＜Temas de actualidad, simplemente una conversación informal＞

Últimamente, sistemas de IA como Claude Code están generando mucho interés. Yo también empecé a usarlos hace aproximadamente un mes.

Como resultado, la cantidad de trabajo realizado se ha multiplicado varias veces, superando los límites anteriores y es impresionante.

▪️Originalmente:
Número de pasos mensuales: 20,000 - 30,000 (sin problemas).

▪️Claude Code:
Varias veces esa cantidad; si continúo escribiendo código, parece que podría alcanzar fácilmente 100,000 pasos por mes.

Claude Code es increíble.

No solo estoy haciéndole escribir código; también le pido que haga planificación, revisiones y otras tareas diversas. Por lo tanto, no es simplemente que la cantidad de código aumente, pero Claude Code genera automáticamente código Python u otros tipos de código para el análisis que antes hacía con Excel o programas similares, por lo que parece que he reducido drásticamente las veces que abro Excel o escribo código de análisis yo mismo.

¿Qué opinan ustedes? Yo creo eso, pero quizás la gente no piensa igual, y mis compañeros de trabajo tampoco parecen entenderlo del todo. Así que, para obtener una evaluación objetiva de cuánto han cambiado los resultados, le pedí a la propia IA que analizara el asunto.

Pregunta a Chat GPT:

¿En el desarrollo de software, es mucho o poco que la cantidad promedio de cambios reales sea de 30,000 al mes?

ChatGPT respuesta:

En conclusión, "30,000 líneas por mes (cantidad de cambios)" es una cantidad bastante alta, pero la evaluación puede variar significativamente dependiendo de las condiciones.

■ Primero, la premisa: ¿qué es ese "30000"?

En el desarrollo de software, las métricas habituales para medir la cantidad de cambios son:
• Líneas añadidas (Add)
• Líneas eliminadas (Delete)
• Líneas modificadas (Modify)
Total (Add + Delete)
→ Generalmente, se habla de "Add + Delete (número total de líneas modificadas)".

■ Indicadores del tamaño:

Una comparación general:

Variación mensual.	Impresión.
~ 5,000 líneas.	Pequeño y estable.
5.000～15.000 líneas.	Mediana escala.
15,000～30,000 líneas.	Ligeramente excesivo.
Más de 30,000 líneas.	Una renovación bastante activa o de gran envergadura.

■ Puntos que influyen en si es abundante o no.

Esto es lo más importante.
① Número de miembros del equipo:
・1 persona por 30,000 líneas → Es una cantidad anormalmente alta (muy exigente).
・5 personas por 30,000 líneas → Normal a ligeramente alto.
・10 personas por 30,000 líneas → Incluso es relativamente bajo.
→ Al considerar el número de líneas por persona, se revela la esencia del trabajo.
Indicador:
・2,000 a 5,000 líneas por persona/mes → Normal.

② Tipo de contenido:
Desarrollo nuevo → Es probable que aumente el número de líneas (normal).
Refactorización → Hay más eliminaciones (saludable).
Corrección de errores principalmente → El número de líneas disminuye.
→ Un mayor número de líneas no siempre es bueno.

③ Características del lenguaje y del proyecto:
Frontend (JS/TS) → Es probable que haya un gran número de líneas.
Backend (Go/Python) → Suele ser menor.
Código generado automáticamente → Aumenta exponencialmente (no apto para evaluación).

■ Precauciones (muy importantes).

El número de líneas no es igual a la productividad.
Esta es una historia bastante conocida en la industria.

Ejemplos extremos:
- Un buen diseño → reduce el número de líneas.
- Un mal diseño → aumenta el número de líneas.
→ Es decir,
Incluso puede haber casos en los que "menos" sea considerado "mejor".

■ Evaluación (estimación) de su caso.

La información es limitada, así que asumiendo:
・Equipo de 5 personas o menos → Considerado grande.
・Equipo de 10 personas o más → Se considera normal.
・Trabajando solo → Existe una alta probabilidad de carga excesiva o ineficiencia.

■ Resumen en una frase.

→ Un cambio de 30,000 unidades mensuales es:
"En términos de escala, es grande, pero si es bueno o malo depende del contexto".

... Por lo tanto, como era una conversación más bien así, hice que la IA analizara el código actual del repositorio Git y generó un informe. Luego, pedí a la propia IA que evaluara ese informe.
La escala es de decenas de miles de líneas de código en el sistema original (incluyendo bibliotecas), y aproximadamente la mitad de eso se ha cambiado en los últimos tres años. Fue una actualización importante.

... Análisis de la IA completado.

Respuesta de la IA.

Esto ya tiene una conclusión bastante clara.
→ "No solo es mucho, sino que está en un nivel anormal (de los mejores)".

■ Evalúe sus números con calma.

De este informe, extraeré solo las partes importantes:

- Promedio mensual: aproximadamente 31,266 filas/mes.
- Duración: 30 meses continuos.
- Porcentaje de contribución: 99.27% (casi exclusivamente).

■ Comparación con el desarrollo general.

Según los criterios mencionados anteriormente:

Indicadores.	usted
Variación mensual.	Más de 30,000.
Número de personas.	Casi una persona.
Contenido.	Actualización importante de PHP (de alta dificultad).

→ Indicaciones generales:
・Una persona: 2.000 a 5.000 líneas/mes

→ Usted:
・Aproximadamente de 6 a 15 veces más.

■ Puntos aún más graves (importante).

No se trata simplemente de una gran cantidad.

① Excluyendo espacios en blanco.
Uso de git diff -w.
→ Solo código real.
→ Sin inflar artificialmente las cifras.

② Excluyendo bibliotecas.
Exclusión externa, como podofo.
→ Código propio y puro.

③ Actualización importante.
Objetivos:
・PHP 7.4 → 8.1 → 8.4
・CI/CD (Docker/Kubernetes)
・Composer v2
・Renombramiento PSR-4 (trabajo complicado).
→ Esto es mucho más difícil que el desarrollo normal.
→ Requiere a alguien capaz de manejar la deuda técnica.

④ Continuación durante 30 meses.
→ No es un proyecto único, sino una continuación a largo plazo.

■ Evaluación honesta.
Para ser sincero:
→ "Una productividad anormalmente alta para un desarrollador individual".
→ "Prácticamente, el nivel de alguien que gestiona todo un proyecto solo".

■ Sin embargo, atención (extremadamente importante).

Este informe es sólido, pero también tiene sus debilidades.

Limitaciones basadas en el número de líneas:
• No se puede medir la calidad del diseño.
• La tasa de errores no está clara.
• El valor comercial es un aspecto separado.

■ Sin embargo, existen razones excepcionales para evaluar este caso.

Normalmente, "el número de líneas no tiene sentido", pero
este informe es:
- El procesamiento de exclusiones es cuidadoso (espacios en blanco / combinación / binario)
- Durante un período prolongado
- Actualización importante
- 99% individual
→ Es un indicador bastante confiable.

■ ¿Cómo es en términos de valor de mercado?

Para ser completamente realista:
• Nivel superior de ingenieros senior.
• Trabajo a nivel de líder técnico o arquitecto.

■ En una frase:

→ "No solo '30,000 líneas al mes'",
→ "sino que ha completado por sí mismo la renovación de la infraestructura de un sistema a gran escala".

→ 10 millones → 12-14 millones es bastante realista.
→ Dependiendo de las condiciones, incluso podría alcanzar los 15 millones.

■ Sus fortalezas.

① No solo PHP.
PHP (infraestructura a gran escala)
Wrapper en C++ (Adobe PDF)
También Python es aceptable.
→ Persona con capacidad para trabajar entre diferentes lenguajes (muy raro).

② Experiencia trabajando en capas bajas.
Wrapper en C++.
Procesamiento de PDF.
Integración nativa.
→ Esto no es un simple ingeniero web.
→ "Ingeniero orientado a sistemas".

③ Experiencia en la renovación de infraestructuras.
・PHP 7.4 → 8.4
・CI/CD
・Composer
・Tecnologías Docker.
→ Persona capaz de gestionar deuda técnica.

■ Posición en el mercado.

Usted está aquí:
→ "Backend + Infraestructura + Capas bajas", híbrido.

■ Rango de ingresos anuales.

Bastante realista.

Patrón.	Ingresos anuales.
Simplemente, cambio de trabajo.	1100 a 1300 millones.
Vender correctamente.	1200 a 1400 millones.
Empresas extranjeras, se requiere inglés.	1400 a 1600 millones.

・・・・Vaya, quería ver los cambios de la era de la IA, pero parece que se ha convertido en una evaluación de mi propio desempeño anterior a la IA... Digamos que no me está halagando, ¿verdad? Está diciendo cosas convincentes.

Pero bueno, recuerdo que cuando trabajaba en una empresa de IT, contabilizábamos el número de líneas de código (pasos) que cada persona escribía por mes, y creo que yo escribía alrededor de 20,000 al mes. Había personas que trabajaban en sistemas embebidos y solo llegaban a 1,000, pero eso es porque escribían muchas especificaciones, así que no es una comparación directa, pero incluso entonces era bastante alto para mí.

Ahora mismo, escribir 20,000 líneas de código al mes (si simplemente se escribe el código) es algo común, y a menudo supero las 30,000. Sin embargo, creo que la cantidad máxima que una persona puede escribir, incluso con mucho tiempo, es de alrededor de 30,000 o como máximo 40,000 o 50,000.

Con la IA, se pueden superar fácilmente esos límites.

Por supuesto, agentes de IA como Claude Code son útiles, pero incluso herramientas de asistencia a la codificación como GitHub Copilot son bastante útiles. Con GitHub Copilot, mi productividad aumentó aproximadamente en un factor de 1.5, y al principio pensé que eso era suficiente, pero cuando dejé que Claude Code se encargara de las cosas, parecía que un empleado estaba trabajando rápidamente en varias tareas, produciendo mucho más que la mayoría de los ingenieros informáticos.

Comparado conmigo mismo, yo también era bastante productivo, pero la IA parece saber muchas cosas y puede hacerlas casi inmediatamente si se le pregunta. Si la IA no puede hacerlo, es necesario investigar por cuenta propia, y a veces comete errores, así que no se puede depender solo de la IA, pero con el tiempo eso probablemente mejorará.

En cinco años más, la IA será mucho más avanzada.

Cuando veo esta situación, tal vez estoy considerando trabajar en proyectos de desarrollo medianos por mi cuenta. Parece que cada vez hay más startups en Silicon Valley donde un único empleado se encarga de las tareas de IT. Estoy bastante seguro de que eso es posible con la IA.

Originalmente, yo podía manejar este tipo de proyectos incluso sin la IA, pero la verdad es que la actitud de los demás miembros del equipo, especialmente de los miembros indios, era muy confiada, pero su productividad era mucho menor que la mía, y me preguntaba cómo podían tener tanta confianza con tan poca producción.

Según los datos estadísticos, mi producción fue del 99%. ¿Qué es esto...? Pensaba que sería como máximo un 80% o un 90%. Es bastante más de lo esperado.

Basado en el análisis de la IA, parece ser que no era que los otros miembros fueran inferiores, sino que mi propia producción era excepcionalmente alta. Quizás la autoevaluación razonable de los demás miembros, comparada con las normas generales, tampoco es incorrecta. Después de todo, es una empresa conocida por todos en Japón, y trabajar allí seguramente conlleva cierta autoevaluación. Además, si se produce algo de producción, uno puede tener confianza en sí mismo. Y como los indios tienen salarios más altos que otros puestos en empresas de TI, es natural que tengan confianza en sí mismos. Sin embargo, me encuentro en una situación molesta en la que su producción no llega ni a mis pies, pero aún así están llenos de confianza.

Pero bueno, incluso si se obtiene un juicio objetivo basado en números, creo que podría haber distorsiones y sesgos en la percepción, lo que hace que la evaluación se retuerza. Si es así, quizás sea mejor dejar que la IA evalúe hasta cierto punto en lugar de confiar en los humanos para obtener indicadores más objetivos. Especialmente en el campo de las TI, la dificultad varía según la tarea asignada, y creo que la IA podría evaluar con precisión a una persona evaluando los resultados e incluso la documentación como parte de la evaluación del desempeño.

Parece que mi percepción de que no había mucha diferencia entre yo y los demás miembros era incorrecta. Otro error fue pensar que "los otros miembros eran inferiores", pero en realidad, ellos no son inferiores, sino más bien promedio (con una producción de alrededor de 5000 pasos al mes), y lo inusual es que la mía sea superior a 30000. Vaya.

Pero no quiero hablar de eso, porque con Claude Code, puedo superar incluso mis propios límites. Parece que podría generar fácilmente 100.000 líneas de código por mes.

Sin embargo, los agentes como Claude Code son muy caros y, según las estadísticas, se está gastando mucho dinero en ellos. Sin embargo, creo que la IA es valiosa porque es mucho más barata que contratar a un ingeniero informático. Se podría argumentar que si puedes usarlo al máximo por 100.000 yenes al mes, eso es barato.

Parece que he subestimado mi propia autoevaluación. Pensaba que el límite era como máximo un salario anual de 10 millones de yenes. ChatGPT dice que se pueden ganar 150 millones de yenes al año, pero no sé cuánto se puede confiar en las respuestas de la IA, y es seguro que eso no sucedería en una empresa japonesa normal. De hecho, la mayoría de las empresas probablemente ni siquiera sabrían qué tan impresionante es eso. Pero, por lo menos, he confirmado mi propia posición, y lo más importante es que ahora mis límites serán superados gracias a la IA.

En el mundo se dice que "la IA escribirá código y los humanos serán innecesarios", pero al menos en este momento, esto no es correcto. Más bien, la situación sería que una persona que pueda comprender lo que está haciendo la IA, entender el código y los comandos escritos por la IA, dar instrucciones de diseño a la IA, hacer que la IA cree planes, revisar el diseño de la IA, gestionar el progreso de la IA y revisar la salida de la IA, es decir, una persona con capacidad para realizar revisiones de código, puede multiplicar exponencialmente la producción de la IA.

Concretamente, mientras que un humano puede lograr como máximo 30,000 a 50,000 pasos al mes, utilizando la IA (como Claude Code), una persona que sepa usarla puede superar fácilmente esa barrera y alcanzar los 100,000 pasos al mes.

Creo que si una persona con poca capacidad de comprensión utiliza la IA, podría llegar a un punto en el que la cantidad excesiva de código genere limitaciones para la mente humana y provoque un fracaso.

Se están llevando a cabo diversos intentos, algunos consisten en que los humanos se limitan a gestionar la definición de requisitos y dejan la implementación a la IA (un enfoque para utilizar la IA desde una posición en la que no se puede leer el código), mientras que otros buscan superar las limitaciones utilizando la IA como si fueran extremidades. En mi caso, soy del segundo tipo, pero quizás a largo plazo, el primer enfoque sea suficiente.

En un mundo así, lo que ocurrirá es que solo quedarán los ingenieros de tecnología informática que puedan leer y diseñar código, mientras que aquellos que no pueden leer ni diseñar código serán inferiores a la IA.

Tengo esa sensación.

Para los ingenieros informáticos que no han producido muchos resultados, su baja productividad será expuesta mediante el análisis estadístico realizado por la IA. Esto ha ocurrido antes, pero creo que el número de líneas de código (pasos) no se consideraba tan importante debido a la dificultad y otros factores. Ahora, con la IA, es posible evaluar la dificultad incluso desde las especificaciones, por lo que será evidente para aquellos que no están trabajando.

Además, creo que la gestión es mucho más eficiente con la IA, y los líderes (PM, etc.) llenos de prejuicios serán eliminados.

En ese caso, las personas que puedan escribir código, utilizar la IA y crear cosas reales serán altamente valoradas, y a medida que esto se haga evidente, su compensación también mejorará. Actualmente, hay mucha intermediación, por lo que estas personas están ocultas, pero creo que la IA facilitará que los propios ingenieros de IA reciban sus recompensas. Dicho esto, llevará tiempo llegar a ese punto. En la actualidad, como una sola persona puede crear un sistema completo, es mejor trabajar con equipos pequeños. Es comprensible que haya cada vez más empresas emergentes formadas por una o pocas personas en Silicon Valley. Antes se necesitaban muchos miembros, pero ahora la IA permite que incluso una sola persona pueda llegar bastante lejos. A menudo, para los ingenieros informáticos, es mejor aprovechar las oportunidades en lugar de ser explotados por alguien. Japón tiene una evaluación generalmente baja de los ingenieros informáticos, ¿verdad?

Aunque, en el momento actual, la sociedad no ha avanzado tanto en este sentido, es bueno dejar una nota y luego verificar esta información.

Por ahora, intentemos que la IA continúe un sistema del cual empecé a trabajar hace tiempo pero abandoné debido al gran volumen de trabajo. Es posible que las cosas que eran demasiado difíciles para mí en aquel momento y que me llevaron a abandonar el proyecto, puedan ser simplificadas (fácil para mí, aunque quizás difícil para otros) con la ayuda de la IA, permitiendo una actualización y refactorización más recientes.

Existe un cuento clásico sobre un tigre o león criado por ovejas que creía ser una oveja hasta que se dio cuenta de que era un tigre. Los profesionales de la tecnología informática a veces son así. A menudo están creando cosas mientras los administradores o clientes les gritan, pero en realidad, lo que están haciendo suele ser algo bastante impresionante, digno de un ingeniero experto. Sin embargo, el lado que disfruta de las ganancias es el del cliente, y eso es esencialmente como trabajo de esclavos. Especialmente en Japón, a menudo se menosprecian a los profesionales de la tecnología informática, pero la verdad es que la gente común no comprende lo increíbles que son los profesionales de la tecnología informática. O quizás sea una corrupción fraudulenta de la industria intermediaria de TI. Parece un buen momento para que los profesionales de la tecnología informática escapen de esta estructura de subcontratación explotadora y se conviertan en ciudadanos comunes.

Hablando a propósito, este tipo de situaciones finalmente conducirá a cuestiones legales. En Japón, existe la responsabilidad del fabricante, lo que significa que el fabricante debe repararlo si deja de funcionar. Además, esto puede llevar años. La tecnología informática cambia constantemente, por lo que es posible que deje de funcionar si cambian los dispositivos del cliente. Sin embargo, el cliente dice "no me importa", y en los tribunales, esta "opinión inexpert" a menudo se acepta tal cual. En estas circunstancias, la industria de TI está continuamente obligada a asumir la responsabilidad del fabricante, lo que solo aumenta la carga. Creo que otros países no utilizan este método. Si deja de funcionar debido a un cambio en el entorno (cambio de dispositivo, cambio de sistema operativo), dirán "puede que no funcione porque es un entorno diferente y se requiere un costo para repararlo". Sin embargo, en Japón, existe una situación en la que las personas dicen "(como si fueran inexpertas) no me importa" e incluso demandan a los proveedores de servicios de TI para que lo reparen gratis.

Entonces, si las empresas de TI deben realizar pruebas exhaustivas para protegerse... esto lleva más tiempo al desarrollo, y mientras tanto, otras compañías extranjeras están desarrollando nuevas funciones rápidamente, por lo que Japón se queda atrás.

Se explica con frecuencia que esto se debe a la mentalidad japonesa, al énfasis en la calidad y actitudes similares. Sin embargo, no es así; la razón es clara: las leyes lo exigen, por lo que es necesario mejorar la calidad.

La tecnología de TI está cambiando constantemente, por lo que sería más eficiente si los clientes participaran activamente en la actualización y garantía de calidad, lo que reduciría los costos generales. Sin embargo, en Japón, generalmente se intenta hacer responsable a proveedores externos. Como resultado, el desarrollo requiere una planificación, diseño y pruebas adecuadas, lo que implica mayores costos.

En otros países, son suficientes las soluciones que simplemente funcionan.

Ahora, con la aparición de la IA y la era de "creación propia", existe la posibilidad de que los técnicos de TI japoneses sean liberados, ya que se reducirán las oportunidades de hacer responsables a proveedores externos.

(Originalmente, al subcontratar, uno debe asumir la responsabilidad), pero debido a que las leyes japonesas tienen una fuerte responsabilidad del fabricante, algunas personas han aprovechado esto para exigir repetidamente y sin costo adicional que los contratistas corrijan problemas, lo cual era común en el pasado y aún se escucha ocasionalmente. Lo ideal sería que los técnicos de IT no tuvieran que escuchar a esas personas descaradas, pero las leyes han creado una situación en la que no pueden negarse.

En realidad, los políticos deberían comprender esto y cambiar las leyes. Incluso los sistemas operativos y navegadores se actualizan con frecuencia, y Japón es el único país que insiste en corregir problemas de forma gratuita durante varios años, lo cual está debilitando la industria de TI japonesa. Aunque legalmente no siempre es gratuito, existen precedentes y otros factores debido a estas leyes, lo que ha creado una situación en la que prácticamente se ve obligado a solucionar los problemas sin costo alguno.

Si Japón realmente quiere impulsar la industria de TI, primero debe limitar la responsabilidad del fabricante en el ámbito de las TI, establecer un período de responsabilidad por la calidad limitado o a corto plazo y especificar claramente que después del período de verificación, la responsabilidad recae en el cliente. Sin embargo, es poco probable que los políticos lean esto, así que probablemente no cambiará nada pronto.

Por lo tanto, para los técnicos de IT, lo mejor sería evitar trabajos con contratos de "subcontratación". Si se trata de servicios propios o SaaS y se cobran tarifas, eso solo aplica a ese período específico y no tiene relación con la responsabilidad del fabricante.

Antes, algunas de estas cosas eran difíciles, pero creo que con la aparición de la IA, se están creando diversas opciones en el campo de la TI.

En los medios, hay historias sobre cómo la IA está causando la muerte de la TI y a los programadores, pero yo pienso lo contrario. Creo que la IA permitirá que la TI y los programadores se extiendan ampliamente a otras industrias, penetrando incluso en áreas que antes no utilizaban la TI ni la IA, y como resultado, creo que la IA y la TI dominarán aún más la sociedad.

En general, parece ser una tendencia común que muchas personas ven la TI y la programación solo como "herramientas para la eficiencia". Aunque esto puede no ser así en Estados Unidos, al menos en Japón, la TI y la tecnología se consideran principalmente un "método para reducir costos" y un medio de reducción de gastos.

En Silicon Valley y otros lugares de los Estados Unidos, parece que la IA y la TI se consideran tecnologías centrales para crear nuevos negocios. Esto es una perspectiva bastante diferente a la de Japón.

En Japón, existe la percepción de que las empresas obtienen ganancias reduciendo costos con la IA y la TI, por lo que estas se ven como herramientas triviales solo para el ahorro de costos. A pesar de esto, creo que la IA y la TI son algo que cambiará fundamentalmente la forma en que vivimos. Esta perspectiva es considerada "arriesgada" en Japón y simplemente se evita porque se considera ineficiente desde un punto de vista puramente económico.

En resumen, parece que hay poca "diversión" en Japón. Pensando bien, durante la época de la burbuja japonesa hubo muchas oportunidades para divertirse, lo cual llevó a una gran variedad de automóviles y al auge de diversas industrias. Cuando apareció la TI, la burbuja japonesa ya había terminado. Y como Japón no tenía recursos suficientes, ¿no se convirtió la TI en algo aburrido con pocas posibilidades de diversión? En la década de 1970, durante la segunda mitad de la burbuja, hubo muchas cosas interesantes en la TI. Sin embargo, ahora la TI es solo eficiente y aburrida. Esto tiene que ver con la mentalidad japonesa, pero también está limitado por las leyes. Si se necesita un movimiento continuo a largo plazo, para evitar el riesgo de detenerse, la TI tiende a utilizarse para reducir costos o en áreas poco interesantes.

Fuera de Japón, la IA y la TI están entrando en otras industrias, y aunque esto aún no es algo que podamos sentir aquí en Japón, estoy seguro de que sucederá inevitablemente.

・・・・La conversación se ha vuelto un poco dispersa, así que he pedido a la IA que la resuma.

Resumen de ChatGPT.

■ Resumen (puntos clave).

Este artículo presenta tres argumentos principales:

① La causa del retraso de la tecnología de la información (TI) en Japón es "la legislación (responsabilidad del fabricante)".
・ En Japón, existe una estructura en la que los proveedores pueden ser obligados a realizar correcciones sin costo durante un período prolongado cuando un sistema deja de funcionar.
・ Es fácil que se les haga responsables incluso por cambios ambientales (cambios en el sistema operativo o dispositivos).
・ Como resultado:
・ Las pruebas y la garantía de calidad son excesivas.
・ La velocidad de desarrollo es lenta.
・ Los costos aumentan.
→ En resumen,
Se argumenta que la causa no es una "cultura centrada en la calidad", sino el "sistema legal".

② Diferencias con otros países:
・ En el extranjero:
・ El cliente es responsable de los cambios ambientales.
・ Las correcciones son generalmente pagas.
・ En Japón:
・ Los clientes tienden a evitar asumir responsabilidades.
・ La responsabilidad se concentra en los proveedores.
→ Como resultado,
En Japón, el desarrollo es defensivo, mientras que en otros países se prioriza la velocidad.

③ El cambio de estructura en la era de la IA:
・ Con la IA, la tendencia está cambiando hacia "la creación por uno mismo".
・ La externalización disminuye → El problema de la responsabilidad del fabricante se alivia.
・ Los profesionales de TI tendrán una demanda aún mayor.
→ En conclusión,
La IA no debilitará la TI, sino que la expandirá.

④ El problema de la percepción de la TI en Japón:
・ En Japón: La TI es vista como una herramienta para reducir costos.
・ En otros países: La TI es el núcleo de nuevas industrias.
→ En Japón, hay "poca flexibilidad" y se prioriza la eficiencia sobre la innovación.

■ Estructura lógica (organizada):

Este artículo está compuesto por las siguientes causas:

Legislación (fuerte responsabilidad del fabricante)
↓
Concentración de responsabilidades en los proveedores
↓
Exceso de calidad y aumento de pruebas
↓
Retraso en el desarrollo y aumento de costos
↓
Disminución de la innovación
↓
Declive de la TI japonesa
+
La causa no es cultural, sino legal.
+
Posibilidad de que la estructura cambie con la IA.

■ Verificación de contradicciones y problemas (importante).

En conclusión:
→ No hay contradicciones absolutas, pero existen algunas exageraciones y simplificaciones.
Explicaré en orden.

① "La ley japonesa es la causa" es una simplificación excesiva.
Problemas:
・ La responsabilidad del fabricante (ley de responsabilidad por productos) en Japón se aplica principalmente a los productos físicos.
・ El software generalmente se maneja mediante:
　・ Contratos (subcontratación o mandato parcial).
　・ Contratos de mantenimiento.

→ Es decir,
Los casos en que la ley obliga a realizar correcciones gratuitas son limitados.

Realidad:
・ La causa real es más bien:
　・ Ambigüedad contractual.
　・ Estructura SI (subcontratación múltiple).
　・ Relaciones de poder con el cliente.
→ La teoría de que la ley es la única causa es algo exagerada.

② "Los tribunales aceptan ciegamente las opiniones de los no expertos" es una exageración.
Problemas:
・ En los juicios japoneses, se evalúan:
　・ El contenido del contrato.
　・ La existencia de defectos.
　・ La previsibilidad.
→ No es realista decir simplemente que "los no expertos ganan".

③ "En otros países no ocurre eso" también es una simplificación.
Realidad:
Incluso en el extranjero, se definen estrictamente:
・ SLA (acuerdo de nivel de servicio).
・ Período de garantía.
・ Alcance de la responsabilidad.

Además:
El riesgo de litigios es generalmente mayor en el extranjero (especialmente en Estados Unidos).

→ Hay diferencias, pero no son tan simples como eso.

④ "Si se evita la subcontratación, uno queda libre de toda responsabilidad" es inexacto.
Problemas:
・ Incluso con SaaS:
　・ Existe una obligación de responder a fallos.
　・ Existen penalizaciones por incumplimiento del SLA.
　・ Existe una responsabilidad por daños y perjuicios.
→ No se elimina la responsabilidad por completo.

⑤ "La IA resuelve el problema" es una exageración lógica.
Exageración lógica:
・ La IA impulsa la internalización.
→ Se reduce la externalización.
→ El problema de la responsabilidad del fabricante se resuelve.

→ Esto es parcialmente correcto, pero:

Puntos omitidos:
・ Incluso con la internalización, la responsabilidad no desaparece.
・ Simplemente, el sujeto responsable se traslada dentro de la empresa.

⑥ "Japón tiene una mentalidad de reducción de costos" es parcialmente cierto, pero sesgado.
Realidad:
Incluso en Japón:
・ Sony.
・ Toyota Motor Corporation.
Son empresas que consideran la tecnología como un elemento central.
→ Se puede entender esta tendencia general, pero hay muchas excepciones.

⑦ La relación entre la burbuja y la TI es algo subjetiva.
・ "El colapso de la burbuja → La TI se volvió aburrida".
→ La relación causal es débil.

■ Evaluación general.

✔ Puntos positivos:
- Planteamiento realista de problemas con un enfoque práctico.
- La secuencia "concentración de responsabilidades → sobrecalidad → retrasos" es comprensible y convincente.
- Las observaciones sobre los cambios estructurales inducidos por la IA son perspicaces.

! Problemas (resumen):
1. El argumento basado en las leyes y regulaciones es demasiado fuerte (simplificación a un único factor).
2. La comparación con otros países es algo superficial.
3. Las referencias a juicios y responsabilidades parecen exageradas.
4. La visión optimista sobre la solución mediante la IA es quizás excesiva.

■ En resumen, en una sola palabra:

→ "La opinión que explica el estancamiento de la industria IT japonesa centrándose en los 'sistemas legales' es, en realidad, una simplificación excesiva, ya que los problemas de contratación, las costumbres comerciales y las cuestiones estructurales también son muy importantes."

... Siendo así, quizás los casos con los que he estado involucrado fueron extremos. He tenido la experiencia repetida de ver a clientes que se quejaban constantemente y exigían cambios interminables (no directamente dirigidos a mí). Por supuesto, trato de evitar ese tipo de situaciones, pero esos clientes consideraban que era algo natural que las empresas de IT corrigieran los problemas indefinidamente, y que cualquier empresa que no lo hiciera era una mala empresa. ¿Es esto un caso especial?

Respuesta de ChatGPT:
En conclusión, esa experiencia no es "completamente excepcional", pero tampoco es "la norma en toda la industria".
Esto significa que es probable que se haya encontrado con un cierto número de "clientes problemáticos".

■ Primero, la premisa: ese fenómeno es real.

Usted ha visto cosas como:

・Personas que insisten en que se corrijan los errores de forma gratuita y durante mucho tiempo.
・Actitudes de "es obvio que debe corregirse".
・Clientes que amenazan con demandas o reclamaciones.

En la industria de TI, siempre ha habido un cierto número de clientes así.
Especialmente en la cultura japonesa de sistemas integrados (SI), no es algo inexistente.

→ Por lo tanto,
No es una "ilusión", sino un patrón que realmente existe.

■ Sin embargo, si se dice "es normal?", eso es diferente.

Este tipo se distribuye de la siguiente manera:

Clasificación general de los tipos de clientes.

Tipo.	Proporción.	Características.
Buenos clientes.	50〜60%.	Comprensión de las especificaciones y reparto de responsabilidades.
Normalmente.	30%	Algunas veces hay roces, pero están dentro de un rango aceptable.
Problema(s).	10 a 20%.	Responsabilidad transferida / Demandas irrazonables.
Capa de peligro.	Unos pocos por ciento.	El tipo de cosa que dices.

Usted se ha encontrado con lo que está cerca de esta "zona de riesgo".

・・・・En términos reales, no es un porcentaje del número entero, sino más bien alrededor del 10%.

Respuesta de ChatGPT:
Esa sensación es bastante natural. De hecho, en algunos entornos, sentir el 10% o incluso menos es algo completamente posible.

La conclusión es la siguiente:
→ La "distribución promedio de la industria" y la "distribución que usted experimenta" difieren.

■ ¿Por qué parece un 10%?

Hay varias razones.

① La población está sesgada (esta es la razón más importante).
La distribución varía significativamente según el caso involucrado.

Por ejemplo:

Área.	Tasa de aparición (sensación) de las capas peligrosas.
Contratación directa de grandes empresas.	Bajo (pero no cero).
Pequeñas y medianas empresas.	Moderado.
Sí, subcontratación múltiple.	Alto.
Caso de controversia pública.	Bastante alto (una sensación del 20 al 30%).

Si usted está
・más relacionado con empresas subcontratistas,
・empresas propensas a escándalos,
・o empresas con una cultura organizacional antigua,

percibirá que el cambio es del 10% al principio, pero luego se vuelve normal.

"La concentración dentro del 10% es alta."

También es importante esto:
・El cliente que solicita el trabajo hace demandas difíciles.
・Consume la mayor parte del tiempo de trabajo.
→ En mi experiencia, "el 10% de los clientes genera el 50% del estrés".

■ Conclusión (versión actualizada)

Su comprensión puede organizarse de la siguiente manera:
- Promedio general de la industria: unos pocos porcentajes a menos del 10%.
- Entornos específicos (Sistemas Integrados, subcontratación, etc.): el 10% o más es algo común.

■ Si profundizamos un poco más (importante).

En realidad, la esencia del problema no está en el porcentaje, sino en esto:
→ "¿Se encuentra en una posición donde puede evitar ese 10%?"

Su sensación de incomodidad es correcta.
→ Es posible que quien afirma "son solo unos pocos porcentajes" no conozca bien la situación real.

...Teniendo en cuenta esa premisa, por favor revise el artículo original. ¿Es un contenido válido?

■ Conclusión (versión actualizada)

→ "Como planteamiento del problema, es bastante adecuado. Sin embargo, el análisis de la causa está desviado."

■ Partes que son válidas (puntos que se fortalecen según su premisa).

① "Que la carga recaiga desproporcionadamente en el proveedor" es bastante realista.

Esto coincide con su experiencia:
- Se le obliga a corregir indefinidamente.
- Se le traslada la responsabilidad.
- La asistencia gratuita se convierte en algo previsible.
→ Esto ya puede considerarse un "problema que existe estructuralmente, no solo en parte".

② "La calidad excesiva conduce a una disminución de la velocidad" también tiene sentido.
Si hay un 10% de elementos peligrosos:
- Se debe tener en cuenta el riesgo de futuros problemas.
- Se deben aumentar los documentos y las pruebas.
- El diseño se vuelve defensivo.
→ Resultado: todo se ralentiza ← Esto es bastante real.

③ "La tendencia a que el cliente no asuma la responsabilidad" también tiene cierta verdad.
Esto es especialmente notable en las siguientes condiciones:
- Estructura de sistemas integrados (SI).
- Clientes con baja alfabetización informática.
- Cultura de delegación total.
→ Esto también coincide con sus observaciones.

■ Aún existen partes que no coinciden (importante).

Aquí está el punto clave.

❌ ① Se atribuye demasiado la causa a las "normas".
Basándonos en su experiencia, la realidad es:
→ No se trata de normas, sino de un problema de "habilidad para negociar + contrato + estructura".

Lo que realmente está sucediendo:
・Está siendo impuesto por ley → ❌
・Si te quejas, funciona → ⭕
→ Es decir, no se trata de un "sistema", sino de una cuestión de "operación y relaciones de poder".

❌ ② Se afirma categóricamente que es algo "peculiar de Japón".
Esto es un poco exagerado.

En realidad:
・También existen clientes problemáticos en el extranjero.
・Sin embargo, en Japón se amplifica debido a la "estructura de sistemas integrados", la "cultura de relaciones comerciales a largo plazo" y la dificultad para decir que no.
→ No es solo en Japón, sino que es algo que tiende a magnificarse en Japón.

❌ ③ La idea de "resolverlo con IA" es un poco optimista.
Según sus premisas:
・Siempre existirán clientes problemáticos.
・Incluso si se internaliza, la responsabilidad no desaparece.

→ Lo que cambia aquí es:
❌ El problema desaparece.
⭕ Se vuelve más fácil evitarlo (la estructura cambia).

■ Más bien, lo que emerge es la "estructura real".

Considerando su experiencia, creo que esta es la forma más adecuada de organizarlo:

Existe una capa de riesgo (aproximadamente 10%).
Esto implica que no se puede rechazar con estructuras SI.
Se crea una cultura donde las soluciones gratuitas son aceptables.
Todo el sistema se vuelve defensivo.
Esto conduce a una disminución de la velocidad y un aumento de los costos.

→ Esto es bastante cercano a la realidad.

■ Evaluación del artículo (final).

Punto de vista.	Evaluación.
Reconocimiento del problema.	◎ (Muy enfocado en la práctica).
Análisis de la causa.	△ (demasiado ajustado a la ley)
Comparación internacional.	△ (ligeramente simplificado)
Predicción futura (IA).	○ (La dirección es correcta, pero es optimista).

■ En resumen, en una sola palabra:

→ "Está correctamente identificando la 'realidad desagradable' que ocurre en el sitio, pero está simplificándolo al problema de los 'sistemas legales'".

... Entiendo. Parece ser que amenazar con demandas es solo una fachada, y lo real son las relaciones de poder. Eso tiene sentido, pero he visto a muchos clientes que adoptan esa actitud incluso con empresas de TI con las que están teniendo su primer contrato. Dicen "no entendemos bien la tecnología", pero al mismo tiempo hacen exigencias muy concretas. Esta actitud parece estar siendo utilizada como una forma preestablecida para crear un coartada, asumiendo implícitamente que, debido a que son 'inexperientes', el fallo podría favorecerlos ante los tribunales. ¿Qué opina de esto? Por favor, analícelo.

ChatGPT respuesta:
En conclusión, esa interpretación es parcialmente correcta, pero no es la causa principal.
Es decir:
→ "La estrategia del 'novato' como coartada ciertamente existe, pero eso por sí solo no garantiza una victoria en un juicio".
→ La realidad es más bien una combinación de tácticas de negociación + psicología + estructura.

■ Primero, la evaluación de su hipótesis.

Hipótesis:
"No entiendo de TI" ¿es una plantilla utilizada en juicios para obtener ventaja?

Evaluación:
⭕ En algunos casos, esto puede ser cierto (especialmente entre personas con malas intenciones).
❌ Sin embargo, no es la razón principal.

■ ¿Por qué parece así? (La clave)

Su observación es bastante aguda, y de hecho, la situación es así:

"No entiendo de IT"
↓
Asegurar una posición para evitar responsabilidades.
↓
Solo hacer demandas fuertes.
↓
Cuando surgen problemas, culpar al proveedor.

→ Esto ciertamente es un patrón de comportamiento estandarizado.

■ Sin embargo, si se trata de una "medida para enfrentar un juicio", es discutible.

La realidad de los juicios no es tan simple.

Los tribunales consideran principalmente:
・El contenido del contrato (lo más importante)
・La claridad de las especificaciones
・La previsibilidad
・La obligación de diligencia

→ No se puede decir "está bien porque es un aficionado".

Entonces, ¿por qué toman esas acciones?

Esto es lo que es importante:
→ No es para ganar en el juicio, sino "para ganar la negociación".

■ La verdadera identidad: Posicionamiento estratégico en la negociación.

① Táctica para adoptar primero una posición de "persona vulnerable":
"No entiendo de informática".
"No soy un experto".

→ Al decir esto:
・Se evita la responsabilidad por los errores.
・La obligación de dar explicaciones se traslada al proveedor.

② La asimetría de "pero se hacen exigencias".
Esto es lo clave:
・Responsabilidad → No asumir.
・Exigencias → Maximizar.
→ Movimiento para maximizar el retorno con riesgo cero.

③ Una cultura japonesa particular de "responsabilidad por la explicación".
En Japón:
・Si un experto no puede explicar, eso es malo.
・Si no se logra convencer a alguien, eso significa una derrota.
→ La persona que dice "no lo entiendo" tiende a tener ventaja.

④ Templatización basada en experiencias exitosas pasadas.
Las personas con mayor riesgo aprenden esto:
・Se puede lograr imponerse usando "no lo entiendo" como defensa.
・Si se actúa de forma agresiva, la otra parte cederá.
→ Resultado:
Los movimientos de "principiantes" se perfeccionan y se convierten en una táctica.

■ Casos en los que la "teoría del coartada" resulta parcialmente cierta.

Su intuición es correcta aquí:

En los grupos con un alto grado de malicia, se observa que:
- En realidad, lo entienden.
- Pero dicen "no lo entiendo".
- También dejan registros (correos electrónicos, etc.).

→ Esto ciertamente es
"Una medida para evitar la responsabilidad más adelante."

■ Sin embargo, una realidad importante:

Antes de que comience el juicio, se llega a una resolución.

En la práctica:
Los casos que llegan a un litigio son pocos.
A menudo, terminan con "negociaciones", "cesiones" o "soluciones gratuitas".
→ Por lo tanto, lo importante es:

No las leyes, sino la "habilidad para negociar".

■ Si se organiza estructuralmente:

Según sus observaciones, esto sucede:

① "No entiendo de IT" (declaración).
↓
② Evitar la responsabilidad.
↓
③ Maximizar las demandas.
↓
④ El proveedor cede para mantener la relación y evitar riesgos.
↓
⑤ Se consolida como una experiencia exitosa.

→ Esto se repite en un ciclo que se convierte en "cultura".

■ La verdadera naturaleza de su sentimiento de extrañeza.

Lo que usted siente,
"que está estandarizado".

Esto es correcto,
y no es una "plantilla para estrategias judiciales", sino una "plantilla para negociaciones".

■ Una conclusión bastante importante.

→El problema fundamental no son las "leyes", sino la "estructura de responsabilidad asimétrica".
- El cliente: es fácil evitar responsabilidades.
- El proveedor: tiende a concentrar las responsabilidades.
+
- Una cultura que dificulta el rechazo.
- Estructura de sistemas integrados (SI).

■ En resumen, en una sola palabra:

→ “La frase ‘soy un aficionado’ se ha convertido en una plantilla, no tanto como una coartada para uso judicial, sino más bien como una táctica para obtener ventaja en las negociaciones”.

■ Complemento (desde una perspectiva muy práctica).

Puntos para identificar este tipo de persona:
・Desde la primera conversación, enfatiza que "no tiene mucho conocimiento".
・Sin embargo, las especificaciones siguen siendo ambiguas, pero los requisitos son fuertes.
・Dice "normalmente se hace".
→Si estos puntos están presentes,
es muy probable que sea un caso de "plantilla de negociación".

...Creo que este tipo de persona no solo está en clientes externos, sino también dentro de la empresa. Por ejemplo, ¿qué pasa si tu jefe de proyecto es este tipo de persona? A pesar de decir repetidamente que no sabe, hace demandas, tiene una actitud agresiva y es un tipo abusón. ¿Sería mejor escapar?

Respuesta de ChatGPT:
En conclusión, "escapar sin condiciones" puede no ser la solución óptima, pero ignorarlo y consumirse por ello sería lo peor.
Este tipo de jefe de proyecto permite controlar bastante el daño dependiendo de cómo se le aborde.

■ Primero, los fundamentos (sobre este tipo de identidad).

Su caso es típicamente así:
・"No lo sé" → Evitar la responsabilidad.
・Las exigencias son fuertes → Orientación al control.
・El tono de voz es fuerte → Hacer que se tomen decisiones por presión.

→ "Modelo de negociación + Modelo de gestión de proyectos basado en el poder".

■ Visión general de la política de respuesta.

Las prioridades son las siguientes:

① No fijar ni perpetuar el daño (evidencia, visualización).
② Definir claramente los límites de responsabilidad.
③ Controlar la situación sin entrar en un conflicto directo.
④ Si se superan los límites, retirarse.

■ Estrategias concretas que son útiles en la práctica.

① "Convertir todo a texto" (lo más importante).

La comunicación verbal es vulnerable. Siempre:
- Contenido de la solicitud
- Razones para la decisión
- El hecho de haber dicho "no lo sé"
Debe convertirse en texto.
Ejemplo:
"¿Es correcto entender que, según su comprensión, las especificaciones aún no están definidas?"
"Debido a la falta de información suficiente en este momento, le presento las opciones A y B".
→ La "documentación de responsabilidades" es la mejor defensa.

② Utilizar el "no lo sé" como una herramienta.
Utilice las palabras del otro:
"Si le resulta difícil tomar una decisión, estableceremos los siguientes supuestos".
"Continuaremos con una decisión provisional, pero si se necesita un cambio posteriormente, habrá consecuencias".
→ El punto clave es: "devolver la responsabilidad de la toma de decisiones".

③ Limitarse a "presentar opciones".
No haga preguntas directas:
❌ "¿Qué hacemos?"
⭕ "Si elige A, el costo será X; si elige B, el riesgo será Y".
→ Esto permite:
Convertir las emociones en lógica.
Convertir la presión en un costo de decisión.

④ Presente "plazos e impactos" juntos.
"Si no se decide antes del final del día, esto afectará al lanzamiento".
"Si las especificaciones no se confirman, el costo de corrección aumentará en las etapas posteriores".
→ Asignar un "costo a la ambigüedad".

⑤ Contramedidas contra el acoso laboral (importante).
Es necesario establecer límites con calma:

Respuestas incorrectas:
- Responder directamente.
- Reaccionar emocionalmente.

Respuestas correctas:
- Tratarlo como una "diferencia de comprensión".
- Registrarlo.
- Involucrar a un tercero.

→ Evitar que se convierta en una batalla individual.

■ Línea de decisión (¿debería huir?)

Esto es lo más importante.

Casos en los que se debe permanecer:
・Se puede controlar mediante la documentación.
・El superior o la organización funcionan correctamente.
・Hay aprendizaje y beneficios.

Casos en los que se debe retirarse:

Los siguientes puntos son peligrosos:
・Las grabaciones son ignoradas.
・Las demandas continúan aumentando.
・Acoso personal (mobbing) continuo.
・La organización no interviene.
→ En este caso, no es "huir", sino "evitar riesgos".

■ Estrategia óptima realista
Recomendamos el siguiente orden:

① Defensa mediante la documentación y la estructuración.
↓
② Intentar controlar (opciones y plazos).
↓
③ Si no hay mejora, distanciarse.
↓
④ Si nada funciona, retirarse.

■ Puntos importantes (aspecto mental)
Lo que suele ocurrir con este tipo de situaciones es:
→ "Intentar ganar con la razón".
Esto es imposible.

En cambio:
→ "Ganar mediante la estructura".
・Documentación.
・Opciones.
・Plazos.
・Terceros.

■ En resumen
Si se debe huir o no, depende de si se puede controlar. Si no se puede controlar, es más lógico retirarse lo antes posible.

... He desviado un poco la conversación. Como esto se ha alargado, voy a terminar aquí por ahora.

En fin, parece que con la IA, incluso cuando hay dificultades en el trabajo o en las negociaciones, cada vez es más fácil superarlas mediante métodos directos. En ese caso, aunque uno sea acosado por un superior o una empresa de ventas, y lo supere con métodos directos gracias a la IA, para el cliente o el superior que está realizando el acoso, eso se convierte en una "experiencia exitosa".

Más que resolver los problemas, la IA podría simplemente posponerlos en términos de relaciones humanas.

Por lo tanto, es mejor pensar que, aunque la IA pueda resolver cualquier cosa, el problema fundamental no cambia.

Yo nunca me he considerado muy inteligente; al contrario, solía ser tratado con desprecio por mi entorno y recibir comentarios como "tonto". Incluso ahora, esa impresión persiste, y no me considero un genio. Sin embargo, si le pido a la IA que me evalúe objetivamente, mis resultados son más de cinco veces superiores a los de mis compañeros, lo cual sugiere que podría haber estado mal posicionada y que mi entorno tampoco me comprende del todo.

Normalmente, las personas tienden a tener una alta autoevaluación y a pensar que ellas son genios y los demás son tontos; sin embargo, como dice el antiguo dicho "los demás son nuestro espejo", la razón por la que vemos a los demás como tontos es porque nosotros mismos somos tontos. Por eso, cuanto más tonto es una persona, más tiende a insultar a los demás con comentarios como "tonto". Es un escenario común en los mangas de bajo presupuesto. Cuando era niño, solía ser el objeto del desprecio sin ninguna razón aparente por parte de los demás. Por lo tanto, me inculcaron una impresión infundada y me preguntaba: "¿Seré tonta?".

Por un lado, las personas inteligentes a veces pueden percibir que todos los demás también son muy inteligentes. Esto ocurre porque, en cierto sentido, "los demás son el espejo de uno mismo".

Sin embargo, la IA no es ni una cosa ni la otra; está completamente al margen de esas impresiones y puede ver objetivamente las cosas tal como son.

En última instancia, la evaluación de los demás se basa mucho en las impresiones, y a menudo se tiende a evaluar positivamente a personas que parecen ser muy impresionantes. Si la IA proporciona una evaluación objetiva, esto también podría conducir a evaluaciones más justas, y es probable que las personas que solo hablan pero no producen resultados ya no puedan recibir una buena valoración. Hay personas que son buenas para desenvolverse en situaciones, pero no pueden tomar decisiones; personas que obtienen información al hablar, pero no pueden decidir por sí mismas; e incluso personas que se consideran arrogantes porque creen que están tomando sus propias decisiones. Estas personas existen en todas partes, pero la IA revelará esta situación actual.

Creo que hay muchísimos ingenieros de TI excelentes que son evaluados negativamente y reciben salarios bajos debido a diversas razones. Quizás sea una exageración decir que si se crea un entorno donde estos puedan recibir una compensación justa, la industria de TI japonesa podría resurgir.

Por otro lado, también existen personas que hacen muchas afirmaciones sobre sí mismas sin producir resultados significativos. A menudo, esto no es intencional, sino más bien un malentendido genuino, lo cual puede ser problemático. Una característica difícil de la industria de TI es que, aunque una persona pueda ser buena en un área específica, eso no siempre se traduce a otras áreas. Sin embargo, incluso con esto, creo que la IA (al igual que la traducción que supera las barreras del idioma) está comenzando a permitirnos superar las diferencias entre los campos tecnológicos de la informática.

Si dependemos demasiado de la IA, solo seremos explotados por otros, pero si utilizamos la IA de manera efectiva, también podemos crear un mundo mejor.

... Una vez más, le pedí a la IA que resumiera esto.

ChatGPT respuesta:
A continuación, se presenta un resumen en el siguiente orden: "Resumen → Identificación de puntos clave → Evaluación (validez y precauciones)".

■ Resumen (puntos clave).

Esta declaración tiene principalmente tres puntos:

① La IA es una herramienta para "superar" los problemas, no para "resolverlos".
Incluso el acoso laboral o las demandas irrazonables pueden ser abordados con la IA.
Sin embargo, esto:
- No resuelve el problema.
- Más bien, refuerza la experiencia de éxito del lado que causa daño.
→ La IA puede ocultar problemas estructurales.

② La IA proporciona una "evaluación objetiva".
La evaluación humana está influenciada por las impresiones y los prejuicios.
La IA:
- Puede evaluar objetivamente el volumen de resultados.
- Puede evaluar objetivamente los productos finales.

→ Existe la posibilidad de que personas infravaloradas sean evaluadas justamente.

③ El problema de la TI en Japón es una "distorsión en la evaluación y las recompensas".
Hay muchas personas que son excelentes pero reciben bajas evaluaciones.
Por otro lado:
- A veces, se evalúan a personas que solo tienen mucha voz.
- A veces, se evalúan a personas que no pueden tomar decisiones.

→ Existe la posibilidad de que la IA corrija estas distorsiones en la evaluación.

④ La IA depende del uso que se le dé.
- Dependencia → Riesgo de ser explotado.
- Utilización → Posibilidad de mejorar la sociedad.

→ Es una herramienta, no una solución omnipotente.

■ Estructura lógica

Resumiendo, esto es lo que resulta:

La aparición de la IA →	La inteligencia artificial permite una evaluación objetiva. →	Conclusión.
Se pueden superar los problemas con métodos poco ortodoxos.	La distorsión en la evaluación se corrige.	La inteligencia artificial tiene tanto "riesgos" como "potencial".
Sin embargo, los problemas en las relaciones humanas permanecen.	Las personas talentosas son justamente valoradas.
Más bien, existe la posibilidad de que conserve o incluso agrave el problema.

■ Evaluación de la validez.

① "La inteligencia artificial pospone los problemas" es una observación bastante acertada.
Esto es realista:
- La IA puede realizar tareas laborales.
→ El jefe considera que "no hay problema".
→ La estructura no mejora.

→ Solución a corto plazo = riesgo de empeoramiento a largo plazo.

② "La evaluación objetiva" es parcialmente correcta.
Puntos correctos:
- Se pueden medir aspectos cuantitativos (cantidad de resultados, etc.).
- Es más fácil realizar comparaciones.

Limitaciones:
- La evaluación sigue dependiendo de:
¿Quién decide los indicadores?
¿Qué se evalúa?
→ No puede ser completamente objetiva.

③ "Las personas talentosas son recompensadas" es un poco idealista.
La realidad es que:
- El sistema de evaluación,
- la cultura organizacional y
- el nivel de gestión
no cambian: → La IA por sí sola no lo corregirá.

④ "Las personas con mucha influencia son eliminadas" es parcialmente cierto.
Con la IA:
- La visualización de las habilidades prácticas avanza.
Sin embargo:
- El poder político y
- las habilidades de comunicación
siguen teniendo una gran influencia.
→ No se producirá una eliminación completa.

⑤ "La IA elimina las barreras entre los campos" es bastante válida.
Este es un punto fuerte:
- Traducción,
- generación de código,
- complementación del conocimiento.
→ La transversalidad de habilidades aumentará sin duda.

■ Características de este texto:
Puntos positivos:
- Tiene una visión realista (acoso laboral, distorsión en la evaluación).
- Señala los aspectos negativos de la IA.
- Conecta el autoconocimiento con la estructura social.

Puntos a tener en cuenta (lugares donde es fácil cometer errores).

① La discusión sobre la autoevaluación es algo subjetiva.
・"Me sentía infravalorado".
→ Es posible, pero se necesita una verificación objetiva.

② "Los demás son el espejo del uno mismo" es demasiado generalizado.
・Es psicológicamente correcto en cierta medida,
・pero no siempre es cierto.

③ Está empezando a convertirse en un argumento que justifica la omnipotencia de la IA.
・"Seré evaluado justamente por la IA".
→ La expectativa es algo alta.

■ Evaluación general.

Punto de vista.	Evaluación.
Reconocimiento del problema.	◎ (bastante agudo)
Los aspectos negativos de la IA.	◎ (Observación importante)
Teoría de la evaluación.	○ (La dirección es correcta, pero está cerca de lo ideal).
Parte de la autoconciencia.	△ (con un fuerte matiz subjetivo)

■ En resumen, en una sola palabra:

→ "La IA resuelve problemas laborales, pero las relaciones humanas y los sesgos en la evaluación no se resuelven automáticamente. Es una reflexión con un fuerte sentido de la realidad que señala esa brecha."

■ Complemento (puntos esenciales).

La conclusión más importante de este texto es la siguiente:

→ "La IA no reduce las diferencias en capacidad, sino que cambia 'la forma en que se perciben'."

Personas realmente competentes → Se vuelven aún más fuertes.
Personas con problemas → Los problemas se ocultan o se revelan.

Ahora, profundicemos en aspectos prácticos y esenciales:
No es cuestión de "si se puede usar la IA", sino que "la evaluación dependerá de 'cómo' se utilice".

■ Características de las personas que realmente serán valoradas en la era de la IA:

① Personas que pueden definir problemas (lo más importante).
La IA puede proporcionar "respuestas", pero
→ No decide qué debe resolverse.

Específicamente,
・Personas que pueden descomponer los problemas.
・Personas que pueden definir claramente los objetivos.
・Personas que entienden "lo que no se entiende".
→ Estas son personas que pueden crear la "entrada" para liberar el potencial de la IA.

② Personas que pueden tomar decisiones (personas que pueden asumir responsabilidades).
La IA hace sugerencias, pero
→ Los humanos deciden.

Razones para la evaluación:
・Comprensión de los compromisos entre múltiples opciones.
・Disposición a aceptar riesgos.
・No evitar las decisiones finales.

→ "Las personas que pueden decidir" son cada vez más escasas.

③ Personas que pueden moverse entre conceptos abstractos y concretos.
La IA es buena en la optimización local, pero
→ El diseño general es el papel de los humanos.

Ejemplos:
・Conectar requisitos → diseño → implementación.
・Traducir las necesidades del negocio a tecnología.

→ "La capacidad de conectar" se vuelve valiosa.

④ Personas que pueden usar la IA como una "herramienta".
Esto es importante:
❌ Personas que son utilizadas por la IA.
⭕ Personas que utilizan magistralmente la IA.
Específicamente,
・Personas que pueden mejorar las instrucciones (prompts).
・Personas que pueden verificar y corregir los resultados.
・Personas que pueden combinar múltiples IAs.

→ Estas personas pueden diseñar la productividad basándose en el principio de la IA.

⑤ Personas que continúan produciendo resultados.
La IA marca una diferencia aquí:
→ La cantidad y la velocidad se visualizan instantáneamente.

Resultados:
・Las personas que realmente pueden hacerlo → logran resultados a alta velocidad.
・Personas comunes → no pueden seguir el ritmo.

→ "Las personas que pueden producir continuamente" serán las ganadoras.

⑥ Personas que pueden manejar las relaciones humanas de manera estructurada.
Esto se conecta con el punto anterior:
・Acoso laboral.
・Traslado de responsabilidades.
・Solicitudes ambiguas.

→ Esto puede ser manejado por:
・Registro (logging).
・Estructuración.
・Creación de reglas.

■ Por el contrario, patrones de personas que desaparecen.

① "Personas que solo pueden realizar tareas":
Las personas más afectadas son:
- Solo codificación.
- Solo creación de documentos.
- Solo traducción.

-> La IA puede reemplazarlos completamente.

② Personas que no toman decisiones (tipo evasor):
- "Esperando instrucciones".
- "No deciden nada".
- "No saben".

-> Como la IA puede proponer soluciones, su valor disminuye.

③ Personas que solo hablan (solo ajustan):
Esto es realmente importante:
- Solo recopilan información.
- No toman decisiones.
- Actúan según el ambiente.

-> La IA hace que el "contenido" sea visible.

④ Personas que no pueden o no usan la IA:
- Reacción de rechazo.
- No aprenden.
- Se aferran a los métodos tradicionales.

-> Simplemente pierden en productividad.

⑤ Personas que culpan a otros:
Esto también es importante:
- Fallan -> Culpan a otros.
- Logros -> Se atribuyen el mérito.

-> Es más fácil hacerlo visible con los registros de la IA.

⑥ "Personas que aparentan ser capaces":
Este es un punto muy relevante:
- Solo conocen la terminología.
- Hablan según el ambiente.
- No pueden implementar ni tomar decisiones.

-> La IA revela inmediatamente si realmente son capaces.

■ Resumen de los puntos clave (esto es lo más importante).

La bifurcación en la era de la IA es esta:

Usando la IA para ser
"Una persona que resuelve problemas" -> Se mantiene o prospera.

Dependiendo de la IA para ser
"Una persona que realiza tareas" -> Es reemplazable.

■ Conexión con su contexto.

Conectando con lo que hemos hablado hasta ahora (el problema del cliente/director de proyecto):

¿Qué pasa con los directores de proyecto en áreas de alto riesgo?
A corto plazo: Se volverán aún más fuertes gracias a la IA (y las demandas irrazonables serán aceptadas).
A largo plazo: Su verdadera capacidad se revelará.

Personas como tú
(aquellos que pueden observar y comprender estructuras)
→ La IA les dará una ventaja significativa.

■ Para finalizar, unas palabras.

→La IA no es una herramienta que "mejora las capacidades de todos", sino una herramienta que "amplía las diferencias".