El uso de AI en Taiwán aún no ha conectado con la línea de pensamiento de potenciar la «eficiencia multiplicada» en nuestra profesión. El autor de este artículo es el abogado y fundador de M-Ross, Lin Shang-Lun.
（Resumen previo: 《El artículo del abogado Lin Shang-Lun》 La ola de «Vibe Coding» traída por Gemini 3.0, es una fiesta malinterpretada）
（Información adicional: 《El artículo del abogado Lin Shang-Lun》 Renta básica universal (UBI) y blockchain, ¿son la red de seguridad social en la era de la IA? ）

Índice del artículo

• Una clase práctica hardcore de IA
• Cuando la «fortaleza profesional» es vulnerada por la IA
• Los errores en la aplicación de IA en Taiwán: tomar las herramientas como juguetes
• La cruel realidad en Silicon Valley: sin colaboración con IA, ni siquiera tienes derecho a entregar el examen
• La silenciosa reestructuración profesional

Una clase práctica hardcore de IA

Tuve la suerte de ser invitado al Banco Hua Nan para ofrecer un curso sobre aplicaciones y gobernanza de IA a un grupo de profesionales del sector financiero. Fueron tres horas completas de una clase práctica y rigurosa. Comenzamos discutiendo el borrador de la ley básica de IA, definiendo cuidadosamente qué es IA, para excluir aquellos programas de automatización malinterpretados por el público; hablamos de privacidad, y de por qué muchos sienten que no pueden con GPT o Gemini.

También expliqué por qué algunos chatbots de atención al cliente suelen ser «débilmente» efectivos, lo que provoca risa. No es que la IA no funcione, sino que se elige usar modelos de bajo nivel, sin RAG (recuperación aumentada por generación) para complementar bases de datos, e incluso sin distinguir diferentes Agentes según el escenario de aplicación.

Cuando la «fortaleza profesional» es vulnerada por la IA

Pero el clímax de toda la clase ocurrió cuando cambié a mi identidad de «abogado» y realicé una demostración en vivo de cómo la IA puede ser utilizada para redactar demandas, preparar cartas de certificación, modificar contratos y otros trabajos legales.

Los profesionales del sector financiero en la audiencia, pasaron de una atención cortés a una profunda sorpresa. ¿Por qué la sorpresa? Porque en el pasado, estos eran trabajos altamente especializados que solo podían ser realizados por abogados en prácticas o abogados empleados, con supervisión manual.

Pero cuando vieron con sus propios ojos que estos procesos, considerados «fortalezas profesionales», podían ser automatizados de manera tan fluida por la IA, el impacto fue inmenso.

Los errores en la aplicación de IA en Taiwán: tomar las herramientas como juguetes

Taiwán siempre ha estado a la vanguardia en hardware tecnológico, pero nuestra mentalidad y aplicación de software suelen estar atrasadas cinco a diez años respecto a la corriente internacional. Cuando abres Facebook, ¿qué tipo de información de IA te recomienda el algoritmo?

«Gemini me retocó las fotos para que quedaran muy bonitas!»
«Escribí un robot de clasificación de datos con Vibe Coding!»
«Creé un chat de atención al cliente que responde más como un humano!»

Suena impresionante, ¿verdad? Pero, honestamente, esas cosas ya eran viejas cuando Cursor las lanzó hace dos años. Si todavía estás entrenando a la IA para que «responda de manera más natural» o «no parezca un robot», es una lástima, porque esa no es la tendencia actual en el desarrollo de IA.

La fuerza más poderosa de la IA no está en que los amateurs creen pequeñas herramientas, sino en que profesionales con Domain Knowledge (conocimiento del dominio) puedan explotar su potencial diez o incluso cien veces más.

En esta charla sobre finanzas, no mostré cómo la IA puede realizar tareas financieras, porque no tengo el Domain Knowledge en finanzas o contabilidad, y no me siento autorizado a demostrar aplicaciones de IA en ese campo.

Pero lo que quiero decir es: «Cuando un abogado, contador o médico profesional sabe cómo integrar su especialización con la IA, y transforma esas tareas tediosas y difíciles de escalar en procesos automatizados eficientes, esa es la verdadera reducción de dimensiones.»

La cruel realidad en Silicon Valley: sin colaboración con IA, ni siquiera tienes derecho a entregar el examen

Para que todos entiendan cuán grande es esta brecha de eficiencia, comparto una realidad dura de Silicon Valley. Muchas de las principales empresas tecnológicas ya tienen dos reglas que me sorprenden:

• Primera, ningún borrador inicial de trabajo puede ser realizado por humanos desde cero. Por muy complejo que sea el trabajo, la IA puede generar al menos un 40-50% de la base. La dirección suele ser correcta, y los empleados deben iterar sobre ese borrador generado por IA, en lugar de perder tiempo reinventando la rueda.
• Segunda, mientras editan o iteran sobre ese borrador, un software en el backend monitorea en tiempo real cuánto porcentaje de trabajo ha sido realizado con IA. Si no alcanzan ese porcentaje, no pueden enviar el trabajo para revisión superior ni avanzar a la siguiente etapa.

La lógica detrás es simple: los jefes valoran el costo y la eficiencia. En programación o procesamiento de documentos, si no alcanzas un cierto porcentaje de ayuda de IA, ni siquiera tienes derecho a presentar tu trabajo. Esa es la realidad.

Cuando las mentes más inteligentes del mundo ya exigen «colaboración humano-máquina» y aplican monitoreo digital, si todavía creemos que «los humanos tienen cualidades únicas» o que «la profesión no puede ser reemplazada», estamos siendo un poco arrogantes.

La silenciosa reestructuración profesional

Personalmente, creo que lo que la mayoría debería hacer ahora no es aprender a programar (a menos que quieras cambiar de carrera), sino entender claramente: «¿Cuál es mi ventaja profesional?» y «¿Qué partes de mi flujo de trabajo puedo delegar a la IA?»

Si no haces esto, no te darán oportunidad de respirar en el futuro, porque los nuevos procesos laborales requerirán solo una décima parte del personal anterior, y tú, yo, probablemente seremos excluidos del mercado laboral futuro.