El mercado laboral no ha terminado de salir de la tormenta provocada por la implantación generalizada del teletrabajo y los posteriores movimientos de las empresas para hacer que sus empleados vuelvan a las oficinas, cuando ya debe afrontar un nuevo reto.

Un estudio realizado en Estados Unidos por la National Society of Hight School Scholars (NSHSS) ha revelado los primeros signos de hartazgo de la Generación Z con las dinámicas laborales del sector tecnológico. Los datos apuntan a que, ante un futuro marcado por la llegada de la IA, los jóvenes prefieren estudiar carreras relacionadas con el ámbito sanitario o asistencial, dejando a un lado las carreras de informática o determinadas ingenierías.

Un sector en riesgo. Prominentes voces al frente de grandes compañías, como NVIDIA o AWS, han asegurado en distintas ocasiones que la IA hará innecesario que los ingenieros sepan programar. Se espera que los perfiles tecnológicos sean los más sensibles al impacto de la automatización a medida que las empresas comiencen a implementar la IA, lo cual arroja una mala expectativa de futuro para el sector.

Además, la inestabilidad laboral, con centenares de miles de despidos anuales en las grandes compañías, y su alta rotación, resta atractivo para una generación Z que busca estabilidad económica para su futuro, tal y como revelaba la encuesta de la consultora What’s The Big Data.

La generación Z prioriza la estabilidad laboral. Según datos recogidos por Networks Trends sobre una muestra de más de 10.000 estudiantes de EEUU, el 76% de los jóvenes de la generación Z que se están graduando en las universidades priorizan una carrera laboral estable, por encima de la ubicación de la empresa (75%), su reputación (72%) e incluso la posibilidad de obtener un salario elevado (71%).

El 50% de los encuestados asegura estar muy preocupados porque, tras años de estudio de una carrera que les gusta, la incorporación a un ambiente laboral tóxico les lleve a sufrir burnout o tengan problemas para desarrollar su carrera. Con ese temor en mente, muchos de los estudiantes han rebajado su interés por las grandes tecnológicas, que ya no ofrecen los entornos laborales idílicos de hace años.

Las grandes tecnológicas ya no son preferencia. Según el estudio de HSHSS, los estudiantes recién graduados están priorizando trabajar en empresas del sector sanitario o asistencial, en lugar de en las grandes tecnológicas que llevaban años liderando los listados de mejores lugares para trabajar.

Según estos datos, Google ha pasado de ser la cuarta empresa en la que los estudiantes querrían trabajar en 2022, a ocupar el séptimo puesto en la lista en 2024. Justo por detrás encontramos a Amazon y Apple, que también han caído varios puestos. Empresas como SpaceX han caído del noveno puesto al vigesimosegundo.

La tendencia también llega a España. Aunque a un ritmo más lento, el cambio de tendencia en la elección de carreras, las ramas del ámbito de la salud y servicios sociales han registrado un incremento significativo entre 2018 y 2024, tal y como se refleja en el estudio ‘Empleabilidad de los jóvenes en España de 2024’ elaborado por la Fundación CYD.

Las carreras de Informática e Ingenierías continúan teniendo un peso muy importante en la elección de los alumnos, pero las carreras de medicina y enfermería ha registrado un repunte muy destacado, pese a que el informe destaca que es uno de los sectores con mayor temporalidad.

España envejece: se necesitan sanitarios. El envejecimiento demográfico en España es uno de los motivos por los que este sector sanitario ha crecido un 4% en el último año y afronta un proceso de relevo generacional ya que, según datos de Randstad, el 40% de los empleados de este sector tiene más de 45 años.

Es decir, a diferencia del tecnológico que tiende a la especialización y la automatización, el sector sanitario tiende a necesitar más personal y con una baja exposición al impacto de la IA.

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Imagen | Unsplash (Sigmund, Akram Huseyn)

Mistral AI es la joya tecnológica francesa. La startup de IA se ha convertido en prácticamente la única representante europea que compite con las grandes empresas y las startups tecnológicas en EEUU o China. Lo hace además con un foco absoluto en la eficiencia, que es justo lo que ahora tanto se valora de DeepSeek. Sin embargo, su futuro es complejo.

Una startup europea prometedora. Cuando hablamos de ella por primera vez en 2023 sorprendía que sin tener producto alguno logró recaudar 105 millones de euros de inversión. Pronto, eso sí, comenzarían a aparecer los frutos de tal apuesta, lo que además generó que la firma levantase más rondas de financiación.

Eficiencia por bandera. Una de las características definitorias de Mistral AI fue que su trabajo estaba siempre orientado a hacer más con menos. A buscar la eficiencia. La startup, a sabiendas de no poder competir con las Bigt Tech en recursos, siempre ha buscado crear modelos más compactos pero con un gran rendimiento. Lo logró con Large 2 123B, que era tres veces más pequeños que Llama 3.1 405B pero igualaba a superaba a ese modelo y a otros como Claude 3.5 o GPT-4o en algunas métricas.

Vuelven a la carga con Small 3 24B. La startup acaba de anunciar la disponibilidad de Small 3 24B, su nuevo modelo “pequeño”. En realidad no lo es tanto: se suelen calificar de modelos pequeños aquellos con tamaño entre 1B y 14. Sin embargo, ciertamente es un LLM interesante por una cosa: compite de tú a tú con Llama 3.3 70B –lo último de Meta, casi tres veces más grande–, y lo hace además con una latencia (tiempo que tarda en aparecer cada token) mucho menor.

El rendimiento es fantástico. La latencia, si hacemos caso de las pruebas internas de Mistral, fantástica.

Contesta tres veces más rápido que el modelo de Meta. Su rendimiento es comparable a GPT-4o mini, y supera también con mucho en latencia a Qwen-2.5 32B, que es algo mejor en algunos benchmarks. Este modelo, eso sí,  acaba de tener sucesor con Qwen2.5-Max.

Open Source, y datos europeos. Otra de las ventajas de la IA de Mistral es que es una IA Open Source –“Open Weights”, más bien– , como Llama, DeepSeek o Qwen. A diferencia de ellos, Mistral es una startup que plantea la gobernanza de datos en la UE, algo que puede ser inertesante para agencias gubernamentales y empresas europeas. Ya se ha visto cómo hay suspicacias sobre dónde acaban los datos de nuestros chats con DeepSeek –Italia está investigando al respecto–, y esta es una opción sin duda llamativa.

Usos interesantes. Los desarrolladores de Mistral explican que su modelo es perfecto para asistentes conversacionales, porque en ellos precisamente importa que respondan rápidos. Además destacan la capacidad de personalizar/pulir el modelo para que se especialice en ciertas tareas como consejo legal, diagnóstico médico o soporte técnico. El modelo está disponible en plataformas como Hugging Face, pero también se puede ejecutar en local en veriones cuantizadas si tienes al menos una 4090 o por ejemplo un Macbook con 32 GB de memoria. De momento no parece estar disponible en Le Chat, el servicio web que nos ha confesado estar basado de momento en Mistral Large 2.1.

Modelo de razonamiento a la vista. Pero mientras sus competidores se lanzan de cabeza a la carrera por los modelos de razonamiento, Mistral se ha quedado algo rezagada en este ámbito. En un mensaje en X sí aclaran que Small 3 no hace uso de datos sintéticos “lo que lo convierte en una base estupenda para cualquier cosa en razonamiento”. En su anuncio oficial van más allá y señalan que “entre otras muchas cosas, en las próximas semanas se esperan modelos Mistral grandes y pequeños con mayor capacidad de razonamiento”.

DeepSeek adelantando por la derecha. La startup china de moda se ha convertido en la estrella del momento con sus modelos, y sobre todo con su modelo de razonamiento, DeepSeek R1. Lo ha logrado además usando la misma arma que Mistral: la eficiencia. El éxito de DeepSeek valida la estrategia de Mistral, desde luego, pero la pregunta es si Mistral logrará seguir compitiendo o se verá arrollada por las startups chinas y de EEUU si ellas también adoptan parcial o totalmente ese mismo enfoque.

La cuota de mercado de Mistral es modesta, pero corre el peligro de reducirse con la fuerte competencia de empresas de EEUU y China. Fuente: FT.

Dudas sobre el futuro. En medios como Financial Times se habla de la preocupación por el futuro de Mistral y de las startups de IA europeas. No hay ninguna otra que trabaje en LLM –la alemana Aleph Alpha abandonó esa carrera en septiembre de 2024–, y eso compromete el futuro de los esfuerzos europeos por competir y no depender totalmente de los modelos de China y EEUU por muy Open Source que puedan ser. En España proyectos como ALIA son un primer paso interesante, pero de momento están muy lejos de los LLM y modelos mencionados.

Limbo operativo. Este diario económico también apunta a que con una valoración de 6.000 millones de euros Mistral está en una especie de limbo. Ha levantado demasiado dinero para desaparecer gradualmente, pero no lo suficiente para competir con las megaempresas de EEUU, por ejemplo.

¿Acquihire en el horizonte? Sean Maher, de la consultora Entext, cree que mistral puede seguir los pasos de Inflection AI, que fue adquirida por Microsoft –Mustafa Suleyman, actual máximo responsable de IA en Redmond, fue su cofundador–. Así pues, una potencial adquisición de sus recursos y sobre todo de su talento (lo que se suele denominar ‘acquihire’) no está descartada.

Imagen | Mistral AI

El año 536 es a veces llamado “el peor de la historia”, pero este año tan solo marcó el inicio de una pequeña edad de hielo. Una era de unos 15 años en la que la luz solar era casi incapaz de alcanzar la superficie de la Tierra.

Pequeña edad de hielo. Durante años se ha debatido qué es lo que ocurrió en el año 536 que desencadenó la “Pequeña Edad de Hielo de la Antigüedad Tardía” (LALIA por sus siglas en inglés) que se prolongó hasta la década del 550. Las erupciones volcánicas de este año y del 541 o el polvo de cometas habían sido considerados como posibles causas, pero contamos con una tercera hipótesis: una desconocida erupción submarina.

De la historiografía a los anillos de los árboles. De esta era de oscuridad tenemos constancia a través de distintas fuentes: algunas historiográficas, como textos medievales en los que se habla de una luz solar tan tenue que apenas destacaba sobre la de la Luna. Otras, más “modernas”, como el análisis de los anillos de los árboles. Estos anillos aparecen como consecuencia de las oscilaciones en el ritmo de crecimiento de éstos, consecuencia a su vez de la sucesión de las estaciones del año y factores asociados a ésta, como la abundancia de agua.

O las horas de luz.

Los sospechosos. Y las horas de luz no eran abundantes en esta época. La causa de este largo invierno de 15 años habría estado en una atmósfera densa llena de polvo o gas que habrían impedido que la radiación solar llegara hasta el hemisferio norte. Sin embargo no estamos seguros de qué es lo que opacó nuestra atmósfera. La actividad volcánica ha sido el principal sospechoso del caso. Sabemos que los volcanes más potentes pueden expulsar gases en tal cantidad que pueden alterar el clima terrestre, generalmente por periodos breves de tiempo.

Durante esta década y media teníamos constancia de tres erupciones volcánicas, una erupción “cataclísmica” en 536, causada por un volcán en Islandia; y otras dos también relevantes en 540 y 547. Sin embargo hay expertos que consideran que estas tres erupciones no fueron las causantes de esta pequeña edad de hielo, hacían falta algo más.

Volcán submarino. Y ese “algo” podría haber sido un volcán submarino. Es la hipótesis defendida por un equipo estadounidense de investigadores compuesto por Dallas Abbott y John Barron. Llegaron a esta conclusión al estudiar muestras del hielo de Groenlandia en las que se encontraron restos de microorganismos marinos propios de aguas tropicales.

Según esta hipótesis, las erupciones submarinas habrían llevado a la atmósfera no solo los gases propios de estos eventos sino incluso restos de sedimentos y vida marina. Una erupción submarina también habría vaporizado gran cantidad de agua que habría pasado a la atmósfera.

Enormes consecuencias. Todo esto habría tenido severas consecuencias socioeconómicas. Los registros históricos hablan de años en los que los cultivos de cereales no permitían siquiera fabricar pan, o de nevadas en pleno verano. Hacia el año 541 comenzaba en Egipto la llamada “plaga de Justiniano” la primera epidemia de peste negra de la edad media. En la península Ibérica este periodo de oscuridad pudo haber desatado la primera de las crisis que acabarían resultando en la caída del reino visigodo y la conquiesta musulmana.

Imagen | NOAA/National Science Foundation

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