Autor: Byron Gilliam
Título original: Jobpocalypse now?
Compilación y edición: BitpushNews
Incluso cuando el banco de inversión donde trabajaba antes estaba en buena forma, siempre se sentía que una nueva ronda de despidos estaba a la vuelta de la esquina—supongo que, en parte, porque la gerencia simplemente no sabía cuántas personas necesitaban realmente.
Yo trabajaba en la sala de ventas y operaciones, donde cada día se generaba un número de ingresos: comisiones de clientes menos pérdidas en operaciones (ocasionalmente, ganancias). Así que uno podría pensar que cuantificar quién contribuyó con qué y quién causó pérdidas debería ser fácil.
Pero no lo era.
La comisión pagada por una operación podía atribuirse parcial o totalmente al analista de investigación que habló con el cliente, al vendedor, al trader de ventas—o al trader que tomó la contraparte de la operación (¡que en ese momento era yo!).
Nadie sabía realmente por qué un cliente elegía operar con nosotros. Por lo tanto, era imposible atribuir claramente cada comisión a una persona específica y, en consecuencia, averiguar quién era absolutamente necesario para el negocio.
Parafraseando (al magnate de los grandes almacenes) Wanamaker, la mitad del gasto en salarios probablemente estaba siendo desperdiciado; simplemente no sabían qué mitad.
La única manera de averiguarlo era despedir a algunas personas y ver qué pasaba.
Parece que algo similar está a punto de suceder en empresas de todos lados, porque no son solo los bancos de inversión los que enfrentan este dilema.
Cuando el trabajo se concentraba principalmente en la agricultura y la manufactura, medir la productividad de los empleados era fácil: solo había que contar cuántas manzanas cosechaban o cuántas piezas producían.
Sin embargo, cuando la mayoría de la gente empezó a trabajar en oficinas, las cosas se complicaron mucho más.
"El trabajo del conocimiento no está definido por la cantidad," escribió Peter Drucker. "El trabajo del conocimiento tampoco está definido por su costo. El trabajo del conocimiento está definido por sus resultados."
Los empleadores no saben cómo medir esos resultados—¿cuál es la unidad de producción de un día de reuniones, llamadas y memorandos internos?
Así que en su lugar miden el tiempo: se exige a los empleados que pasen ocho horas al día en la oficina a cambio de su pago, y los empleadores esperan que completen ocho horas de trabajo en esas ocho horas.
El tiempo se convirtió en un sustituto de la producción.
¿Pero qué pasa cuando todo el mundo trabaja desde casa?
Si los empleadores no pueden medir a sus empleados por el tiempo que pasan en la oficina, se ven obligados a medir su producción.
Esto es algo bueno. "Hacer hincapié en la producción, no en la actividad, es la clave para aumentar la productividad," escribió Peter Drucker en 1967.
Pero los empleadores nunca llegaron a averiguar realmente cómo hacerlo.
Ahora, la inteligencia artificial (IA) está obligando a los empleadores a intentarlo de nuevo. Los modelos de lenguaje grande pueden manejar muchas tareas que consumen tiempo, por lo que los empleadores están empezando a repensar por qué pagan a sus empleados.
No estoy seguro de que lo hagan mejor que el banco donde trabajé. Pero la narrativa de la IA ejerce una presión enorme sobre las empresas para que encuentren formas de aumentar la productividad, tanto que muchas empresas simplemente despedirán personal para ver qué pasa.
Los datos del 6 de marzo sugieren que esto ya podría haber comenzado: La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. informó que el mes pasado se perdieron 12,000 puestos de trabajo en el sector tecnológico en comparación con el mes anterior, y un total de 57,000 en el último año.
Esta semana también se publicaron buenos datos de productividad, y algunos economistas creen que esta es la primera señal de que las empresas están empezando a utilizar la IA de manera productiva.
Así que, tal vez las empresas pronto puedan hacer más con menos personas.
Pero también podrían estar simplemente haciendo más.
Un nuevo artículo de Harvard Business Review descubrió que "la IA no reduce el trabajo, solo lo hace más intenso".
En una investigación de ocho meses sobre las prácticas laborales en una empresa tecnológica, los autores descubrieron que la IA provocaba que los empleados trabajaran a un ritmo más acelerado, asumieran una gama más amplia de tareas y extendieran su jornada laboral a más horas del día.
“Mucha gente envía prompts (instrucciones) a la IA mientras almuerza, en reuniones o esperando que se carguen archivos. Algunos describen enviar 'un prompt rápido final' antes de alejarse de sus escritorios, para que la IA pueda seguir trabajando mientras se van".
Esto suena bien para los empleadores que quieren exprimir más valor de sus empleados. Y esta parte suena aún mejor: "Los empleados están absorbiendo cada vez más trabajos que antes podrían haber requerido personal adicional o plantilla".
Pero los investigadores advierten a los empleadores:
Los aparentes aumentos de productividad a corto plazo pueden enmascarar una expansión silenciosa de la carga de trabajo y una creciente presión cognitiva, ya que los empleados gestionan múltiples flujos de trabajo impulsados por IA simultáneamente. Dado que el esfuerzo adicional es voluntario y a menudo descrito como "divertido de probar", es fácil para los líderes pasar por alto cuánta carga adicional están asumiendo realmente los empleados. Con el tiempo, el exceso de trabajo perjudica el juicio, aumenta la posibilidad de errores y hace que sea más difícil para la organización distinguir entre una verdadera mejora de la productividad y una intensidad laboral insostenible.
Si es así, las empresas pronto podrían descubrir que necesitan más personas, no menos.
Al menos, eso es lo que anticipa el director de recursos humanos de IBM. Nick LaRocque le dijo a Bloomberg que recortar la contratación de personal en etapas tempranas de su carrera podría ahorrar dinero a corto plazo, pero corre el riesgo de crear escasez de gerentes de nivel medio más adelante.
Por lo tanto, IBM planea triplicar su contratación de nivel inicial. "Sí," dijo LaRocque, "precisamente para esos trabajos que todos dicen que la IA puede hacer".
El banco de inversión donde trabajé siempre estaba contratando entre rondas de despidos—rotando constantemente el personal mientras intentaba averiguar quién hacía qué exactamente.
Toda la economía estadounidense pronto podría estar haciendo lo mismo.
Echemos un vistazo a los gráficos.
El informe de empleo de esta mañana fue "brutal" para el sector tecnológico. La pérdida de 57,000 puestos de trabajo en el último año es "casi tan mala como el punto más bajo de la recesión tecnológica de 2024, y significativamente peor que las recesiones de 2008 o 2020".
El sector tecnológico es solo la punta del iceberg. Mirando a toda la economía estadounidense, según la firma de recolocación y coaching ejecutivo Challenger, Gray & Christmas, los empleadores anunciaron 48,307 despidos en febrero. Esta cifra es un 55% menor que los 108,435 anunciados en enero, y un significativo 72% menor que los 172,017 anunciados en el mismo mes del año pasado.
En enero y febrero, el total acumulado de anuncios de despidos fue de 156,742, el comienzo de año con menos despidos desde 2022 (cuando solo se despidió a 34,309 personas en los dos primeros meses). Dicho esto, esta cifra sigue siendo la quinta más alta para el mismo período en cualquier año desde 2009.
En otras palabras: la ola de despidos se ha calmado un poco en comparación con el comienzo del año y con el año pasado, pero en un contexto histórico, todavía no es baja. Los días buenos para los trabajadores no llegarán tan rápido.
¿Demasiados jefes?
Un artículo académico descubrió que la IA generativa está creando un "sesgo de cambio tecnológico hacia la antigüedad" en el empleo, que afecta particularmente a los empleados junior. Esto no solo ocurre en el sector tecnológico: el estudio analizó datos de currículos de 285,000 empleadores.
Recesión en la contratación:
El mismo estudio explica que la reducción del empleo de nivel inicial se logra "completamente mediante una disminución en la contratación".
Efecto de la IA:
Sitios web a los que la gente ha acudido durante mucho tiempo en busca de recomendaciones de compra, como Wired y Tom's Guide, han experimentado una caída brutal en el tráfico. Ahora preguntamos directamente a los chatbots—
Y la fuente de información de los robots son precisamente los sitios web a los que están desplazando del mercado.
¿También la IA?
Alex Imas, profesor de IA aplicada, señaló que los datos de productividad de esta semana "muestran signos" de que las empresas ya se están beneficiando de la IA.
¿Solo lo dicen?
Datos de Goldman Sachs (vía Callum Williams) muestran que, aunque el 70% de las empresas habla de IA, solo el 10% puede explicar cómo ayuda a su negocio, y solo el 1% puede cuantificar su impacto en las ganancias.
El trabajo siempre cambia:
El periodista tecnológico Roland Manspour mapeó la distribución de los trabajos más comunes en la década de 1980 y descubrió que "secretaria" era el trabajo más común en 19 estados de EE.UU.
Trabajos que la IA puede y no puede hacer:
Peter Walker reorganizó datos de Anthropic para mostrar qué parte de cada profesión la IA podría teóricamente realizar (azul), y cuánto realiza actualmente (rojo).
¡Esta siguiente pregunta es buena!
En una respuesta en la plataforma X, Boris Cerny, a cargo de Claude Code, explicó que todo el código que Claude está escribiendo está creando nuevos trabajos que solo los humanos pueden hacer.
Salario anual: 405,000 − 485,000 dólares.
Estas son algunas de las vacantes de empleo en Anthropic y sus salarios. El código escribe código, pero alguien tiene que decirle al código qué código escribir, y ese es un trabajo bien pagado.
Claude está ganando:
Un gráfico increíble de Ramp muestra la participación decreciente de OpenAI en el mercado comercial (azul) frente a la creciente participación de Claude (naranja).
Desfase temporal:
Un estudio de Gartner predice que "la IA no traerá un 'apocalipsis laboral'—pero sí una disrupción laboral". Prevén que a partir de 2028, la IA creará más puestos de trabajo de los que elimina.
Llámenme "optimista del apocalipsis", creo que todo esto sucederá más rápido de lo previsto.
Que pasen un buen fin de semana, queridos lectores trabajadores.
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