¿Te despidió la IA o fue la coartada? Auditamos los 140.000 despidos del año

NUESTRA TESIS. La IA no ha causado la mayoría de los 140.000 despidos atribuidos a ella este año: es la coartada que los hace presentables ante Wall Street. Los datos duros dicen dos cosas a la vez. Primera: no hay todavía un reemplazo masivo demostrable de trabajadores por IA; buena parte de esos recortes responde a tipos de interés altos, exceso de plantilla heredado de la pandemia y la necesidad de financiar inversiones gigantescas en centros de datos. Segunda: donde sí hay una señal real y medible es en el empleo junior, que se está hundiendo no por despidos sino por congelación de la contratación. Confundir ambas cosas —la excusa corporativa y el daño real— es el error de análisis más extendido del año.

LA CONTABILIDAD QUE NO CUADRA. Vamos a los números. La consultora de recolocación Challenger, Gray & Christmas —la referencia histórica en el recuento de despidos en EE.UU.— atribuye a la IA 101.743 recortes solo entre enero y junio de 2026, casi el doble que en todo 2025 (54.836). Con los meses siguientes, la cifra acumulada desde 2023 ronda los 150.000. Aquí está la primera anomalía: la proporción de despidos que las empresas achacan a la IA pasó de cerca del 7% en enero a alrededor del 40% en mayo, según ese mismo recuento. La capacidad de los modelos no se multiplicó por cinco en cuatro meses; la conveniencia narrativa, sí. Hasta Sam Altman, jefe de OpenAI, lo ha admitido: hay «AI washing», empresas que culpan a la IA de despidos que iban a hacer igualmente. Y el mercado tampoco se lo compra del todo: según un análisis del Financial Times recogido por TechCrunch, las empresas que citaron la IA en sus recortes rindieron casi un 10% peor que el Nasdaq en los 30 días de cotización siguientes al anuncio.

LO QUE DICEN LOS ESTUDIOS SERIOS. Frente a las earnings calls —las presentaciones trimestrales de resultados ante inversores—, la evidencia académica pinta un cuadro mucho más modesto. El ensayo controlado de METR (el estándar de oro: asignación aleatoria de tareas con y sin IA) encontró en 2025 que los desarrolladores veteranos eran un 19% más lentos usando asistentes de IA en código complejo, aunque creían ser un 20% más rápidos; su actualización de 2026 ya estima una mejora real cercana al 18%, señal de que la herramienta madura, pero desde una base humilde. Daron Acemoglu, economista del MIT, calcula que solo un 5% de las tareas de la economía podrá automatizarse con rentabilidad en diez años, con una ganancia de productividad total inferior al 0,7%. El Budget Lab de Yale, tras 33 meses de datos desde el lanzamiento de ChatGPT, no encuentra «disrupción perceptible» en el empleo agregado. Y la Reserva Federal de Nueva York halló que solo el 1% de las empresas de servicios encuestadas había despedido realmente por IA. Con esta evidencia, «la IA hace el trabajo de 100 personas» es una afirmación de marketing dirigida a inversores, no un dato laboral.

LOS MOTIVOS QUE NO SALEN EN LA NOTA DE PRENSA. Si no es (solo) la IA, ¿qué es? Tres cosas verificables. Una: el dinero dejó de ser gratis; los tipos de interés pasaron del 0% a más del 5% entre 2022 y 2023, y con ellos murió la contratación especulativa. Dos: la resaca pandémica; varios analistas citados por la prensa económica estiman que las grandes tecnológicas llegaron a estar sobredimensionadas entre un 25% y un 75%. Tres: el capex. Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon invertirán cerca de 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2026, y recortar plantilla mientras se anuncian recompras de acciones es la forma de cuadrar esa factura quedando bien ante Wall Street. El profesor del MIT Paul Osterman lo resume en Fortune: la IA es «la excusa perfecta» porque «hace parecer que no es decisión nuestra». Los propios protagonistas se delatan: Andy Jassy dijo que los 14.000 despidos de Amazon «no eran realmente por dinero ni por IA, sino por cultura», y los fundadores de Monday.com —que recortó al 20% de su plantilla, unas 620 personas, mientras crecía un 24% en ingresos— insistieron en que el ajuste no era «para reducir costes ni sustituir personas por IA». La coartada y el desmentido, en el mismo comunicado.

EL BUMERÁN DE LAS RECONTRATACIONES. La prueba definitiva de que la sustitución se exageró es que se está revirtiendo. La consultora Forrester prevé que la mitad de los despidos atribuidos a la IA se revertirá «de alguna forma» antes de acabar 2026. Encuestas recogidas por Fast Company y Forbes apuntan que en torno a la mitad de las empresas que despidieron por IA ya han recontratado en seis meses, y que una de cada tres gastó más en recomponer equipos de lo que ahorró. El caso canónico es Klarna: presumió en 2024 de que su agente de IA hacía el trabajo de 700 personas de atención al cliente; en 2025 su consejero delegado, Sebastian Siemiatkowski, admitió ante Bloomberg que «fuimos demasiado lejos, nos centramos demasiado en el coste y el resultado fue peor calidad», y volvió a contratar humanos. Matiz importante: muchas recontrataciones llegan con peores salarios o deslocalizadas. La reversión no devuelve el mundo anterior; lo abarata.

LA SEÑAL REAL: LA PRIMERA ESCALERA. Y sin embargo, sería un error concluir que «no pasa nada». Pasa, pero en otro sitio. El estudio «Canaries in the Coal Mine» de Erik Brynjolfsson y el Stanford Digital Economy Lab, con datos de nóminas reales de ADP, muestra que el empleo de los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA está ya un 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo del resto (actualización de agosto de 2026). El mecanismo no son despidos: es que las vacantes de entrada han desaparecido. Donde la IA sustituye tareas, el empleo joven cae; donde las complementa, se mantiene o crece. Esta es la métrica que auditaremos cada trimestre, porque una economía que no contrata juniors está quemando su cantera de seniors.

NUESTRA LECTURA E IMPLICACIONES. Nuestra lectura es doble y no se contradice. A corto plazo, el dolor es real pero está mal etiquetado: la mayoría de estos 140.000 despidos son decisiones financieras vestidas de inevitabilidad tecnológica, y esa etiqueta importa, porque exculpa a las direcciones que recortan y contamina el debate regulatorio con un pánico que los datos aún no avalan. La auditoría caso por caso —¿bajó el headcount total?, ¿subió la producción?— casi nunca acompaña al titular. A largo plazo mantenemos nuestro optimismo matizado: si la IA acaba entregando lo que promete, el destino no es una economía sin trabajo, sino una economía con más abundancia donde el trabajo se desplaza hacia el criterio, la relación y aquello que apasiona; la transición, como venimos diciendo, será dura y desigual, y su primera víctima documentada es el junior. Implicaciones prácticas: exigir a cada anuncio de «despidos por IA» la prueba de productividad que casi nunca llega; vigilar el dashboard de Stanford como el indicador adelantado más honesto que tenemos; y, en política pública, atacar el problema real —reconstruir la primera escalera profesional con formación y contratación de entrada— en lugar de regular el relato de las notas de prensa.