Algo más grande está pasando

Recuerda el verano de 2020.

No el COVID. Lo que pasó dentro de él.

Llevábamos años viendo morir a personas negras frente a la cámara. Eric Garner. Tamir. Alton. Philando. Cada uno una ola de indignación que crecía y se retiraba. Protestas, y luego silencio. Hashtags, y luego nada. Como los tiroteos en las escuelas. Insoportables por una semana, y luego absorbidos por el ruido de fondo de la vida estadounidense. Lo sentías en el pecho, y luego volvías al trabajo.

Entonces, George Floyd.

La misma violencia. Las mismas cámaras. Pero algo se desbordó. Quizás fue la duración de ese video. Quizás fue el COVID encerrando a todos en sus casas sin ningún lugar adonde mirar para otro lado. Quizás fueron nueve minutos y veintinueve segundos, lo bastante largos como para que no pudieras decirte a ti mismo que esto había sido un error de una fracción de segundo.

En Oakland, Sally Steele y yo caminamos con nuestras cuatro hijas hasta Park Boulevard. Cientos de familias ya estaban allí. Nos arrodillamos juntos durante ocho minutos y cuarenta y seis segundos: el número que el país contaba entonces. Mi hija mayor sostuvo a la menor. Nadie dijo una palabra. Se oían los pájaros.

Entonces todos se pusieron de pie. Y el país estalló.

No porque los hechos hubieran cambiado. Porque algo se desbordó, y personas que habían estado al margen toda su vida salieron a las calles. Investigadores de Harvard estimaron que entre 15 y 26 millones de estadounidenses protestaron ese verano, muy posiblemente el movimiento de protesta más grande en la historia del país. No fue organizado por una sola persona ni por una sola institución. Fue una fuerza que se había estado gestando en silencio durante años hasta el momento en que se volvió imparable.

Yo había pasado los cinco años anteriores a ese verano dirigiendo más de 100 millones de dólares en financiamiento para la justicia racial en Google, construyendo alianzas con organizaciones como la Equal Justice Initiative tras el tiroteo en la iglesia de Charleston, tratando de responder a cada crisis con recursos e infraestructura. Sé lo que se siente un punto de inflexión desde adentro. No estoy comparando lo que está en juego. Estoy nombrando el patrón: cuando las personas que han sido marginadas asumen su poder, los sistemas cambian. Y creo que estamos en los primeros segundos de otro.

No directamente sobre justicia racial. Sobre quién tiene derecho a construir cosas. Sobre quién tiene derecho a crear las herramientas que dan forma a cómo vivimos. Sobre un muro que ha separado a las personas que entienden los problemas de las personas que construyen soluciones a lo largo de toda la historia documentada. La misma pregunta que impulsó esas protestas —quién tiene el poder, quién puede ejercerlo, qué vidas quedan moldeadas por decisiones en las que no tuvieron ninguna participación— se está desplegando ahora en la tecnología.

Ese muro acaba de caer.

Un ensayo titulado «Something Big Is Happening» se volvió viral a principios de este mes. Un fundador de tecnología llamado Matt Shumer lo escribió como una carta a sus amigos y familiares. Comparó este momento con febrero de 2020, justo antes de que el COVID lo cambiara todo. Dijo que la IA se había vuelto tan buena, en silencio, que podía hacer su trabajo —escribir software— mejor que él. Les dijo a las personas que empezaran a usar IA o se quedarían atrás.

Tiene razón en que algo grande está pasando. Pero está contando una historia sobre lo que la IA quita.

Yo necesito contarte lo que la IA da. Y necesito dejar de ser cortés al respecto.

Aquí está mi confesión

He estado moviéndome por mi mundo, por salas de juntas de organizaciones sin fines de lucro y encuentros de financiadores y reuniones en sótanos de Oakland, y bajándome el volumen a mí mismo.

Paso mis días construyendo plataformas impulsadas por IA. Programando hasta la una o las dos de la madrugada. Lanzando software durante los fines de semana. Construyendo en horas cosas que hace dos años habrían requerido equipos enteros de ingeniería. Se siente como estar en un club nocturno en su hora pico. Implacable. Eléctrico.

Luego entro a espacios de impacto social, y es como salir tambaleándome del club nocturno hacia una biblioteca. Todavía me zumban los oídos. Los bajos siguen retumbando en mi cuerpo. Voy moviendo la cabeza al ritmo de la música que tengo en la cabeza mientras cruzo las puertas. Hay silencio. La gente me mira como si estuviera causando alboroto. Pero estoy en las nubes. Empiezo a hablar de lo vivo que está todo en el espacio de la construcción con IA. Mi entusiasmo es real. La gente lo nota. Pero no están convencidos. No están convencidos de que estén invitados a la fiesta. No están convencidos de que las herramientas sean tan capaces como yo digo. Las probaron hace unos meses. Buenas, pero no excelentes. Cometían errores. No son programadores, así que no creen que puedan programar con ellas. Necesitas un desarrollador de verdad.

Así que me bajo el volumen. Me acoplo a la sala. Hablo con cuidado.

«La IA tiene algunas aplicaciones interesantes para nuestro sector.»

«Una vez que entiendas los posibles daños, vale la pena explorarla.»

«Empieza con casos de uso personales de bajo riesgo.»

Esa es la versión cortés. La versión que no incomoda a la gente. Cuando hablo a todo volumen de lo que he visto, la gente me mira como si fuera un ingenuo. Como si no entendiera las verdaderas limitaciones. Como si hubiera pasado demasiado tiempo en Silicon Valley y no suficiente en el mundo real.

Pero tengo cuatro hijas. Vivo en Oakland. Pasé casi una década dentro de Google dirigiendo 698 millones de dólares en filantropía hacia comunidades a las que se les prometió que la innovación las ayudaría, y luego vi cómo en su mayoría ayudaba a los innovadores en vez de a ellas. Conozco las verdaderas limitaciones. He vivido dentro de ellas.

Y te lo digo, desde dentro de esas limitaciones, que lo que está pasando ahora mismo no es incremental. No es exageración. Y las personas que más me importan se lo van a perder si alguien no lo dice con claridad.

Así que déjame decirlo con claridad.

Frente a una bolsa de papas fritas

El momento de la verdad de Shumer llegó el 5 de febrero de 2026. Dos laboratorios de IA lanzaron nuevos modelos y se dio cuenta de que la IA ahora podía hacer todo su trabajo mejor que él.

Mi momento empezó tres años antes. Frente a una bolsa de papas fritas.

Diciembre de 2022. Sally, las niñas y yo volvemos manejando a casa desde Yosemite con michael mcbride y su familia. Llevamos tiempo soñando con crear algo para llevar a más familias como la nuestra, de ciudades urbanas, a parques y bosques nacionales que se supone pertenecen a todos pero que de algún modo no sentimos que nos pertenecen.

Durante el viaje, tratamos de ponerle nombre a esta cosa. Rooted Outside. Nature Rhythms. Todos los buenos nombres están tomados.

ChatGPT se había lanzado al público unas semanas antes. Abrimos la aplicación y le contamos lo que estamos tratando de construir. Al principio se le ocurren nombres parecidos a los nuestros. Todos tomados. Paramos en un Five Guys a almorzar y seguimos dándole instrucciones frente a una enorme bolsa de papas fritas y hamburguesas mientras los niños se trepan unos sobre otros en el reservado.

Le pedimos que combine dos palabras en una palabra nueva, una que no esté en el diccionario, que capture el espíritu de lo que estamos construyendo.

Outdoor + Algorithm = Outdoorithm. Con un doble sentido: encontrar tu ritmo al aire libre.

Lo sabemos de inmediato. Es ese. Una búsqueda en Google confirma cero resultados. Acabamos de crear algo completamente nuevo en el mundo. Compramos el dominio en Squarespace antes de volver a la carretera. Una semana después, DALL-E crea nuestro logo.

Eso fue un nombre. Un truco divertido. Un juego de salón con una herramienta nueva. Pero plantó algo.

Seis meses después, junio de 2023, quiero ayudar a nuestras familias campistas a entender qué clima esperar en cualquier campamento, en cualquier época del año. Le pregunto a ChatGPT cómo. Me recomienda escribir un script de Python que extraiga datos históricos del clima a partir de coordenadas GPS.

Había escrito C++ en la escuela de ingeniería veinte años antes y había construido un sitio web básico en HTML. Pero nunca había tocado Python. Nunca había construido una aplicación web de verdad. Nunca había escrito nada más allá de tareas que corrían en una terminal.

Le pregunto a ChatGPT cómo instalar VS Code en mi computadora. Me doy una noche.

Dos horas copiando y pegando código de ChatGPT en esta herramienta que no tocaba desde mis días de programación en la universidad. Corro el script. Escupe un archivo. Lo abro.

Una hoja de cálculo perfecta. Cincuenta y dos semanas en filas. Temperatura máxima promedio, temperatura mínima y probabilidad de precipitación en el campamento del Pfeiffer Big Sur State Park.

Salto de mi silla.

Es medianoche. La casa está en silencio. Sally trabaja en el otro cuarto. Las niñas duermen. Y estoy parado en nuestra sala de Oakland mirando una pantalla, dándome cuenta de que algo fundamental acaba de cambiar.

Eso fue en junio de 2023. No he dejado de construir desde entonces.

La cronología de la que nadie habla

Shumer expone la progresión de la IA desde el mundo de la tecnología. Aquí va una diferente.

2023–2024. Me enseño a mí mismo a construir con IA, un proyecto a la vez. Copiando código de ChatGPT, pegándolo en VS Code, arreglando lo que se rompe, aprendiendo sobre la marcha. Mapas interactivos de campamentos. Widgets del clima. Consultas de datos en el backend. Funcionalidades a medida para nuestra comunidad.

Septiembre de 2024. Tras casi una década en Google.org, mi puesto es eliminado. Una reunión y una salida sin ceremonias.

Otoño de 2024. Descubro Cursor, un entorno de programación con IA que puede leer todo mi código base. Antes de esto, había estado copiando y pegando fragmentos de código en ChatGPT sin el contexto completo. Para alguien que apenas estaba aprendiendo a programar con la IA como compañero de programación, esa era la parte más difícil: averiguar qué piezas de mi script eran relevantes para cada nueva funcionalidad o corrección de errores. Cursor lo cambió todo. Podía verlo todo. Lo uso para construir por completo el mapa de campamentos de Outdoorithm: miles de campamentos públicos de un mosaico de agencias del condado, estatales y federales, codificados por color según el sentimiento, con ventanas emergentes de información al hacer clic en los íconos. Antes, el código de ese mapa era demasiado largo para caber en una sola ventana de contexto. Ahora lo construyo en días.

Febrero de 2025. 11 de la noche. Nuestra pequeña casa craftsman de Oakland. Sally está en el sofá planeando el viaje de campamento de invierno de nuestra organización sin fines de lucro a Muir Woods. La cuenta bancaria de Outdoorithm Collective: 33.000 dólares. Los calentadores que necesitamos para familias acampando con un clima de 45 grados Fahrenheit: 9.480 dólares. Estoy mirando 3.000 «coincidencias» de financiadores de una plataforma que cuesta 3.600 dólares al año. Coincidencias que a una persona de tiempo completo le tomaría un año revisar.

Abro Cursor y construyo un sistema de IA que piensa como un oficial de programa en lugar de como un motor de búsqueda. Sé cómo piensan los oficiales de programa porque pasé una década siendo uno. La IA evalúa a cada financiador como lo haría una persona real: leyendo sobre la organización, valorando el encaje de forma intuitiva, decidiendo si profundizar o descartar.

Primera pasada: el 90% de los falsos positivos eliminados. Tres mil coincidencias se vuelven trescientas. Luego ciento cincuenta, ordenadas por calidad.

En la cima: la George Family Foundation. Bill George fue mi profesor en la Harvard Business School. Había sido su alumno, su becario, y nunca había conectado el enfoque de su fundación en el bienestar integral de la persona con nuestro trabajo de equidad al aire libre. La IA encontró un encaje estratégico que se me había escapado durante años. En menos de veinticuatro horas, tenemos una reunión con su Directora Ejecutiva.

Marzo de 2025. Mi amigo Karibu Nyaggah, un vínculo forjado veinte años antes en Harvard, colega en Google, ahora en Meta, me llama desde la isla de su cocina en Half Moon Bay. Tres horas después, somos cofundadores. Al principio lo llamamos Proxi, después Kindora. En abril, contratamos a un desarrollador full-stack sénior para ayudar a llevar nuestro prototipo a producción. 6.500 dólares al mes, de nuestro propio bolsillo. En ese momento, los modelos de IA no podían llevarte del todo hasta un software de grado de producción. Todavía necesitabas un desarrollador profesional para cerrar la brecha. El progreso es constante, pero lento.

Agosto de 2025. Constituimos Kindora como una Corporación de Beneficio Público, lanzamos nuestra beta, y empiezo a usar Claude Code, la herramienta de programación de línea de comandos de Anthropic. Otro salto. Le doy instrucciones en lenguaje sencillo desde mi terminal y construye a lo largo de todo mi código base. El primer fin de semana, lanzo un panel de analíticas, automatización de correos para la avalancha de usuarios de la beta, un sistema de retroalimentación y gestión de tickets de soporte. A tiempo parcial. Ese es trabajo que a nuestro desarrollador le habría tomado varias semanas. El mismo equipo, diez veces la producción. No porque trabajáramos más duro, sino porque las herramientas habían cambiado bajo nuestros pies.

Diciembre de 2025. Terminamos el contrato con nuestro desarrollador. Tres años construyendo con IA habían convergido con el lanzamiento del modelo Opus 4.5 de Claude en noviembre. Los propios ingenieros de Anthropic estaban construyendo códigos base enteros con Claude. Descubrí que yo podía hacer lo mismo. La brecha que requería un desarrollador profesional nueve meses antes se había cerrado por completo.

Para principios de 2026. Outdoorithm y Kindora son ambas plataformas en producción que dan servicio a cientos de organizaciones: descubrimiento de campamentos, planificación de viajes con IA, emparejamiento con financiadores entre 175.000 fundaciones, inteligencia sobre subvenciones, flujo de subvenciones federales. Construí las dos. También construyo productos de IA para clientes a través de mi práctica de consultoría.

La semana pasada. Construí un asistente virtual de IA por voz que simula una conversación con un financiador para que las organizaciones sin fines de lucro puedan practicar su pitch antes de una reunión real. Cuatro instrucciones. Una noche. Prototipo funcional.

Tengo 43 años. Tengo cuatro hijas, de 4 a 16 años. Tengo títulos en ingeniería química, negocios y políticas públicas. Hace tres años, nunca había escrito un script de Python ni construido una aplicación web. Ahora dirijo emprendimientos tecnológicos, lanzo software en producción y construyo herramientas de IA que dan servicio a cientos de organizaciones.

Si crees que esa historia trata de que yo tengo un talento único, te perdiste todo el punto.

El muro entre saber y construir

El ensayo de Shumer cuenta una historia de desplazamiento. La IA está reemplazando el trabajo humano. Su empleo fue automatizado. El tuyo es el siguiente. Aprende IA o quédate atrás.

Yo estoy viviendo el otro lado de esa historia.

Desde que alguien tiene memoria, ha habido un muro entre las personas que entienden los problemas y las personas que pueden construir soluciones. De un lado: la trabajadora social que durante quince años ha visto cómo las familias se cuelan por las grietas del proceso de admisión. La maestra que sabe exactamente por qué sus estudiantes tienen dificultades. El organizador de justicia ambiental que ve patrones en los datos de contaminación que los investigadores no captan. La dueña del restaurante en Foothill Boulevard, en el Deep East Oakland, que apenas puede pagar la cuenta de la luz y se sienta en una sala de trabajo del foro económico del alcalde preguntando: «¿Dónde están esos 100 millones de dólares?», porque la inversión que se suponía iba a revitalizar su corredor nunca le llegó.

Del otro lado de ese muro: los ingenieros. Las personas que podían construir software, herramientas y sistemas pero que nunca conocieron a las familias, nunca caminaron por los corredores, nunca se sentaron frente a alguien que tenía que elegir entre pagarle a PG&E y comprar comida.

Ese muro ya no existe.

Shumer lo demuestra desde una dirección. La IA ahora puede hacer lo que hacen los desarrolladores. Yo lo demuestro desde la otra. Personas que nunca fueron desarrolladoras ahora pueden construir. Ambas cosas son ciertas. Pero solo una de ellas cambia quién tiene el poder.

Cuando todos pueden construir, el factor diferenciador se desplaza. Ya no se trata de la ejecución técnica. Se trata de saber qué problemas importan y cómo se ve una buena solución. Llámalo criterio. No criterio como estética. Criterio como esa comprensión profunda y ganada que viene de quince años en el terreno, de la cercanía a comunidades reales, de hacer el trabajo.

Así se ve el criterio. Outdoorithm, la plataforma de campamentos que Sally y yo construimos, tiene una funcionalidad llamada The Green Book. Lleva el nombre del histórico Negro Motorist Green Book que ayudaba a los viajeros negros a encontrar lugares seguros durante la era de Jim Crow. Nuestra versión usa IA para analizar 1,85 millones de reseñas de campamentos en busca de discriminación, preocupaciones de seguridad y ambiente comunitario, y luego marca qué campamentos son acogedores para familias de color, viajeros LGBTQ+ y mujeres que viajan solas. Ningún equipo de ingeniería en una startup de campamentos se le ocurriría construir eso. Yo lo construí porque he sido el papá que sube a sus cuatro hijas al carro preguntándose si el campamento va a sentirse como un lugar al que pertenecemos.

Eso es el criterio. La experiencia vivida que te dice qué construir cuando las herramientas por fin te dejan construirlo.

Durante décadas, la ventaja de Silicon Valley fue que sabían cómo construir. Los expertos en el tema sabían qué necesitaba existir pero no podían crearlo. Esa asimetría mantenía el poder exactamente donde estaba.

Se está derrumbando. Ahora mismo.

«¿O sea que Claude puede construirlo por ti?»

La semana pasada estuve en la aceleradora Camelback Ventures con una cohorte de fundadores que construyen en educación e impacto social. Hicimos un ejercicio de «círculo de reciprocidad» en el que cada persona anotaba qué apoyo necesita y qué puede ofrecer.

Brianna Baker, la fundadora de Justice for Black Girls, escribió que necesita ayuda para construir una plataforma tecnológica que conecte a sus becarios de investigación con los setenta y cinco miembros de su Red Académica. Programación de horarios, automatización, correos de seguimiento, conexiones entre investigaciones afines.

La toqué del hombro en la mesa de al lado y le dije que yo puedo construirla.

Otro becario en la mesa se rio entre dientes. «O sea que Claude puede construirlo por ti.»

Como si eso lo hiciera menos real. Como si mi capacidad de entender lo que Brianna realmente necesita, de traducir su visión a la arquitectura correcta, de ejercer criterio sobre lo que importa, no fuera la parte difícil. Como si la única forma «real» de construir software fuera teclear tú mismo cada carácter.

Ese sentir está en todas partes en mis espacios. Y nos está dejando atrás.

Fundadores de EdTech en el mismo programa me dijeron que su software tiene que ser hermético para los distritos escolares. Sin riesgos de seguridad, sin errores de autenticación. Creen que el código generado por IA no puede llegar ahí. Entiendo el instinto. Hace seis meses, quizás tenían razón. Pero ahora mismo, el propio equipo de Anthropic está publicando cómo se ve esto en la práctica: equipos de agentes construyendo sistemas reales dentro de códigos base compartidos con Claude Code. Según Jared Friedman, socio director de YC, alrededor de una cuarta parte de la camada de invierno de 2025 de YC tenía códigos base que eran aproximadamente un 95% generados por IA. La brecha entre «construido por IA» y «de grado de producción» se ha cerrado más rápido de lo que cualquiera predijo.

En mi mundo, la objeción va más profundo que «la IA todavía no es lo bastante buena». Es «yo no soy técnico». Es «necesitamos un desarrollador de verdad». Es «esto no es para gente como nosotros». Si has escuchado esa última antes, es porque es la misma voz que ha estado controlando la entrada a cada corredor de poder durante generaciones. Quién tiene derecho a construir, quién recibe financiamiento, quién puede entrar a la sala y ser tomado en serio: es la misma lucha con ropa nueva.

Esa creencia es lo más caro que jamás vas a sostener.

No porque la IA venga por tu empleo. Porque la IA te está entregando el poder de construir soluciones para los problemas que has pasado tu carrera entendiendo, y tú estás mirando esas herramientas y diciendo «no es para mí».

Lo que no he estado diciendo con suficiente fuerza

He sido cuidadoso en mis espacios. Mesurado. Cortés. Acoplándome al tono de la sala.

Lo que mantiene estancadas a tus comunidades, la búsqueda de subvenciones que toma meses, los informes que consumen el 40% del tiempo de tu personal, la evaluación de programas que no te puedes costear, la plataforma tecnológica que necesitas pero no puedes construir: la IA puede abordar buena parte de eso. No en cinco años. Ahora. Hoy.

Y lo que te han dicho que te falta, la habilidad técnica, el talento de ingeniería, eso dejó de ser el cuello de botella. El cuello de botella ahora es algo que tienes en abundancia: conocimiento profundo de los problemas que vale la pena resolver. El instinto de saber cómo se ve realmente una buena solución, ganado a lo largo de años de cercanía con las personas a quienes sirves.

La trabajadora social. La maestra. El organizador comunitario. La fundadora de una organización sin fines de lucro con 33.000 dólares en el banco. Ustedes siempre fueron quienes mejor entendían los problemas. Ahora también pueden construir las soluciones.

Eso es lo que realmente es grande de este momento. No que la IA reemplace a los trabajadores. Que la IA les entregue las herramientas a personas a quienes nunca se les dio permiso para construir.

La urgencia es real

Pero aquí es donde estoy completamente de acuerdo con Shumer.

Ahora mismo, el futuro de la IA está siendo decidido por los pocos cientos de investigadores que Shumer describe, en un puñado de empresas, construyendo herramientas que reflejan su mundo. Cada mes que pasa sin expertos en el tema en la sala es un mes en que la arquitectura se construye sin sus valores, sin su conocimiento, sin sus prioridades.

Vi esto desde dentro de Google durante casi una década. La lección más dura que aprendí es que los valores incorporados después de que los sistemas ya están construidos rara vez se afianzan, e incluso cuando se establecen, a menudo son arrastrados por las presiones del negocio. El mismo patrón que había visto en la justicia penal, en la educación, en el desarrollo económico: para cuando las personas más cercanas al problema consiguen un asiento en la mesa, la arquitectura ya está construida.

Ahora mismo hay una ventana. Las herramientas son accesibles. El costo de construir se ha desplomado. Una sola persona con conocimiento profundo y herramientas de IA puede crear en semanas lo que antes requería un equipo de ocho, nueve meses y cientos de miles de dólares. Eso no es una predicción. Es mi vida real.

Si las personas más cercanas a los problemas más difíciles cruzan esta ventana y construyen, conseguimos un futuro distinto. Uno en el que la IA sirve a las comunidades y no solo a los accionistas. Donde las herramientas reflejan los valores de las personas que las usan.

Si no lo hacen, la ventana se cierra. Y alguien más construye el futuro por ellas. Otra vez.

Piensa en Park Boulevard. Familias de rodillas en la calle. Entre quince y veintiséis millones de personas salieron a las calles ese verano. No porque los hechos de la injusticia racial fueran nuevos. Porque llegó un momento en que dar el paso se sintió necesario. Cuando quedarse al margen dejó de ser una posición defendible.

Este es ese tipo de momento para construir.

Pero no te voy a mentir sobre lo que cuesta.

El foso llamado capital

El muro técnico cayó. Pero todavía hay un foso, y se llama capital.

Construir y lanzar Kindora costó alrededor de 70.000 dólares. Outdoorithm rondó los 100.000 dólares. Esas cifras son una fracción de lo que solía costar arrancar una empresa de tecnología. Hace dos años, este trabajo habría requerido un equipo de ingenieros y medio millón de dólares o más. La IA redujo el costo en un 80 o 90 por ciento.

Pero 70.000 dólares siguen siendo 70.000 dólares. Y si eres un fundador negro, una fundadora latina, un fundador de primera generación cuyos padres no eran dueños de propiedades, ese dinero no se materializa a partir de una «ronda de amigos y familia». Las rondas de amigos y familia funcionan cuando tus amigos y familia tienen riqueza. Cuando no la tienen, te quedas atascado antes de empezar. La brecha de riqueza racial no se detiene porque el costo de construir software haya bajado.

Acumulamos saldos en tarjetas de crédito para mantener a Outdoorithm Collective funcionando. Sally y yo pusimos 50.000 dólares de dinero personal en equipo y operaciones antes de pagarnos a nosotros mismos un solo centavo. Pudimos hacerlo porque teníamos ahorros de años de salarios de clase profesional. La mayoría de los fundadores que conozco que están más cerca de los problemas más difíciles no tienen ese colchón.

Así que cuando digo que el muro cayó, lo digo en serio. Cuando digo que cualquiera puede construir, lo creo. Pero «cualquiera puede construir» y «cualquiera puede sostener lo que construye» son dos afirmaciones distintas. La segunda requiere capital. Y ahora mismo, el capital sigue fluyendo hacia los mismos lugares de siempre.

Esto ya lo hemos visto antes. Tras lo de Floyd, las corporaciones comprometieron 50.000 millones de dólares para la equidad racial. Las fundaciones abrieron fondos de emergencia. Mucho de eso se evaporó o fluyó hacia las mismas instituciones que siempre reciben financiamiento. Algo de capital logró llegar a quienes construían más cerca de los problemas, pero la reacción más reciente borró en gran medida lo que se había ganado. Ahora hay una nueva apertura: el costo de construir se ha desplomado, y los expertos en el tema por fin pueden crear sus propias soluciones. Pero terminará de la misma manera si el capital no acompaña.

Aquí es donde los financiadores, las fundaciones y las personas de alta capacidad tienen que dar un paso al frente. No con otro informe sobre el potencial de la IA. Con dinero. Las fundaciones que están sentadas sobre fondos patrimoniales deberían abrirlos no solo para inversiones de impacto, sino para inversiones de riesgo en quienes construyen más cerca de los problemas. Las personas con medios deberían estar agrupando capital en fondos que respalden emprendimientos sostenibles de entre 1 y 5 millones de dólares que sirvan a comunidades reales, no solo apuestas a unicornios de miles de millones. Las cosas increíbles que nuestras comunidades son capaces de construir no sobrevivirán sin oxígeno. El capital es ese oxígeno.

El costo de construir acaba de caer en un orden de magnitud. Si no logramos averiguar cómo poner entre 50.000 y 100.000 dólares en las manos de los expertos en el tema con prototipos funcionales, habremos desperdiciado el cambio tecnológico más democratizador de nuestras vidas.

Lo que yo haría esta semana

Shumer le dice a la gente que pague 20 dólares al mes por IA y dedique una hora al día a experimentar. Buen consejo. Aquí va el mío, para las comunidades que su ensayo no mencionó.

Si lideras una organización sin fines de lucro: Abre Claude o ChatGPT esta semana. No para explorar. Para resolver un problema específico que te consume tiempo. Dale tu última solicitud de subvención y pídele que encuentre las debilidades. Dale tu lista de financiadores y pídele que los ordene por encaje. Empieza con lo que más te abruma y mira qué pasa. Prototipa rápido, pero si trabajas con datos sensibles, anonimízalos o usa herramientas aprobadas de la misma forma en que lo harías con cualquier otro proveedor.

Si eres financiador: Deja de tratar la tecnología como un gasto general. Cada organización sin fines de lucro que financias sin financiar su capacidad de usar estas herramientas es una organización a la que estás financiando para que se quede atrás. Incluye la capacidad de IA en el próximo ciclo de subvenciones. No como una iniciativa especial. Como una expectativa estándar. Y financia a quienes están creando IA para las comunidades, no solo a las empresas que construyen IA con fines de lucro. Considera dar subvenciones de arranque o inversiones, no solo caridad tradicional.

Si te han dicho que «no eres técnico»: Suelta esa identidad. Tomé una clase de C++ en 2002 y no había escrito código de verdad desde entonces. La semana pasada construí un asistente de IA por voz en cuatro instrucciones. No necesitas convertirte en desarrollador. Necesitas convertirte en constructor. Alguien que sabe qué crear y puede dirigir a la IA para crearlo. Esas son habilidades distintas. La difícil ya la tienes.

Si tienes experiencia profunda en cualquier problema: Esa experiencia acaba de convertirse en el activo más valioso de la sala. No por lo que sabes de IA. Por lo que sabes de tu dominio que la IA no sabe. El distrito escolar. El sistema de vivienda. El barrio. Las familias. Ese conocimiento, combinado con las herramientas de construcción de la IA, te hace más poderoso que un equipo de desarrolladores que nunca ha conocido a las personas a quienes sirves. Deja de esperar a que alguien técnico construya tu solución. Empieza a describírsela a Claude y mira qué te devuelve.

Si estás criando hijos: Shumer dice que reconsideres lo que les estás diciendo a tus hijos. Mis hijas tienen 4, 12, 14 y 16 años. Esto es lo que les digo: No solo aprendan a usar la IA. Aprendan a desarrollar criterio sobre qué vale la pena construir y a quién debería servir. Estudien problemas que las conmuevan. Acérquense a las comunidades. Las habilidades técnicas para construir cosas seguirán abaratándose. La sabiduría para saber qué cosas vale la pena construir solo se volverá más valiosa. Conviértanse en líderes de carácter que sepan cómo conectar profundamente con las personas.

A veces me contengo porque me pregunto si quizás soy distinto. Quizás mis títulos elegantes o mi experiencia en Google me dan una ventaja injusta que hace que esto funcione para mí pero no para otros.

Entonces construyo un asistente de IA por voz en cuatro instrucciones y pienso: no hay forma de que yo sea la única persona que puede hacer esto.

No lo soy. Y tú tampoco.

En Park Boulevard ese día de 2020, nadie fue cortés. Nadie fue mesurado. Nadie se estaba acoplando al tono de la sala. La gente estaba de rodillas en la calle con sus hijos porque había llegado un momento que exigía algo más que cautela.

El muro cayó. Se acabó eso de ser cortés al respecto. Las personas que me importan merecen oírlo a todo volumen.

¿Cuál es el problema en tu comunidad para el que construirías una herramienta, si creyeras que tienes permitido hacerlo?

Comparte esto con la persona más inteligente que conozcas a quien le hayan dicho que «no es lo bastante técnica». Podría ser quien más importa entre quienes construirán la próxima década. Y necesita oír que el muro acaba de caer, antes de que alguien más construya el futuro sin ella.

Justin Steele es cofundador y CEO de Kindora, una Corporación de Beneficio Público que usa IA para ayudar a las organizaciones del sector social a encontrar y conseguir financiamiento. Anteriormente dirigió cerca de 700 millones de dólares en filantropía en Google.org durante una década y se desempeña como fideicomisario de The San Francisco Foundation. Esta pieza se publicó originalmente en LinkedIn.