Durante demasiado tiempo hemos discutido la inteligencia artificial como si su principal efecto fuese redactar correos, resumir documentos o sustituir tareas de oficina. Era lógico: la primera ola visible fue la de los modelos generativos colonizando el trabajo de cuello blanco, el territorio de quienes escriben, analizan, diseñan presentaciones o programan fragmentos de código.

Pero ese enfoque tiene algo de espejismo cómodo: nos permite imaginar la disrupción como un fenómeno abstracto que ocurre en una pantalla. El verdadero terremoto, sin embargo, no está en el texto: está en el mundo físico. Y cuando alguien como Travis Kalanick decide que ha llegado el momento de automatizar ese mundo, conviene prestar atención.

Kalanick no es un cualquiera. Es un disruptor químicamente puro. Con Uber demostró que era capaz de detectar una ineficiencia estructural antes que casi nadie, y que estaba dispuesto a empujarla hasta el límite, aunque por el camino saltasen por los aires regulaciones, equilibrios sectoriales, derechos laborales o la paciencia de los poderes públicos. Kalanick es “el villano de Uber”, y si no, pregunta a cualquier taxista.

Uber no creció pidiendo permiso, sino avanzando primero y obligando después a que el entorno se reordenase a su alrededor. Cuchillo en los dientes. Esa lógica convirtió a Kalanick en una figura profundamente problemática, pero también en “el hombre perfecto para el trabajo”: un salvaje que no concibe la innovación como mejora incremental, sino como choque frontal.

Su salida de Uber en junio de 2017 se produjo tras una revuelta de inversores, entre escándalos y acusaciones muy serias sobre el funcionamiento de la compañía. Pero reducir a Kalanick a eso sería un error: su rasgo más característico sigue siendo una voluntad obsesiva de hacer inevitable aquello que se propone.

Kalanick define Atoms como una empresa dedicada a crear “gainfully employed robots”, robots “empleados” en tareas que generen abundancia económica para sus propietarios

Eso es precisamente lo que se ve en Atoms, la compañía con la que acaba de reaparecer. Su planteamiento no gira en torno al robot humanoide de titulares y vídeos virales, sino al robot especializado, diseñado para trabajos concretos y productivos.

En su manifiesto, Kalanick define Atoms como una empresa dedicada a crear “gainfully employed robots”, robots “empleados” en tareas que generen abundancia económica para sus propietarios y, según su tesis, para la sociedad.

La empresa nace de la evolución de City Storage Systems, la estructura bajo la que había desarrollado CloudKitchens, y amplía ahora su ambición a varios ámbitos como la alimentación, la minería o el transporte.

La idea de fondo es inequívoca: construir una infraestructura computacional del mundo físico, una base común sobre la que desplegar máquinas especializadas que preparen comida, muevan materiales, operen en entornos industriales o automaticen flujos logísticos.

La clave no está en lo que dice, sino en quién lo dice. Kalanick no habla como un investigador prudente ni como un ejecutivo que explora una oportunidad interesante. Habla como alguien que cree haber encontrado el siguiente gran sistema operativo de la economía.

Un sistema robótico bien desplegado puede sustituir directamente horas humanas en almacenes, cocinas industriales, centros logísticos, minas o redes de distribución

Según él, el software ya ha automatizado lenguaje y matemáticas, pero la gran frontera pendiente es la autonomía en el mundo físico: cultivar, extraer, fabricar, cocinar, transportar y entregar.

Y tiene razón en algo fundamental: si la inteligencia artificial generativa altera tareas, la robótica altera ocupaciones completas. Un modelo de lenguaje puede ayudar a un abogado junior o a un consultor a hacer más en menos tiempo.

Un sistema robótico bien desplegado puede sustituir directamente horas humanas en almacenes, cocinas industriales, centros logísticos, minas o redes de distribución. La diferencia no es de nivel, sino de naturaleza.

Por eso la irrupción de los robots será, previsiblemente, mucho más profunda que la actual ola de inteligencia artificial generativa. No porque vaya a suceder de un día para otro, sino porque cuando madura, transforma la materia misma de la economía: movimiento, manipulación, fabricación y servicio físico. Y ahí el impacto social será mucho más salvaje.

La OCDE lleva tiempo advirtiendo de que los trabajadores con menor nivel educativo están más concentrados en ocupaciones con mayor riesgo de automatización, y de que el crecimiento del empleo ha sido claramente menor en esos puestos de alto riesgo.

Al mismo tiempo, la organización subraya que los trabajos más expuestos no desaparecen de golpe, pero sí se reorganizan de forma que obliga a reciclarse.

Si pedir reconversión a un trabajador administrativo o a un perfil técnico intermedio ya es difícil, pedírsela a amplias capas de empleo manual, logístico o de servicios presenciales lo es mucho más. No por falta de inteligencia, sino por restricciones de renta, tiempo, formación previa, edad, entorno y acceso real a itinerarios de transición.

El Foro Económico Mundial estima que, entre 2025 y 2030, la transformación estructural del mercado laboral afectará al 22% del empleo actual. Esa cifra suele leerse con optimismo tecnológico: habrá nuevos empleos. Y sí, seguramente los habrá. Pero esa lectura olvida la pregunta decisiva: ¿nuevos empleos para quién?

La historia de la automatización no consiste en que el trabajo desaparezca en abstracto, sino en que cambia de sitio y deja atrás a quienes no pueden seguirlo. Si la primera gran sacudida de la inteligencia artificial golpea a profesiones de oficina que, con mayor o menor dolor, conservan capital educativo y capacidad de reciclaje, la siguiente puede recaer sobre trabajadores mucho más vulnerables a una transición fallida. Y la solución no es prohibir la tecnología ni mirar hacia otro lado.

Por eso Atoms importa tanto. No porque vaya a dominar mañana la economía física, sino porque representa la entrada de un operador extremadamente agresivo en un terreno que ya está madurando.

Kalanick ya hizo una vez lo que parecía imposible: convertir una tecnología, una app y una estructura de incentivos en una fuerza capaz de reescribir sectores enteros. De nuevo: pregunta a los taxistas.

Ahora cree haber encontrado algo aún mayor: robots especializados que no son “asistentes” para el trabajador, sino que aspiran a “convertirse” en el trabajador. Y si algo nos enseñó Uber es que, cuando Kalanick huele una disrupción real, no se dedica a comentarla. La organiza, la financia, la escala y la lanza contra la realidad hasta que esta cede.

La pregunta no es si los robots llegarán. La pregunta es quién pagará el precio de que lleguen impulsados por alguien que nunca ha mostrado demasiada paciencia con quienes se interponen en su camino.

***Enrique Dans es profesor de Innovación en IE University.