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Progress runs faster than we doEl progreso corre más rápido que nosotros · V8 Master Engine

50 slides · 13 min · 2026-08-1750 láminas · 13 min · 2026-08-17 language
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Progress runs faster than we doMade for Diego Lis, by Hanademi
  1. External capacity expanded, but human outcomes did not move in lockstep: OECD reading fell 4% while electronic waste grew 82%.
  2. Global life expectancy rose 22.54 years, fell in 2020 and 2021, then recovered.
  3. Global internet use rose from 15.6% to 73.6% of the population.
El progreso corre más rápidoque nosotrosMade for Diego Lis, by Hanademi
  1. La capacidad externa creció, pero los resultados humanos no avanzaron al mismo ritmo: la lectura de la OCDE cayó 4% mientras los residuos electrónicos crecieron 82%.
  2. La vida mundial subió 22,54 años, cayó en 2020 y 2021, y luego se recuperó.
  3. El uso mundial de internet pasó de 15,6% a 73,6% de la población.
Global college enrollment rose from 19% to42% between 2000 and 2022External capacity expanded, but human outcomes did not move in lockstep: OECD reading fell 4% whileelectronic waste grew 82%.Made for Diego Lis, by HanademiSources: UNESCO Institute for Statistics; World Bank Open Data; Organisation for Economic Co-operation andDevelopment; oecd.org; International Telecommunication Union; unitar.orgUnitPercent change over each labeled periodGlobal college enrollment, 2000 to 20220%+116%World life expectancy, 1960 to 2024+44%World extreme poverty, 1990 to 2024−76%OECD reading score, 2012 to 2022−4%World electronic waste, 2010 to 2022+82%
External capacity expanded, but human outcomes did not move in lockstep: OECD reading fell 4% while electronic waste grew 82%.
La matrícula universitaria mundial subiódel 19% al 42% entre 2000 y 2022La capacidad externa creció, pero los resultados humanos no avanzaron al mismo ritmo: la lectura de laOCDE cayó 4% mientras los residuos electrónicos crecieron 82%.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: UNESCO Institute for Statistics; World Bank Open Data; Organisation for Economic Co-operation andDevelopment; oecd.org; International Telecommunication Union; unitar.orgUnidadCambio porcentual durante cada período indicadoMatrícula universitaria mundial, 2000 a 20220%+116%Esperanza de vida mundial, 1960 a 2024+44%Pobreza extrema mundial, 1990 a 2024−76%Puntuación de lectura de la OCDE, 2012 a 2022−4%Residuos electrónicos mundiales, 2010 a 2022+82%
La capacidad externa creció, pero los resultados humanos no avanzaron al mismo ritmo: la lectura de la OCDE cayó 4% mientras los residuos electrónicos crecieron 82%.
Global university enrollment rose whileOECD reading scores fell 20 pointsGlobal tertiary enrollment, 1990-2024, and OECD average PISA reading, 2012-2022, with separate units.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Banco Mundial. (n.d.). School enrollment, tertiary (% gross) [SE.TER.ENRR]. World Bank Open Data.;Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). PISA 2022 Results, Volume I.UnitGross percentage and PISA pointsGlobal tertiary enrollment13.3%43.6%19902024OECD PISA reading49647620122022
The door to higher education opened much wider. Global tertiary enrollment went from 13.31% to 43.62%. But the OECD reading average fell from 496 to 476 points, a tension that forces us to ask what progress means.
La matrícula universitaria mundial subiómientras la lectura OCDE cayó 20 puntosMatrícula terciaria mundial, 1990-2024, y promedio OCDE de lectura PISA, 2012-2022, con unidadesseparadas.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Banco Mundial. (n.d.). School enrollment, tertiary (% gross) [SE.TER.ENRR]. World Bank Open Data.;Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). PISA 2022 Results, Volume I.UnidadPorcentaje bruto y puntos PISAMatrícula terciaria mundial13,3 %43,6 %19902024Lectura PISA de la OCDE49647620122022
La puerta de la educación superior se abrió mucho más. La matrícula terciaria mundial pasó de 13,31% a 43,62%. Pero el promedio OCDE de lectura cayó de 496 a 476 puntos, una tensión que obliga a preguntar qué significa avanzar.
University enrollment rose 30% as schooltest scores fell about 4%Education reached more people between 2012 and 2022, but average measured skills moved in the oppositedirection.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). PISA 2022 Results, Volume I.; Reading literacy.;UNESCO Institute for Statistics. (2024). Tertiary education enrolment data.Unitindex, 2012 = 100Tertiary enrollmentPISA readingPISA mathematics13096962012201520182022
Education reached more people between 2012 and 2022, but average measured skills moved in the opposite direction.
La matrícula universitaria subió 30% mientras laspruebas escolares cayeron cerca de 4%La educación llegó a más personas entre 2012 y 2022, pero las competencias medias medidas avanzaronen sentido contrario.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). PISA 2022 Results, Volume I.; Reading literacy.;UNESCO Institute for Statistics. (2024). Tertiary education enrolment data.Unidadíndice, 2012 = 100Matrícula terciariaLectura PISAMatemáticas PISA13096962012201520182022
La educación llegó a más personas entre 2012 y 2022, pero las competencias medias medidas avanzaron en sentido contrario.
Access reaches the classroomStudents work at desktop computers as an adult observes the classroom.Sources: Human Development progress slows to a 35-year low according to UN Development Programme report | United Nations Development Programme. undp.org.
The classroom makes the central tension concrete as more tools can expand opportunity without ensuring deeper learning.
El acceso llega al aulaEstudiantes trabajan con computadoras de escritorio mientras un adulto observa el aula.Fuentes: Human Development progress slows to a 35-year low according to UN Development Programme report | United Nations Development Programme. undp.org.
El aula concreta la tensión central, ya que más herramientas pueden ampliar las oportunidades sin garantizar un aprendizaje más profundo.
Internet use grew 8.3% yearly while schooltest scores fell 0.4%Digital access and electronic waste changed by 5% to 8% a year, while life expectancy and measured schoolskills moved by less than 1% a year.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Banco Mundial. (2024). Esperanza de vida al nacer, total. Indicadores del Desarrollo Mundial.;life-expectancy-world-bank-1960-2022.; Banco Mundial. (2024). Poverty, Prosperity, and Planet Report 2024.Unitcompound annual change in each indicatorInternet useElectronic wasteTertiary enrollmentLife expectancyExtreme povertySuicide ratePISA mathematicsPISA reading8.3%5.1%3.6%0.6%-4.6%-2.3%-0.5%-0.4%
Digital access and electronic waste changed by 5% to 8% a year, while life expectancy and measured school skills moved by less than 1% a year.
El uso de internet creció 8,3% anual mientras laspruebas escolares cayeron 0,4%El acceso digital y los residuos electrónicos cambiaron entre 5% y 8% anual, mientras la esperanza de vida ylas competencias escolares medidas se movieron menos de 1% anual.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Banco Mundial. (2024). Esperanza de vida al nacer, total. Indicadores del Desarrollo Mundial.;life-expectancy-world-bank-1960-2022.; Banco Mundial. (2024). Poverty, Prosperity, and Planet Report 2024.Unidadcambio anual compuesto de cada indicadorUso de internetResiduos electrónicosMatrícula terciariaEsperanza de vidaPobreza extremaTasa de suicidioMatemáticas PISALectura PISA8.3%5.1%3.6%0.6%-4.6%-2.3%-0.5%-0.4%
El acceso digital y los residuos electrónicos cambiaron entre 5% y 8% anual, mientras la esperanza de vida y las competencias escolares medidas se movieron menos de 1% anual.
Global life expectancy fell in 2020 and 2021before recoveringGlobal life expectancy at birth, in years, 1960-2024. The series preserves the declines in 2020 and 2021.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Banco Mundial. (2024). Esperanza de vida al nacer, total. Indicadores del Desarrollo Mundial.; World Bank. (n.d.).Life expectancy at birth, total (years) [SP.DYN.LE00.IN]. World Bank Open Data.UnitYears of life expectancy50607019601970198019902000201020202020 declineSecond declineIn 2019, it reached 72.87 years,its previous high.In 2020, it fell to 72.18 years.In 2021, it touched 71.22 years.In 2024, it recovered the high at73.48 years.50.9
For 64 years, global life expectancy advanced with barely a pause. The pandemic broke that line: from 72.87 years in 2019 it fell to 71.22 in 2021. By 2024 it reached 73.48, but the lesson remains: progress can recover and also be lost.
La esperanza de vida mundial cayó en 2020y 2021 antes de recuperarseEsperanza de vida mundial al nacer, en años, 1960-2024. La serie conserva las caídas de 2020 y 2021.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Banco Mundial. (2024). Esperanza de vida al nacer, total. Indicadores del Desarrollo Mundial.; World Bank.(n.d.). Life expectancy at birth, total (years) [SP.DYN.LE00.IN]. World Bank Open Data.UnidadAños de esperanza de vida5060701960197019801990200020102020Caída de 2020Segunda caídaEn 2019, alcanzó 72,87 años, sumáximo previo.En 2020, cayó a 72,18 años.En 2021, tocó 71,22 años.En 2024, recuperó el máximo con73,48 años.50,9
Durante 64 años, la esperanza de vida mundial avanzó casi sin pausa. La pandemia rompió esa línea: de 72,87 años en 2019 cayó a 71,22 en 2021. Para 2024 llegó a 73,48, pero la lección permanece: el progreso puede recuperarse y también perderse.
Extreme poverty fell from 43.4% to 10.4%World population living on less than US$3 daily in 2021 PPP, percentage, 1990-2024. 2019 not reported.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Poverty headcount ratio at $3.00 a day (2021 PPP) (% of population) [SI.POV.DDAY]. World BankOpen Data.2019 is not reported in the supplied series and remains a gap.UnitPercentage of population0%20%40%1990199520002005201020152020In 1990, poverty reached 43.4%.In 2024, it reached its minimumof 10.4%.
In one generation, extreme poverty measured at less than US$3 daily fell from 43.4% to 10.4%. That 33-percentage-point drop is one of the great victories of material progress. But 2020 broke the improvement and made clear that a statistical victory does not equal permanent security.
La pobreza extrema cayó de 43,4% a 10,4%Población mundial bajo US$3 diarios en PPA de 2021, porcentaje, 1990-2024. 2019 no está reportado.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Poverty headcount ratio at $3.00 a day (2021 PPP) (% of population) [SI.POV.DDAY]. WorldBank Open Data.2019 no está reportado en la serie suministrada y queda como un vacío.UnidadPorcentaje de la población0 %20 %40 %1990199520002005201020152020En 1990, la pobreza alcanzaba43,4%.En 2024, llegó a su mínimo de10,4%.
En una generación, la pobreza extrema medida bajo US$3 diarios se redujo de 43,4% a 10,4%. Esa caída de 33 puntos porcentuales es una de las grandes victorias del progreso material. Pero 2020 quebró la mejora y dejó claro que una victoria estadística no equivale a seguridad permanente.
Global internet use reached 74%People using the internet as a percentage of global population, 2005 to 2025.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.;International Telecommunication Union. (2024). Facts and Figures 2024.UnitPercentage of population0%25%50%75%2005200820112014201720202023In 2005, 15.6% of thepopulation used the internet.By 2025, it reached 73.6% ofthe population.
In 2005, only 15.6% of the global population used the internet. By 2025, the share reached 73.6%. That leap changes who can participate in the economy and in connected life.
El uso mundial de internet llegó a 74%Personas que usan internet como porcentaje de la población mundial, 2005 a 2025.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.;International Telecommunication Union. (2024). Facts and Figures 2024.UnidadPorcentaje de la población0 %25 %50 %75 %2005200820112014201720202023En 2005, usaba internet 15,6%de la población.En 2025, llegó a 73,6% de lapoblación.
En 2005, solo 15,6% de la población mundial usaba internet. Para 2025, la proporción llegó a 73,6%. El salto cambia quién puede participar en la economía y en la vida conectada.
Connection becomes tangibleA person uses a tablet with an open laptop behind it.Sources: ITU estimates 5.5 billion people have internet access in 2024 - Telecompaper. telecompaper.com.
The tablet and laptop make expanding internet access tangible while inviting the question of what connection serves.
La conexión se vuelve tangibleUna persona usa una tableta con una computadora portátil abierta detrás.Fuentes: ITU estimates 5.5 billion people have internet access in 2024 - Telecompaper. telecompaper.com.
La tableta y la computadora portátil hacen tangible la expansión del acceso a internet e invitan a preguntar para qué sirve la conexión.
Training Gemini Ultra was estimated to costUS$191 millionEstimated cost to train frontier models, in millions of USD. Logarithmic scale: each line is ×10.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AI Index Report 2024.; Google's GeminiUltra AI model may have cost $191 million ....UnitMillions of USD per model$191Gemini Ultra$78GPT-4$4.3GPT-3
GPT-3 cost roughly US$4.3 million by one estimate. GPT-4 reached US$78 million and Gemini Ultra US$191 million. Building the AI frontier requires ever more capital and concentrates technical capacity.
Se estimó que entrenar Gemini Ultra costóUS$191 millonesCosto estimado de entrenar modelos frontera, en millones de USD.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AI Index Report 2024.; Google'sGemini Ultra AI model may have cost $191 million ....UnidadMillones de USD por modelo$191Gemini Ultra$78GPT-4$4,3GPT-3
GPT-3 costó unos US$4,3 millones según la estimación citada. GPT-4 llegó a US$78 millones y Gemini Ultra a US$191 millones. Construir la frontera de la IA exige cada vez más capital y concentra la capacidad técnica.
South Korea spent 4.94% of its economy onresearch and developmentNational spending on research and development as a percentage of GDP, 1996 to 2023, in five countries.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Research and development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercentage of GDP0%2%4%19962000200420082012201620203% of GDPChinaGermanyFranceJapanSouthKoreaIn 2023, South Korea reached4.94% of GDP.In 2023, China reached 2.58% ofGDP.
Technological capacity also depends on sustained national commitment. South Korea rose from 2.14% of GDP in 1996 to 4.94% in 2023. China climbed from 0.56% to 2.58%, while France ended nearly where it started.
Corea del Sur destinó 4,94% de sueconomía a investigación y desarrolloGasto nacional en investigación y desarrollo como porcentaje del PIB, 1996 a 2023, en 5 países.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Research and development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.UnidadPorcentaje del PIB0 %2 %4 %19962000200420082012201620203% del PIBChinaAlemaniaFranciaJapónCorea delSurEn 2023, Corea del Sur llegó a4,94% del PIB.En 2023, China llegó a 2,58% delPIB.
La capacidad tecnológica también depende de una apuesta nacional sostenida. Corea del Sur pasó de 2,14% del PIB en 1996 a 4,94% en 2023. China subió de 0,56% a 2,58%, mientras Francia terminó casi donde empezó.
South Korea leads with 1,012 robots per10,000 workersRobot density in manufacturing, 2023, measured as robots per 10,000 workers.Made for Diego Lis, by HanademiSources: International Federation of Robotics. (2024). Global robot density in factories doubled in seven years.;China Overtakes Germany and Japan in Robot Density – IFR reports.UnitRobots per 10,000 manufacturing workersSouth Korea1,012China470United States295
Physical automation already has highly unequal geography. South Korea reaches 1,012 robots per 10,000 manufacturing workers. China registers 470 and the United States 295. Material progress advances, but does not reach all places with equal intensity.
Corea del Sur lidera con 1.012 robots porcada 10.000 trabajadoresDensidad de robots en la manufactura, 2023, medida como robots por cada 10.000 trabajadores.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: International Federation of Robotics. (2024). Global robot density in factories doubled in seven years.;China Overtakes Germany and Japan in Robot Density – IFR reports.UnidadRobots por 10.000 trabajadores manufacturerosCorea del Sur1.012China470Estados Unidos295
La automatización física ya tiene una geografía muy desigual. Corea del Sur alcanza 1.012 robots por cada 10.000 trabajadores manufactureros. China registra 470 y Estados Unidos 295. El progreso material avanza, pero no llega con la misma intensidad a todos los lugares.
In one experiment, GPT-4 improvedconsultants’ work quality by over 40%Percentage changes observed in consulting tasks with GPT-4 versus the comparison group.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.; Navigating the Jagged Technological Frontier: Field | ResearchBunny.UnitPercentage change observed40%Result quality25.1%Work speed12.2%Tasks completed
Here AI does not just accelerate work. In the experiment, GPT-4 raised the number of tasks completed by 12.2% and speed by 25.1%. But the data point that shifts the reading is quality, which rose over 40%. The advantage exists within a concrete and measurable task.
En un experimento, GPT-4 mejoró más de40% la calidad del trabajo de consultoresCambios porcentuales observados en tareas de consultoría con GPT-4 frente al grupo de comparación.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.; Navigating the Jagged Technological Frontier: Field | ResearchBunny.UnidadCambio porcentual observado40 %Calidad del resultado25,1 %Velocidad de trabajo12,2 %Tareas completadas
Aquí la IA no solo acelera el trabajo. En el experimento, GPT-4 elevó la cantidad de tareas completadas 12,2% y la velocidad 25,1%. Pero el dato que cambia la lectura es la calidad, que subió más de 40%. La ventaja existe dentro de una tarea concreta y medible.
A 19-point accuracy loss equaled 156% ofAI’s gain in completed tasksA single failure outside the model frontier can offset the full task-count benefit and much of the speed andquality gains.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business SchoolWorking Paper 24-013.; What is the jagged AI frontier?.; Navigating the Jagged Technological Frontier: Field |ResearchBunny.Unitoff-frontier penalty as a share of each reported AI gainMore tasks completedFaster completionHigher quality156%76%48%Common ceiling: 200% of the reported gain
A single failure outside the model frontier can offset the full task-count benefit and much of the speed and quality gains.
Perder 19 puntos de acierto equivalió al156% del aumento de tareas completadasUn solo fallo fuera de la frontera del modelo puede anular toda la mejora en cantidad de tareas y gran partede las mejoras en velocidad y calidad.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business SchoolWorking Paper 24-013.; What is the jagged AI frontier?.; Navigating the Jagged Technological Frontier: Field |ResearchBunny.Unidadpenalización fuera de frontera como proporción de cada mejora reportada con IAMás tareas completadasFinalización más rápidaMayor calidad156%76%48%Techo común: 200% de la mejora reportada
Un solo fallo fuera de la frontera del modelo puede anular toda la mejora en cantidad de tareas y gran parte de las mejoras en velocidad y calidad.
Outside its frontier, AI reduced accuracyby 19 percentage points.This result corresponds to a task studied outside the model's capability frontier. It doesnot claim that AI reduces accuracy in all tasks. The source describes consultants whoworked with AI versus a comparison group.Sources: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; What is the jaggedAI frontier?.
The same technology that helps within its frontier can also fail outside it. In the task studied, consultants with AI had 19 percentage points lower probability of being correct. The lesson is not to reject AI, but to recognize where its capacity ends.
Fuera de su frontera, la IA redujo elacierto 19 puntos porcentuales.Este resultado corresponde a una tarea estudiada fuera de la frontera de capacidad delmodelo. No afirma que la IA reduzca el acierto en todas las tareas. La fuente describeconsultores que trabajaron con IA frente a un grupo de comparación.Fuentes: Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; What is the jaggedAI frontier?.
La misma tecnología que ayuda dentro de su frontera también puede fallar fuera de ella. En la tarea estudiada, los consultores con IA tuvieron 19 puntos porcentuales menos probabilidad de acertar. La lección no es rechazar la IA, sino reconocer dónde termina su capacidad.
Code fills the field of viewLines of computer code are reflected in glasses beside a person's eye.Sources: Usage of AI technologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
The reflected code frames AI as a challenge for human attention and judgment, especially beyond a model's frontier.
El código llena el campo visualLíneas de código informático se reflejan en unas gafas junto al ojo de una persona.Fuentes: Usage of AI technologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
El código reflejado presenta la IA como un desafío para la atención y el juicio humanos, especialmente fuera de la frontera de un modelo.
US output growth per worker slowed from2.8% to 1.5% annuallyUS labor productivity growth by era, as a percentage, 1948 to 2019.Made for Diego Lis, by HanademiSources: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2021). The U.S. productivity slowdown: an economy-wide andindustry-level analysis.; Table 1. Private nonfarm business sector: productivity and related measures for the1987-2020 period.UnitAnnual labor productivity growth1948 to 19732.8%1973 to 19951.4%1995 to 20072.8%2007 to 20191.5%
The US economy was already decelerating before generative AI. Growth reached 2.8% annually between 1995 and 2007, but fell to 1.5% after. A faster tool does not guarantee that the entire system advances more quickly.
El crecimiento del producto por trabajadorestadounidense bajó de 2,8% a 1,5% anualCrecimiento anual de la productividad laboral estadounidense por era, en porcentaje, 1948 a 2019.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: U.S. Bureau of Labor Statistics. (2021). The U.S. productivity slowdown: an economy-wide andindustry-level analysis.; Table 1. Private nonfarm business sector: productivity and related measures for the1987-2020 period.UnidadCrecimiento anual de la productividad laboral1948 a 19732,8 %1973 a 19951,4 %1995 a 20072,8 %2007 a 20191,5 %
La economía estadounidense ya se estaba desacelerando antes de la IA generativa. El crecimiento llegó a 2,8% anual entre 1995 y 2007, pero bajó a 1,5% después. Una herramienta más rápida no garantiza que todo el sistema avance más rápido.
China and South Korea accelerated whileJapan and Germany stalledGDP per person employed in China, Germany, United Kingdom, Japan, South Korea, and United States,constant 2021 PPP dollars, 1991 to 2025.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World BankOpen Data.UnitConstant 2021 PPP dollars per person employed$0$50K$100K$150K1991199620012006201120162021ChinaGermanyUnitedKingdomJapanSouthKoreaUnitedStatesChina reached $48,126 in 2025.Japan reached $89,015 in 2017and ended at $87,888.
One measure produces 6 different stories. China moved from $3,280 to $48,126 per person employed, while the United States maintained leadership. Japan and Germany show that an economy can remain wealthy and still lose productive momentum.
China y Corea aceleraron mientras Japón yAlemania se estancaronPIB por persona empleada en China, Alemania, Reino Unido, Japón, Corea del Sur y Estados Unidos, dólaresPPP constantes de 2021, 1991 a 2025.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World BankOpen Data.UnidadDólares PPP constantes de 2021 por persona empleada$0$50K$100K$150K1991199620012006201120162021ChinaAlemaniaReinoUnidoJapónCorea delSurEstadosUnidosChina llegó a US$48.126 en 2025.Japón alcanzó US$89.015 en2017 y terminó en US$87.888.
Una misma medida produce 6 historias distintas. China pasó de US$3.280 a US$48.126 por persona empleada, mientras Estados Unidos mantuvo el liderazgo. Japón y Alemania muestran que una economía puede seguir siendo rica y, aun así, perder impulso productivo.
AI could affect 60% of rich-country jobs and26% in low-income countriesEstimated employment exposed to artificial intelligence by income group and globally, percentage ofemployment, 2024.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; AI WillTransform the Global Economy. Let's Make Sure It ....UnitShare of employment exposed to AI20%30%40%50%60%60%Advanced economies40%Emerging markets26%Low-income countries40%WorldGlobal average: 40%
Exposure is not distributed equally. Advanced economies concentrate the highest contact with AI, with 60% of employment exposed. In low-income countries the figure is 26%, which shifts the question: it matters not only who automates, but who is left out of the transformation.
La IA podría afectar 60% de empleos enpaíses ricos y 26% en países pobresEstimación del empleo expuesto a inteligencia artificial por grupo de ingresos y en el mundo, porcentaje delempleo, 2024.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; AI WillTransform the Global Economy. Let's Make Sure It ....UnidadPorcentaje del empleo expuesto a IA20 %30 %40 %50 %60 %60 %Economías avanzadas40 %Mercados emergentes26 %Países de bajosingresos40 %MundoPromedio mundial: 40%
La exposición no se distribuye por igual. Las economías avanzadas concentran el mayor contacto con la IA, con 60% del empleo expuesto. En los países de bajos ingresos la cifra es 26%, lo que cambia la pregunta: no solo importa quién automatiza, sino quién queda fuera de la transformación.
If AI affects 40% of jobs, 68 millionprojected new jobs would be affectedThis counterfactual produces 68 million exposed jobs created, 36.8 million displaced and a positive exposedbalance of 31.2 million.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; AI WillTransform the Global Economy. Let's Make Sure It ....; World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report2025.Unitmillions of jobs in an illustrative exposure scenario through 2030+68.0-36.8+31.2CreatedDisplacedNet balance
This counterfactual produces 68 million exposed jobs created, 36.8 million displaced and a positive exposed balance of 31.2 million.
Si la IA afecta 40% de empleos, 68 millones denuevos empleos proyectados quedarían afectadosEste contrafactual produce 68 millones de empleos expuestos creados, 36,8 millones desplazados y unsaldo expuesto positivo de 31,2 millones.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; AI WillTransform the Global Economy. Let's Make Sure It ....; World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report2025.Unidadmillones de empleos en un escenario ilustrativo de exposición hasta 2030+68,0-36,8+31,2CreadosDesplazadosSaldo neto
Este contrafactual produce 68 millones de empleos expuestos creados, 36,8 millones desplazados y un saldo expuesto positivo de 31,2 millones.
Employers estimate 78 million more jobscreated than lostGlobal projection of jobs created and displaced through 2030, in millions, according to employers.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.Employer projection through 2030.UnitMillions of jobs050100150170Jobs created-92Jobs displaced78Projected net balance
Labor transformation does not arrive as a single loss. Employers project 170 million jobs created and 92 million displaced through 2030. The estimated balance is positive, but the shift requires people to move between tasks and occupations.
Los empleadores estiman 78 millones másde empleos creados que perdidosProyección mundial de puestos creados y desplazados hasta 2030, en millones, según empleadores.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.Proyección de empleadores hasta 2030.UnidadMillones de empleos050100150170Puestos creados-92Puestos desplazados78Saldo neto proyectado
La transformación laboral no llega como una sola pérdida. Los empleadores proyectan 170 millones de puestos creados y 92 millones desplazados hasta 2030. El saldo estimado es positivo, pero el cambio exige que las personas puedan moverse entre tareas y ocupaciones.
Jobs remain a human questionA transparent human-shaped figurine stands beneath a bright light.Sources: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis. ILO Working Paper 96.
Behind projected job creation and displacement stands the unresolved question of how people retain agency and purpose.
El empleo sigue siendo una cuestión humanaUna figura transparente con forma humana permanece bajo una luz brillante.Fuentes: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis. ILO Working Paper 96.
Detrás de la creación y el desplazamiento de empleos proyectados permanece la pregunta de cómo las personas conservarán su autonomía y propósito.
Wage employment grew while 42%remained vulnerableVulnerable employment and wage employment as a share of global employment, ILO modeled estimates,1991 to 2025.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Vulnerable employment, total (% of total employment) [SL.EMP.VULN.ZS]. World Bank OpenData.; World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) [SL.EMP.WORK.ZS]. World Bank OpenData.UnitShare of global employment40%45%50%1991199620012006201120162021VulnerableemploymentWageworkersIn 2025, vulnerable employmentremained at 42.38%.In 2025, wage employmentreached 53.62%.
Formalization advanced, but did not fully replace vulnerability. In 2025, wage workers represented 53.62% of global employment. Yet 42.38% remained in vulnerable employment, a fragile foundation for facing automation.
El empleo asalariado creció mientras 42%siguió vulnerableEmpleo vulnerable y empleo asalariado como porcentaje del empleo mundial, estimaciones modeladas de laOIT, 1991 a 2025.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Vulnerable employment, total (% of total employment) [SL.EMP.VULN.ZS]. World BankOpen Data.; World Bank. (n.d.). Wage and salaried workers, total (% of total employment) [SL.EMP.WORK.ZS]. WorldBank Open Data.UnidadPorcentaje del empleo mundial40 %45 %50 %1991199620012006201120162021EmpleovulnerableTrabajadoresasalariadosEn 2025, el empleo vulnerableseguía en 42,38%.En 2025, el empleo asalariadollegó a 53,62%.
La formalización avanzó, pero no reemplazó por completo la vulnerabilidad. En 2025, los trabajadores asalariados representaban 53,62% del empleo mundial. Aun así, 42,38% seguía en empleo vulnerable, una base frágil para afrontar la automatización.
Global human development fell for 2consecutive years.UNDP recorded declines in 2020 and 2021, the first global decline over 2 consecutiveyears since the series began. The full form of the index is not reconstructed here; thecentral finding is that progress is not irreversible.Sources: United Nations Development Programme. (2024). Human Development Report 2023/2024.; undp.org. (2022). Human Development Report2021/2022.
For decades, human development seemed to advance in one direction only. But the world fell in 2020 and fell again in 2021. It is a simple and powerful signal: crises can erase advances that seemed secure.
El desarrollo humano mundial cayó durante2 años consecutivos.El PNUD registró caídas en 2020 y 2021, la primera disminución mundial durante 2años consecutivos desde el inicio de la serie. La forma completa del índice no sereconstruye aquí; el dato central es que el progreso no es irreversible.Fuentes: United Nations Development Programme. (2024). Human Development Report 2023/2024.; undp.org. (2022). Human Development Report2021/2022.
Durante décadas, el desarrollo humano pareció avanzar en una sola dirección. Pero el mundo cayó en 2020 y volvió a caer en 2021. Es una señal simple y poderosa: las crisis pueden borrar avances que parecían seguros.
Progress can still feel solitaryAn older man stands alone with his back to the camera before a bright window.Sources: The loneliness epidemic: Nearly 1 in 4 adults feel lonely, .... cnn.com.
Declining human development becomes personal when material progress does not prevent isolation and disconnection.
El progreso aún puede sentirse solitarioUn hombre mayor permanece solo, de espaldas a la cámara, frente a una ventana luminosa.Fuentes: The loneliness epidemic: Nearly 1 in 4 adults feel lonely, .... cnn.com.
El retroceso del desarrollo humano se vuelve personal cuando el progreso material no evita el aislamiento y la desconexión.
Global suicide death rate rose from 9.06 to9.13 per 100,000 in 2021Global suicide mortality rate, deaths per 100,000 inhabitants, 2000 to 2021.Made for Diego Lis, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Suicide mortality rate (per 100,000 population) [SH.STA.SUIC.P5]. World Bank OpenData.UnitDeaths per 100,000 population1012200020042008201220162020In 2020, the rate reached 9.06.In 2021, it ticked up slightly to9.13.12.5
The long trajectory does not support the idea of uniform global psychological deterioration. The rate fell from 12.51 in 2000 to 9.06 in 2020. The small uptick to 9.13 in 2021 reminds us that average improvement can stall or reverse.
La tasa mundial de suicidio subió de 9,06 a9,13 por 100.000 en 2021Tasa mundial de mortalidad por suicidio, muertes por cada 100.000 habitantes, 2000 a 2021.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Suicide mortality rate (per 100,000 population) [SH.STA.SUIC.P5]. World Bank OpenData.UnidadMuertes por cada 100.000 habitantes1012200020042008201220162020En 2020, la tasa llegó a 9,06.En 2021, repuntó ligeramente a9,13.12,5
La trayectoria larga no respalda la idea de un deterioro psicológico mundial uniforme. La tasa bajó de 12,51 en 2000 a 9,06 en 2020. El pequeño repunte a 9,13 en 2021 recuerda que una mejora promedio puede detenerse o invertirse.
Freedom House recorded 19 consecutiveyears of global deterioration.Freedom House's 2024 assessment counted 60 countries that declined and 34 thatimproved. The balance reflects a comparative evaluation of rights and freedoms, not asingle measure of each person's experience.Sources: Freedom House. (2025). Freedom in the World 2025: The Uphill Battle to Safeguard Rights.
Collective capacity did not disappear, but the political terrain became harder. Freedom House recorded 19 consecutive years of global decline through 2024. That fact sets a condition for any technological future: more capacity does not guarantee more freedom.
Freedom House registró 19 añosconsecutivos de deterioro mundial.La evaluación de Freedom House para 2024 contabilizó 60 países que empeoraron y 34que mejoraron. El balance resume una evaluación comparativa de derechos y libertades,no una medición única de la experiencia de cada persona.Fuentes: Freedom House. (2025). Freedom in the World 2025: The Uphill Battle to Safeguard Rights.
La capacidad colectiva no desapareció, pero el terreno político se volvió más difícil. Freedom House registró 19 años consecutivos de retroceso mundial hasta 2024. Ese dato pone una condición para cualquier futuro tecnológico: más capacidad no garantiza más libertad.
Electronic waste could reach 82,000million kgGlobal electronic waste, billions of kg, 2010 and 2019 observed, 2022 observed and 2030 projected.Made for Diego Lis, by HanademiSources: International Telecommunication Union & United Nations Institute for Training and Research. (2024). The Global E-wasteMonitor 2024.The 2030 value is a projection; the 2010, 2019, and 2022 values are observed.UnitBillions of kg02550752010 observed2019 observed2022 observed2030 projectedIn 2010, it was 34,000 millionkg.In 2022, it reached 62,000million kg.In 2030, it could reach 82,000million kg.
Digital expansion does not happen only in the cloud. Electronic waste grew from 34,000 million kg in 2010 to 62,000 million in 2022. If the projection holds, it would reach 82,000 million in 2030, a material footprint hard to ignore.
Los residuos electrónicos podrían llegar a82.000 millones de kgResiduos electrónicos mundiales, miles de millones de kg, 2010 y 2019 observados, 2022 observado y2030 proyectado.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: International Telecommunication Union & United Nations Institute for Training and Research. (2024). The GlobalE-waste Monitor 2024.El valor de 2030 es una proyección; los valores de 2010, 2019 y 2022 son observados.UnidadMiles de millones de kg02550752010 observado2019 observado2022 observado2030 proyectadoEn 2010, fueron 34.000millones de kg.En 2022, llegaron a 62.000millones de kg.En 2030, podrían alcanzar82.000 millones de kg.
La expansión digital no ocurre solo en la nube. Los residuos electrónicos crecieron de 34.000 millones de kg en 2010 a 62.000 millones en 2022. Si la proyección se cumple, llegarían a 82.000 millones en 2030, una huella material difícil de ignorar.
Computer processing grew 26.4% yearlywhile data-center energy use grew 0.7%Annualized the reported 2010 to 2018 growth in data-center compute and energy use, and the 2010 to2022 growth in global electronic waste.Made for Diego Lis, by HanademiSources: International Telecommunication Union & United Nations Institute for Training and Research. (2024). The GlobalE-waste Monitor 2024.; Global e-Waste Monitor 2024: Electronic Waste Rising Five ....; Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N.,Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.Unitcompound annual changeData-center compute26.4Electronic waste5.1Data-center energy0.7
Efficiency separated computing growth from energy growth, but the broader physical waste stream still expanded about seven times faster than energy use.
El procesamiento informático creció 26,4% anual y elconsumo energético de centros de datos 0,7%Se anualizó el crecimiento reportado entre 2010 y 2018 del cómputo y la energía de centros de datos, y elcrecimiento entre 2010 y 2022 de los residuos electrónicos mundiales.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: International Telecommunication Union & United Nations Institute for Training and Research. (2024). The GlobalE-waste Monitor 2024.; Global e-Waste Monitor 2024: Electronic Waste Rising Five ....; Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N.,Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.Unidadcambio anual compuestoCómputo de centros de datos26,4Residuos electrónicos5,1Energía de centros de datos0,7
La eficiencia separó el crecimiento del cómputo del crecimiento energético, pero el flujo físico de residuos aumentó cerca de siete veces más rápido que el uso de energía.
Data centers did 550% more computing asestimated energy use rose 6%, 2010–2018Change in data center computing and its estimated energy consumption, 2010 to 2018.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data centerenergy-use estimates. Science.The comparison uses the two figures stated in the source; it does not imply zero impact from energy consumption.UnitPercentage change, 2010 to 2018Computing550%Estimated energy6%91.7x
Here appears a first tension of digital progress. Between 2010 and 2018, data center computing increased 550%, but its estimated energy consumption rose 6%. Efficiency moderated the footprint, though it did not eliminate it.
Los centros de datos procesaron 550% más y suenergía estimada subió 6%, 2010–2018Cambio del cómputo de centros de datos y de su consumo energético estimado, 2010 a 2018.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data centerenergy-use estimates. Science.La comparación usa las dos cifras declaradas en la fuente; no implica impacto nulo del consumo energético.UnidadCambio porcentual, 2010 a 2018Cómputo550 %Energía estimada6 %91,7x
Aquí aparece una primera tensión del progreso digital. Entre 2010 y 2018, el cómputo de los centros de datos aumentó 550%, pero su consumo energético estimado subió 6%. La eficiencia moderó la huella, aunque no la volvió nula.
Austria’s electronic waste rose for fivestraight years after 2013Electrical and electronic waste in Austria, 2010 to 2018; unit per Eurostat series.Made for Diego Lis, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Waste electrical and electronic equipment (WEEE) by waste management operations [ENV_WASELEE].Eurostat.UnitElectronic waste202520102012201420162018In 2013, the value reached 18.38.In 2018, it reached 26.41.19.8
Digital efficiency does not eliminate the objects that sustain that expansion. In Austria, electrical and electronic waste fell to 18.38 in 2013. Then it rose each year and reached 26.41 in 2018.
Los residuos electrónicos de Austria subieron durantecinco años seguidos desde 2013Residuos eléctricos y electrónicos en Austria, 2010 a 2018; unidad según la serie de Eurostat.Made for Diego Lis, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Waste electrical and electronic equipment (WEEE) by waste management operations [ENV_WASELEE].Eurostat.UnidadResiduos electrónicos202520102012201420162018En 2013, el valor tocó 18,38.En 2018, alcanzó 26,41.19,8
La eficiencia digital no elimina los objetos que sostienen esa expansión. En Austria, los residuos eléctricos y electrónicos bajaron hasta 18,38 en 2013. Después subieron cada año y llegaron a 26,41 en 2018.
The European AI Act now has three dates:2025, 2026, and 2027.Prohibitions begin in 2025, general obligations in 2026, and certain high-risk rules in2027. Having deadlines alone does not guarantee sufficient enforcement.Sources: Comisión Europea. (2024). AI Act enters into force.; Timeline for the Implementation of the EU AI Act | AI Act Service Desk.
Institutional response has already moved beyond abstract promise. The European AI Act distributes its obligations across 2025, 2026, and 2027. The next challenge is not to announce rules, but to apply them with human judgment.
La Ley de IA europea ya tiene tres fechas:2025, 2026 y 2027.Las prohibiciones comienzan en 2025, las obligaciones generales en 2026 y ciertasreglas de alto riesgo en 2027. Tener plazos no garantiza por sí solo una ejecuciónsuficiente.Fuentes: Comisión Europea. (2024). AI Act enters into force.; Timeline for the Implementation of the EU AI Act | AI Act Service Desk.
La respuesta institucional ya dejó de ser una promesa abstracta. La Ley de IA europea distribuye sus obligaciones entre 2025, 2026 y 2027. El siguiente desafío no es anunciar reglas, sino aplicarlas con criterio humano.
Belgium maintains 100% of the normalizedtotal households for 21 years.The series remains at 100% between 2005 and 2025. That value describes thenormalized total, not allowing distinction between single-person households or otherhousehold types.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series records the normalized total households, not the breakdown by household type.
Human connection requires more than an aggregate total. In Belgium, the indicator remains exactly at 100% during the 21 years observed. The data serves as a reference for the total, but does not reveal how those households are organized.
Bélgica mantiene 100% del totalnormalizado durante 21 años.La serie permanece en 100% entre 2005 y 2025. Ese valor describe el totalnormalizado, no permite distinguir hogares unipersonales ni otros tipos de hogar.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie registra el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo de hogar.
La conexión humana necesita más que un total agregado. En Bélgica, el indicador permanece exactamente en 100% durante los 21 años observados. El dato sirve como referencia del total, pero no revela cómo se organizan esos hogares.
Bulgaria maintains 100% of the normalizedtotal households for 21 years.The series remains at 100% between 2005 and 2025. That value describes thenormalized total, not allowing distinction between single-person households or otherhousehold types.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series records the normalized total households, not the breakdown by household type.
A stable indicator does not always mean a stable society. Bulgaria preserves the same 100% of the normalized total for 21 years. Without a breakdown by type, the series does not allow reading changes in domestic life.
Bulgaria mantiene 100% del totalnormalizado durante 21 años.La serie permanece en 100% entre 2005 y 2025. Ese valor describe el totalnormalizado, no permite distinguir hogares unipersonales ni otros tipos de hogar.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie registra el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo de hogar.
Un indicador estable no siempre significa una sociedad estable. Bulgaria conserva el mismo 100% del total normalizado durante 21 años. Sin un desglose por tipo, la serie no permite leer cambios en la vida doméstica.
Czechia maintains 100% of the normalizedtotal households for 21 years.The series remains at 100% between 2005 and 2025. That value describes thenormalized total, not allowing distinction between single-person households or otherhousehold types.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series records the normalized total households, not the breakdown by household type.
Interior change cannot be measured by a total that never shifts. In Czechia, the value is 100% in each year from 2005 to 2025. The figure confirms the normalized size of the whole, not its connections or composition.
Chequia mantiene 100% del totalnormalizado durante 21 años.La serie permanece en 100% entre 2005 y 2025. Ese valor describe el totalnormalizado, no permite distinguir hogares unipersonales ni otros tipos de hogar.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie registra el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo de hogar.
La evolución interior no puede medirse con un total que nunca cambia. En Chequia, el valor es 100% en cada año de 2005 a 2025. La cifra confirma el tamaño normalizado del conjunto, no sus vínculos ni su composición.
Denmark preserves a normalized totalhouseholds of 100% for 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. That is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized total households, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Denmark maintains the same normalized household total. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. The difference matters because a stable total does not reveal how people live.
Dinamarca conserva un total normalizadode hogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, Dinamarca mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. La diferencia importa porque un total estable no revela cómo viven las personas.
Germany maintains a normalized householdtotal of 100% over 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. This is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized household total, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Germany maintains the same normalized household total. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. A stable total does not allow us to know whether single-person households increased or cohabitation patterns changed.
Alemania conserva un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, Alemania mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. Un total estable no permite saber si aumentaron los hogares unipersonales o cambiaron las formas de convivencia.
Estonia maintains a normalized householdtotal of 100% over 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. This is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized household total, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Estonia maintains the same normalized household total. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. The figure does not distinguish between living alone, living as a couple, or sharing a household.
Estonia conserva un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, Estonia mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. La cifra no distingue entre vivir solo, vivir en pareja o compartir hogar.
Ireland maintains a normalized householdtotal of 100% over 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. This is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized household total, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Ireland maintains the same normalized household total. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. The figure alone does not allow measurement of social connection or loneliness.
Irlanda conserva un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, Irlanda mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. La cifra no permite medir por sí sola la conexión social ni la soledad.
Greece maintains a normalized householdtotal of 100% over 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. This is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized household total, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Greece maintains the same normalized household total. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. A flat line does not demonstrate family stability or changes in social bonds.
Grecia conserva un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, Grecia mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. Una línea plana no demuestra estabilidad familiar ni cambios en los vínculos.
Spain maintains a normalized householdtotal of 100% over 21 years.The constant value describes the normalized total, but does not show how households aredistributed by type. This is why it does not allow inference of changes in cohabitation orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The series represents the normalized household total, not the breakdown by household type.
Over 21 years, Spain maintains the same normalized total of households. That 100% confirms the total size of the base, not its composition. The figure is insufficient to understand how living arrangements evolved.
España conserva un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.El valor constante describe el total normalizado, pero no muestra cómo se distribuyenlos hogares por tipo. Por eso no permite inferir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.La serie representa el total normalizado de hogares, no el desglose por tipo de hogar.
Durante 21 años, España mantiene el mismo total normalizado de hogares. Ese 100% confirma el tamaño total de la base, no su composición. La cifra no basta para saber cómo evolucionaron las formas de convivencia.
France maintains the same normalized totalof households over 21 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. That is why this series does not allow us to read changes in single-person or familyhouseholds.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
France repeats 100% across all observed years. That value describes the normalized total, not how households are distributed. The stability of the line does not demonstrate stability in family life.
Francia conserva el mismo totalnormalizado de hogares durante 21 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. Por eso, esta serie no permite leer cambios en hogares unipersonales o familiares.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Francia repite 100% en todos los años observados. Ese valor describe el total normalizado, no cómo se distribuyen los hogares. La estabilidad de la línea no demuestra estabilidad de la vida familiar.
Croatia maintains the same normalized totalof households over 16 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. The series does not allow identification of changes in household composition.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
Croatia repeats 100% in each available year. The data preserves the total, but does not show how many people live alone or with others. A flat line here speaks to data format, not human connection.
Croacia conserva el mismo totalnormalizado de hogares durante 16 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. La serie no permite identificar cambios en la composición de los hogares.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Croacia repite 100% en cada año disponible. El dato conserva el total, pero no muestra cuántas personas viven solas o acompañadas. Una línea plana aquí habla del formato del dato, no de la conexión humana.
Italy maintains the same normalized totalof households over 21 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. The series alone does not permit interpretation of Italian family structure.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
Italy shows 100% throughout the period. The normalized total remains fixed because it does not contain the breakdown by household type. The data does not allow a flat line to become a conclusion about social bonds.
Italia conserva el mismo total normalizadode hogares durante 21 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. La serie no permite interpretar por sí sola la estructura familiar italiana.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Italia muestra 100% durante todo el periodo. El total normalizado permanece fijo porque no contiene el reparto entre tipos de hogar. El dato no permite convertir una línea plana en una conclusión sobre vínculos sociales.
Cyprus maintains the same normalized totalof households over 21 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. This series does not allow observation of changes in living arrangements orisolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
Cyprus shows the same 100% over 21 years. The figure functions as a reference total, not as a measure of household type. Therefore, the line cannot support a reading of how living arrangements changed.
Chipre conserva el mismo totalnormalizado de hogares durante 21 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. Esta serie no permite observar cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Chipre presenta el mismo 100% en los 21 años. La cifra funciona como total de referencia, no como medida de un tipo de hogar. Por eso, la línea no puede sostener una lectura sobre cómo cambió la convivencia.
Lithuania maintains the same normalizedtotal of households over 21 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. The series does not allow measurement of changes in single-person households orliving arrangements.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
Lithuania maintains 100% throughout the period. The figure does not change because the extract records the normalized total, not its components. A flat line does not equal a society without change.
Lituania conserva el mismo totalnormalizado de hogares durante 21 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. La serie no permite medir cambios en hogares unipersonales ni en convivencia.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Lituania mantiene 100% durante todo el periodo. La cifra no cambia porque el extracto registra el total normalizado, no sus componentes. Una línea sin variación no equivale a una sociedad sin cambios.
Hungary maintains the same normalizedtotal of households over 21 years.The constant 100% represents the normalized total, not a proportion of households bytype. The series does not allow observation of how households are distributed orinference of changes in social bonds.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The extract preserves the normalized total of households, not the distribution by type.
Hungary repeats 100% in each observed year. That value confirms the normalized total, but does not describe household composition. The data is insufficient to assess whether human connection advanced or declined.
Hungría conserva el mismo totalnormalizado de hogares durante 21 años.El 100% constante representa el total normalizado, no una proporción de hogares portipo. La serie no permite observar cómo se distribuyen los hogares ni inferir cambios enlos vínculos sociales.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El extracto conserva el total normalizado de hogares, no la distribución por tipo.
Hungría repite 100% en cada año observado. Ese valor confirma el total normalizado, pero no describe la composición de los hogares. El dato no basta para evaluar si la conexión humana avanzó o retrocedió.
Austria records a normalized total ofhouseholds of 100% over 21 years.The series remains flat because it measures the normalized total, not the distributionacross household types. That is why it does not allow inference of changes insingle-person households, cohabitation, or social connection.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The total is normalized to 100%; it does not represent the distribution across household types.
Austria repeats 100% in each of the 21 years. The data preserves the total, but does not show how it divides among household types. The flat line describes the measurement, not a society without change.
Austria registra un total normalizado dehogares de 100% durante 21 años.La serie permanece plana porque mide el total normalizado, no la distribución entre tiposde hogar. Por eso no permite inferir cambios en hogares unipersonales, convivencia oconexión social.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El total está normalizado al 100%; no representa la distribución entre tipos de hogar.
Austria repite el 100% en cada uno de los 21 años. El dato conserva el total, pero no muestra cómo se divide entre tipos de hogar. La línea plana describe la medición, no una sociedad sin cambios.
Finland also records a normalized total ofhouseholds of 100% over 21 years.The series measures only the normalized total of households. It does not identifysingle-person households or allow measurement of changes in cohabitation or isolation.Sources: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.The total is normalized to 100%; it does not represent the distribution across household types.
Finland repeats 100% over the 21 observed years. The constancy reflects a normalization of the total, not an unchanged family structure. The data does not permit conclusion on how human bonds evolved.
Finlandia también registra un totalnormalizado de hogares de 100%durante 21 años.La serie mide únicamente el total normalizado de hogares. No identifica hogaresunipersonales ni permite medir cambios en convivencia o aislamiento.Fuentes: Eurostat. (n.d.). Distribution of households by household type from 2003 onwards [ILC_LVPH02]. Eurostat.El total está normalizado al 100%; no representa la distribución entre tipos de hogar.
Finlandia repite el 100% durante los 21 años observados. La constancia refleja una normalización del total, no una estructura familiar sin cambios. El dato no permite concluir cómo evolucionaron los vínculos humanos.
In summaryMade for Diego Lis, by HanademiSources: Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.; Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier.Harvard Business School Working Paper 24-013.; Freedom House. (2025). Freedom in the World 2025: The Uphill Battle to Safeguard Rights.; Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AIIndex Report 2024.; Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; United Nations Development Programme. (2024). Human Development Report 2023/2024.Entre 2010 y 2018, el cómputo de centros de datos aumentó 550%, mientras su consumo energético estimado creció solo 6%.En una tarea fuera de la frontera del modelo, consultores con IA tuvieron 19 puntos porcentuales menos probabilidad de acertar.La libertad mundial se deterioró por decimonoveno año consecutivo en 2024: 60 países empeoraron y 34 mejoraron.El costo estimado de entrenamiento aumentó de US$4,3 millones para GPT-3 a US$78 millones para GPT-4 y US$191 millones para Gemini Ultra.El FMI estima exposición a IA en 60% del empleo avanzado, 40% del emergente y 26% del empleo en países pobres.El desarrollo humano mundial cayó en 2020 y 2021, primera disminución durante dos años consecutivos desde el inicio de la serie.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Diego Lis, by HanademiFuentes: Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.; Dell’Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier.Harvard Business School Working Paper 24-013.; Freedom House. (2025). Freedom in the World 2025: The Uphill Battle to Safeguard Rights.; Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AIIndex Report 2024.; Fondo Monetario Internacional. (2024). Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.; United Nations Development Programme. (2024). Human Development Report 2023/2024.Entre 2010 y 2018, el cómputo de centros de datos aumentó 550%, mientras su consumo energético estimado creció solo 6%.En una tarea fuera de la frontera del modelo, consultores con IA tuvieron 19 puntos porcentuales menos probabilidad de acertar.La libertad mundial se deterioró por decimonoveno año consecutivo en 2024: 60 países empeoraron y 34 mejoraron.El costo estimado de entrenamiento aumentó de US$4,3 millones para GPT-3 a US$78 millones para GPT-4 y US$191 millones para Gemini Ultra.El FMI estima exposición a IA en 60% del empleo avanzado, 40% del emergente y 26% del empleo en países pobres.El desarrollo humano mundial cayó en 2020 y 2021, primera disminución durante dos años consecutivos desde el inicio de la serie.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

External capacity expanded, but human outcomes did not move in lockstep: OECD reading fell 4% while electronic waste grew 82%. More young people reached university, but reading fell 20 points.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La capacidad externa creció, pero los resultados humanos no avanzaron al mismo ritmo: la lectura de la OCDE cayó 4% mientras los residuos electrónicos crecieron 82%. Más jóvenes llegaron a la universidad, pero la lectura cayó 20 puntos.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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