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Measure before you chase 80/20

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Measure before you chase80/20Made for Andres Grijalba, by Hanademi
Mide antes de perseguir el80/20Made for Andres Grijalba, by Hanademi
Real concentration does not obey 80/20Share of global wealth owned by each population group, 2021.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Chancel, L., Piketty, T., Saez, E., & Zucman, G. (2022). World Inequality Report 2022. World Inequality Lab.Unitshare of global wealthTop 10%76%Middle 40%22%Bottom 50%2%
The familiar slogan says 80/20. Global wealth in 2021 did not follow it. The top 10% owned 76%, the middle 40% owned 22%, and the bottom half owned 2%.
La concentración real no obedece al 80/20Proporción de la riqueza mundial en manos de cada grupo de población, 2021.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Chancel, L., Piketty, T., Saez, E., & Zucman, G. (2022). World Inequality Report 2022. World InequalityLab.Unidadproporción de la riqueza mundial10% superior76 %40% medio22 %50% inferior2 %
El eslogan conocido dice 80/20. La riqueza mundial en 2021 no lo siguió. El 10% superior poseía 76%, el 40% medio 22% y la mitad inferior 2%.
Three ideas behind the methodMade for Andres Grijalba, by HanademiPareto principleResults can be concentrated among relatively few causes.Power lawA pattern with many small observations and a few very large ones.Capability frontierThe tasks a tool can perform reliably under tested conditions.
Pareto describes concentration, power laws describe one possible pattern, and a capability frontier marks where a tool remains reliable. None supplies a universal productivity formula. Each must be tested against observed results.
Tres ideas detrás del métodoMade for Andres Grijalba, by HanademiPrincipio de ParetoLos resultados pueden concentrarse en relativamente pocas causas.Ley de potenciaUn patrón con muchas observaciones pequeñas y unas pocas muy grandes.Frontera de capacidadLas tareas que una herramienta realiza de forma fiable en condicionesprobadas.
Pareto describe concentración, las leyes de potencia describen un patrón posible y una frontera de capacidad marca dónde una herramienta sigue siendo fiable. Ninguna ofrece una fórmula universal de productividad. Cada una debe contrastarse con resultados observados.
UK top incomes changed sharply after 1918,not by a timeless split.This historical evidence reinforces the critical distinction between observingconcentration and prescribing a fixed 80/20 division.Sources: piketty.pse.ens.fr.
Income concentration changes with institutions and history. UK tax data show dramatic top-income changes after 1918, unlike the smaller changes of the nineteenth century. A historical distribution is not a commandment for every personal workflow.
Los ingresos altos británicos cambiaronbruscamente después de 1918, no poruna división eterna.Esta evidencia histórica refuerza la diferencia crítica entre observar concentración yprescribir una división fija de 80/20.Fuentes: piketty.pse.ens.fr.
La concentración del ingreso cambia con las instituciones y la historia. Los datos tributarios británicos muestran cambios drásticos en los ingresos más altos después de 1918, a diferencia de los cambios menores del siglo XIX. Una distribución histórica no es un mandamiento para cada flujo de trabajo personal.
The top 20% never settles at 80%Income share held by the highest 20% in Brazil, Colombia, and the United States, percent.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Income share held by highest 20% [SI.DST.05TH.20]. World Bank Open Data.Country series contain different missing years.Unitincome share40%50%60%1990199520002005201020152020BrazilColombiaUnitedStatesColombia ended at 58.9%.The U.S. ended at 47.1%.
If 80/20 were fixed, these lines would gather near 80%. They do not. In 2024, the highest 20% received 55.4% in Brazil, 58.9% in Colombia, and 47.1% in the United States.
El 20% superior nunca se fija en 80%Participación del ingreso del 20% superior en Brasil, Colombia y Estados Unidos, porcentaje.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Income share held by highest 20% [SI.DST.05TH.20]. World Bank Open Data.Las series nacionales contienen distintos años faltantes.Unidadparticipación del ingreso40 %50 %60 %1990199520002005201020152020BrasilColombiaEstadosUnidosColombia terminó en 58,9%.Estados Unidos terminó en 47,1%.
Si el 80/20 fuera fijo, estas líneas se agruparían cerca de 80%. No ocurre así. En 2024, el 20% superior recibió 55,4% en Brasil, 58,9% en Colombia y 47,1% en Estados Unidos.
The bottom 20% also refuses a fixed shareIncome share held by the lowest 20% in Brazil, Colombia, and the United States, percent.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Income share held by lowest 20% [SI.DST.FRST.20]. World Bank Open Data.Country series contain different missing years.Unitincome share0%2%4%6%1990199520002005201020152020BrazilColombiaUnitedStatesBrazil reached 4.5% in 2020.The U.S. peaked at 6.0% in 2021.
The lowest fifth tells the same lesson from the other end. Its share is neither fixed nor a simple remainder of 80/20. Brazil, Colombia, and the United States follow distinct paths.
El 20% inferior tampoco acepta unaparticipación fijaParticipación del ingreso del 20% inferior en Brasil, Colombia y Estados Unidos, porcentaje.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Income share held by lowest 20% [SI.DST.FRST.20]. World Bank Open Data.Las series nacionales contienen distintos años faltantes.Unidadparticipación del ingreso0 %2 %4 %6 %1990199520002005201020152020BrasilColombiaEstadosUnidosBrasil alcanzó 4,5% en 2020.Estados Unidos alcanzó 6,0% en2021.
El quinto inferior enseña la misma lección desde el otro extremo. Su participación no es fija ni un simple resto de 80/20. Brasil, Colombia y Estados Unidos siguen caminos distintos.
The U.S. top 10% stayed near 30%, not 80%Income share held by the highest 10% in the United States, 1990-2024.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Income share held by highest 10% [SI.DST.10TH.10]. World Bank Open Data.Unitincome share28%30%1990199520002005201020152020The series peaked at 31.4% in2006.It ended at 30.7% in 2024.27.7%
The U.S. top 10% held around 30% of income through this period. That is substantial concentration, but it is nowhere near a universal 80% result. The cutoff and the outcome must both come from data.
El 10% superior de EE. UU. se mantuvocerca de 30%, no 80%Participación del ingreso del 10% superior en Estados Unidos, 1990-2024.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Income share held by highest 10% [SI.DST.10TH.10]. World Bank Open Data.Unidadparticipación del ingreso28 %30 %1990199520002005201020152020La serie alcanzó 31,4% en 2006.Terminó en 30,7% en 2024.27,7 %
El 10% superior de Estados Unidos recibió alrededor de 30% del ingreso durante este periodo. Es una concentración importante, pero está muy lejos de un resultado universal de 80%. Tanto el corte como el resultado deben surgir de los datos.
UK output recovered slowly after eachshockGDP per person employed in the United Kingdom, constant 2021 PPP dollars, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World Bank OpenData.Unitconstant 2021 PPP dollars$60K$80K$100K$120K1991199620012006201120162021Output fell to $97,746 in 2020.It reached $111,234 in 2025.
UK output per worker rose, fell in 2009 and 2020, and recovered. That history shows why outcomes need context and repeated observation. It still does not tell an individual which task to perform next.
La producción británica se recuperólentamente tras cada choquePIB por persona empleada en Reino Unido, dólares PPA constantes de 2021, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World BankOpen Data.Unidaddólares PPA constantes de 2021$60K$80K$100K$120K1991199620012006201120162021La producción cayó a $97.746en 2020.Alcanzó $111.234 en 2025.
La producción británica por trabajador subió, cayó en 2009 y 2020, y se recuperó. Esa historia muestra por qué los resultados necesitan contexto y observación repetida. Aun así, no dice qué tarea debe realizar después una persona.
Japan’s output per worker stoppedclimbingGDP per person employed in Japan, constant 2021 PPP dollars, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World Bank OpenData.Unitconstant 2021 PPP dollars$70K$80K$90K1991199620012006201120162021Output peaked at $89,015 in 2017.It ended at $87,888 in 2025.$72.1K
Japan’s output per worker climbed for years, then moved sideways. A historical winner can lose momentum when conditions change. That is why priorities need current task evidence rather than inherited rankings.
La producción por trabajador de Japón dejóde subirPIB por persona empleada en Japón, dólares PPA constantes de 2021, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World BankOpen Data.Unidaddólares PPA constantes de 2021$70K$80K$90K1991199620012006201120162021La producción alcanzó $89.015 en2017.Terminó en $87.888 en 2025.$72,1K
La producción por trabajador de Japón subió durante años y luego se movió lateralmente. Un ganador histórico puede perder impulso cuando cambian las condiciones. Por eso las prioridades necesitan evidencia actual por tarea, no clasificaciones heredadas.
South Korea nearly tripled output perworkerGDP per person employed in South Korea, constant 2021 PPP dollars, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World Bank OpenData.Unitconstant 2021 PPP dollars$0$50K$100K1991199620012006201120162021Output began at $35,978 in1991.It reached $99,046 in 2025.
South Korea’s national output per worker rose from about $36,000 to $99,000. That is a powerful long-run result. It remains the wrong unit of analysis for choosing between two tasks on a personal list.
Corea del Sur casi triplicó la producciónpor trabajadorPIB por persona empleada en Corea del Sur, dólares PPA constantes de 2021, 1991-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). GDP per person employed (constant 2021 PPP $) [SL.GDP.PCAP.EM.KD]. World BankOpen Data.Unidaddólares PPA constantes de 2021$0$50K$100K1991199620012006201120162021La producción comenzó en$35.978 en 1991.Alcanzó $99.046 en 2025.
La producción nacional por trabajador de Corea del Sur subió de unos $36.000 a $99.000. Es un resultado potente a largo plazo. Sigue siendo una unidad de análisis inadecuada para elegir entre dos tareas personales.
Internet access converged after verydifferent startsIndividuals using the Internet in Brazil and Germany, percent of population, 1990-2024.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of population0%50%100%1990199520002005201020152020BrazilGermanyBrazil reached 84.5% in 2024.Germany reached 93.5%.
Internet access expanded from almost zero to 84.5% in Brazil and 93.5% in Germany. That infrastructure makes digital tools available. It does not tell us which tasks those tools can perform well.
El acceso a Internet convergió trascomienzos muy distintosPersonas que usan Internet en Brasil y Alemania, porcentaje de la población, 1990-2024.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unidadproporción de la población0 %50 %100 %1990199520002005201020152020BrasilAlemaniaBrasil alcanzó 84,5% en 2024.Alemania alcanzó 93,5%.
El acceso a Internet pasó de casi cero a 84,5% en Brasil y 93,5% en Alemania. Esa infraestructura permite usar herramientas digitales. No nos dice qué tareas pueden realizar bien esas herramientas.
India narrowed a vast digital-access gapIndividuals using the Internet in India and the United States, percent of population, 1990-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.India has no 1991 observation and the U.S.Unitshare of population0%50%100%199019962002200820142020IndiaUnited StatesIndia reached 70% in 2025.The U.S. reached 94.7% in 2024.
India’s Internet use accelerated sharply after 2018 and reached 70% in 2025. The United States reached 94.7% in 2024. Access is a prerequisite for digital work, but it is not evidence that every task should be automated.
India redujo una enorme brecha de accesodigitalPersonas que usan Internet en India y Estados Unidos, porcentaje de la población, 1990-2025.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.India no tiene observación de 1991 y la serie estadounidense termina en 2024.Unidadproporción de la población0 %50 %100 %199019962002200820142020IndiaEstadosUnidosIndia alcanzó 70% en 2025.Estados Unidos alcanzó 94,7% en2024.
El uso de Internet en India se aceleró con fuerza después de 2018 y llegó a 70% en 2025. Estados Unidos alcanzó 94,7% en 2024. El acceso es un requisito para el trabajo digital, pero no prueba que toda tarea deba automatizarse.
South Korea kept climbing as Japan slippedIndividuals using the Internet in Japan and South Korea, percent of population, 1990-2024. Log scale:every gridline is ×10.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of population0.01%0.1%1%10%100%1990199520002005201020152020JapanSouthKorea93.2% in 201697.9% in 2024
Japan and South Korea both became highly connected, but their later paths diverged. South Korea reached 97.9% in 2024 while Japan stood at 85.5%. Connectivity alone remains too broad to choose an automation policy.
Corea del Sur siguió subiendo mientrasJapón retrocedióPersonas que usan Internet en Japón y Corea del Sur, porcentaje de la población, 1990-2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unidadproporción de la población0,01 %0,1 %1 %10 %100 %1990199520002005201020152020JapónCorea delSur93,2% en 201697,9% en 2024
Japón y Corea del Sur alcanzaron una conectividad alta, pero sus trayectorias posteriores divergieron. Corea del Sur llegó a 97,9% en 2024 mientras Japón quedó en 85,5%. La conectividad por sí sola sigue siendo demasiado amplia para elegir una política de automatización.
Germany produced far more while workingfar lessAnnual hours per worker and output per hour in Germany, 1950-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours2,427.41,335.319502023Output per hour5.482.519502023
Germany’s annual hours fell from 2,427 to 1,335 while output per hour rose from 5.4 to 82.5. The opposite long-run directions do not prove individual causality. They do prove that occupied time and productive output are different measures.
Alemania produjo mucho más trabajandomucho menosHoras anuales por trabajador y producción por hora en Alemania, 1950-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas2.427,41.335,319502023Producción por hora5,482,519502023
Las horas anuales de Alemania bajaron de 2.427 a 1.335 mientras la producción por hora subió de 5,4 a 82,5. Las direcciones opuestas no prueban causalidad individual. Sí prueban que el tiempo ocupado y el resultado productivo son medidas distintas.
Japan cut hours before hourly output stalledAnnual hours per worker and output per hour in Japan, 1950-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours2,076.01,653.919502023Output per hour3.549.019502023
Japan’s working hours fell from 2,076 to 1,654. Hourly output rose strongly, then hovered near 49. A sustainable review must track both workload and results because neither guarantees the other.
Japón redujo horas antes de que laproducción se estancaraHoras anuales por trabajador y producción por hora en Japón, 1950-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas2.076,01.653,919502023Producción por hora3,549,019502023
Las horas trabajadas en Japón bajaron de 2.076 a 1.654. La producción por hora subió con fuerza y luego rondó 49. Una revisión sostenible debe seguir tanto la carga como los resultados porque ninguna garantiza la otra.
Mexico’s hours fell while hourly output lostgroundAnnual hours per worker and output per hour in Mexico, 1950-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours1,817.11,628.919502023Output per hour11.626.819502023
Mexico’s annual hours declined modestly, but hourly output peaked in 1981 and later fell. Less time is not automatically more productivity. A useful system must measure the result directly.
Las horas de México bajaron mientras laproducción por hora perdió terrenoHoras anuales por trabajador y producción por hora en México, 1950-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas1.817,11.628,919502023Producción por hora11,626,819502023
Las horas anuales de México bajaron moderadamente, pero la producción por hora alcanzó su máximo en 1981 y luego cayó. Menos tiempo no significa automáticamente más productividad. Un sistema útil debe medir directamente el resultado.
South Korea produced more per hour ashours fellAnnual hours per worker and output per hour in South Korea, 1953-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours2,484.51,910.219532023Output per hour1.753.619532023
South Korea’s annual hours peaked above 3,000 and fell to 1,910 by 2023. Output per hour rose from 1.67 to 53.61. More time and more productivity are plainly not the same thing.
Corea del Sur produjo más por horamientras bajaban las horasHoras anuales por trabajador y producción por hora en Corea del Sur, 1953-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas2.484,51.910,219532023Producción por hora1,753,619532023
Las horas anuales de Corea del Sur superaron 3.000 y bajaron a 1.910 en 2023. La producción por hora subió de 1,67 a 53,61. Más tiempo y más productividad claramente no son lo mismo.
UK hours fell faster than hourly output roseAnnual hours per worker and output per hour in the United Kingdom, 1950-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours2,022.61,522.819502023Output per hour12.468.019502023
UK annual hours fell from 2,023 to 1,523. Hourly output rose from 12.4 to 68.0, then flattened. A weekly review should therefore examine both effort and result, not one proxy.
Las horas británicas bajaron más rápido delo que subió la producciónHoras anuales por trabajador y producción por hora en Reino Unido, 1950-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas2.022,61.522,819502023Producción por hora12,468,019502023
Las horas anuales británicas bajaron de 2.023 a 1.523. La producción por hora subió de 12,4 a 68,0 y luego se estancó. Por eso una revisión semanal debe examinar esfuerzo y resultado, no un solo indicador.
U.S. hourly output quadrupled while hoursbarely movedAnnual hours per worker and output per hour in the United States, 1950-2023, separate scales.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker]. ourworldindata.org.;Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked [labor-productivity-per-hour-pennworldtable].ourworldindata.org.Unithours and hourly outputAnnual working hours2,022.01,788.919502023Output per hour21.683.519502023
U.S. annual hours fell only modestly, from 2,022 to 1,789. Hourly output rose from 21.6 to 83.5. Counting hours alone would miss nearly the whole productive transformation.
La producción por hora de EE. UU. se cuadruplicómientras las horas apenas cambiaronHoras anuales por trabajador y producción por hora en Estados Unidos, 1950-2023, escalas separadas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Working hours per worker [annual-working-hours-per-worker].ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Productivity: output per hour worked[labor-productivity-per-hour-pennworldtable]. ourworldindata.org.Unidadhoras y producción por horaHoras anuales trabajadas2.022,01.788,919502023Producción por hora21,683,519502023
Las horas anuales de Estados Unidos bajaron modestamente, de 2.022 a 1.789. La producción por hora subió de 21,6 a 83,5. Contar solo horas ocultaría casi toda la transformación productiva.
Past winners cannot choose every future betChina’s research and development expenditure as a share of GDP, 1996-2023.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: March, J. G. (1991). Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science.; World Bank. (n.d.). Researchand development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.Unitshare of GDP0%1%2%1996200020042008201220162020R&D began at 0.56% of GDP.It reached 2.58% in 2023.
Measurement naturally favors activities that already produced visible results. March showed how excessive exploitation can converge on inferior knowledge. China’s sustained research investment provides context for preserving exploration rather than spending everything on past winners.
Los ganadores anteriores no pueden elegircada apuesta futuraGasto de China en investigación y desarrollo como proporción del PIB, 1996-2023.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: March, J. G. (1991). Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science.; World Bank. (n.d.).Research and development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.Unidadproporción del PIB0 %1 %2 %1996200020042008201220162020La I+D comenzó en 0,56% del PIB.Alcanzó 2,58% en 2023.
La medición favorece naturalmente las actividades que ya produjeron resultados visibles. March mostró cómo la explotación excesiva puede converger en conocimiento inferior. La inversión sostenida de China en investigación aporta contexto para preservar la exploración en vez de gastar todo en ganadores anteriores.
Repeated checking turns noise into winsChance of at least one false alarm under independent 5% tests.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Armitage, P., McPherson, C. K., & Rowe, B. C. (1969). Repeated significance tests on accumulating data. Journal ofthe Royal Statistical Society Series A.Unitfalse-alarm probability1 check5%5 checks22.6%10 checks40.1%20 checks64.2%
One check at a 5% threshold carries a 5% false-alarm risk. Repeat the independent check 20 times and the chance rises to 64.2%. Write the outcome and stopping rule before looking.
Revisar repetidamente convierte ruido envictoriasProbabilidad de al menos una falsa alarma con pruebas independientes de 5%.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Armitage, P., McPherson, C. K., & Rowe, B. C. (1969). Repeated significance tests on accumulating data.Journal of the Royal Statistical Society Series A.Unidadprobabilidad de falsa alarma1 revisión5 %5 revisiones22,6 %10 revisiones40,1 %20 revisiones64,2 %
Una revisión con un umbral de 5% implica un riesgo de falsa alarma de 5%. Repite la revisión independiente 20 veces y la probabilidad sube a 64,2%. Escribe el resultado y la regla de finalización antes de mirar.
A heavy tail is not automatically a powerlawDatasets examined, retained as plausible power laws, or rejected in Clauset and colleagues’ assessment.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Clauset, A., Shalizi, C. R., & Newman, M. E. J. (2009). Power-law distributions in empirical data. SIAM Review.Unitdatasets24Examined17Plausible power law7Rejected
Clauset and colleagues examined 24 datasets. Seventeen remained plausible power laws and 7 were rejected, while alternatives often fit comparably or better. Seeing a few large outcomes is not enough to declare a universal law.
Una cola pesada no es automáticamente unaley de potenciaConjuntos examinados, mantenidos como leyes de potencia plausibles o rechazados en la evaluación deClauset y colegas.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Clauset, A., Shalizi, C. R., & Newman, M. E. J. (2009). Power-law distributions in empirical data. SIAM Review.Unidadconjuntos de datos24Examinados17Ley de potencia plausible7Rechazados
Clauset y colegas examinaron 24 conjuntos de datos. Diecisiete siguieron siendo leyes de potencia plausibles y 7 fueron rechazados, mientras otras alternativas a menudo ajustaron igual o mejor. Ver unos pocos resultados grandes no basta para declarar una ley universal.
Most significant findings did not replicate assignificantResults from a 100-study psychology replication project, percent.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716.UnitpercentOriginal significant97%Replication significant36%Relative effect size50%
In the 100-study project, 97% of original studies reported significant results but only 36% of replications did. Replicated effects averaged about half the originals. Reproducibility begins by recording rules before interpretation.
La mayoría de los hallazgos significativosno se replicó como significativaResultados de un proyecto de replicación de 100 estudios de psicología, porcentaje.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716.UnidadporcentajeOriginal significativo97 %Réplica significativa36 %Tamaño de efecto relativo50 %
En el proyecto de 100 estudios, 97% de los originales reportó resultados significativos, pero solo 36% de las réplicas lo hizo. Los efectos replicados promediaron cerca de la mitad. La reproducibilidad comienza registrando las reglas antes de interpretar.
AI gains changed with the taskTime reduction and quality improvement in 2 separate workplace studies, percent.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science.;cepr.org.Unitpercent changeLess completion time40%21%Professional writingCentral-bank tasksBetter output quality18%44%Professional writingCentral-bank tasks
Professional writing finished 40% faster with 18% higher rated quality. At Slovakia’s central bank, GPT-4o reduced completion time by 21% and improved quality by up to 44%. Tool decisions belong at the task level.
Las ganancias de la IA cambiaron según latareaReducción del tiempo y mejora de calidad en 2 estudios laborales separados, porcentaje.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence.Science.; cepr.org.Unidadcambio porcentualMenos tiempo de finalización40 %21 %Escritura profesionalTareas de banco centralMejor calidad del resultado18 %44 %Escritura profesionalTareas de banco central
La escritura profesional terminó 40% más rápido con 18% más calidad evaluada. En el banco central de Eslovaquia, GPT-4o redujo 21% el tiempo y mejoró hasta 44% la calidad. Las decisiones sobre herramientas pertenecen al nivel de la tarea.
AI helped novice support agents mostIncrease in hourly issue resolution among 5,179 customer-support agents, percent.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at work. Quarterly Journal of Economics.Unithourly resolution gainAll agents14%Novice and lower-skilled34%2.4x
Across 5,179 support agents, generative AI was associated with 14% more issues resolved per hour. Novice and lower-skilled workers gained roughly 34%. The average is not the decision.
La IA ayudó más a los agentes novatosAumento de la resolución de problemas por hora entre 5.179 agentes de soporte, porcentaje.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at work. Quarterly Journal of Economics.Unidadmejora de resolución por horaTodos los agentes14 %Novatos y menos cualificados34 %2,4x
Entre 5.179 agentes de soporte, la IA generativa se asoció con 14% más problemas resueltos por hora. Los trabajadores novatos y menos cualificados mejoraron cerca de 34%. El promedio no es la decisión.
A scaled experiment improved both testedsubjectsChange in test scores after 18 months in India, standard deviations.Made for Andres Grijalba, by HanademiSources: cdep.sipa.columbia.edu.Unitstandard deviations0.2Mathematics0.2Hindi
After 18 months, a scaled learning experiment raised mathematics scores by 0.22 standard deviations and Hindi scores by 0.20. The lesson is experimental discipline, not a workplace productivity estimate. Define the intervention and measure more than one outcome.
Un experimento ampliado mejoró ambasmaterias evaluadasCambio en puntajes después de 18 meses en India, desviaciones estándar.Made for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: cdep.sipa.columbia.edu.Unidaddesviaciones estándar0,2Matemáticas0,2Hindi
Después de 18 meses, un experimento ampliado elevó 0,22 desviaciones estándar los puntajes de matemáticas y 0,20 los de hindi. La lección es disciplina experimental, no una estimación de productividad laboral. Define la intervención y mide más de un resultado.
Outside its capability frontier, AI caused a19-point accuracy penalty.The penalty applied to one outside-frontier task in a consultant experiment, not to everyuse of generative AI.Sources: Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.
The same tool that helped on suitable consulting tasks hurt on an outside-frontier task. Participants using AI were 19 percentage points less likely to answer correctly. Automation needs a task boundary, quality check, and stopping rule.
Fuera de su frontera de capacidad, la IAcausó una penalización de 19 puntos.La penalización correspondió a una tarea fuera de la frontera en un experimento conconsultores, no a todo uso de IA generativa.Fuentes: Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.
La misma herramienta que ayudó en tareas de consultoría adecuadas perjudicó una tarea fuera de su frontera. Los participantes con IA tuvieron 19 puntos porcentuales menos de probabilidad de responder correctamente. La automatización necesita un límite por tarea, control de calidad y regla de finalización.
In summaryMade for Andres Grijalba, by HanademiSources: Armitage, P., McPherson, C. K., & Rowe, B. C. (1969). Repeated significance tests on accumulating data. Journal of the Royal Statistical Society Series A.; Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L.R. (2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.; Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.; cepr.org.; cdep.sipa.columbia.edu.; Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science.Under independent 5% tests, checking 1, 5, 10, or 20 times raises the chance of at least one false alarm to 5.0%, 22.6%, 40.1%, or 64.2%.Among 5,179 customer-support agents, generative AI was associated with 14% higher hourly issue resolution, withroughly 34% gains for novice and lower-skilled workers.In a consultant experiment, AI improved tasks inside its capability frontier but made participants 19 percentage pointsless likely to answer correctly on an outside-frontier task.At the National Bank of Slovakia, randomized GPT-4o access improved output quality by up to 44% and reduced task completion time by 21%.After 18 months, India’s scaled personalized-learning experiment raised mathematics scores by 0.22σ and Hindi scoresby 0.20σ, implying 50–66% higher productivity.In a preregistered writing experiment with 453 professionals, ChatGPT reduced completion time by 40% and increasedindependently rated output quality by 18%.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Andres Grijalba, by HanademiFuentes: Armitage, P., McPherson, C. K., & Rowe, B. C. (1969). Repeated significance tests on accumulating data. Journal of the Royal Statistical Society Series A.; Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R.(2023). Generative AI at work. NBER Working Paper 31161.; Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School WorkingPaper 24-013.; cepr.org.; cdep.sipa.columbia.edu.; Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science.Con pruebas independientes de 5%, revisar 1, 5, 10 o 20 veces eleva la probabilidad de al menos una falsa alarma a 5,0%, 22,6%, 40,1% o 64,2%.Entre 5.179 agentes de soporte, la IA generativa se asoció con 14% más resolución por hora y ganancias cercanas a 34%para trabajadores novatos y menos cualificados.En un experimento con consultores, la IA mejoró tareas dentro de su frontera, pero redujo 19 puntos porcentuales laprobabilidad de acertar fuera de ella.En el Banco Nacional de Eslovaquia, el acceso aleatorio a GPT-4o mejoró hasta 44% la calidad de los resultados y redujo21% el tiempo para completar tareas.Después de 18 meses, el experimento ampliado de aprendizaje personalizado en India elevó 0,22σ los puntajes dematemáticas y 0,20σ los de hindi, equivalente a 50–66% más productividad.En un experimento prerregistrado con 453 profesionales, ChatGPT redujo 40% el tiempo de finalización y aumentó 18% lacalidad evaluada independientemente.
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

Concentration is real, but its shape must be measured. These ideas describe patterns and boundaries, not a fixed recipe.

Key findings

The argument

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

La investigación detrás de esta presentación

La concentración es real, pero hay que medir su forma. Estas ideas describen patrones y límites, no una receta fija.

Hallazgos clave

El argumento

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