Power And Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence
Ajay Agrawal · 5/5 · leído en 2025
Este libro desarrolla una idea fundamental para los tiempos que vivimos. Esboza un marco que yo ya había pensado y comentado antes, pero aquí lo encuentro tan claro y tan profundamente trabajado que resulta estimulante. Quizá esté cayendo en "sesgo de confirmación", pero coincido con su visión de que estamos en lo que llaman "los tiempos intermedios" (the between times), el espacio entre la presentación de una tecnología de propósito general y su adopción masiva.
Usan la conocida analogía de la electricidad, pero el verdadero insight es que el cambio cualitativo solo llega a nivel de sistemas, cuando los nuevos sistemas transforman cómo tomamos decisiones, no con soluciones puntuales a nivel de tareas, que solo entregan ganancias marginales.
También valoro que escriban este libro para redimirse del anterior, 'Prediction Machines'. Allí solo miraron soluciones puntuales a nivel de tarea, cegados por la caída del costo de la predicción junto con mejores modelos de IA. Aquí admiten abiertamente que no vieron cómo las soluciones de sistema reconfigurarían los propios procesos de decisión.
Esa humildad es lo que hace tan bueno este segundo libro: atiende su punto ciego y se enfoca en lo que de verdad importa; la mentalidad de sistemas para buscar innovaciones cualitativas en organizaciones, procesos y decisiones.
This book develops a fundamental idea for the times we are living in. It outlines a framework I had thought and talked about before, but here I find it so clear and deeply worked out that it feels exciting. I might be falling into “confirmation bias", but I agree with their view that we are in what they call "the between times", the space between the showcase of a general-purpose technology and its mass adoption.
They use the well-know electricity analogy, but the real insight is that qualitative change only comes at the level of systems, as new systems transform how we make decisions, not point solutions at the task level, which only deliver marginal gains.
I also value that they write this book to redeem themselves from their previous one, 'Prediction Machines'. There, they only looked at point solutions at the task level blinded by the falling cost of prediction together with better AI models. Here, they openly admit they missed how system solutions would reshape decision-making processes itself.
That humility is what makes this second book so good: it addresses their blind spot and focuses on what really matters; the system mindset for looking qualitative innovations in organizations, processes, and decisions.