¿El fin del trabajador asalariado? La ola de despidos de 2026 acaba de comenzar…

Autor: Byron Gilliam

Título original: ¿Jobpocalypse ahora?

Traducción y edición: BitpushNews

Incluso cuando trabajaba en aquel banco de inversión que estaba en auge, siempre sentía que una nueva ronda de despidos estaba a la vuelta de la esquina — creo que en parte porque la dirección no sabía realmente cuántas personas necesitaban.

Trabajaba en la sala de ventas y operaciones, donde al final de cada día aparece un número de ingresos: comisiones de clientes menos pérdidas por operaciones (a veces también ganancias). Por eso, parecería sencillo cuantificar quién contribuyó a qué, quién causó pérdidas.

Pero no es así.

Una comisión pagada por una operación puede deberse en parte o en su totalidad a un analista, vendedor o trader que habló con el cliente — o al trader que tomó la otra parte de la operación (¡que en ese momento era yo!).

Nadie sabe realmente por qué el cliente elige negociar con nosotros. Por lo tanto, no se puede atribuir claramente cada comisión a una persona específica, y no se puede determinar quién es absolutamente necesario para el negocio.

Usando las palabras del gigante de los grandes almacenes, WarnerMeck, la mitad del gasto en salarios podría estar desperdiciada; solo que no saben cuál mitad.

La única forma de encontrar la respuesta es despedir a algunos y ver qué pasa.

Parece que algo similar está a punto de ocurrir en empresas de todo tipo, porque no solo los bancos de inversión enfrentan este problema.

Cuando el trabajo se centraba principalmente en agricultura y manufactura, medir la productividad era fácil: solo había que contar cuántas manzanas recogían o cuántas piezas fabricaban.

Pero cuando la mayoría empezó a trabajar en oficinas, las cosas se complicaron mucho.

“El trabajo del conocimiento no se define por cantidad,” escribió Peter Drucker. “Tampoco por su costo. Se define por sus resultados.”

Los empleadores no saben cómo medir esos resultados — ¿qué es la producción de un día de reuniones, llamadas y notas internas?

Por eso, empezaron a medir el tiempo: se pide a los empleados que permanezcan en la oficina ocho horas diarias a cambio de su salario, y los empleadores esperan que en esas ocho horas hagan ocho horas de trabajo.

El tiempo se convirtió en un indicador alternativo de productividad.

Pero, ¿qué pasa cuando todos trabajan desde casa?

Si los empleadores no pueden medir a través del tiempo en la oficina, deben medir los resultados.

Eso es algo bueno. “Enfatizar los resultados en lugar de las actividades es clave para mejorar la productividad,” escribió Peter Drucker en 1967.

Pero los empleadores nunca supieron realmente cómo hacerlo.

Ahora, la inteligencia artificial (IA) está obligándolos a intentarlo de nuevo. Los grandes modelos de lenguaje pueden manejar muchas tareas que consumen mucho tiempo, por lo que las empresas empiezan a reconsiderar en qué gastan su dinero en los empleados.

No estoy seguro de que lo hagan mejor que los bancos en los que trabajé. Pero la narrativa de la IA está poniendo una enorme presión sobre las empresas, obligándolas a buscar formas de aumentar la productividad, hasta el punto de que muchas simplemente despiden empleados y ven qué pasa.

Los datos del 6 de marzo indican que esto ya podría estar comenzando: la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. reportó que en el último mes, el empleo en tecnología cayó en 12,000 puestos, acumulando una reducción de 57,000 en el último año.

Esta semana también se publicaron datos de productividad que algunos economistas ven como la primera señal de que las empresas están comenzando a usar la IA de manera efectiva.

Por lo tanto, quizás pronto las empresas puedan hacer más con menos personas.

Pero también podrían simplemente hacer más.

Un nuevo artículo de Harvard Business Review encontró que, “la IA no reducirá el trabajo, solo lo hará más intenso.”

En una encuesta de ocho meses sobre prácticas laborales en una empresa tecnológica, los autores descubrieron que la IA aceleró el ritmo de trabajo, amplió las tareas y extendió las horas laborales a más momentos del día.

“Muchos envían indicaciones (prompts) a la IA mientras comen, asisten a reuniones o esperan que se carguen archivos. Algunos dicen que envían un ‘último prompt rápido’ antes de levantarse de la mesa, para que la IA siga trabajando cuando se van.”

Para los empleadores que quieren extraer más valor de sus empleados, esto suena bien. Y aún mejor: “Los empleados están asimilando cada vez más tareas que antes requerían personal adicional o recursos.”

Pero los investigadores advierten a los empleadores:

A corto plazo, una mayor productividad aparente puede enmascarar una expansión silenciosa de la carga de trabajo y un aumento en la presión cognitiva, ya que los empleados deben gestionar múltiples flujos de trabajo impulsados por IA simultáneamente. Dado que el esfuerzo adicional suele ser voluntario y se describe como una “divertida prueba”, los líderes pueden pasar por alto cuánto trabajo adicional están asumiendo realmente los empleados. Con el tiempo, el exceso de trabajo puede dañar el juicio, aumentar la probabilidad de errores y dificultar que las organizaciones distingan entre un aumento genuino de la productividad y una carga de trabajo insostenible.

Si esto es así, las empresas pronto podrían descubrir que necesitan más empleados, no menos.

Al menos, así lo espera el director de recursos humanos de IBM. Nick LaMurox dijo a Bloomberg que reducir las contrataciones en etapas tempranas puede ahorrar dinero a corto plazo, pero podría generar escasez de gerentes intermedios en el futuro.

Por eso, IBM planea duplicar su contratación de nivel inicial. “Exactamente,” dice LaMurox, “para trabajos que todos dicen que la IA puede hacer.”

La firma en la que trabajé en banca de inversión siempre estuvo en un ciclo de despidos y contrataciones, tratando de entender quién hace qué, reemplazando empleados continuamente.

Pronto, toda la economía estadounidense podría hacer lo mismo.

Veamos los gráficos.

El informe de empleo de esta mañana fue “cruel” para el sector tecnológico. La pérdida de 57,000 empleos en un año es “casi tan mala como la recesión más severa en 2024, y claramente más grave que las recesiones de 2008 o 2020.”

Pero la industria tecnológica es solo la punta del iceberg. Según Challenger, Gray & Christmas, una firma global de reempleo y coaching ejecutivo, en febrero los empleadores anunciaron 48,307 despidos en todo EE. UU. Esto representa una caída del 55% respecto a los 108,435 despidos en enero, y una reducción del 72% respecto a los 172,017 en el mismo mes del año pasado.

En enero y febrero, los anuncios de despidos sumaron 156,742, la cifra más baja desde 2022 (cuando en los primeros dos meses solo se despidieron 34,309). Pero, en comparación con los mismos meses desde 2009, sigue siendo el quinto más alto.

En otras palabras: la ola de despidos se ha desacelerado respecto a principios de año y al mismo período del año pasado, pero en el contexto histórico, todavía no es baja. La vida de los trabajadores no mejorará tan rápido.

¿Demasiados líderes?

Un artículo académico encontró que la IA generativa está creando una “reforma tecnológica basada en la antigüedad”, que afecta especialmente a los empleados de nivel inicial. Esto no solo sucede en tecnología: el estudio analizó datos de currículums de 285,000 empleadores.

Recesión en contratación:

El mismo estudio explica que la disminución en empleos de nivel inicial “se logra completamente mediante una caída en las contrataciones.”

Efecto de la IA:

Sitios web que ofrecen recomendaciones de compra, como Wired y Tom’s Guide, han visto caer su tráfico drásticamente. Ahora, consultamos directamente a los chatbots — y las fuentes de información que estos usan son precisamente los sitios que están siendo desplazados.

¿O es solo IA?

El profesor de IA, Alex Imas, señala que los datos de productividad de esta semana “muestran signos” de que las empresas ya están beneficiándose de la IA.

¿Solo palabras?

Goldman Sachs (a través de Callum Williams) muestra que, aunque el 70% de las empresas hablan de IA, solo el 10% puede explicar cómo ayuda a su negocio, y solo el 1% puede cuantificar su impacto en los beneficios.

El trabajo siempre cambia:

El periodista tecnológico Roland Mansorp creó un mapa de los trabajos más comunes en los años 80, y descubrió que “secretaria” era la ocupación más frecuente en 19 estados de EE. UU.

Lo que la IA puede y no puede hacer en el trabajo:

Peter Voss ha reorganizado datos de Anthropic, mostrando qué partes de cada profesión teóricamente puede realizar la IA (en azul) y cuánto realiza en realidad (en rojo).

¡Una buena pregunta!

En una respuesta en la plataforma X, Boris Cherny, responsable de Claude Code, explicó que todo el código que escribe Claude está creando nuevos trabajos que solo los humanos pueden hacer.

¡Qué trabajo tan bueno sería si pudieras conseguirlo!

Salario anual: 405,000−485,000 dólares.

Estos son algunos puestos vacantes en Anthropic y sus salarios. La IA escribe código, pero alguien tiene que decirle qué código debe escribir, y eso es un trabajo bien pagado.

Claude está ganando:

Una increíble gráfica de Ramp muestra la disminución de la participación de OpenAI en el mercado comercial (azul) frente al crecimiento de Claude (naranja).

Desfase temporal:

Un estudio de Gartner predice que, “la IA no traerá un ‘fin del empleo’, sino una ‘confusión laboral’.” Esperan que, a partir de 2028, los empleos creados por IA superen a los eliminados.

Llámame “optimista apocalíptico”, pero creo que todo esto ocurrirá más rápido de lo que pensamos.

¡Que tengan un buen fin de semana, lectores que trabajan duro!