Taftville, Connecticut, 1895. Tres ingenieros presentan ante el American Institute of Electrical Engineers el reporte de una planta textil recién modernizada, y entre las especificaciones técnicas se lee el orgullo profesional: los motores eléctricos “están ubicados en el sótano de la planta, cerca de las máquinas que reemplazan”, conectados por poleas y embragues de fricción a sus ejes respectivos. Uno solo de esos motores, de unos 155 caballos de fuerza, hace girar 1.200 telares. Los mismos telares de antes, por los mismos ejes de antes, con las mismas correas de antes. Lo único que cambió es la máquina del sótano.

Ciento treinta años después, la escena se repite con otro vestuario. Una empresa de software anuncia que adoptó inteligencia artificial: licencias de copiloto en cada IDE, un chatbot en cada área, pilotos de agentes en producción. Y alrededor del motor nuevo, todo sigue donde estaba: los mismos sprints, los mismos handoffs, el mismo QA al final de la línea, las mismas ceremonias heredadas. Los tableros de adopción reportan velocidad de tipeo, líneas generadas, tokens consumidos. El copiloto está instalado en el lugar exacto de la herramienta que reemplaza, girando el mismo proceso por los mismos ejes.

Nadie se está equivocando, y eso es lo que vuelve interesante la comparación. Electrificar el eje era una mejora sensata en 1895; instalar copilotos lo es en 2026. La pregunta que vale la pena hacerse es otra: ¿cómo se distingue instalar el motor de rediseñar la fábrica? Tenemos la suerte de que esta transición ya ocurrió, dos veces, y de que las dos veces quedó documentada con un detalle que deja poco margen para la excusa.

Dinamos en todas partes

En 1990, mientras los economistas se desconcertaban porque décadas de inversión en computadoras no aparecían en las estadísticas de productividad, el historiador económico Paul David publicó un ensayo breve, The Dynamo and the Computer, cuyo gesto más citado fue dar vuelta la frase con la que Robert Solow había cristalizado el desconcierto en 1987: en 1900, escribió David, un observador contemporáneo bien podría haber comentado que las dinamos eléctricas se veían “en todas partes menos en las estadísticas de productividad”.

La ironía era elegante; la cronología, implacable. La primera central eléctrica comercial abrió en 1881, y el impacto de la electricidad sobre la productividad manufacturera estadounidense no llegó antes de los años veinte: cuatro décadas de motor visible y rendimiento invisible. Vista con la escala temporal apropiada para una transición entre regímenes tecnológicos, argumentaba David, la paradoja no tenía nada de inédita. Para ubicarnos en esa escala: a menos de cuatro años del lanzamiento de ChatGPT, estamos parados a mediados de la década de 1880, todavía a años de que Tesla desarrollara el motor de corriente alterna.

Pero David contaba en siete páginas una transición de cincuenta años. Los engranajes están en el estudio en el que él mismo se apoya: From Shafts to Wires (1983), del historiador Warren Devine.

El mundo que giraba entero

La fábrica que la electricidad encontró era un solo organismo mecánico: una máquina central generaba la potencia, y una red de ejes de línea suspendidos del techo, con sus contraejes, poleas y correas, la distribuía por toda la planta. Las máquinas se ubicaban donde los ejes podían alcanzarlas, no donde el trabajo las pedía. Y el sistema no conocía estados intermedios: toda la red de ejes giraba continuamente, describe Devine, desde que la máquina de vapor arrancaba a la mañana hasta que se apagaba a la noche, sin importar cuántas máquinas se estuvieran usando. Si un eje de línea se rompía, paraba la sala entera; si se rompía la máquina de vapor, paraba la fábrica. Solo girar la transmisión consumía, según las estimaciones de época, entre un tercio y tres cuartos de la potencia disponible, antes de mover una sola herramienta.

La electricidad entró a ese mundo por el sótano, como en Taftville: la fase que Devine llama electric line shaft drive, un motor grande en el lugar de la máquina de vapor y todo lo demás intacto. La electricidad se veía como una manera de transmitir potencia mecánica hacia las fábricas, anota Devine, todavía no como un agente para distribuirla dentro de ellas. Después vino el group drive, ejes cortos por grupo de máquinas, cada uno con su motor, que permitió por primera vez algo que hoy damos por obvio: apagar una sección sin apagar la planta. Y recién al final, después de la Primera Guerra Mundial, se generalizó el unit drive, un motor por máquina, la potencia entregada exactamente donde se la necesita.

Lo notable es cómo se vivió la primera fase. “Reemplazar una máquina de vapor por uno o más motores eléctricos, dejando intacto el sistema de distribución de potencia, parece haber sido la yuxtaposición habitual de una tecnología nueva sobre el marco de una vieja”, escribe Devine. “Pero no se lo veía de esa manera en las décadas de 1880 y 1890.” Los ejes ya estaban instalados, sus problemas eran conocidos, y girarlos con motores era una mejora que tocaba solo la fuente de potencia y dejaba intacta la red de distribución. En su momento nadie lo registró como conservadurismo; era, sencillamente, la mejora sensata. David generalizó después el patrón: montar el sistema técnico nuevo sobre el estrato del viejo es lo normal en las transiciones tecnológicas, y él mismo lo veía repetirse en 1990, en oficinas que sostenían sus procedimientos en papel al lado de los sistemas informáticos recién llegados.

Medir el carbón

La electrificación fabril no fue un cambio de fuente de energía. Fue una revolución en la manera de distribuir potencia dentro de la planta. Pero esa revolución tardó décadas en verse, en parte porque el debate público de la época se libraba en la métrica equivocada: el carbón.

Los vendedores de motores prometían recortar la cuenta de combustible, y cumplían. El problema es el tamaño del renglón: el combustible representaba, documenta Devine, entre el 0,5% y el 3% del costo total de producir una unidad, y el costo completo de accionar la maquinaria era menos de un décimo del costo unitario, probablemente cerca de un veinteavo. Se podía ganar el debate del carbón sin mover la aguja de nada.

Lo que empujó la transición fue otra cosa, y los propios protagonistas tardaron en encontrarle nombre. Un ingeniero de la casa Crocker-Wheeler lo contó en 1901: muchas fábricas habían electrificado porque les prometieron ahorrar del 20% al 60% de la cuenta de carbón, pero no eran esos ahorros los que explicaban la tremenda actividad eléctrica que se extendía por el país. Los que electrificaban descubrían ganancias que nadie les había prometido, y las bautizaron “ahorros indirectos”. En las sociedades técnicas circulaban reportes de fabricantes que producían un 20% o 30% más con el mismo piso, las mismas máquinas y la misma gente. Conviene leer esos números con la cautela que merecen los testimonios de una comunidad promotora: son el equivalente de época de los case studies que hoy publican los proveedores de IA. Pero incluso descontando el entusiasmo, lo revelador es qué estaban midiendo: la producción del sistema completo, no la velocidad de una máquina.

El mecanismo detrás de esos reportes lo liberó el unit drive. Sin ejes que respetar, “la maquinaria podía ahora ordenarse en el piso de la fábrica según la secuencia natural de las operaciones de manufactura”, escribe Devine, minimizando el movimiento de materiales. Los edificios pudieron hacerse livianos, las grúas ocuparon el techo que antes ocupaba la transmisión, las plantas pudieron expandirse sin rehacer el sistema entero. Devine le puso a la causa profunda un nombre que merece sobrevivir: la electricidad tenía un valor de forma, un form value, que excedía cualquier ahorro directo, porque esa forma de energía podía transferirse con precisión en el espacio, en el tiempo y en la escala. Potencia exactamente donde, cuando y en la cantidad que el trabajo la pidiera. El carbón medía lo que la electricidad costaba; la forma era lo que la electricidad valía.

La segunda iteración

El patrón habría quedado como curiosidad de historiadores si no se hubiera repetido, medido esta vez firma por firma. En 2000, Erik Brynjolfsson y Lorin Hitt publicaron Beyond Computation, el balance de una década de econometría sobre la paradoja de Solow, y el linaje quedó explícito en el propio texto: en la página donde plantean su tesis, Brynjolfsson y Hitt citan la dinamo de David como precedente del rediseño del flujo de trabajo, igual que David se apoya en Devine. La cadena dinamo, computadora, copiloto viene documentada en los papers mismos: cada iteración cita a la anterior.

Su tesis cabe en una oración que hoy se relee casi sin cambios: “a medida que las computadoras se vuelven más baratas y más poderosas, el valor de negocio queda limitado menos por la capacidad de cómputo que por la habilidad de los gerentes para inventar nuevos procesos, procedimientos y estructuras organizacionales que aprovechen esa capacidad”. Cambiá “capacidad de cómputo” por “capacidad del modelo” y la oración queda escrita para 2026. La evidencia acompañaba: sobre paneles de cientos de grandes firmas estadounidenses, los retornos medidos de la inversión en tecnología se multiplicaban por un factor de dos a ocho cuando el horizonte de medición pasaba del año al largo plazo. El corto plazo captura el efecto directo de la herramienta; el largo plazo, la herramienta combinada con el rediseño organizacional acumulado.

Y por cada dólar de capital de cómputo, la firma típica acumulaba del orden de nueve dólares de activos intangibles alrededor: procesos, prácticas, criterio. Los costos de ajuste, escriben los autores, abren una cuña “entre el valor de una computadora apoyada en el muelle de carga y el de una integrada por completo a la organización”. La espera entre una y otra tiene además su contabilidad moderna: Brynjolfsson, Rock y Syverson la formalizaron en 2021 como la curva J de la productividad, una historia que ya recorrimos en una edición reciente.

La escena que condensa la década ocurre en un fabricante de productos médicos que los investigadores llaman MacroMed, que invirtió en maquinaria flexible de última generación y descubrió que la producción no mejoraba. La explicación estaba en el piso de la planta: “la clave de la productividad”, explicó un operario diligente y bienintencionado, “es evitar parar la máquina para los cambios de producto”. Con el equipamiento viejo esa heurística era valiosa; con el nuevo, anulaba precisamente la flexibilidad que se había comprado. “Irónicamente”, anotan Brynjolfsson y Hitt, “las máquinas nuevas eran lo bastante flexibles como para que los operarios lograran hacerlas funcionar prácticamente igual que las viejas.” El desenlace, cuentan los autores, llegó en una planta nueva, con empleados elegidos justamente por no cargar con la memoria de las prácticas anteriores. Y cuando el sistema nuevo por fin funcionó, la gerencia hizo pintar de negro las ventanas de la fábrica para que la competencia no pudiera mirar adentro y copiar la manera de trabajar: las máquinas, cualquiera podía comprarlas en el mismo catálogo; la organización que las hacía rendir, no.

Y queda la advertencia más filosa del paper, la que convierte el group drive en una proposición económica con firma y fecha: cambiar incrementalmente, invirtiendo en computadoras sin cambio organizacional o implementando solo una parte de los cambios, “puede crear pérdidas significativas de productividad”, porque los beneficios quedan más que anulados por las interacciones negativas con las prácticas existentes. La adopción parcial no rinde menos: puede rendir negativo. El motor girando los ejes viejos puede ser lo peor de ambos mundos: todo el capital nuevo, casi ninguna ganancia, y un sistema que interfiere consigo mismo.

¿Electricidad o vapor?

Hasta acá la analogía parece cerrar sola: motor nuevo, ejes viejos, premio postergado. Justamente porque cierra tan bien conviene hacerle la pregunta que la puede romper, y la deja planteada el propio Devine en el final de su paper: la transición anterior, del agua al vapor, no exigió rediseño alguno. Los fabricantes adoptaron el vapor porque estaba disponible donde el agua no llegaba y cuando el río bajaba, y porque salía más barato; la adopción no implicó nada parecido a los cambios en diseño fabril y organización de las máquinas que acompañaron a la electrificación. El vapor fue un reemplazo directo que funcionó como reemplazo directo: mismo rol, mejor motor, transmisión intacta, y ninguna penalidad por no repensar nada. No toda transición tecnológica es arquitectónica. Entonces la pregunta hay que ganársela en lugar de darla por respondida: ¿la IA es del tipo vapor o del tipo electricidad?

La diferencia entre las dos transiciones estaba en la forma. El vapor ofrecía lo mismo que el agua, potencia rotativa concentrada en un punto, con menos dependencia del río; su valor era el del rol que ya existía. La electricidad podía jugar ese rol, y mientras se la pensó así lo jugó, pero su forma permitía algo que ninguna fuente anterior permitía: dividirse a cualquier escala, llegar por un cable a cualquier punto, encenderse en cualquier momento. El vapor era un mejor prime mover; la electricidad era otra manera de distribuir la potencia.

Hagámosle la misma pregunta al copiloto. Si estos sistemas fueran solamente una manera más rápida de tipear código, serían vapor: un reemplazo puntual en el mismo rol, para el que atornillarlos donde estaba la herramienta anterior sería lo correcto, y este artículo sobraría. Pero lo que la IA ofrece se parece menos a “código más barato” que a un valor de forma en el sentido de Devine, y el préstamo del término es nuestro, no de 1983: inteligencia donde, cuando y en la escala que se la necesita. Se deja aplicar en cualquier dosis, desde la línea autocompletada hasta el refactor de un módulo entero. En cualquier punto del ciclo: antes de escribir, explorando el dominio y afilando la especificación; durante la escritura; después, revisando, diagnosticando, documentando. A cualquier hora, en paralelo, sin agenda que coordinar.

Y nuestro ciclo de desarrollo, mirado con esa luz, se parece sospechosamente a una arquitectura para racionar el recurso que siempre fue escaso y caro: la atención experta humana. Los sprints la administran por lotes, las colas de code review la dosifican, los handoffs la reparten por especialidad. Si la inteligencia aplicable empieza a comportarse como la electricidad, granular y ubicua, el proceso que la raciona es el eje de línea. No todo se abarató, conviene decirlo: el juicio sobre qué construir, y la responsabilidad por lo que se construye, siguen siendo escasos y siguen siendo humanos. Pero eso no rescata al layout viejo: lo acusa. Un proceso diseñado para racionar la escritura de código no es el mismo que uno diseñado para concentrar el juicio donde más rinde, igual que la fábrica tramada alrededor del eje no era la fábrica tramada alrededor del flujo. Es un argumento sobre la forma, no una medición: la evidencia de que esa granularidad se convierte en throughput organizacional se está escribiendo recién ahora, y escépticos serios como Daron Acemoglu (2025) proyectan techos bastante más modestos que el entusiasmo de los proveedores.

Pero supongamos que la respuesta es electricidad. Queda la advertencia de David, la menos citada de su ensayo y la más incómoda para nosotros. Las fábricas del vapor, al menos, se desgastaban: tarde o temprano la estructura cedía, el capital moría y la ocasión de rediseñar llegaba forzada por la física. Las estructuras de información no se desgastan: a lo sumo quedan obsoletas, y la obsolescencia, a diferencia del derrumbe, no fuerza ninguna ocasión. “No se puede depender del mero paso del tiempo para que se creen las ocasiones de rediseñar radicalmente las estructuras de información y los modos de operar de una firma”, escribió David; lo esperable es, en cambio, un fuerte componente inercial en su evolución. Un proceso de desarrollo no se cae a pedazos: se documenta, se enseña a los que entran, se defiende en las retrospectivas. El group drive de 2026 puede durar indefinidamente si nadie decide salir de él. La historia tiene la imagen justa de esa cola larga: para 1929 la electricidad ya era el 78% de la potencia fabril instalada en Estados Unidos, y sin embargo una fábrica de calzado de Maine siguió girando su eje de línea, ya eléctrico, hasta 1962.

Los ejes de tu fábrica

¿Cómo reconocer el group drive propio? La historia sugiere tres lugares donde mirar.

Lo primero es qué medís. Si el tablero de adopción reporta tokens consumidos, líneas generadas por el copiloto o velocidad de tipeo, estás contando carbón: el renglón chico de la cuenta, el que se deja optimizar sin que nada cambie. Escribir código nunca fue el costo dominante de producir software, igual que el combustible nunca fue el costo dominante de producir tela. Las preguntas de unit drive son las del sistema completo: qué pasó con el tiempo que separa identificar un problema de verlo resuelto en producción, cuánto trabajo en proceso se acumula en las colas, cuántas horas del equipo se van en girar la transmisión (ceremonias, handoffs, esperas de aprobación) antes de tocar trabajo real. Los fabricantes de 1901 impresionaban a sus pares reportando la producción de la fábrica entera con la misma gente. Ese es el numerador que el eje no deja ver.

Lo segundo es qué se movió de lugar. El unit drive se reconocía a simple vista: las máquinas dejaban de estar alineadas bajo los ejes y se ordenaban según el flujo del producto. ¿Qué se reordenó en tu organización desde que llegaron los copilotos? Si el ciclo tiene los mismos roles, las mismas etapas y las mismas ceremonias que en 2021, y la única diferencia es que cada estación individual va más rápido, el diagnóstico tiene nombre de 1895. Brynjolfsson y Hitt lo formularon como principio: es improbable que las prácticas de trabajo óptimas de la era en que un recurso era caro sigan siendo las óptimas cuando ese recurso se abarató en órdenes de magnitud. El code review dimensionado para código escrito a mano, la separación entre quien especifica, quien implementa y quien prueba, el sprint calibrado a velocidad humana de escritura: cada pieza del layout existe porque en algún momento economizaba atención experta escasa. La pregunta de diseño es cuáles de esas piezas seguirían existiendo si el flujo del problema fuera lo único que manda.

Lo tercero es leer las señales del mercado. En 1905, la Detroit Edison anunció que les prestaría motores a los fabricantes y les regalaría la ingeniería y la instalación; Sarah Sheridan, jefa del departamento de ventas, salía a vender con ingenieros un servicio completo de accionamiento mecánico del que la productividad era parte integral. Devine explica el porqué sin vueltas: como las ganancias de la conversión al unit drive no eran automáticas, hacía falta aplicación inteligente y dirección. Los solutions engineers, los créditos de adopción y los equipos de enablement que hoy regalan los proveedores de IA son la misma señal, con la misma ambivalencia: el proveedor necesita que la transformación ocurra, y que ocurra sobre su infraestructura. Cuando el que vende el motor te regala la ingeniería, te está diciendo que el motor solo no alcanza. Una encuesta de fines de los 90 que Brynjolfsson y Hitt recogen le pone números a esa descomposición: en los grandes proyectos de software empresarial, el hardware era menos del 4% del costo total y las licencias y el desarrollo otro 16%; el resto era rediseño de procesos y formación de gente. Si tu presupuesto de IA es, en esencia, la factura de licencias, estás pagando la parte chica del costo y esperando el total del retorno.

El cambio de mirada

Lo más incómodo de esta historia es que no tiene villano. Cada fase conservadora fue localmente racional. Los ingenieros de Taftville no se estaban equivocando; el debate entre group drive y unit drive se sostuvo con seriedad técnica durante treinta años, y en cada planta concreta los números podían favorecer a cualquiera de los dos bandos. La transición se demoró a fuerza de sensatez, una decisión razonable por vez. Si buscás al responsable de que el premio tardara cuarenta años, no vas a encontrar a nadie haciendo mal su trabajo. Vas a encontrar un layout entero haciéndolo bien.

Lo que finalmente destrabó el premio, cuenta Devine, no fue una técnica sino una categoría: un cambio fundamental de punto de vista precedió y acompañó la explotación de la flexibilidad única de la electricidad. Hasta la década de 1890, la mayoría de los fabricantes veía la electricidad en un sentido limitado: una buena manera de traer potencia hasta la fábrica. Mientras se la pensó como sustituto del vapor, rindió como el vapor que reemplazaba. Cuando se la empezó a pensar como agente de distribución, algo que podía llevar la potencia adonde el trabajo estuviera, el edificio, el layout y el oficio se rediseñaron alrededor de esa idea, y recién entonces aparecieron los números que las estadísticas tardaron cuarenta años en mostrar. La mirada precedió al retorno; no hay registro de que el orden se haya dado al revés.

Por eso el diagnóstico que esta historia deja no es un checklist sino una pregunta de categoría: ¿tu organización está pensando la IA como una manera más barata de producir código, o como otra manera de distribuir inteligencia en todo lo que hace? Buscá los ejes de transmisión de tu fábrica: las partes del proceso que existen porque el trabajo lo hacía a mano un humano, no porque el flujo del producto las pida. Y preguntate cuál es el valor de forma del copiloto que ese layout no te está dejando cobrar. La fábrica de Maine giró su eje de línea hasta 1962, sesenta y siete años después de Taftville, y ninguna ley económica vino a apagarlo. Los ejes de información giran en silencio, no se desgastan, y pueden girar para siempre. Hasta que alguien, en alguna fábrica, pregunta por qué siguen ahí.

Lecturas recomendadas

  • Daron Acemoglu. (2025). The Simple Macroeconomics of AI. Economic Policy, 40(121). https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042
  • Erik Brynjolfsson y Lorin M. Hitt. (2000). Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance. Journal of Economic Perspectives, 14(4). https://doi.org/10.1257/jep.14.4.23
  • Erik Brynjolfsson, Daniel Rock y Chad Syverson. (2021). The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1). https://doi.org/10.1257/mac.20180386
  • Paul A. David. (1990). The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox. American Economic Review, 80(2). https://www.jstor.org/stable/2006600
  • Warren D. Devine Jr. (1983). From Shafts to Wires: Historical Perspective on Electrification. The Journal of Economic History, 43(2). https://doi.org/10.1017/S0022050700029673