¿La IA reduce la necesidad de una Economía de la Repetición?

Me convertí en un firme defensor de la Economía de la Repetición y la Economía de la Confianza (aprender una vez > confiar > usar en todas partes > en todos los roles) cuando implementamos servicios de BankID a principios de los años - 90. Los códigos de un solo uso se usaban con frecuencia y eran seguros y confiables en la banca; y el hábito y la confianza podían servir para todas las necesidades de identificación y firma en la sociedad en general.

Ahora veo que las billeteras personales y empresariales recibirán, reenviarán y verificarán no solo la identificación, sino también toda clase de credenciales verificables (conjuntos de estas necesarios en eventos empresariales y de la vida). Con un tiempo de atención cada vez más corto en estos tiempos tan agitados, la Economía de la Repetición y la Confianza en este espacio que abarca todo obtendrá una carga cognitiva aún más valiosa de forma exponencial, como un “cortador” de carga…

Las billeteras también permitirán emplear y empoderar agentes de IA para realizar acciones legalmente vinculantes. No solo encontrar datos y educarnos como ya lo hacen los LLM con tanta eminencia. Entonces mi pregunta:

¿Los LLM y más adelante los agentes de IA que llevan billeteras quitarán gran parte de la necesidad de la Economía de Repetición?

Puntos de vista nuevos de ChatGPT: reducirán la necesidad de repetición en algunas capas de la economía, pero no la eliminarán. La trasladarán.

1) Qué hace realmente la “economía de repetición”

La repetición no es accidental: cumple tres funciones económicas fundamentales:

A. Amortización de costos

• Alto costo fijo → bajo costo marginal (software, medios, plantillas de fabricación)

• La repetición distribuye el costo

B. Confianza y estandarización

• La repetición crea previsibilidad (marcas, procesos, credenciales)
• “Lo mismo de nuevo” = menor riesgo

C. Eficiencia de coordinación

• Las rutinas compartidas reducen la carga cognitiva
• La sociedad funciona con patrones repetidos (pagos, contratos, flujos de trabajo)

2) Lo que cambian los agentes de IA con billetera

Agentes con:

• sus propias billeteras
• capacidad para transaccionar
• capacidad para actuar de forma continua
• capacidad de personalización

…introducen cognición y ejecución de margen casi cero.

Eso rompe un supuesto clave detrás de la repetición:

Los humanos son escasos y caros → reutilizamos salidas.

Ahora:

La cognición + la ejecución se vuelven baratas y continuas.

3) Dónde declina la repetición

A. Salidas “suficientemente buenas” producidas en masa

• Textos de marketing
• Componentes básicos de software
• Guiones de atención al cliente
• Plantillas

Los agentes pueden generar variantes personalizadas bajo demanda en lugar de reutilizar una sola versión.

👉 Resultado:
Cambio de “repetir lo mismo” → “generar por instancia”

B. Capas de intermediación

Los agentes pueden:

• comparar precios al instante
• negociar
• ejecutar transacciones

Así, roles repetitivos como:

• corredores
• coordinación de capa intermedia
• compras rutinarias

…se comprimen.

C. Rutinas conductuales

A los humanos les gustan las acciones repetidas debido a:

• límites de memoria
• fricción
• hábitos

Los agentes lo eliminan:

• pagos automáticos
• decisiones automáticas
• autooptimización

👉 Menos repetición en la capa de comportamiento humano

4) Dónde la repetición persiste (o crece)

A. Infraestructura y protocolos

Los agentes necesitan sistemas estables:

• redes de pago
• sistemas de identidad
• APIs
• marcos legales

Todo eso depende en gran medida de la estandarización → repetición

👉 La repetición baja por la pila

B. Bucles de entrenamiento y optimización

Los sistemas de IA mejoran mediante:

• interacciones repetidas
• bucles de retroalimentación
• refuerzo

👉 Aumento masivo de la repetición a nivel de máquina

C. Anclas de confianza

Incluso con agentes, a los humanos todavía les importan:

• la marca
• la reputación
• las garantías

La repetición aún señala:

• confiabilidad
• rendición de cuentas

D. Las economías de escala no desaparecen

El mundo físico sigue importando:

• fabricación
• logística
• energía

Aún se benefician de la repetición y la escala.

5) Lo que realmente cambia: la ubicación de la repetición

Piensa en una pila:

6) Nuevo equilibrio: “repetición dinámica”

No eliminamos la repetición; obtenemos:

Repetición de patrones, no de instancias

En vez de:

• producto el mismo repetido

Obtenemos:

• la misma lógica repetida
• el mismo modelo reutilizado
• los mismos protocolos reutilizados

👉 Ejemplo:

• No un único producto fijo de seguro
• Pero millones de pólizas generadas dinámicamente usando el mismo modelo subyacente

7) Efecto de segundo orden: colapso del “usuario promedio”

La repetición existe en parte porque diseñamos para promedios.

Los agentes permiten:

• optimización por usuario
• personalización por transacción

👉 El “caso promedio” se vuelve menos relevante
👉 La repetición como “talla única” disminuye

8) La restricción que mantiene viva la repetición

Incluso con agentes, permanecen tres restricciones:

1. Confianza

Las personas aún prefieren estructuras conocidas y repetidas

2. Coordinación

La sociedad necesita convenciones compartidas

3. Costos de cómputo + energía

Aunque sean bajos, no son cero → la reutilización aún importa

Conclusión

Los agentes de IA controlados por billeteras harán que:

• ❌ Reduzcan la repetición en:

  • salidas
  • rutinas humanas
  • servicios basados en plantillas

• ✅ Conserven o aumenten la repetición en:

  • infraestructura
  • protocolos
  • bucles de aprendizaje

• 🔁 Transformen la repetición en:
  “sistemas repetibles que generan resultados no repetitivos”

Así que—debemos hacerlo de manera muy práctica. Toma billeteras empresariales y IA en uso, y empodera agentes de IA cuando haga falta. Usar es Aprender.