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El efecto bumerán de la IA: empresas readmiten a empleados tras fallos en la automatización

🕒 Publicado en Zendoric: 3 de julio de 2026 · 01:20

El artículo de TechSpot documenta un fenómeno creciente: compañías que despidieron trabajadores para sustituirlos por IA están dando marcha atrás al comprobar que la automatización no cumplió las expectativas de productividad y ahorro de costes prometidas.

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El artículo de TechSpot documenta un fenómeno creciente: compañías que despidieron trabajadores para sustituirlos por IA están dando marcha atrás al comprobar que la automatización no cumplió las expectativas de productividad y ahorro de costes prometidas.

El caso más destacado es el de Ford, que según se reportó la semana anterior a la publicación, está reincorporando y promoviendo a más de 350 ingenieros veteranos. El problema de fondo era que la experiencia práctica de estos profesionales, a menudo no documentada formalmente, nunca llegó a los datasets usados para entrenar los sistemas de IA, generando vacíos de conocimiento a la hora de identificar y prevenir fallos técnicos.

Otro ejemplo citado es el Commonwealth Bank of Australia (CBA), que despidió a más de 40 empleados de atención al cliente el año anterior para sustituirlos por un bot de voz con IA. El resultado fue un aumento en el volumen de llamadas al no poder el bot desempeñar la función tan bien como los humanos, lo que llevó al banco a revertir los recortes. CBA reconoció posteriormente que "no consideró adecuadamente todas las consideraciones empresariales relevantes" al anunciar los despidos.

IBM también aparece mencionada: pese a haber recortado miles de puestos el año pasado en su apuesta por la IA y la automatización, en febrero anunció que triplicaría la contratación de perfiles de entrada para cubrir "todos esos trabajos que se supone que la IA puede hacer", enfocados en tareas que requieren juicio humano, interacción con clientes y supervisión de los propios sistemas de IA.

Klarna, la plataforma de pagos aplazados, admitió igualmente estar recontratando personal humano después de que sus reemplazos de IA ofrecieran un resultado de "baja calidad".

El artículo aclara que esto no significa que los despidos vinculados a la IA hayan cesado: Oracle anunció recientemente el recorte de 21.000 empleos reconociendo el papel de la IA en la decisión, y se citan datos de 122.524 empleados del sector tecnológico despedidos en 214 empresas durante el año en curso.

Sin embargo, el texto aporta varios datos que sustentan la tesis de que la confianza ciega de los ejecutivos en la capacidad de la IA para sustituir personal está empezando a resquebrajarse. Un informe de Orgvue reveló que, si bien el 39% de los líderes empresariales despidió empleados por la implementación de IA, un 55% admitió que se tomaron decisiones equivocadas respecto a esos despidos. Forrester Research, en un informe de 2025, predijo que aproximadamente la mitad de los despidos atribuidos a la IA serían revertidos discretamente. Datos de Robert Half enviados a CNBC indican que el 32% de los responsables de contratación en EE.UU. reconoció haber eliminado un puesto principalmente por la IA para luego recontratar a alguien en una posición igual o similar.

El artículo cierra con una cifra adicional que contextualiza el fenómeno: un 56% de los CEOs consultados en un informe (no se detalla la fuente exacta) declaró que la introducción de IA no ha producido ningún beneficio de coste o ingresos para sus empresas.

En conjunto, el artículo plantea un mensaje claro: los despidos vinculados a la IA seguirán produciéndose, pero cada vez es más probable que los trabajadores despedidos sean recontratados cuando sus empleadores constaten que existen habilidades humanas que las máquinas todavía no pueden replicar. Es un contrapunto relevante frente al discurso dominante de sustitución total de la fuerza laboral por sistemas automatizados, y sugiere que la implementación apresurada de IA sin considerar adecuadamente las implicaciones operativas está generando costes ocultos que muchas empresas están empezando a pagar.

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Fuentes y referencias