Original | Odaily Planet Daily(@OdailyChina)
Autor|Golem(@web 3_golem)
Los primeros empleados despedidos por la IA ya han regresado a sus puestos.
El 27 de febrero, la empresa de tecnología financiera Block, del fundador de Twitter Jack Dorsey, despidió a más de 4000 empleados de golpe, reduciendo la plantilla total de 10,000 a menos de 6000 personas. La razón que dio Jack para los despidos fue que "las herramientas de IA lo han cambiado todo". Que la IA eventualmente eliminará algunas profesiones ya es un consenso social, pero que primero reemplace a los trabajadores de cuello blanco de profesiones medias y altas ha intensificado la ansiedad laboral humana. (Lectura relacionada:La empresa de Jack Dorsey, 4000 trabajadores de cuello blanco están siendo reemplazados por IA)
Sin embargo, en menos de un mes, algunos de los empleados despedidos ya han recibido invitaciones para regresar......
Según Business Insider, estos empleados recontratados provienen de múltiples departamentos, incluidos ingeniería y reclutamiento. Un ingeniero de diseño de Block publicó en LinkedIn que la gerencia le dijo que fue despedido por error, un "error administrativo"; un miembro de RRHH (en una publicación ya eliminada) indicó que fue recontratado tras la insistencia continua de su manager ante la alta dirección; otro mencionó que recibió una llamada inesperada de Block una semana después del despido para que regresara.
Jack no ha hecho declaraciones públicas sobre las recontrataciones. Proporcionalmente, estos empleados representan una fracción muy pequeña de los despedidos inicialmente, pero quizás ya indique el problema: para algunos puestos y trabajos, la IA no es tan eficaz como un humano.
Empezando por el costo de uso, un "empleado" de IA a nivel empresarial seguramente es más caro que la mano de obra humana común.
Contratar personas para trabajar cuesta dinero, contratar IA para trabajar cuesta Tokens. El precio base estándar de Claude Opus4.6 es 5 USD / 1 millón de tokens de entrada y 25 USD / 1 millón de tokens de salida; los modelos grandes nacionales son más baratos, el precio base estándar de Qwen3.5 plus es 0.8 RMB / 1 millón de tokens de entrada, 4.8 RMB / 1 millón de tokens de salida.
Tomando como ejemplo el reciente y popular OpenClaw, un "criador de langostas" senior interno de Odaily Planet Daily mencionó que, usando OpenClaw solo como asistente de vida e investigación de inversiones, en poco más de un mes ya había gastado alrededor de 6000 USD en tokens (utiliza el modelo Claude 4.5/4.6). 6000 USD al mes, ¿qué tipo de intelectual de alto nivel no se podría contratar con eso (excepto en Europa y América)?
Si el uso personal es así, integrar la IA en el trabajo empresarial es aún más caro. Tomemos como ejemplo el reemplazo simple de servicio al cliente. En algunas regiones con inflación de titulaciones, por 3000 RMB se puede contratar a un estudiante universitario de buena apariencia como agente de servicio al cliente, pero entrenar a un agente de IA que realmente reemplace al humano, capaz de manejar tickets complejos, conectar múltiples bases de conocimiento, realizar conversaciones multiturno y estar establemente en línea, ese costo definitivamente no se cubre con 3000 RMB al mes.
En 2024, la empresa sueca de pagos Klarna despidió con gran fanfarria a más de 1000 personas, afirmando que su agente de IA de servicio al cliente ya podía reemplazar la carga de trabajo de 700 agentes humanos. Pero en mayo de 2025, Bloomberg y otros medios informaron que Klarna comenzó a recontratar personal para servicio al cliente, y su CEO admitió que efectivamente se había "adelantado demasiado" con la IA.
Además, el reemplazo de mano de obra por IA también enfrenta la "Paradoja de Jevons".
La Paradoja de Jevons es un concepto económico que señala que un aumento de la eficiencia no necesariamente conduce a una reducción en el uso de un recurso, sino que, debido a la caída del costo de uso y la expansión de la demanda, puede llevar a un aumento del uso total. Trasladando esta teoría al lugar de trabajo en la era de la IA: cuando el avance tecnológico de la IA aumenta la eficiencia de los empleados, las empresas no permitirán que descansen, sino que exigirán que completen más tareas en la misma unidad de tiempo.
La llamada mejora de la eficiencia se convierte en otra forma más sutil de aumentar la carga; liberar la mano de obra humana con IA es completamente una estafa.
Los capitalistas también pensarán que, en la era de la IA, las empresas ya no necesitan tantos empleados, como dijo Jack, "equipos más pequeños con más herramientas inteligentes". Pero, ¿y en la práctica? La situación actual es que, tras los despidos, el trabajo original no es heredado completamente por la IA, sino que los empleados restantes, con la ayuda de la IA, asumen una mayor carga de trabajo.
Si fueran meramente tareas laborales quizás no importaría, pero hay que recordar que, en última instancia, una empresa es una organización humana, y donde hay organización hay "juego de poder". La IA puede integrarse en la organización formal de la empresa, pero nunca podrá comprender, ni integrarse en la organización informal/oculta de la empresa.
Entonces, cuando ocurren despidos por IA, no solo se elimina mano de obra, sino también músculo organizacional. Los empleados restantes no solo se tragan una mayor carga de trabajo, sino también la ansiedad, el riesgo y la responsabilidad del puesto original. Hay menos personas para colaborar, menos para implementar, y lo más importante, menos chivos expiatorios.
Durante el GTC2026 de Nvidia, Jensen Huang, en una entrevista, criticó duramente a aquellas empresas que despiden personal con la excusa de la eficiencia de la IA: "Esos líderes que recurren a despidos para enfrentar la IA simplemente porque no se les ocurre una mejor idea, ya no tienen ideas nuevas en la cabeza; incluso con las herramientas más poderosas, no sabrán usarlas para expandirse", fueron las palabras exactas de Huang.
Lo que Huang quería expresar es que la IA no viene a eliminar empleados, sino a ayudar a las empresas a expandirse y desarrollar nuevos negocios. No hay que despedir, sino contratar más. Si la gerencia no se da cuenta de esto, son tontos. Pero bromas aparte, los gerentes en las empresas suelen ser lo más astuto entre lo astuto, por supuesto que conocen el alto costo actual de la IA y la necesidad que aún existe de la mano de obra humana.
En las empresas tecnológicas que despiden, quizás la IA es solo una excusa, la reducción de costos es el objetivo real.
La IA se ha convertido en la excusa universal para despidos en empresas tecnológicas. En realidad, lo que la IA está eliminando no son las personas, sino aquellas empresas y negocios que aún viven en la era anterior. Cuando una empresa no puede seguir el ritmo del progreso de la IA, lo que lleva a un estancamiento del crecimiento del negocio y una contracción de las ganancias, la revolución de la IA se convierte en un nuevo medio para que las empresas ejerzan PUA sobre los empleados: reducir personal, presionar costos, asignar más trabajo a los que se quedan, y luego dejar que cada uno reflexione por qué no pudo convertirse en esa persona más adaptada a la era de la IA.
Si por desgracia se corta una arteria principal, simplemente se la invita discretamente a regresar. Este método de despido también es común en Silicon Valley. En octubre de 2022, tras completar la adquisición de Twitter, Musk despidió a aproximadamente la mitad de los empleados (más de 3000 personas) a principios de noviembre, para luego, tras darse cuenta de despidos erróneos o descubrir que puestos clave no podían prescindir de ciertas personas, recontratar a decenas de empleados despedidos.
Volviendo al presente, en resumen, la IA cambiará muchas cosas, pero aún no es lo suficientemente milagrosa como para compensar la lentitud estratégica, el envejecimiento del negocio y la pereza gerencial de una empresa. El hecho de ser despedido por IA y luego recontratado, ya sea porque la empresa se dio cuenta de que algunos trabajos no desaparecen automáticamente con un "la IA lo ha cambiado todo", o es solo una excusa para reducir costos, no es emocionante, ni tampoco una inversión de la situación.
Solo nos muestra que, antes de que el futuro llegue realmente, algunas personas ya han sido dañadas por él por adelantado.
