La paradoja de la IA: más automatización, más humanos, más trabajo | Dan Shipper

The last time you were on this podcast, you had this hot take that people were sleeping on Claude Code. La última vez que estuviste en este podcast, tenías esa predicción polémica de que la gente subestimaba Claude Code. You were so unbelievably right. Tenías una razón increíble. The premise of this episode is we're going to go through what else you predict will happen. La premisa de este episodio es que vamos a repasar qué más predices que va a ocurrir. The AI job apocalypse is not really a thing. El apocalipsis laboral por la IA no es realmente una cosa. I am super super bullish on PMs and full-stack designers. Soy super, super optimista respecto a los PMs y los diseñadores full-stack. So, you guys are hiring doubled in people in the past year, which is not what people would have expected from a company that is so AI forward. Y han duplicado la plantilla el año pasado, lo cual no es lo que la gente hubiera esperado de una empresa tan volcada en la IA. I'm simultaneously extremely AI pilled and [music] very bullish on humans. Soy simultáneamente muy convencido de la IA y muy optimista respecto a los humanos. Automation is a lie. La automatización es una mentira. Every agent needs a human. Todo agente necesita un humano. We have so much automation, so much AI, and I also work way more. Tenemos tanta automatización, tanta IA, y aun así trabajo muchísimo más. Creativity. Creatividad. It just feels like it's going to be more and more valuable to stand out from all the slop that people are shipping and launching constantly. Siento que va a ser cada vez más valioso destacar entre toda la basura que la gente está lanzando constantemente. What models do in general is they make yesterday's human competence cheap. Lo que hacen los modelos en general es abaratar la competencia humana de ayer. And so, it becomes commoditized. Y así se convierte en algo genérico. It's not valuable anymore. Ya no tiene valor. What humans do is we go in there and we're like,"Yeah, we have all this frozen human competence from yesterday. Lo que hacemos los humanos es entrar y decir: «Sí, tenemos toda esta competencia humana congelada de ayer. How do I use this like make something new and interesting?" ¿Cómo uso esto para crear algo nuevo e interesante?» What are some predictions for how the way we work is going to change? ¿Cuáles son algunas predicciones sobre cómo va a cambiar la forma en que trabajamos? It's going to bifurcate in two main ways. Se va a bifurcar de dos maneras principales. One is everyone's going to have at least one agent that they talk to, that they can offload work to. Una es que todos van a tener al menos un agente con el que hablar, al que delegar trabajo. Second is that most of the work that you do [music] is actually going to happen on your computer in an environment like Codex or Claude Co-work. La segunda es que la mayor parte del trabajo que haces va a ocurrir en tu ordenador en un entorno como Codex o Claude Co-work. What you're predicting here is the SaaS tools will run within Codex or Claude Code. Lo que predices aquí es que las herramientas SaaS van a funcionar dentro de Codex o Claude Code. I think the SaaS apocalypse is dumb. Creo que el apocalipsis del SaaS es una tontería. I would buy SaaS stocks right now. Yo compraría acciones de SaaS ahora mismo. What agents do is increase the number of users of SaaS, not get rid of it. Lo que hacen los agentes es aumentar el número de usuarios de SaaS, no eliminarlo. A lot of people are moving to CLI and trying to work from the terminal. Mucha gente se está pasando al CLI e intentando trabajar desde la terminal. [music] [música] We speed ran the CLI era. Recorrimos a toda velocidad la era del CLI. It was nice while it lasted, but I think CLIs are over. Estuvo bien mientras duró, pero creo que los CLIs han terminado. Today my guest is Dan Shipper, CEO and founder of Every. Mi invitado de hoy es Dan Shipper, CEO y fundador de Every. Dan and his team are building maybe the most AI forward startup out there. Dan y su equipo están construyendo quizás la startup más volcada en la IA que existe. And as a result, are very much living in the future of how work is going to look as AI becomes a bigger and bigger part of our day-to-day. Y como resultado, están viviendo muy de cerca el futuro de cómo va a ser el trabajo a medida que la IA se convierte en una parte cada vez mayor de nuestro día a día. Everybody at their company, including every non-technical person, uses Codex and Co-work and Claude Code to get much of their work done. Todos en su empresa, incluidas todas las personas no técnicas, usan Codex, Co-work y Claude Code para hacer gran parte de su trabajo. And this is why, way before [music] anybody else, Dan saw the rise of Claude Code and what is now Cohere, which he predicted almost a year ago when he was on the podcast last [music] time. Y por eso, mucho antes que nadie, Dan vio el ascenso de Claude Code y lo que ahora es Cohere, algo que predijo hace casi un año cuando estuvo en el podcast. So, I asked Dan to come back on the podcast to share his current biggest predictions for how work is [music] going to change over the coming year for most people. Así que le pedí a Dan que volviera al podcast para compartir sus mayores predicciones actuales sobre cómo va a cambiar el trabajo para la mayoría de la gente en el próximo año. We chatted about what work will look like at most companies at the end of this year, how the shape of the work we do will change, and who will do best in this coming future{slash} what you need to be working [music] on right now. Charlamos sobre cómo será el trabajo en la mayoría de las empresas a finales de este año, cómo cambiará la naturaleza del trabajo que hacemos, y quién saldrá mejor parado en este futuro que se avecina. Hint hint, product managers and designers are going to do very well. Pista: los product managers y los diseñadores van a salir muy bien parados. Dan makes a lot of bold predictions and many quite contrarian takes that I was not [music] expecting him to say, and we are going to revisit this conversation exactly a year from today to see how much he got right. Dan hace muchas predicciones atrevidas y opiniones bastante contrarias a la corriente que no me esperaba, y vamos a revisar esta conversación exactamente dentro de un año para ver cuánto acertó. Before we get into it, do not forget [music] to check out Lenny's Product Hunt dot com for a free year of the hottest and most well-crafted AI products in the world available exclusively to Lenny's newsletter subscribers. Antes de empezar, no olvides visitar Lenny's Product Hunt dot com para conseguir un año gratis de los productos de IA más populares y mejor elaborados del mundo, disponibles exclusivamente para los suscriptores del newsletter de Lenny. With that, I bring you Dan Con esto, os presento a Dan. [music] [música] Dan, thank you so much for being here and welcome back to the podcast. Dan, muchas gracias por estar aquí y bienvenido de nuevo al podcast. Thanks for having me. Gracias por invitarme. Always a pleasure to be with you. Siempre es un placer estar contigo. The last time you were on this podcast, you had this kind of it was almost like an offhand hot take that people were sleeping on cloud code and in particular cloud code for non-engineering work, for just like fixing files, sorting your hard drive, just all these things that people hadn't thought about. La última vez que estuviste en este podcast, tenías una especie de opinión atrevida casi de pasada de que la gente subestimaba Claude Code y, en particular, Claude Code para trabajo no técnico: arreglar archivos, ordenar el disco duro, todas esas cosas en las que nadie había pensado. Nobody was talking about this. Nadie hablaba de esto. This was a year ago. Fue hace un año. You were so unbelievably right about this. Tenías una razón increíble en esto. It's just like unreal what has happened since then. Es simplemente alucinante lo que ha pasado desde entonces. They built Cohere, which was this whole Construyeron Cohere, que era esto de They built on this very specific idea using Claude Code for non-technical work. Construyeron sobre esa idea muy específica de usar Claude Code para trabajo no técnico. A Codex is getting into this now. Y Codex se está sumando a esto ahora. I imagine you've been seeing this. Supongo que lo habrás visto. They're like leaning into this non-technical use of basically coding agents. Se están apoyando mucho en este uso no técnico de los agentes de codificación. I feel like this has also been a big part of Anthropic's success over the past year, just like how do non-technical people use this stuff? Siento que esto también ha sido una gran parte del éxito de Anthropic en el último año: ¿cómo usan los no técnicos todo esto? Uh so, you were just so go on this stuff. Así que, oye, estabas muy por delante en todo esto. I I I even wrote a newsletter post building on this idea. Yo incluso escribí un post en mi newsletter a partir de esta idea. I'm like,"Hey, this is you interesting. Me dije: «Oye, esto es interesante. I should dig into this." Debería profundizar en esto.» I asked people,"How do you use cloud code for non-engineering work?" Pregunté a la gente: «¿Cómo usáis Claude Code para trabajo no técnico?» And I just had like so many examples and it's like my second most popular post. Y tuve tantísimos ejemplos, y es mi segundo post más popular. So, uh clearly you uh you you have a unique glimpse into where things are heading. Claramente tienes una perspectiva única de hacia dónde van las cosas. So, the premise of this episode is we're going to go through uh what else you predict will happen in the future, how things will change for people building products. La premisa de este episodio es que vamos a repasar qué más predices que va a pasar en el futuro, cómo van a cambiar las cosas para quienes están construyendo productos. And I think it'd be helpful to start with giving people a brief glimpse into just how you operate and how your team operates that gives you this unique lens into where things are going. Y creo que sería útil empezar dando a la gente un breve vistazo a cómo operas tú y cómo opera tu equipo, que os da esa perspectiva única de hacia dónde van las cosas. So, just give us a sense of how you how you work. Así que danos una idea de cómo trabajáis. Thank you. Gracias. Um I I really appreciate the introduction. Agradezco mucho la presentación. Um and yeah, I think what one of the things about predicting the future or or the way that we think about predicting the future at Y sí, creo que una de las cosas sobre predecir el futuro, o la forma en que pensamos en predecir el futuro en Every is that you what you don't want to do is prognosticate. Every, es que lo que no quieres hacer es hacer pronósticos. What do you What you want to do instead um is just live in it together. Lo que quieres hacer, en cambio, es simplemente vivirlo juntos. So, everybody at Every is an AI early adopter. Así que todos en Every son adoptadores tempranos de la IA. We're almost 30 people now. Somos casi 30 personas ahora. I think when when we did our interview we were 15, so we've doubled in size in the in the last year. Creo que cuando hicimos nuestra entrevista éramos 15, así que hemos duplicado el tamaño en el último año. We're all early adopters and we have engineers, we have designers, we have writers, we have editors, we have um sales people, we have customer service Todos somos adoptadores tempranos y tenemos ingenieros, diseñadores, escritores, editores, gente de ventas, de atención al cliente. And everybody has a little bit of that um whatever that thing is where you're just like, Y todos tienen un poco de eso, de lo que sea que te hace decir: "Oh, I like to explore. «Me gusta explorar. I like to experiment. Me gusta experimentar. I'm very curious and I'm like super all in on AI." Soy muy curioso y estoy totalmente volcado en la IA.» And what I what that does, I think, is it creates this like little pocket of the future where we're all living in it together and we get to be a little bit further ahead cuz at any other company there's like a mix of people. Y lo que eso hace, creo, es crear este pequeño bolsillo del futuro donde todos lo vivimos juntos y podemos estar un poco más adelante, porque en cualquier otra empresa hay una mezcla de personas. There's early adopters, there's like there's sort of like the middle of the pack people and there's people who are that like very anti. Hay adoptadores tempranos, hay gente en el pelotón medio, y hay gente muy en contra. And another thing that happens, which is really cool, is we get to because of our role um you know, reviewing models and and being a little bit of a tastemaker in AI, we get access to stuff before it comes out. Y otra cosa que pasa, que es muy buena, es que gracias a nuestro papel de revisar modelos y ser un poco árbitros del gusto en IA, tenemos acceso a cosas antes de que salgan. So, we get to beta test and alpha test and kind of help help steer the direction of where things are going a little bit, which is very, very cool. Así que podemos hacer beta testing, alpha testing, y ayudar a orientar un poco el rumbo de las cosas, lo cual es muy, muy guay. And so, when when I think about predicting the future, um it's actually when you create an environment like that, it's actually just about um noticing what's going on. Y cuando pienso en predecir el futuro, cuando creas un entorno así, en realidad se trata simplemente de notar lo que está pasando. Um and and I think what a core part of it, too, is writing about it. Y creo que una parte central es también escribir sobre ello. I think articulating what you're noticing, articulating the future, kind of brings it about in this way that um uh makes it real for you and your team and then anybody else who's like on the internet who's reading it. Creo que articular lo que notas, articular el futuro, lo hace real de una manera que lo hace real para ti, para tu equipo y para cualquiera que lo lea en internet. And so, the Claude Code thing, it was this is this very organic thing where for us, um we tried Claude Code when it came out. Y lo de Claude Code fue algo muy orgánico: para nosotros, probamos Claude Code cuando salió. That's sort of our job. Es nuestro trabajo, más o menos. We we we try all the new stuff from all the new all the new model all we tried all the new stuff from the model companies. Probamos todo lo nuevo de todas las nuevas compañías de modelos. And at the time it was like a little bit early. Y en ese momento era un poco temprano. But right around, I think like Sonnet 3.5 or Sonnet 3.7, we were testing that to do our vibe check on it. Pero alrededor de, creo, Sonnet 3.5 o Sonnet 3.7, lo estábamos probando para hacer nuestra evaluación. And we're like,"Holy Y dijimos: «¡Santo [ __ ] [censurado] This is crazy. Esto es una locura. This is like really You can Esto es como de verdad... puedes They got rid of the code editor." Se han cargado el editor de código.» And so, from that point on, we just basically we we run At this point now we run like six products software products internally. Y desde entonces, básicamente cambiamos por completo: ahora tenemos seis productos de software que corremos internamente. At that time we ran like maybe two or three. En ese momento teníamos quizás dos o tres. And from that point on, we just started shifting to a a world where everybody was Y desde ese punto, empezamos a cambiar hacia un mundo donde todo el mundo estaba No one was looking at the code. Nadie miraba el código. Everybody was you know, talking to their computer in English using Claude Code in the terminal. Todo el mundo estaba hablando con su ordenador en inglés usando Claude Code en la terminal.