Autor: Curry
Título original: La IA causa despidos, pero OpenAI está contratando vendedores
Las empresas que crean IA están contratando masivamente "promotores terrestres": ya se fabricó la pala, pero todavía hay que enseñar a la gente a cavar.
Recientemente, una ansiedad por el desempleo debido a la IA ha barrido Internet en Oriente y Occidente.
Block despidió a 4000 personas, su CEO dijo que la IA puede hacer tu trabajo; Pinterest recortó el 15% de sus empleados, el dinero se invertirá en IA; Dow Chemical despidió a 4500 personas, con el argumento de aumentar la automatización...
En China tampoco hay tranquilidad, se rumorea que NetEase usa IA para reemplazar subcontratistas, iFlytek desmiente despidos masivos, ByteDance es acusada de optimizar un 20% cada seis meses en departamentos no relacionados con IA...
Según estadísticas, en los primeros tres meses de 2026, los despidos en la industria tecnológica global ya superaron las 45,000 personas, de las cuales casi diez mil se atribuyeron explícitamente a la IA.
En este contexto, el Financial Times del Reino Unido informó el viernes pasado que OpenAI planea expandir su plantilla de 4500 a 8000 personas para fin de año.
3500 nuevos puestos. ¿La empresa que crea IA dice que no tiene suficiente personal?
Al abrir la página de contratación de OpenAI, se ve que por supuesto están contratando ingenieros e investigadores, pero igualmente abundantes son otro tipo de puestos: gerentes de partnerships, ventas empresariales, equipos GTM (estrategia de entrada al mercado), y un nuevo puesto mencionado en un reporte llamado technical ambassadorship, que traducido significa:
Embajador técnico, especializado en ayudar a clientes empresariales a enseñarles cómo usar la IA.
Por lo tanto, OpenAI no está contratando personas para hacer que la IA sea más fuerte, está contratando personas para que otros estén dispuestos a pagar por la IA.
Gestionar clientes, más importante que gestionar modelos
ChatGPT tiene 900 millones de usuarios activos semanales, pero la mayoría no paga.
Incluso los consumidores que pagan, OpenAI los atiende con pérdidas: el costo de computación que consume cada usuario intensivo supera la tarifa mensual de 20 dólares. Se prevé que los ingresos de este año sean de 25,000 millones de dólares, con una pérdida prevista de 14,000 millones.
Los consumidores sostienen el tráfico, los clientes empresariales sostienen las ganancias. Y los clientes empresariales están huyendo hacia Claude de Anthropic.
Los datos de Ramp muestran que, entre las empresas que compran por primera vez una herramienta de IA, Anthropic se llevó el 73% de la cuota. Hace diez semanas, este dato era 50-50 entre ambas empresas.
En diciembre pasado, Altman envió un memorándum "code red" a todo el personal, suspendiendo todos los proyectos no esenciales como publicidad y asistentes de compras, y concentrando todos los recursos de la empresa en la experiencia de ChatGPT.
El desencadenante directo fue que Google Gemini 3 superó a ChatGPT en múltiples pruebas, pero la ansiedad más profunda está en el lado empresarial: Anthropic está integrando Claude en los repositorios de código y flujos de trabajo de los clientes, una vez que se instala, los costos de migración comienzan a crecer como una bola de nieve.
Los modelos se pueden iterar, pero los clientes que se van no vuelven por sí solos. Perseguir clientes no se puede hacer con sugerencias de IA, hay que ir a tocar puertas de verdad.
La pala no puede venderse a sí misma
La IA puede escribir código, hacer servicio al cliente, analizar datos, pero hay una cosa que no puede hacer:
Convencer a un responsable técnico de una empresa para que firme un contrato anual y me compre.
El uso personal de la IA, basta con descargar una App, si no está satisfecho, la desinstala. El uso empresarial de la IA es otra cosa. Revisión de seguridad de datos, reforma de procesos internos, compatibilidad con sistemas existentes, capacitación de empleados, cualquier obstáculo en estos eslabones puede paralizar el proyecto.
Esto no es un problema que se pueda resolver con puntuaciones de modelos, hay que sentarse en la sala de reuniones del cliente para impulsarlo.
OpenAI evidentemente lo ha entendido. No solo está contratando ventas, FT informa que está negociando joint ventures con fondos de capital privado como TPG y Brookfield, específicamente para ayudar a las empresas a implementar la IA. La esencia de este negocio sigue siendo tener que mandar personal in situ.
La historia de Block también cuenta lo mismo.
Menos de tres semanas después de despedir a 4000 personas, la empresa comenzó a llamar a la gente de vuelta. A un ingeniero de diseño se le dijo que fue "despedido por error", un responsable técnico descubrió que después de despedir a todo el equipo no había nadie que pudiera hacerse cargo de negocios clave, amenazó con irse, y la empresa terminó por recontratar a parte del personal.
El propio Dorsey dejó escrito de antemano en la carta de despido: Podemos despedir por error a algunas personas...
La IA ciertamente ha provocado ansiedad por despidos, pero si se despiden las arterias principales que generan valor debido a la IA, claramente es pasarse de la raya. Incluso en una empresa cuyo CEO declara abiertamente que la IA puede reemplazar a la mayoría de los empleados, todavía existen eslabones que la IA no puede cubrir.
La IA es mejor para reemplazar tareas que pueden definirse claramente, pero "hacer que una organización crea que necesita IA, y luego ayudarla a usarla" es algo que precisamente no se puede definir claramente.
En cada revolución tecnológica alguien dice "el que vende palas es el que más gana". En esta ronda de la IA es igual, el consenso es que las empresas de infraestructura tienen ingresos garantizados, sin importar quién gane o pierda.
Pero la situación actual de OpenAI muestra que, una vez fabricada la pala, todavía hay que enseñar a la gente a usarla. Y este proceso de "enseñar" precisamente no se puede hacer con la pala misma.
Promoción terrestre, el puesto fijo en la ansiedad de la IA
Al juntar a las personas despedidas en esta ola y a las contratadas, se encuentra una línea divisoria.
De las 4000 personas despedidas por Block, una gran parte son puestos de ingeniería y operaciones ampliados durante la pandemia, que hacían trabajos que podían describirse de manera estandarizada. De las 3500 nuevas contrataciones de OpenAI, la mayoría son ventas, éxito del cliente, gestión de partnerships, que hacen trabajos que no se pueden escribir en documentos de procesos.
Lo que OpenAI está haciendo ahora tiene un nombre muy antiguo: promoción terrestre.
Enviar personas a la oficina del cliente, sentarse, escuchar necesidades, conectar sistemas, supervisar la puesta en marcha. Embajador técnico, gerente de partnerships, cambiando el inglés, en esencia no hay diferencia con cuando hace diez años, en la batalla O2O, Meituan enviaba personas casa por casa a convencer a los dueños de restaurantes para instalar máquinas POS.
Esta línea no solo aparece en estas dos empresas.
El CEO de Shopify dijo este año a los empleados que en el futuro, para solicitar más personal, primero demuestren que la IA no puede hacer ese trabajo. Klarna despidió el año pasado a 700 agentes de servicio al cliente diciendo que la IA era suficiente, el año pasado contrató discretamente a personas de vuelta, el CEO admitió haber "ido demasiado rápido" con la IA.
¿Cuál es la diferencia entre los puestos despedidos y los recontratados?
Los puestos que se pueden despedir tienen una característica común: el contenido del trabajo se puede desglosar en entradas y salidas claras. Escribir un código, responder un ticket, generar un informe, límites claros, la IA es precisamente buena en eso.
La característica de la promoción terrestre es justo lo contrario. Ayudar a un cliente financiero a conectar la IA a su sistema de cumplimiento, y ayudar a una empresa de juegos a usar IA para generar contenido, no hay dos proyectos iguales. La persona sentada al otro lado es diferente, la solución es diferente. Esto no se puede escribir como un prompt.
La IA no está eliminando todos los trabajos, está revalorizando el trabajo. Lo que se puede explicar en una frase se está abaratando, lo que no se puede explicar se está encareciendo.
Hace tres años, una empresa podía cambiar el mundo con un artículo, ahora tiene que contratar a miles de personas para tocar puertas una por una.
Si estás ansioso por si la IA te reemplazará, la respuesta puede no depender de tu industria, sino de si tu trabajo se puede explicar en una frase.
La parte que se puede explicar, ya no es muy segura.
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