La inteligencia artificial ya no «ayuda»: ahora empieza a despedir
A veces la historia se acelera con un gesto casi teatral, de esos que condensan en un titular lo que venía cocinándose lentamente. Jack Dorsey acaba de anunciar que Block recorta más de 4,000 puestos de trabajo, cerca del 40% de su plantilla, para convertirse, según él, en una compañía «más pequeña», «más rápida» y «nativa» en herramientas de inteligencia. Y, por si faltaba dramatismo, deja caer que la mayoría de empresas llegarán a la misma conclusión en menos de un año. No es solo el número: es la normalización explícita de la idea de que la IA no es un complemento, sino una sustitución organizada.
Lo más revelador, en cualquier caso, no es lo que dice Dorsey, sino cómo reacciona el mercado: la acción se dispara en el aftermarket con un entusiasmo casi obsceno. La lectura es transparente: «menos gente» equivale a «más margen». Y ese reflejo, el de premiar la reducción de empleo como si fuera una mejora de producto, convierte el debate sobre la inteligencia artificial en algo bastante más incómodo que la típica discusión sobre productividad. Cuando los incentivos financieros se alinean con despedir, la tecnología deja de ser promesa y se vuelve doctrina.
Podría argumentarse que Block estaba sobredimensionada, que Dorsey siempre ha tenido un estilo de gestión digamos que… «idiosincrático», y que la inteligencia artificial puede servir de coartada elegante para una reestructuración que, de otro modo, olería a simple tijeretazo. Pero incluso si aceptamos esa interpretación benévola, el daño ya está hecho: el mensaje que queda es que un CEO puede señalar a la inteligencia artificial como motor del recorte y, además, ser recompensado por ello. Ese precedente es pura gasolina para el miedo de millones de trabajadores de cuello blanco que, hasta hace nada, se sentían relativamente a salvo.
Porque el miedo, aquí, no es irracional. Durante años, la automatización se vendió como algo que iba a «afectar sobre todo a tareas repetitivas», con una insinuación implícita: lo que va a caer es lo manual, lo rutinario, lo de menor cualificación. La generación de inteligencia artificial actual rompe esa narrativa: por primera vez, lo escalable no es el brazo, sino el texto. No es la fuerza, sino la oficina. El «trabajo de teclado», desde informes a análisis, presentaciones, revisión legal, atención al cliente, marketing, recursos humanos, etc. resulta alarmantemente compatible con lo que los modelos generativos saben hacer. Y en esa compatibilidad hay un cambio cultural profundo: muchas empresas ya no están pensando en cómo usar inteligencia artificial para que sus empleados hagan más, sino en cuántos empleados pueden dejar de necesitar.
Harvard Business Review lo formulaba con una claridad inquietante: parte de los despidos atribuidos a la llegada de la inteligencia artificial no responden tanto a resultados demostrados como a expectativas, a la «potencialidad» percibida. Es decir, se despide hoy por una promesa de mañana. Y eso tiene un efecto dominó: congelación de contratación, especialmente en perfiles junior, y sustitución de trayectorias de aprendizaje por automatización prematura. La oficina se vuelve un lugar en el que se exige «ser más productivo con IA»… hasta que esa productividad justifica que sobren personas.
El FMI, en un texto reciente, ponía el foco precisamente en ese punto ciego: los empleos de entrada son más expuestos y ya hay evidencia emergente (en los Estados Unidos) de que la adopción de inteligencia artificial generativa reduce la contratación entry-level cuando las tareas son automatizables. Lo preocupante no es solo el empleo que se destruye, sino la escalera que se retira: si desaparecen los peldaños de abajo, ¿cómo se construye experiencia? ¿Cómo se forma criterio profesional si el trabajo inicial, el que te enseña «cómo funciona de verdad», se lo queda un modelo?
Y luego está el elefante estadístico en la habitación: los organismos internacionales llevan tiempo advirtiendo que los perfiles «más cognitivos» (directivos, profesionales de negocio, ingeniería, ciencia, etc.) están entre los más expuestos a avances en inteligencia artificial. La OCDE lo señalaba ya antes del gran salto de la inteligencia artificial generativa, con una advertencia adicional: la exposición probablemente crezca y se extienda a medida que estas herramientas se integren en los procesos productivos. Traducido: si hoy te parece que «esto va de redactores y de personal de atención al cliente», es que todavía no has visto el siguiente capítulo.
La OIT, afinando sus métricas con datos a nivel de tareas, es aún más explícita: una de cada cuatro personas trabajadoras está en ocupaciones con algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa: las ocupaciones clericales aparecen como las más expuestas, y además, el impacto es marcadamente desigual por género y por nivel de renta del país. Es decir, no es solo una cuestión de «futuro del trabajo», sino de distribución de daño y de poder. Y aunque la OIT insiste, con razón, en que lo más probable es una transformación de tareas más que una eliminación directa de empleos, el matiz importa poco cuando los incentivos empresariales empujan a convertir la «transformación» en «reducción».
A todo esto se le suma el discurso macro, casi tranquilizador, de los grandes informes: el World Economic Forum habla de millones de empleos desplazados y millones de nuevos roles creados, con saldo neto positivo. Perfecto… salvo por un detalle: los «nuevos roles» no aparecen mágicamente en los mismos lugares, con los mismos salarios, ni para las mismas personas. El problema no es si habrá trabajo en términos agregados, sino quién paga el coste de la transición y quién captura el beneficio de la productividad. Si la inteligencia artificial sirve sobre todo para recortar nóminas, el relato de «progreso» se convierte en un problema de legitimidad social, y con razón.
La parte «scary» es que este miedo se está extendiendo precisamente donde antes había seguridad psicológica: la oficina, la carrera profesional, el ascenso por mérito, la especialización. El trabajador de cuello blanco empieza a descubrir que su valor no era «ser inteligente», sino ser escaso; y que, si la inteligencia se empaqueta, se tarifa y se escala, la escasez cambia de sitio. De pronto, la negociación salarial se parece menos a «lo que aportas» y más a «lo que cuesta automatizarte». Y cuando una empresa anuncia sin rubor que un equipo «significativamente más pequeño» puede hacer «más y mejor» gracias a sus herramientas, el mensaje que reciben miles de profesionales es simple: tu sustituto ya no es otro candidato; es un modelo.
El siguiente paso es casi inevitable: si esto ocurre en el mundo «digital», se extenderá al mundo físico en cuanto la robótica deje de ser una promesa cara y se convierta en una commodity. Hoy la inteligencia artificial muerde primero al trabajo de oficina porque es más fácil: el input y el output son datos y textos. Mañana, cuando robots relativamente baratos puedan ejecutar tareas con suficiente fiabilidad en logística, hostelería, cuidados o industria ligera, el contagio al «blue collar» será cuestión de despliegue, no de posibilidad. La diferencia es que, en el trabajo manual, el ritmo lo marca el hardware, mientras que en el trabajo cognitivo, lo marca el software. Y el software no tiene paciencia.
La pregunta importante ya no es si «la inteligencia artificial destruirá empleos», sino qué hacemos cuando se convierte en el argumento socialmente aceptable para despedir y en el mecanismo financieramente premiado para hacerlo. Si de verdad queremos que la inteligencia artificial sea una herramienta de prosperidad compartida, hay que alinear incentivos: participación de los trabajadores en los aumentos de productividad, negociación colectiva adaptada a la automatización, transparencia sobre qué se automatiza y por qué, y políticas públicas que no se limiten a repetir «reskilling» como un mantra, sino que asuman el problema de poder que hay detrás. La alternativa es sencilla de imaginar: una economía en la que la inteligencia artificial abarata el trabajo… eliminando al trabajador.
Y hay una última ironía que no deberíamos pasar por alto: si la promesa es que la inteligencia artificial impulsa demanda, eficiencia y crecimiento, ¿quién va a pagar esa fiesta cuando el «modelo», para ganar eficiencia, sea despedir a una parte creciente de quienes consumen? La inteligencia artificial como motor económico tiene un límite evidente si se convierte, antes que nada, en una máquina de recortar salarios. Y ese límite no es tecnológico: es social.
