Las herramientas de codificación con IA están mejorando a un ritmo acelerado, con modelos como GPT-5, Gemini 2.5 y Sonnet 2.4 permitiendo nuevas automatizaciones para desarrolladores. Sin embargo, habilidades como la redacción de correos electrónicos progresan más lentamente, creando una disparidad en el avance tecnológico.
El aprendizaje por refuerzo (RL) se ha convertido en el motor principal del progreso de la IA en los últimos seis meses. Funciona mejor con métricas claras de aprobado o fallo, como en las pruebas de software, que pueden repetirse miles de millones de veces sin intervención humana.
Capacidades como la corrección de errores en código o las matemáticas competitivas mejoran rápidamente gracias al RL, mientras que tareas subjetivas como la escritura avanzan de manera incremental. Esta brecha de refuerzo determina qué procesos pueden automatizarse y cuáles no, impactando startups y la economía global.
El desarrollo de software es ideal para el RL debido a las pruebas existentes, como unit testing y seguridad. Por otro lado, modelos como Sora 2 de OpenAI demuestran que incluso la generación de video, antes considerada difícil de evaluar, puede beneficiarse de sistemas robustos de RL para lograr realismo y coherencia física.
Si un proceso cae en el lado «fácil» de la brecha, es probable que las startups logren automatizarlo, afectando empleos en áreas como servicios de salud. La pregunta sobre qué habilidades son entrenables con RL definirá la economía en las próximas décadas.
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