Crean en esas organizaciones la impresión de que «lo de la IA no funciona», cuando lo que no funcionó fue el asesor. Y lo que es quizás más insidioso: contaminan la conversación pública, llenando el espacio de ruido que dificulta que las voces con algo real que decir lleguen a quien necesita escucharlas.
Ya traté esto de cerca cuando escribí sobre los cursos exprés de IA: la falsa competencia no es solo un problema del que la padece. Es un problema para el ecosistema entero. Un médico que no sabe medicina no solo se perjudica a sí mismo. Perjudica a los pacientes. Un asesor que no sabe de IA no solo pierde su tiempo. Pierde el de su cliente y, a veces, bastante más que eso.
Cómo usar el Bingo
Entonces, ¿cómo usamos este detector en la práctica? Aquí va mi lista de verificación personal, la que aplico cuando alguien me propone trabajar juntos o cuando evalúo una fuente sobre IA.
¿Qué hicieron de verdad con la tecnología anterior? No qué dijeron que iban a hacer. No qué proyectos anunciaron. Qué entregaron, a quién, con qué resultado. Los casos de uso concretos no mienten. Las presentaciones de diapositivas, sí.
¿Pueden hablar de lo que falló? Esto es el filtro más eficaz de todos. Cualquiera puede hablar de sus éxitos. Solo quien ha trabajado de verdad puede hablar de sus fracasos con detalle y con algo aprendido. Si en toda la conversación no aparece ningún «esto no funcionó como esperábamos», sospecha.
¿Cuándo llegaron a la IA? No digo que los recién llegados no puedan aportar nada — algunos arrancan con una honestidad y un rigor que da vergüenza a los veteranos. Pero si llegaron hace tres meses y ya se presentan como transformadores de industria, la velocidad del autoproclamamiento debería activar una alarma.
¿Tienen opiniones propias o solo amplificación? El cantamañanas tecnológico vive de redirigir el consenso mediático. Todo lo que dice puedes encontrarlo en los diez artículos más leídos de la semana pasada. Si le preguntas algo que no está en esos artículos, te devuelve la mirada en blanco o cambia de tema. Quien trabaja de verdad tiene opiniones que no coinciden del todo con el consenso. Tiene matices. Tiene puntos en que discrepa de la narrativa dominante. Eso se nota enseguida.
Una última casilla
Termino con una reflexión que me parece importante.
El Bingo Tecnológico no es un juego de cinismo. No lo propongo para que dediquemos energía a señalar a impostores mientras tomamos café. Lo propongo porque creo que el momento en que vivimos — con la IA evolucionando a una velocidad que genuinamente no tiene precedentes — exige una calidad de criterio que no nos podemos permitir desperdiciar.
La teoría del caballo muerto me parece útil aquí: hay empresas e instituciones que han estado montando caballos muertos tecnológicos durante años — blockchain sin casos de uso, metaverso sin usuarios, cuántica sin aplicación real en su sector — y que ahora se asoman a la IA desde ese mismo lugar. El peligro no es que no adopten la IA. El peligro es que la adopten exactamente igual que adoptaron las anteriores: como decorado, no como herramienta.
Porque la IA, a diferencia de muchas de las tecnologías que la precedieron en el ciclo del hype, sí que está produciendo resultados reales en manos de quien sabe lo que hace. La distancia entre usarla bien y usarla mal — entre expandir capacidades humanas reales o simplemente añadir un logo de robot a los materiales de marketing — es enorme. Y esa distancia la paga quien contrata, quien confía, quien cree que por fin alguien le va a ayudar a entender lo que está pasando.
Así que sí. Juega al Bingo Tecnológico. Marca casillas. Y cuando completes la línea, no digas nada. Solo apunta en otra dirección.
Blockchain, cuántica, metaverso, IA. Ha cantado Bingo
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