Hay una frase que se ha puesto muy de moda en los consejos. Dice más o menos así: “Estamos implementando IA para ser más eficientes”.
Dicha en alto suena impecable, pero el problema es la coletilla que viene detrás casi siempre: “…y claro, eso significa que vamos a tener que ajustar el equipo”.
Y ahí es donde a mí me surge una pregunta que no suele gustar nada: ¿y cómo sabéis que ese ajuste os va a salir a cuenta? Y es que el papel lo aguanta todo, pero otra cosa muy distinta es lo que dicen los números cuando alguien se molesta en mirarlos en serio.
Y resulta que esta semana alguien se ha molestado en mirarlos. Los números están sobre la mesa y, sinceramente, no cuentan la película que nos han vendido.
¿Os acordáis de que hace unos meses os hablé de Jack Dorsey despidiendo a 4.000 personas en Block y echándole la culpa a la inteligencia artificial? Claramente aquello me pareció un caso raro, un CEO peculiar haciendo una de las suyas, y así lo conté. Pues me equivocaba claramente en una cosa: no era un caso raro, era el primer fotograma de una película que ahora, con perspectiva, empieza a tener forma de patrón y de un detalle incómodo que es el que me ha hecho sentarme a escribir esto.
El estudio que casi nadie ha leído con calma
A mediados de mayo, Fortune publicó el análisis de un estudio de Gartner que pasó bastante de puntillas entre tanto ruido, y que a mí me parece de lo más importante que se ha publicado este año sobre el tema. Gartner se fue a preguntar a 350 directivos de empresas que facturan más de mil millones de dólares al año (gente seria, no startups jugando a la ruleta con dinero de un fondo) y lo que encontró es de esas cosas que te hacen releer el párrafo dos veces: Ocho de cada diez de los que habían pilotado IA reconocieron haber recortado plantilla, pero la recortaron exactamente igual tanto si la tecnología les estaba dando retorno como si no se lo estaba dando.
La analista que lideró el estudio, lo resumió con una frase que me impactó relacionada con perseguir el valor solo a base de recortar cabezas. Dijo, “Probablemente lleve a la mayoría de las organizaciones por un camino de retornos limitados”. Si traducimos esto al “román paladino”, podríamos concluir que la receta de despido-luego-ahorro-luego-beneficio no está funcionando como prometía la diapositiva.
Pero hay un dato en el estudio que, para mí, lo cambia todo. Resulta que las empresas que sí reportaban un ROI alto con la IA no eran las mismas que estaban haciendo los recortes (y esto ya si es sospechoso). De hecho, la proporción de despidos era casi idéntica entre quienes ganaban mucho con la IA y quienes ganaban poco o directamente salían perdiendo.
Si lo piensas un segundo, esto resulta demoledor, porque si despedir fuera de verdad la palanca que dispara el retorno, esos dos grupos deberían parecerse en poco o en nada, y resulta que se parecen en todo. Entonces, ¿dónde estaba el valor de verdad?
En lo que Gartner llama “people amplification” (usar la máquina para que tu gente haga más y mejor), no para mandarla a casa y quedarte con la mitad del equipo y el doble de marrones.
Mientras tanto, en el mundo real, 11.000 personas en un día
Que un estudio diga una cosa no significa que el mercado lo escuche, más bien lo contrario. Porque el mismo mes en que salía ese informe se vivía probablemente el peor día de despidos tecnológicos en lo que va de año. El 20 de mayo, un miércoles cualquiera, Meta empezó a notificar a unas 8.000 personas que se iban a la calle (cerca del 10% de su plantilla) y de paso canceló otras 6.000 vacantes que tenía abiertas.
Ese mismísimo día Intuit anunciaba un recorte del 17% de su plantilla global, unos 3.000 empleos, con su CEO Sasan Goodarzi explicando que reorientaba TurboTax, QuickBooks y Credit Karma hacia producto de IA con equipos más pequeños. Echa la cuenta: más de 11.000 familias afectadas en una sola jornada, y las dos compañías ganando dinero a espuertas.
Esa es la otra parte que no me encaja y es que Meta venía de un trimestre con ingresos récord, de hecho no es exactamente una empresa que estuviera pidiendo prestado para llegar a fin de mes. Lo que pasa revela algo bastante diferente y es que ha disparado su previsión de inversión para 2026 hasta una horquilla de entre 125.000 y 145.000 millones de dólares, frente a los 72.200 del año anterior, casi el doble. Y todo ese dineral se va a lo mismo: chips, centros de datos, energía, o sea, la infraestructura que necesita la IA para funcionar. Recortan personas por una puerta para poder pagar la factura de la IA por la otra. Este es justo el mecanismo del que ya hablamos cuando conté lo de Microsoft cancelando licencias de Claude Code, no por capricho sino porque había mirado lo que costaba. La economía de la IA empresarial se está poniendo carísima y alguien tiene que pagarla; de momento, ese alguien son las nóminas.
A esto Fortune lo llamó en su día el “doom loop” de los empleos, el bucle apocalíptico, y me parece la mejor etiqueta que he visto: recortas para liberar caja, metes esa caja en infraestructura de IA, la IA todavía no te devuelve el retorno prometido, los márgenes siguen apretando.. y vuelves a recortar. Un perro mordiéndose la cola, pero con gente real dentro.
Y aquí es donde alguien me va a decir que exagero
Lo cómodo del relato es precisamente lo que lo hace peligroso, porque se ha vuelto incuestionable. Si sales a decir “despido porque la IA ya hace ese trabajo”, Wall Street te aplaude y pareces un visionario con visión de futuro. Si dices “despido porque me pasé contratando en pandemia y ahora necesito liquidez para mis centros de datos”, pues quedas regular en la junta de accionistas. Es exactamente la trampa del AI-washing que ya destripamos con el caso Dorsey, solo que ahora subimos un peldaño más. Lo reconoce hasta el propio Sam Altman, el cual admitió hace unos meses de forma sincera que “hay algo de AI-washing, gente echándole la culpa a la IA por despidos que harían de todas formas”, aunque luego añadiera que también hay desplazamiento real, claro. Convendría prestar algo de atención a todo esto, ¿no os parece?
Conviene además poner el bombo en su sitio con un dato que ayuda a no volverse loco: la consultora Challenger, Gray & Christmas, que lleva décadas contando despidos en Estados Unidos uno a uno, calcula que en lo que va de año los recortes atribuidos directamente a la IA rondan los 49.000, una cifra que impresiona hasta que la pones al lado de los cientos de miles de despidos tecnológicos totales y te das cuenta de que la IA es una parte de la historia, no la historia entera. Ni la IA es la peste que se lleva todos los empleos, ni es del todo inocente. La verdad, como casi siempre, vive en un punto bastante incómodo del medio.
A quién le está tocando de verdad (que no es quien crees)
Y aquí viene el giro que a mí más me preocupa de todo esto, porque va por debajo del radar. Cuando pensamos en “despido por IA” nos imaginamos a un señor de cincuenta años al que una máquina deja sin trabajo de un día para otro, y resulta que los datos apuntan justo en la otra dirección: el golpe más claro no está cayendo sobre quien ya tiene empleo, sino sobre quien intenta conseguir el primero. Un análisis de Yale apunta a que el paro entre los recién graduados ronda ya cerca del 6% y que lleva subiendo más o menos al doble de velocidad que el del resto de la población activa desde 2022. La destrucción de empleo por IA, vienen a decir, está llegando antes incluso de que las carreras puedan arrancar.
Y tiene una lógica perversa cuando lo piensas, porque el becario, el junior, el que entra a hacer las tareas repetitivas de toda la vida… ese es precisamente el perfil que un agente de IA imita mejor a día de hoy. Así que las empresas, en muchos casos, no están despidiendo al junior; sencillamente han dejado de contratarlo, y eso no aparece en ninguna estadística de despidos, pero es igual de real, o más, y, desde luego, mucho más silencioso. Y los cambios silenciosos, ya lo sabéis, suelen ser los que peor se gestionan.
La cosa ha llegado tan lejos que hasta los políticos se han puesto a legislar, lo cual ya es señal. El 21 de mayo, el gobernador de California Gavin Newsom firmó una orden ejecutiva que llaman “la primera de su tipo” para preparar a trabajadores, pequeñas empresas y comunidades ante la disrupción de la IA en el empleo, aunque seamos honestos con lo que es: no es una ley que proteja a nadie todavía, es un mandato para estudiar el problema, con 90 días para informar del impacto y 180 para proponer medidas. Diagnóstico, no tratamiento. Pero que sea precisamente California, el estado donde viven la mayoría de estas empresas, el que encienda la luz de alarma, ya dice bastante de por dónde van los tiros.
Después de darle bastantes vueltas, me quedo con tres ideas, que para mí es donde está la chicha.
Lo primero es que el problema no es la IA, es la regla con la que la estamos midiendo. Cuando una empresa reduce todo el valor de la inteligencia artificial a “cuántas nóminas me ahorro este trimestre”, está haciendo la pregunta equivocada, y el estudio de Gartner se lo deja clarísimo: la IA que de verdad rinde es la que multiplica a tu gente, no la que la sustituye a las bravas. Recortar es facilísimo, lo difícil, lo que de verdad tiene mérito, es que ese recorte se convierta en retorno; y eso ya es otra historia muy distinta.
Lo segundo es que el relato se ha desenganchado de la realidad, y eso, a medio plazo, se paga. Tenemos un mercado que premia con subidas de acción el simple anuncio de despidos por IA aunque la IA no esté metiendo ni un euro extra en la cuenta de resultados, y mientras eso siga así las empresas van a seguir recortando tengan o no tengan motivos de fondo, hasta que un día la burbuja del relato se pinche y nos demos cuenta, otra vez tarde, de que confundir movimiento con progreso sale caro.
Y lo tercero, que es lo que de verdad importa si tomas decisiones de negocio y por lo que escribo esto: no te dejes arrastrar por el “es que lo hace todo el mundo”. Antes de tocar un equipo porque has enchufado una herramienta de IA, párate y mide de verdad si esa herramienta está generando valor o si solo estás siguiendo la moda, porque, según el propio estudio, la mayoría de los que recortaron no veían retorno por ningún lado. Estaban, básicamente, probando suerte. Y probar suerte con la vida de tu gente me parece un lujo que ninguna empresa que se tome en serio a sí misma debería permitirse.
A mí me da que dentro de un año vamos a mirar este 2026 como el año en el que demasiada gente confundió recortar con transformar. Ojalá me equivoque..
¿Y tú? ¿Has visto de cerca algún “despido por IA” que, rascando un poco, era en realidad otra cosa con un mejor relato? Cuéntamelo en los comentarios; de esos casos se aprende un montón.
¡Buena semana!
