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El año 2026 inició con anuncios de recortes de personal en muchas de las compañías tecnológicas alrededor del mundo. Estos despidos están siendo interpretados por muchos como la confirmación del impacto de la IA en el trabajo, aunque la causalidad es más ambigua.
Alrededor de esto, hay varias perspectivas parcialmente divergentes entre sí:
Un estudio de finales del año anterior, realizado por el MIT, indicaba que existe un potencial de automatización por parte de la IA equivalente a 11,7% del valor salarial del mercado laboral de EE.UU.
En un reciente conversatorio realizado en el marco de la Conferencia de Davos, Jensen Huang, CEO de Nvidia, el mayor fabricante de chips para IA, indicó su visión optimista sobre el impacto de la IA en el empleo, haciendo énfasis en la expansión de infraestructura (energía, fábricas de chips, centros de datos, redes de comunicaciones y desarrollo de software basado en IA) que está trayendo la IA, aunque sin entrar en detalles sobre qué pasará con la sustitución de los cargos administrativos.
Por otro lado, Dario Amodei, CEO de Anthropic, indicó a inicios de 2025 que la IA podría reducir a la mitad los empleos de nivel de entrada en EE.UU. en cinco años.
Todos estos vaticinios contrastan con evidencia que sugiere que la IA aún no está generando el valor esperado a nivel de transformación estructural dentro de la empresa:
Un estudio de octubre de 2025 del mercado laboral de EE.UU., realizado por The Budget Lab, muestra que el índice de cambio ocupacional -relación de trabajadores que tienen un cambio de empleo, pérdida de empleo o desempleados que consiguen nuevos empleos-, desde el surgimiento de ChatGPT en 2022, es similar al de otros periodos de cambio tecnológico, tal como la entrada de los computadores personales en 1984-1989 y el internet en 1996-2002.
El estudio State of AI in Business 2025 del MIT indica que 95% de las organizaciones encuestadas están obteniendo cero retornos de los proyectos de IA y que apenas 5% de las herramientas de IA generativas empresariales hechas a medida llegan a la etapa de producción.
La divergencia entre las noticias de despidos y los estudios del impacto de la IA son el reflejo de la presión que están recibiendo las administraciones de las compañías para mostrar resultados por el uso de la IA, y para ello están combinando dos estrategias:
El “AI washing”: justificar despidos por la introducción de IA cuando, en la práctica, pueden ser recortes tradicionales. Esto busca generar noticias positivas para el mercado de valores, ante las grandes inversiones que se están haciendo en IA y, al mismo tiempo, ofrecer una narrativa más “aceptable” para quienes resultan afectados.
El “deliberate understaffing”, que podríamos traducir como “tensión productiva”, reduciendo las plantillas de las empresas por debajo de lo confortable para forzar a los empleados al uso de la IA con el fin de aumentar la productividad individual y grupal. Esto incluso puede incluir reducir niveles en capas administrativas y aumentar el rango de supervisión de los líderes, bajo la idea de que la IA actúe como soporte inicial antes de escalar al jefe.
¿Será que la “tensión productiva” es la ruta correcta para acelerar la adopción de la IA en las empresas?
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