Prácticamente todas las empresas tecnológicas del mundo se han centrado en desarrollar equipos e inversiones con las que desarrollar su propia IA o extender negocios al calor de esta revolución tecnológica. Sin embargo, mientras su llegada ha cristalizado en la promesa de mayores ingresos, rentabilidad y cambio de paradigma empresarial sin precedentes… el sector que está apostando tan fuertemente por ella está inmerso en una oleada de despedidos desde hace años que no remite. Una paradoja que parece tener más que ver con los errores del sector que con el impacto de la nueva tecnología en sus plantillas.
Es común escuchar que la IA va a destruir muchos trabajos por la mejora en productividad y la capacidad para absorber tareas más simples y, de hecho, este ha sido un argumento esgrimido por muchas firmas para justificar estos despidos. Pero la realidad es que hay una realidad algo más incómoda detrás de la paradoja de los 'recortes' en el sector que esté en el centro de inversiones millonarias y una revolución.
Unas empresas ya sobredimensionadas en plantilla por la pandemia, están apostando por formar parte del selecto club de los 'ganadores de la IA', una carrera para la que han necesitado volcar recursos, reestructurar sus plantillas ante este fin… y que no garantiza el éxito. De hecho, con el paso de los meses los expertos ya advierten de que todos estos proyectos IA que han provocado que se han vuelto omnipresentes en todas las tech, están cayéndose y seguirán haciéndolo a medida que la tecnología va madurando, el mercado se va configurando y los costes de entrada aumentan. 2025, además, es un año clave en todo este proceso y puede marcar un punto de inflexión.
¿La IA quita empleo?
Productos tan conocidos como ChatGTP se basan en los algoritmos conocidos de grandes modelos de lenguaje (LLM), entrenados para aprender a realizar todo tipo de tareas, desde generar textos e imágenes a elaborar códigos. Pero todo esto es menos relevante para su éxito arrollador que su capacidad para entender las instrucciones transmitidas en lenguaje natural, es decir, el que hablamos los humanos, sin conocimientos de complejos lenguajes de programación. Es casi como si se lo pidiéramos a una persona real.
Esta carrera ha ganado impulso con la introducción de los agentes de IA, programas que permite usar los algoritmos LLM para automatizar tareas con un nivel mayor de complejidad, y que se consideran mucho más útiles en el entorno profesional que los anteriores 'chatbots'. Su ejemplo más conocido es Copilot de Microsoft (que acaba de introducirlo en toda la suite de Office). De hecho, la compañía dirigida por Satya Nadella es la que ha hecho una apuesta más sólida por la inteligencia artificial en los entornos de trabajo, vinculados a sus productos ofimáticos como Office o Teams.
Lógicamente, las características de los LLM y los agentes nos llevan a preguntarnos por sus capacidades de sustituir trabajadores humanos. Aunque se llevaba lustros analizando el posible uso de la inteligencia artificial y la robótica para automatizar y transformar empleos, en los últimos dos años y medio el interés se ha disparado. Las empresas y analistas han visto claramente lo que esta tecnología puede traer: más productividad y ganancias, por menos costes laborales, ya sea por sustituir puestos de trabajo o por reducir el número de personas necesarias para desempeñarlos.
Es muy difícil minimizar el impacto de la IA generativa. Ej hecho es que ha supuesto un salto sin precedentes en tareas como procesar y generar texto (incluyendo códigos informáticos) imágenes, audio y vídeo. Pero su impacto en el empleo no está claro para los expertos y analistas independientes.
El más reciente estudio de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa, fechado a finales de mayo de este año, actualiza el análisis publicado en 2023 (solo unos meses después de la presentación de Chat GPT) al desarrollo actual de la tecnología, si bien los resultados son similares e incluso levemente inferiores a los de hace dos años. Cada cuatro trabajadores en el mundo desempeña una ocupación "con cierto grado de exposición" a esta tecnología.
Así, solo un 3% de los empleos entran en la zona de riesgo más alta proporción de tareas expuestas a una posible automatización, mientras otro 4,2% corresponde a ocupaciones en las que existe "crecientes riesgos de automatización" que "requiere estrategias de adaptación para los trabajadores". Un total del 7,2%.
En los países más avanzados (o de ingresos altos) este riesgo es diez puntos más elevado y llega al 17,1% del total de los empleos. La exposición total a la IA llega al 34%, lo que significa que la mitad de los trabajos potencialmente afectados por la IA en los países 'ricos' podrían verse automatizados en mayor o menor medida. Unas cifras que contrastan poderosamente con las de las regiones menos desarrolladas económicamente.
Pero la OIT remarca que "debido a la continua necesidad de aportaciones humanas, la mayoría de los puestos de trabajo se transformarán en lugar de pasar a ser redundantes". Un diagnóstico relevante porque tiene en cuenta las "capacidades agentivas" de la inteligencia artificial que permite "ejecutar tareas en varias etapas de forma autónoma, interactuar con entornos de software y tomar decisiones basadas en entradas contextuales". Aun así, el impacto es incierto.
El organismo admite que los avances de la IA en los dos últimos años amplían significativamente el alcance de las tareas que pueden automatizarse, al menos parcialmente, y destaca que los sectores de desarrollo de software y multimedia son los que más las han aumentado su riesgo de automatización desde 2023. Pero otros, como los administrativos y oficinistas (la imagen clásica de los white collar de tareas repetitivas ) los han reducido.
¿Por qué despiden las tecnológicas?
Pero el alcance de la IA generativa parece inexistente para el 75% dos empleos, lo que nos lleva a fijarnos en qué está haciendo el sector más avanzado en su implementación.
La realidad es que a pesar de que el alcance de esa automatización no es tan elevado, las empresas tecnológicas sí que se han lanzado a despedir. Algo especialmente paradójico a pesar de que se trata del sector bendecido por una 'lluvia de millones' gracia a la IA. Según las cifras de Trueup, solo en 2023 las tecnológicas de EEUU han despedido a 430.000 personas. Este fue su máximo y en 2024 se redujo, pero mantuvo una cifra alta de 239.000. En 2023 el 60% de todos los ERE fueron empresas tecnológicas. En 2024 esta cifra bajó pero, según Crunchbase aún estaría en el 30%.
Es llamativo que el mayor número de ceses se registre al año siguiente desde el lanzamiento de ChatGPT. ¿Pero hay una correlación causa-efecto? ¿Los LLM tuvieron un alcance tan rápido cuando ni organismos como la OIT han detectado? O se debe a otros motivos que no tienen nada que ver con las nuevas posibilidades tecnológicas?
El consenso de los analistas incide en que los despidos son un fenómeno que ha ido paralelamente a IA pues durante la pandemia Silicon Valley empezó a contratar como si no hubiera un mañana. En aquel momento unos tipos de interés en el 0% garantizaban acceso a liquidez que se volcaba en el sector tecnológico. Por su parte el virus provocó una demanda disparada de todo tipo de servicios tecnológicos. Según Deloitte la fuerza laboral tecnológica creció más de un 1% en 2020 mientras todo el empleo disminuyó un 5,5%.
De golpe la realidad había cambiado por completo, unos tipos de interés disparados golpeaban la financiación de las tech y la inversión. Las empresas viraron entonces de una super-contratación a la necesidad de reestructurar sus plantillas. El mismo Mark Zuckerberg explicó en el podcast Morning Brew Daily que "en cuanto a los despidos y cosas así, en realidad creo que se debieron más a que las empresas estaban tratando de lidiar con la covid y la pandemia. Todo era muy difícil de preceder y se contrató mucha gente". Sin embargo también señaló a la era de los tipos bajos alegando que "básicamente la ola de despidos respondía al covid, pero también teníamos una generación de empresas que solo había conocido el crecimiento".
Entonces llegó la IA todas las empresas tecnológicas del mundo se han centrado en desarrollar equipos e inversiones con las que lanzar su propia IA o extender negocios al calor de esta revolución tecnológica. Sin embargo, mientras su llegada ha cristalizado en la promesa de mayores ingresos, rentabilidad y cambio de paradigma empresarial sin precedentes… todo el sector que está apostando tan fuertemente por ella estaba ya inmerso en una oleada de despidos desde hace años que no remite.
Estas empresas ya sobredimensionadas en plantilla por la pandemia, están apostando por formar parte del selecto club de los 'ganadores de la IA', una carrera para la que han necesitado volcar recursos, reestructurar sus plantillas ante este fin. En resumen reducir la plantilla que le sobraba y conseguir rentabilidad para invertir en IA. Además, muchos proyectos de IA se van cayendo en una espiral de competencia donde cada vez se concentran más los ingresos.
La gran apuesta y los juegos del hambre
Un ejemplo claro de los 'despidos' para concretar recursos en IA es OpenText, que se deshizo de 1.200 empleados en 2024 para generar un ahorro de 100 millones con el que, según la propia compañía, "reestructurar costes con los que invertir en IA y otras tecnologías".
Otro ejemplo claro es AMD, la firma de semiconductores que está entre los ganadores de la IA que ha despedido al 4% de su plantilla mientras sus ingresos no han parado de crecer. Según Mckinsey la mayoría de empresas de estos sectores (en particular los chips) están centrándose en potenciar sus negocios IA, pero tienen también otros pedidos relacionados con otros negocios (electrónica, automóviles… etc) que no generan el mismo crecimiento. Por su parte hay inversiones paralelas que tienen que asumirse y que no son empleo, como infraestructura.
La explicación la daba McKinsey y no era que la IA había cambiado su productividad. Según la firma solo el 5% de la compañía estaba generando el crecimiento vinculado a la IA, mientras que el resto genera menos y lastra la rentabilidad. El ejemplo claro es Intel con una crisis que le ha llevado a un plan para deshacerse del 20% de su equipo para reasignar recursos hacia los centros de datos y la IA.
"Solo el 5% de las empresas "generó 121.000 millones de dólares y 159.000 millones de dólares en valor económico"
Este reajuste, sin embargo, ha sido presentado por las compañías como la consecuencia inevitable de una revolución tecnológica que deja muchos empleos obsoletos, sobre todo en áreas como ventas o administrativos, sobre todo gracias a la llegada de los agentes de IA. Una excusa endeble a juzgar por los datos de la OIT y que los analistas tampoco se creen: los trabajadores están pagando errores de estrategia que sobrepotenciaron líneas de negocio que ya no son rentables. Y lo peor es que este error puede volver a repetirse con la inteligencia artificial.
Desde S&P Global señalan que todos esos recursos que están yendo hacia la IA por parte de las empresas, con equipos dedicados a esta no son viables en el medio plazo. "La tasa de fracaso en proyectos IA es elevada. El porcentaje de empresas que abandonan sus iniciativas ha pasado del 17%al 45% interanual y el 46% de los proyectos se descartan entre la fase de prueba y la adopción generalizada. Por su parte, un informe de Gartner indica que alrededor del 30% de los proyectos generativos serán paralizados durante la fase de PoC debido a costes, falta de datos y ausencia de metas claras .
En resumen, cada vez más proyectos IA a los que se están dedicando recursos caerán en favor de una industria más madura con actores más claros. En consecuencia, esas plantillas reestructuradas pensando en aprovechar el impulso de esta revolución también serán revisadas. Especialmente cuando se produzcan avances tecnológicos que reduzcan los requisitos técnicos y de recursos que requiera esta. Esto es precisamente lo que pasó con la llegada de DeepSeek, la IA china, que ponía en tela de juicio la necesidad de capacidad computacional, chips, energía, infraestructura digital.
Esto tiene fuertes implicaciones para las start ups, que son las que más sufrirán este problema. Según la consultora tecnológica Edge Delta, el 85% de las pequeñas empresas que incursionan en este mercado fracasará en un plazo de tres años. "Muchas de estas caerán ante un flujo de caja insuficiente y una mala adecuación de su producto con el mercado". Una carrera a muerte por convertirse en unicornios que dejará un reguero de quiebras.
Desde McKinsey explican que esta concentración ya se está produciendo creando dos mundos, unos 'elegidos' que han salido beneficiados y los 'perdedores' en el proceso. "Solo el 5% de las empresas "generó 121.000 millones de dólares y 159.000 millones de dólares en valor económico". Mientras esto ocurre que los actores del 5% inferior (las que peor les ha ido) "han perdido entre 45.000 millones y 70.000 millones de dólares", Entre medias un 90% de empresas que solo han generado 5.000 millones de dólares.
Según la consultora "la IA es la historia de dos industrias. Una pequeña parte de la industria se beneficia del auge de la creación de valor y genera beneficios económicos sin precedentes. Pero la mayor parte de la industria se enfrenta a una realidad muy diferente". Una realidad que invita a analizar con un enfoque más pausado el verdadero impacto de una tecnología cuyo inmenso potencial no parecen estar beneficiándose ni las compañías que más impulsan su adopción.