Baccare
Cómo usa Baccare la inteligencia artificial
Usamos IA en pocos lugares, a propósito y para algo muy concreto. Esta página dice exactamente dónde, cómo y lo que no vamos a hacer. Abajo está el manifiesto que guía cada decisión sobre IA que toma Brigade Management.
Dónde se usa la IA
En tres lugares de la app: Ask Bacc, el ayudante de tareas; Notes Studio, que convierte las notas de clase de un niño o las fotos de páginas de clase en material de estudio; y Go deeper (Profundizar), una opción de Notes Studio. Las actividades, quizzes, juegos, páginas de cursos, hojas para imprimir y el texto del currículo los escriben personas y citan los estándares del estado. El botón del micrófono en Ask Bacc usa el reconocimiento de voz de tu propio dispositivo o navegador (Google o Apple), que recibe el audio; Baccare solo recibe las palabras.
Qué modelo, y qué ve
Claude, un modelo de IA hecho por Anthropic, al que se llega a través de los propios servidores de Baccare. Tu hijo nunca habla directamente con el modelo. Para ajustar su ayuda, Ask Bacc manda lo que la familia agregó para ese niño: primer nombre y grado, la tarjeta del niño, las preferencias de aprendizaje y tus notas sobre lo que le ayuda, las clases y el calendario de los últimos 2 días y los próximos 14 (incluidas las calificaciones de Canvas que haya ahí), las tareas del grupo de estudio y del maestro y los documentos de clase, lo que el niño ha practicado y los últimos 12 turnos de la plática. Notes Studio manda el primer nombre, el grado, los intereses y las preferencias de aprendizaje junto con las notas escritas o las páginas subidas. Go deeper busca en diez sitios educativos con nombre propio, sin el nombre del niño.
Lo que tiene permitido hacer
Ayudar con las materias escolares de Prekínder a 8.º grado haciendo preguntas que guían, dando pistas y mostrando ejemplos parecidos ya resueltos. Solo da la respuesta final después de que el niño lo intentó, o cuando un papá o una mamá la pide. Un niño de Prekínder lo usa con un adulto que le lee las respuestas en voz alta.
Lo que no tiene permitido hacer
Hablar de temas de adultos, violentos, románticos o peligrosos; pedir información personal; jugar a ser alguien, hacerse pasar por una persona o guardar secretos de los papás; escribir ensayos o hacer trabajos que llevan calificación; dar consejos médicos, legales o de seguridad más allá de "díselo a un adulto de confianza".
Protecciones
Cada mensaje pasa por reglas que lo revisan antes de que el modelo lo vea y otra vez después de que el modelo responde. El modelo trabaja con instrucciones bloqueadas que un niño no puede cambiar. Hay límites diarios de mensajes. Los mensajes que activan una protección reciben una respuesta corta que cambia de tema y se marcan. Las palabras que nombran una condición médica o de aprendizaje se reemplazan con "[removed]" antes de guardar o mandar un mensaje.
Lo que ven los papás
Puedes leer cada plática con Ask Bacc, niño por niño, en la página Pláticas con Ask Bacc, con los intercambios marcados señalados, y borrarlas cuando quieras. Las pláticas se guardan 12 meses. Los niños no tienen cuenta.
Datos y entrenamiento
El texto y las páginas que una función necesita se mandan a Anthropic para generar una respuesta. Los términos comerciales de Anthropic establecen que no entrena sus modelos con eso y que lo borra en un plazo de 30 días, salvo el contenido que marcan sus sistemas de seguridad, que puede guardar hasta dos años. No vendemos datos, no mostramos anuncios ni usamos los datos de los niños para publicidad. Consulta la Política de Privacidad.
Límites y errores
La IA se puede equivocar. Bacc es un entrenador, no una autoridad. Les pedimos a los papás que se sienten con los niños más chicos, y a cada niño que revise las respuestas, incluso las de Bacc. Repórtanos una mala respuesta por el formulario de contacto.
Claude y Anthropic son marcas registradas de Anthropic, PBC. Baccare no está afiliado con Anthropic más allá del uso de su API. Todos los detalles técnicos, incluidas las capas de protección, están en la página de Seguridad.
The Human Prosperity AI Manifesto (Manifiesto de IA para la prosperidad humana)
Un marco para usar la inteligencia artificial para ampliar la prosperidad sin eliminar la participación económica de las personas
La humanidad debería usar la inteligencia artificial para ampliar la capacidad humana, reducir la escasez, mejorar la seguridad, acelerar los descubrimientos y elevar el nivel de vida. No deberíamos tomar la eliminación de la participación humana como la medida automática del éxito tecnológico.
La IA puede hacer el trabajo más rápido, más barato y a una escala enorme. Esa capacidad es valiosa. Pero una economía no es solo un sistema de producción. Las personas somos al mismo tiempo trabajadores, consumidores, contribuyentes, deudores, dueños de casa, emprendedores, estudiantes, papás, inversionistas y ciudadanos. Cuando se quita el ingreso del trabajo a gran escala, los efectos se extienden por cada uno de esos papeles.
Por eso el principio que guíe la economía de la IA debería ser sencillo: usar la IA para eliminar la escasez, el desperdicio, el trabajo peligroso, el trabajo repetitivo, los errores evitables y las demoras innecesarias, no para sacar a las personas de la vida económica.
Afirmamos los siguientes principios:
- El objetivo es la prosperidad humana. La productividad es un medio, no la medida final del éxito.
- Ampliar lo que hacen las personas debería preferirse a reemplazarlas cuando las dos opciones pueden dar resultados competitivos.
- Las ganancias de productividad deberían compartirse a través de alguna combinación de mayores ingresos reales, precios más bajos, jornadas más cortas, propiedad más repartida, mejores servicios y mejor calidad de vida.
- Los trabajos de nivel inicial deben transformarse, no desaparecer. Toda economía necesita caminos por los que los principiantes se conviertan en expertos.
- Las personas desplazadas por la tecnología necesitan transiciones reales hacia oficios con demanda duradera, no una recapacitación genérica nada más por cumplir.
- La propiedad importa. Si la IA hace cada vez más trabajo productivo, los hogares comunes necesitan una participación más amplia en el capital que genera la riqueza que produce la IA.
- La competencia importa. La infraestructura, los modelos, la capacidad de cómputo, la energía, los datos y la propiedad intelectual de la IA no deberían concentrarse tanto que un puñado de instituciones controle la inteligencia productiva de la sociedad.
- La educación debe preparar a las personas para trabajar con la IA, cuestionarla, verificarla, supervisarla y ejercer el juicio humano que los sistemas automatizados no pueden adueñarse de manera legítima.
- La automatización debería usarse con decisión donde falta gente, donde el trabajo es peligroso, donde los servicios no están al alcance o donde la capacidad humana se desperdicia en procesos de poco valor.
- Los gobiernos deberían medir la transición a la IA con algo más que el PIB y el desempleo. El ingreso real mediano, la participación en la fuerza laboral, el subempleo, la contratación de nivel inicial, la parte del ingreso que va al trabajo, las horas trabajadas, la riqueza de los hogares, la creación de negocios y la distribución de las ganancias de productividad importan igual.
- Las empresas deberían reconocer que sus empleados también son sus clientes. Producir a gran escala requiere poder de compra a gran escala.
- La política mundial sobre IA debe tomar en cuenta a las economías en desarrollo cuya ventaja competitiva ha dependido históricamente del trabajo humano. La IA debería ampliar el acceso a la experiencia, no cerrar la escalera del desarrollo.
- La responsabilidad humana debe seguir ligada a las decisiones importantes. La eficiencia no puede reemplazar la responsabilidad.
- Los beneficios de la IA deberían juzgarse a lo largo de décadas, no solo por el recorte de costos laborales del próximo trimestre.
El reto económico central de la IA avanzada no es solo si las máquinas pueden aumentar la capacidad productiva. La IA puede ayudar a crear más abundancia, mejorar la seguridad, ampliar el acceso a la experiencia, acelerar los descubrimientos y reducir el trabajo pesado. El reto que la acompaña es cómo las personas siguen participando de verdad en esa prosperidad si algunas formas de trabajo humano se vuelven menos necesarias para producir.
Una economía de IA duradera debería mantener un poder de compra y una participación económica amplios. Según cómo evolucionen los mercados laborales, esa participación puede seguir llegando sobre todo por los salarios, o puede complementarse con una propiedad del capital más repartida, reparto de utilidades, dividendos sociales, transferencias, jornadas más cortas con el mismo ingreso o instituciones que todavía no existen. La mezcla adecuada está abierta a debate y debería responder a la evidencia, no a la ideología.
Rechazamos la falsa elección entre el progreso tecnológico y la seguridad económica de las personas. Una civilización exitosa debería poder lograr las dos cosas.
La IA ya está cambiando el trabajo y probablemente lo va a cambiar más. La pregunta es si las instituciones, las empresas, los educadores, los trabajadores y los gobiernos van a darle forma a esa transición para que la tecnología sirva al bienestar humano, o van a dejar que los incentivos de corto plazo dominen decisiones con consecuencias de largo plazo.
La IA debería hacer a las personas más capaces y ampliar las oportunidades, no volver la exclusión económica una medida aceptable del éxito tecnológico.
Usar la IA para reducir la escasez, ampliar la capacidad y mejorar la vida humana, no para tratar a las personas como costos que hay que eliminar.
Mejorar el trabajo, no reemplazar al trabajador
En general, la inteligencia artificial debería usarse primero como una herramienta para ampliar lo que hacen las personas, no para sustituirlas por reflejo. Cuando la IA puede hacer parte del trabajo de alguien más rápido, con más seguridad, más barato o con más precisión, la primera pregunta no debería ser automáticamente “¿Cómo eliminamos este puesto?”. También debería ser “¿Cómo usamos esta capacidad para que las personas sean más productivas, más capaces, estén más seguras y sean más eficaces?”. La IA es especialmente valiosa cuando reduce el papeleo repetitivo, el trabajo peligroso, las demoras, los errores evitables y las barreras para acceder a la experiencia, y deja que las personas dediquen más tiempo al juicio, la creatividad, las relaciones, el liderazgo, la responsabilidad, la resolución de problemas, la innovación y otras actividades de alto valor. Por eso las ganancias de productividad no deberían evaluarse solo por el ahorro en mano de obra, sino también por las nuevas capacidades, la calidad, la seguridad, el acceso, la resiliencia, el crecimiento y los resultados para las personas.
Una maestra con IA puede dar una enseñanza más personalizada. Un médico puede ganar más tiempo para sus pacientes. Un contador puede pasar menos tiempo preparando información y más tiempo interpretándola. Una ingeniera puede evaluar más alternativas de diseño. Un científico puede investigar preguntas más rápido. Estos son ejemplos de la IA ampliando la capacidad humana cuando su uso se diseña pensando en ampliar, en la calidad y en la responsabilidad, y no solo en reemplazar.
Este enfoque también cuida el ecosistema del capital humano. Las personas siguen ganando experiencia, desarrollando juicio, enseñando a otros, pasando el conocimiento de la institución, volviéndose expertas, ganando un ingreso, pagando impuestos, manteniendo a sus familias y participando en la economía como consumidoras.
El objetivo que guía es: Automatizar las tareas adecuadas. Ampliar lo que hacen las personas. Expandir la capacidad humana. Usar la IA para mejorar el trabajo y el potencial humano, no para hacer del reemplazo de trabajadores el objetivo por defecto. Usar la IA para reducir la escasez y ampliar las oportunidades.
La promesa y la responsabilidad de la IA
La IA es una de las herramientas de uso general más poderosas de la era moderna. Bien usada, puede extender la inteligencia humana, hacer la experiencia más accesible, acelerar los descubrimientos científicos, mejorar la educación y la salud, ayudar a las personas con discapacidad, fortalecer los servicios públicos, reducir el trabajo peligroso y monótono, ayudar a las organizaciones pequeñas a competir con las grandes y permitir que las personas creen y resuelvan problemas a escalas que antes estaban fuera de su alcance.
Ese mismo poder trae responsabilidad. La IA también se puede usar con descuido, o a propósito, de formas que concentran el poder, desplazan a las personas sin caminos viables hacia adelante, amplifican los errores, debilitan la privacidad, permiten la manipulación, les quitan habilidades a las instituciones o crean dependencias peligrosas. Estos resultados no son inevitables ni imaginarios. Son problemas de gobernanza, de diseño, de mercado, de educación y de decisiones humanas que hay que anticipar y manejar.
Por eso el propósito de este manifiesto no es resistirse a la IA. Es defender un desarrollo y una adopción ambiciosos de la IA que sigan rindiendo cuentas al bienestar humano. El progreso debería juzgarse tanto por lo que la tecnología puede hacer como por lo que su uso permite que lleguen a ser las personas y las sociedades.
Nuevos principios: capacidad humana y resiliencia
La IA no solo debe cuidar a los expertos de hoy. Debe cuidar el proceso con el que la sociedad forma a los expertos de mañana.
No permitir que automatizar una capacidad crítica elimine la capacidad humana necesaria para entenderla, verificarla por cuenta propia, repararla, recuperarla y, cuando haga falta, ejercerla.
No deberíamos enseñarles menos a las personas solo porque la IA puede hacer más tareas. La IA debería usarse para ayudar a las personas a aprender mejor, a entender más a fondo y a desarrollar el juicio que se necesita para usar herramientas poderosas con responsabilidad.
La capacidad humana es una forma de infraestructura crítica. Una economía de IA resiliente debería mantener suficiente experiencia humana para supervisar y cuestionar los sistemas automatizados, y para sostener las funciones esenciales cuando esos sistemas fallan, dan resultados incorrectos, dejan de estar disponibles o se vuelven inalcanzables por su costo.
La crisis de capacidad
Una crisis de capacidad puede ocurrir cuando la sustitución tecnológica sostenida contribuye a que el número de personas con una habilidad crítica caiga por debajo del nivel necesario para operar, supervisar, verificar, reparar o recuperar por cuenta propia los sistemas de los que depende la sociedad.
Una crisis de capacidad no requiere que la IA deje de funcionar. Puede surgir cuando las personas se vuelven poco a poco menos capaces de saber si la IA tiene razón. El peligro, entonces, no es solo que falle la tecnología, sino que las personas no puedan reconocer, diagnosticar o recuperarse de esa falla.
Una adopción de la IA mal diseñada podría crear un círculo que se alimenta solo: la IA hace más tareas básicas; algunos empleadores contratan menos gente de nivel inicial; los caminos profesionales se estrechan; menos personas entran o se quedan en la disciplina; bajan las oportunidades de aprendizaje práctico; los trabajadores con experiencia se jubilan; la reserva de experiencia humana se achica; aumenta la dependencia de los sistemas automatizados; y quedan menos personas capaces de evaluar la tecnología por su cuenta. Este es un camino de riesgo, no un resultado inevitable, y se puede contrarrestar con educación, diseño de puestos, mentoría y aprendizaje práctico hechos a propósito.
La paradoja de la experiencia humana
Entre más capaz se vuelve la IA, más fácil puede ser justificar que se eliminen las oportunidades de que las personas practiquen tareas básicas. Pero muchas de esas tareas son las que históricamente han ayudado a los futuros expertos a desarrollar su juicio. La meta debería ser rediseñar el trabajo que deja aprendizaje, no conservar tareas obsoletas nada más porque sí.
El conocimiento básico y el conocimiento que da la experiencia son bienes distintos. La educación formal puede dar principios, teoría y métodos. La experiencia de un experto requiere práctica repetida, errores, buscar y corregir fallas, mentoría, responsabilidad cada vez mayor y enfrentar las consecuencias.
El conocimiento tácito es el que se adquiere con la experiencia y la práctica, y que es difícil de documentar o de enseñar por completo de forma explícita. Es el juicio acumulado que le permite a un profesional con experiencia darse cuenta de que algo anda mal aunque las reglas formales, la documentación o la recomendación de la IA digan otra cosa.
Cuidar la formación de expertos
El camino para formar expertos es:
- educación
- competencia básica
- práctica supervisada
- práctica independiente
- responsabilidad cada vez más compleja
- juicio acumulado
- experiencia de experto.
Automatizar buena parte del trabajo de nivel inicial puede dejar un vacío de aprendizaje práctico si las organizaciones no reemplazan las oportunidades de aprender que se pierden con práctica intencional, mentoría, simulación y trabajo con responsabilidad cada vez mayor. En ese caso, una organización puede verse más productiva a corto plazo mientras se gasta una reserva de experiencia que se formó con un modelo de trabajo anterior.
Conservar a los expertos de mayor antigüedad sin mantener caminos creíbles para formar a quienes los van a reemplazar puede volverse una forma de agotamiento administrado.
El problema de la automatización subsidiada
Los precios que pagan los clientes por los servicios de IA no necesariamente muestran la economía completa de los proveedores a largo plazo. Una comparación sensata debería tomar en cuenta, cuando haya datos, los costos de entrenamiento y de inferencia, la infraestructura de cómputo, los centros de datos, la electricidad, las redes, la ingeniería, la depreciación, el financiamiento, la gobernanza y la expansión de capacidad, reconociendo que los costos por unidad y los modelos de negocio pueden cambiar rápido.
Las empresas que evalúan sustituir personas deberían comparar el costo total y el valor esperados del trabajo hecho con IA contra el costo total y el valor esperados del trabajo hecho por personas, o por personas con IA. El precio de una suscripción por sí solo no es base suficiente para una decisión de personal a largo plazo.
Si las organizaciones eliminan capacidad humana suponiendo que los precios, los proveedores y las condiciones de acceso de la IA de hoy van a durar, después los aumentos de precio, las fusiones, las caídas del servicio o los cambios de acceso podrían dejarlas atrapadas: dependiendo de sistemas externos para un trabajo que la organización ya no tiene suficiente gente capaz de hacer por su cuenta.
Cómo medir una economía de IA exitosa
Una economía de IA exitosa es una en la que el progreso tecnológico contribuye a mejoras amplias en la prosperidad, la capacidad, la seguridad económica, las oportunidades, la resiliencia y la calidad de vida de las personas, mientras maneja con justicia el desplazamiento y mantiene caminos reales para que la gente participe en la vida económica y cívica.
Las grandes ganancias de productividad de la IA deberían evaluarse preguntando dónde aparecen los beneficios: ingresos más altos o más seguros, precios más bajos, jornadas más cortas o más flexibles, propiedad más repartida, mejores productos y servicios, mejores bienes públicos, más producción, nuevos negocios y oficios, más accesibilidad o mayores rendimientos del capital. Un sistema sano puede sostener varios de estos resultados a la vez.
Reducir costos y reducir los precios al consumidor no es lo mismo. Que haya evidencia de que la IA baja los costos de operación de una empresa no demuestra que los consumidores reciban una baja de precios equivalente.
La medida final de una economía de IA no debería ser cuánto trabajo pueden hacer las máquinas, sino si sus capacidades contribuyen a mejores vidas humanas, instituciones más fuertes, más oportunidades y una sociedad más resiliente y productiva.
Un pacto de IA centrado en las personas
La IA puede ser un instrumento extraordinario para el bien. Que llegue a serlo a escala de toda la sociedad depende no solo de la capacidad de los modelos, sino de los incentivos, las instituciones, los sistemas educativos, las decisiones de negocio y los valores que guían cómo se usa esa capacidad.
Algunos trabajos van a cambiar, algunos van a desaparecer, y van a surgir nuevos trabajos e industrias. La respuesta responsable no es negarlo ni resignarse. Es adaptarse activamente: rediseñar el trabajo, educar a las personas para una capacidad más profunda, crear caminos de transición creíbles, cuidar la experiencia crítica, ampliar el acceso a las ganancias de productividad y mantener la responsabilidad humana donde las consecuencias son importantes.
Apoyamos que siga la innovación, la inversión, la experimentación y el uso de la IA. El objetivo no es congelar los trabajos que existen ni conservar procesos ineficientes. Es asegurar que las ganancias de productividad se conviertan en más capacidad, oportunidad, seguridad, conocimiento, prosperidad y resiliencia para más gente.
Evidencia y fundamento intelectual
Las preocupaciones de este manifiesto son hipótesis y principios de política pública basados en evidencia que apenas está surgiendo, no afirmaciones de que cada riesgo descrito ya esté pasando a gran escala. Investigaciones y trabajos institucionales recientes respaldan poner más atención al aprendizaje de nivel inicial, al aprendizaje práctico y a la formación de expertos. Hay que distinguir los artículos conceptuales de los estudios empíricos y de los programas oficiales.
- U.S. Department of Labor (2026), “Landmark initiative to integrate artificial intelligence skills into Registered Apprenticeships nationwide”: iniciativa nacional para integrar habilidades de IA en los programas de Registered Apprenticeship (aprendizaje práctico registrado), que refleja un esfuerzo de política pública para modernizar la capacitación sin perder los caminos estructurados hacia el trabajo calificado.
- Sarala, S. (2026), “The apprenticeship void: AI augmentation and entry-level displacement in knowledge work,” Vilakshan – XIMB Journal of Management, 23(2), 174–185. Artículo conceptual; su marco requiere validación empírica.
- Akin, M. S. (2026), “The Apprenticeship Externality: Generative AI, Entry-Level Work, and the Future Supply of Expertise.” Documento de trabajo de SSRN. Un modelo teórico de cómo automatizar las tareas de nivel inicial podría reducir en el futuro la oferta de juicio y de capacidad de verificación.
- McKinsey & Company (2026), “Building expertise in the age of AI: Who trains the next generation?” Informa que el trabajo de nivel inicial está cambiando y propone rediseñar a propósito los puestos, el aprendizaje, el acompañamiento y la gestión del conocimiento. La encuesta a empleadores que cita también encontró efectos mixtos, con empleadores que esperan tanto aumentos como bajas en la contratación de nivel inicial.
- World Economic Forum (2026), “Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work: A Framework for Safeguarding and Reinventing Early Career Pathways.” Pone el acento en el acceso al empleo, el diseño de puestos, la formación de talento y la alineación del sistema educativo, en vez de dar por hecho que el trabajo de nivel inicial simplemente va a desaparecer.
The Human Prosperity AI Manifesto, Brigade Management, Inc. Baccare está hecho para ser un ejemplo práctico del principio 8: educar a las personas para trabajar con la IA, cuestionarla, verificarla y usar su propio juicio.