Feliz día, trabajadores 👩🏻🏭.
Libertad de prensa, despidos en empresas, los robots y la automatización de puestos, el caso de los radiólogos.
Buen día, ¡Feliz día a los y las trabajadoras! y fuerza a la gran cantidad de colegas y lectores que se fueron quedando sin fuentes de trabajo. El mundo está cambiando y por eso es más importante que nunca estar informado.
Hoy, 3 de mayo, es el Día Mundial de la Libertad de Prensa y viene oscuro el panorama. En Argentina, estamos peor que nunca porque cayó 11 posiciones con respecto al año pasado y quedó en el puesto 98 del ranking mundial de libertad de prensa de Reporteros Sin Fronteras.
La SIP dice que el panorama en las Américas es crítico: “Uno de los aspectos más inquietantes señalados precisamente esa “normalización” de la agresión”, indican en su comunicado. Si bien no hicieron foco en Argentina, es exactamente lo que está pasando.
Según el informe de las tendencias mundiales de la UNESCO 2022-2025, la libertad de prensa viene en declive desde 2012. Y ahí podemos leer que por primera vez en 20 años el número de régimenes democráticos no supera al de democráticos y la autocensura aumentó un 63%. Como positivo, cada vez hay más periodismo colaborativo de investigación, crecen las suscripciones a noticias de pago, el aumento de la gobernanza participativa de los contenidos en línea y las iniciativas de múltiples partes interesadas para contrarrestar la desinformación sobre el clima. ¿El clima? A mi también me impactó porque no tenía claro qué tanto sucedía esto.
Mientras en EE.UU. el juicio entre Elon Musk y OpenAI, en el que amenaza con que la IA pueda acabar con la humanidad. La jueza le dijo: “No vamos a entrar en temas de catástrofe y extinción”. Estoy cubriendo el juicio para Letra P (aquí la nota de ayer) y es una pelea de egos de multimillonarios egocéntricos y chiquilines adonde no hay buenos y malos pero si hay locos. Imaginen poner el futuro de la humanidad en las manos de Musk.
Algo así estamos haciendo cuando reproducimos su discurso sobre lo que la IA va a hacer. Por ejemplo: dejarnos sin trabajo a todos. De eso va el news de hoy.
📚 Avisos parroquiales: esta semana tengo varias instancias en las que seguramente nos crucemos.
El lunes presento junto con los otros co-autores “El era del algoritmo” en la feria del libro (si querés ir hay aquí),
El martes empezamos a dar con Melisa Avolio el curso de Inteligencia Artificial organizado por Sipreba para periodistas que agotó los 100 lugares y es una alegría encontrarme virtualmente con tan queridos colegas, el miércoles voy a charlar a la Universidad de Quilmes a hablar de datos, algoritmos y poder, con un panel de lujo, el jueves doy mi clase sobre privacidad y seguridad en el posgrado sobre Violencia de Género en Entornos Digitales en la Universidad de Derecho (¡gracias Ana Correa!)
El viernes a las 19 horas podría (pero no está confirmado) firmar los primeros ejemplares de mi libro en la Feria del Libro. Lo estaré anunciando en mis redes a último momento 🎉.
👩🏻💻 El sábado 23 de Mayo se viene una nueva Masterclass de IA. Inscripción aquí.
☕️ Y gracias a todos los que aportaron cafecitos y se suman a la comunidad de LadoBNews.
1) Los robots no nos van a quitar el trabajo
Estuve visitando la planta de 70.000 m² (incluye la que era de Falabella y adquirieron en 2022) de Andreani en Pacheco, digna de un Playmovil en tamaño real. O de Sim City, porque tiene más tecnología que una planta tradicional. Lo que conocimos fue la máquina que importaron el año pasado de china, que tiene la capacidad de leer el código QR y re-direccionar automáticamente el paquete hacia donde tiene que ir. La inversión fue de 30 millones de dólares y el desarrollo incluye inteligencia artificial, sistemas avanzados de clasificación y procesos de presorting que permiten tener una mayor eficiencia en la gestión del flujo logístico para procesar hasta 26.000 paquetes por hora. Es decir, 520.000 envíos diarios.
Mi foco era sin dudas la IA. Mi pregunta recurrente ¿puede la incorporación de IA dejar sin trabajo a sus empleados? Cabe aclarar que aquí no hay IA Generativa sino machine learning, presente en las fábricas hace décadas.
Allí pudimos ver como se reciben los paquetes y se controlan en el warehouse de la planta. El cliente puede monitorear su stock online y en tiempo real y una vez concretada la operación, Andreani se encarga del picking, el embalaje y la distribución a cualquier punto del país desde allí. El sistema analiza datos operativos, anticipa necesidades y actúa según las prioridades del negocio por su sistema de clasificación inteligente que analiza variables como tamaño, peso y destino, lo que genera menos errores y demoras.
En épocas de más demanda, como con el próximo HotSale (11 de mayo), van a poder hacer frente a los pedidos en momentos críticos. Por ejemplo, ahora están al 20% de la capacidad de la planta, con 500.000 paquetes por mes, pero en julio o agosto esperan estar en 700.000 u 800.000 unidades.
Carlos Cirimelo, CEO de Andreani, dijo: “Hay muchas tecnologías nuevas que nos hacen preguntamos qué va a pasar con nuestro trabajo, qué vamos a hacer, cómo lo vamos a desafiar. Creemos que estamos en un sector privilegiado porque el consumo, en sus diferentes variables, siempre con una logística eficiente sirve para que crezca, así que estamos desafiados a seguir haciendo las cosas aún mejor”.
Lo cierto es que todos tienen más trabajo. El equipo de tecnología, compuesto por 350 personas, personalizó el software de la máquina a las necesidades de la compañía. Cualquier persona que antes hacía algo que ahora hace la máquina (ver para donde va cada paquete), cambió de puesto a uno o más calificado o a otro diferente. Alguien en redes me chicaneó con que ya van a reemplazar a esos empleados por robots con este video.
Ese del video es el robot humanoid wheeled de la startup Reflex Robotics, es parte de un programa piloto con Arvato Logistics y recibe asistencia humana. Al respecto, el CEO de Andreani, me dijo que de ninguna manera ese tipo de robots podían mejorar el proceso. Y que siempre que una función se automatiza, libera el empleado para una función más calificada.
2) El LadoB de los despidos en Sillicon Valley
Y si de trabajo hablamos, hay despidos por todos lados, aunque eso no significa que sean porque los trabajadores son reemplazados por la IA.
Si bien sabemos muy poco de lo que ocurre porque la gente tiene miedo de hablar, hay despidos en empresas de tecnología en fintechs locales como una que empieza con U y termina con alá, pero también en empresa regionales que impactan en sus empleados de argentina como Cashea, una fintech venezolana fundada en 2022, que acaba de despedir diferentes a una porción grande de empleados y contratados. Me dice uno de ellos: “Despidieron con la excusa de que irían los que no usaban IA pero pero nos despidieron a casi todos. ¡Y más aún a los que si estábamos capacitados para usarla!”. Según me cuenta mi fuente, la empresa opera en Venezuela pero su equipo está distribuido en Latinoamérica y fue desvinculado alrededor de un tercio de sus empleados. ¿Por la IA? posiblemente. Les dijeron que van a entrar en un modo de desarrollo que prescindía de todos estos colaboradores. Estos son QA Data analyst, automatización de finanzas, producto, operaciones, contabilidad y casi todo UX/UI.
En Estados Unidos, Meta anunció que despedirá al 10% de sus empleados, unas 8.000 personas y suspenderá 6.000 búsquedas de empleo que tenía abiertas.
Por un lado, necesitan el dinero para poder seguir invirtiendo en IA. Miren lo que dijo Janelle Gale, directora de Recursos Humanos de Meta: “Lo hacemos como parte de nuestro esfuerzo continuo por gestionar la empresa de forma más eficiente y para poder compensar otras inversiones que estamos realizando. No es una decisión fácil e implicará despedir a personas que han hecho contribuciones importantes a Meta durante su tiempo aquí”. No les sustituyen, pero sí les despiden para poder seguir invirtiendo en IA.
Una nota del viernes 1 de mayo del Washington Post indica que las empresas no redujeron sus planillas:
Marc Andreessen, un destacado inversor en startups y miembro del consejo de administración de Meta, lo expresó sin rodeos en un podcast reciente. Los despidos en las grandes empresas son una solución para el exceso de personal y las cambiantes condiciones económicas, afirmó, pero la IA ofrece un chivo expiatorio perfecto. «Ahora todos tienen la excusa mágica: "Ah, es la IA"», dijo.
3) “Me cloné el cerebro” 🤯
En todo este delirio de información-desinformación que estamos transitando hay cosas que son dignas de Netflix pero están pasando (en realidad no) en la vida real.
Escuché decir eso en uno de esos videos virales. También algo así anunció Mark Zuckerberg. Pero ¿de qué hablan? De personalizar modelos con características propias. Eso no es clonarse pero si está pasando. En el caso de Mark, la herramienta se entrenó con declaraciones públicas, presentaciones y datos internos para reproducir su criterio y poder resolver consultas sin necesidad de que esté el.
Las empresas chinas le están pidiendo a sus empleados que hagan eso con sus habilidades laborales. Recordamos que es lo que hizo MercadoLibre con los empleados que despidió en enero de 2026. ¿Para qué? Para reemplazarlos por IA. Es perverso.
Recientemente, un proyecto llamado “同事.skill” en GitHub se volvió viral porque explica desarrolló una app anti-clonación llamado “colleague.skill”.
El relato de Koki Xu sobre su skill “反蒸馏skill” (habilidad anti-destilación) lo deja claro: “Todos estamos aquí para trabajar como bestias de carga, nadie quiere que lo conviertan en una “skill” y luego lo despidan, así que invente esta “habilidad anti-destilación”. Espero que todos podamos sobrevivir un poco más en esta ola de IA”.
4) ¿Puede la IA reemplazar a los radiólogos?
Los radiólogos fueron los primeros amenazados a quedarse sin trabajo a causa de la IA. También fueron los primeros en ser salvados de este gran hermano distópico tecnológico.
La radiología dispone de gran cantidad de datos para la investigación y las aplicaciones de IA requieren enormes volúmenes de datos para su entrenamiento.
La IA, no ChatGPT, sino sistemas especializados en estudios médicos, puede analizar grandes cantidades de datos mucho más rápido que los trabajadores humanos y eso permitió agilizar procesos en esta área de la medicina. Por ejemplo, determinar qué exploraciones requieren atención inmediata.
Una vez detectado el patrón o la alarma, es el médico el que realiza la mayor parte del trabajo final. Sea un diagnóstico, un examen integral de los pacientes o la redacción de los informes médicos. Por todo esto, la previsión fue que los puestos de trabajo en radiología irían en aumento a medida que haya más IA implementada y no al revés.
El Colegio Estadounidense de Radiología proyecta un crecimiento laboral del 25-40% hasta 2055, y datos de Indeed confirman más empleos en 2025 que hace cinco años. Investigaciones en revistas como Nature Communications (2025) y JAR (2025) destacan cómo la IA optimiza flujos, pero complementa el juicio clínico humano.
Pero no siempre se pensó así. El científico informático Geoffrey Hinton, ganador del Premio Nobel y también conocido como el padrino de la IA, dijo en 2016 que “la gente debería dejar de formar radiólogos ahora” porque el aprendizaje profundo, un subconjunto de la IA que modela cómo aprende el cerebro humano, desempeñaría mejor el trabajo en cinco o diez años.
Sin embargo, el año pasado, Hinton afirmó en un correo electrónico enviado al New York Times que se había expresado de forma demasiado general en aquellos comentarios de 2016. Ahora la tecnología se considera como un segundo par de ojos.
Una revisión de en abril de 2025 en la Revista PortalesMedicos.com registró que en hospitales donde se implementó IA para priorizar casos urgentes, los tiempos de respuesta cayeron de 80 minutos a entre 35 y 50. En el manejo de accidentes cerebrovasculares, el tiempo entre el estudio y la intervención se redujo de 281 a 243 minutos en promedio. Este estudio advierte sobre algo que destaca la importancia, justamente, de los radiólogos humanos porque entra en escena el famoso sesgo de automatización: cuanto más eficiente se vuelve la IA, más tentador resulta delegar el criterio en la máquina. Por eso, la supervisión y el criterio humano sigue siendo imprescindible.
Y concluyo este boletín con los robots automáticos, nuevamente.
En 2018, Tesla se convirtió en uno de los casos más citados de los riesgos de la automatización llevada al extremo. En la fábrica de Fremont, Elon Musk reconoció públicamente que había cometido un error al confiar demasiado en los robots y subestimar el trabajo humano. La empresa había intentado automatizar una parte enorme de la producción del Model 3, pero pasaron cosas: se toparon con cuellos de botella, fallas técnicas y procesos que no funcionaban al ritmo esperado. El resultado fue lo que el propio Musk describió como “production hell”, un período en el que Tesla estuvo lejos de cumplir sus metas iniciales.
Para salir de esa situación, la compañía tuvo que volver a apoyarse en más trabajo manual, incorporar cientos de trabajadores temporales y corregir varias decisiones de automatización que habían frenado la línea. Tesla no abandonó la automatización pero es uno de los tantos casos en donde las máquinas no pueden reemplazar a los humanos antes de que el sistema esté maduro.
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