El 'boomerang' del despido por IA: empresas recontratan cuando la automatización no cumple

El reporte de qz.com documenta un patrón que empieza a repetirse: empresas que en los últimos meses despidieron plantilla confiando en que la IA cubriría ese hueco, y que ahora se ven obligadas a recontratar porque la automatización no ha rendido lo prometido. No se trata de un fracaso de la tecnología en abstracto, sino de una mala calibración entre lo que un modelo puede hacer hoy y lo que una organización necesita para funcionar sin fricciones.

Esto encaja con algo que venimos señalando: existe una brecha entre la capacidad demostrada de la IA y el marketing que la rodea. Los LLM y agentes actuales son extraordinarios en tareas acotadas —resumir, redactar, clasificar, programar con supervisión— pero todavía cojean en el juicio contextual, la excepción no prevista o la relación con clientes y compañeros que un empleado humano resuelve casi sin pensar. Cuando una empresa despide asumiendo sustitución 1:1, está apostando por una madurez tecnológica que, en muchos flujos de trabajo, aún no ha llegado.

El impacto de corto plazo es doble: por un lado, confirma que el ajuste de plantillas por IA no es lineal ni irreversible, lo cual es una buena noticia relativa para los trabajadores de sectores administrativos que pensaban tener la soga al cuello de forma inminente. Por otro, expone el coste real de despedir primero y validar después: pérdida de conocimiento institucional, costes de recontratación y daño reputacional que muchas compañías están empezando a interiorizar.

Nuestra lectura es que este vaivén no contradice la tendencia de fondo, la matiza. La automatización seguirá avanzando y comprimiendo tareas rutinarias, pero el camino no es una sustitución brusca sino una serie de ajustes de prueba y error donde las empresas aprenden —a veces por las malas— dónde la IA aporta y dónde todavía necesita un humano en el bucle. A largo plazo seguimos convencidos de que la abundancia que puede traer la IA liberará talento para tareas de mayor valor; pero el camino hasta ahí pasa por estos episodios de sobreestimación, corrección y aprendizaje organizativo, no por un salto limpio de un día para otro.