Despidos tech y IA: los datos apuntan al revés de lo que dicen los CEO

Por The Jerusalem Post · 12 de julio de 2026.

El primer trimestre de 2026 se cerró con unos 81.700 despidos en el sector tecnológico a nivel global, el peor arranque de año desde 2023, justo cuando Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon tienen previsto invertir de forma conjunta unos 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA este ejercicio. La aparente contradicción —hay dinero de sobra, pero sobran empleados— ha alimentado durante meses el relato de que la automatización algorítmica está vaciando plantillas. Un estudio publicado a finales de junio por la fintech Ramp y la firma de análisis de plantillas Revelio Labs, firmado por los economistas Ara Kharazian, Ryan Stevens y Lisa Simon, pone ese relato bajo presión: cruzando datos reales de gasto corporativo (pagos con tarjeta y a proveedores en la plataforma de Ramp, usada por unas 22.000 empresas estadounidenses) con los registros mensuales de plantilla de Revelio Labs, los autores encuentran que las compañías que adoptaron IA con mayor intensidad aumentaron su plantilla un 10% en los dos años posteriores a la implementación, mientras que las que la adoptaron poco o nada la redujeron un 0,6% de media.

El dato más incómodo para el discurso dominante es el desglose por nivel de experiencia: entre las empresas con adopción intensiva de IA, el empleo de nivel de entrada —el que en teoría es más vulnerable a la automatización— creció un 12%. Por departamentos, ventas lidera con un 10,3% de crecimiento, seguida de administración (7,8%), ingeniería (7,3%), ingeniería junior (6,3%), atención al cliente (6,3%) y datos (5,6%); finanzas y marketing crecen de forma más moderada, y operaciones es el único área sin crecimiento significativo. Ramp, valorada en unos 44.000 millones de dólares y con más del 60% del código de sus productos escrito por su propio agente de IA ('Inspect'), presenta una adopción interna de herramientas de IA del 99,5% y, según recoge el artículo, no figura entre las empresas que han recortado plantilla por esta vía. Preguntado por el medio Walla Money, Tal Aspir, socio y responsable del laboratorio de IA de la consultora BDO, resume la tesis del estudio: la IA funciona como herramienta de empoderamiento, no de sustitución, y requiere plantilla adicional para operarla; quienes se quedan atrás en la curva de aprendizaje son los que corren riesgo de quedar fuera, no la plantilla en su conjunto.

Conviene tratar estos números con el rigor que merece cualquier estudio de correlación: que las empresas más intensivas en IA contraten más no demuestra necesariamente que la IA sea la causa directa de esa contratación, del mismo modo que el artículo original —con un titular que habla de 'truco sucio' y desliza la posibilidad de demandas colectivas— atribuye la causalidad inversa (que las empresas usan la IA como excusa) a la interpretación de los propios autores del estudio, no a un hecho judicialmente establecido. Dicho esto, el patrón de gasto real frente a discurso público es revelador: si el dinero de la IA se destina sobre todo a expandir capacidad —ventas, ingeniería, atención al cliente— y no a sustituir plantilla, entonces buena parte de los despidos anunciados en 2026 probablemente respondan a ajustes de costes, sobredimensionamiento heredado de la contratación pandémica o reestructuraciones societarias, con la IA como cobertura narrativa cómoda ante inversores y opinión pública. Culpar a un algoritmo genera menos fricción sindical y reputacional que admitir un recorte por rentabilidad.

Esto encaja con algo que venimos sosteniendo en Zendoric sobre el empleo tecnológico: el problema no es que la IA elimine trabajo de forma indiscriminada, sino que redefine qué trabajo importa y para quién. Aquí el estudio aporta un matiz importante a esa tesis: incluso el empleo de entrada, el que más miedo genera entre quienes empiezan su carrera, crece en las empresas que más invierten en IA, siempre que la organización esté dispuesta a formar a esa plantilla para operar las nuevas herramientas. La transición dura de corto plazo no desaparece —seguirá habiendo despidos, reconversiones incómodas y empresas que sí sustituirán tareas rutinarias por agentes— pero el mecanismo dominante parece ser la reasignación de capacidad hacia quien sabe usar la IA, no su desaparición lisa y llana. A largo plazo, esa es precisamente la lógica que sostiene nuestra tesis de fondo: cuanto más se automatiza lo repetitivo, más recursos humanos y económicos quedan libres para las tareas de mayor valor, y ese excedente es, en última instancia, el material con el que se construye la abundancia. La recomendación que cierra el propio estudio para los jóvenes que buscan empleo en tecnología va en esa dirección: no hay que evitar a las empresas que más invierten en IA, hay que buscarlas.