El problema
En 2025, las empresas en Estados Unidos citaron directamente la IA al anunciar 55.000 despidos. He dedicado tiempo a rastrear lo que hay realmente detrás de esas cifras, y el panorama que emerge es más inquietante de una manera específica: la mayoría de esas decisiones estuvieron impulsadas por lo que los ejecutivos esperan que haga la IA, no por lo que ha hecho.
Una investigación publicada por Harvard Business Review en enero de 2026 encontró que más de 600 ejecutivos declararon haber realizado despidos en anticipación de las capacidades futuras de la IA. Solo el 2% de las organizaciones encuestadas había realizado recortes significativos vinculados a la implementación real de la IA. El 60% había reducido plantilla esperando que la IA realizase un trabajo que aún no hace de forma fiable. La misma investigación encontró que el 55% de los empleadores que realizaron recortes relacionados con la IA se arrepintieron de haberlo hecho.
Workday eliminó 1.750 puestos de trabajo, el 8,5% de su plantilla, para “reasignar recursos hacia la IA”. Amazon recortó 14.000 puestos corporativos citando estructuras más eficientes habilitadas por la IA. En la mayoría de estos casos, los sistemas de IA citados como justificación o no estaban desplegados a escala o aún no eran capaces de sustituir los roles eliminados. Los trabajadores fueron recortados por una apuesta. La mayoría de esas apuestas no están dando resultado.
La historia aquí es sobre cómo las organizaciones están eligiendo responder a la IA, y eligiendo mal, sin ningún marco político que les exija elegir de otra manera.
Por qué importa
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial proyecta que la IA y la automatización desplazarán 92 millones de puestos de trabajo para 2030, mientras crean 170 millones de nuevos, una ganancia neta de 78 millones de empleos. Esa ganancia neta es condicional. Depende de que los trabajadores sean formados para operar en un entorno aumentado por IA. El FEM estima que 120 millones de trabajadores están en riesgo de redundancia a medio plazo si no reciben esa formación. Once millones de ellos es poco probable que la reciban en las condiciones actuales.
El encuadre de la IA como tecnología de sustitución de empleo pasa por alto la dinámica más inmediata. La principal amenaza competitiva que enfrentan la mayoría de los trabajadores no es la IA realizando su función. Es un compañero que usa la IA para realizarla más rápido, mejor y a mayor escala. El analista que usa la IA para ejecutar diez escenarios en el tiempo que lleva ejecutar uno no es la misma contratación que el analista que no lo hace. El escritor que usa la IA para investigar, redactar y refinar produce más y mejor trabajo. El gestor de proyectos que puede construir automatizaciones para tareas rutinarias libera capacidad para trabajo de mayor valor. Estos no son casos excepcionales en empresas tecnológicas. Son ya las condiciones normales de trabajo en todos los sectores.
Esta es la brecha de conocimiento en la práctica. Y las organizaciones que recortan plantilla bajo la premisa de que la IA cubrirá el trabajo están cometiendo el mismo error dos veces: primero al eliminar a las personas con experiencia que podrían haber aprendido a usar bien la IA, y después al dejar a la plantilla restante sin la formación para hacerlo. Mientras tanto, el 77% de los empleadores dice que planea recualificar a los trabajadores en respuesta a la disrupción de la IA. La intención existe. Lo que falta es cualquier obligación de cumplirla, cualquier estándar que defina una formación adecuada y cualquier consecuencia para las empresas que recortan primero y no forman nunca.
Qué debería ocurrir
Estoy argumentando por tres cosas.
Primero: los gobiernos deberían exigir a las empresas que inviertan en formación en IA para todos los empleados antes de que se les permita citar la IA como justificación para despidos masivos. Si una empresa está recortando el 10% de su plantilla porque espera que la IA cubra el trabajo, los reguladores deberían exigir a esa empresa que demuestre, con evidencia y no con comunicados de prensa, que la IA ha sustituido realmente la función, y que los trabajadores en los roles restantes han sido formados para trabajar junto a los sistemas que ahora realizan parte del trabajo de sus antiguos colegas. Una empresa que no puede demostrar esto ha tomado una decisión de reducción de costes con una etiqueta de IA.
Segundo: la recualificación en IA debe tratarse como una inversión en infraestructura pública, con requisitos vinculantes de contribución empresarial. Los 120 millones de trabajadores en riesgo de redundancia a medio plazo no pueden esperar a que las empresas decidan voluntariamente formarlos. La recualificación no es una iniciativa de recursos humanos. Es el mecanismo por el que las ganancias de productividad de la IA se distribuyen ampliamente en lugar de concentrarse entre los que ya tienen competencias. Una empresa que se beneficia de las ganancias de productividad de la IA debería estar obligada a contribuir a la formación de los trabajadores afectados por esas ganancias, incluidos los trabajadores afectados en otras empresas del mismo sector.
Tercero: el objetivo de la IA en el lugar de trabajo debe ser la expansión de capacidades para todos, no la reducción de plantilla para algunos. Los trabajadores que comprenden cómo funcionan los sistemas de IA, que pueden construir sus propias automatizaciones, que pueden identificar dónde la IA aporta valor genuino y dónde produce errores con apariencia de certeza, son más productivos y más valiosos que los trabajadores a los que se les dan herramientas y se espera que lo descubran por sí mismos. Las organizaciones que mejor aprovechan la IA son aquellas donde el mayor número posible de empleados puede usarla con fluidez. Eso no ocurre sin formación deliberada, financiada y obligatoria. Dejarlo a la iniciativa individual produce exactamente la brecha de conocimiento que genera desigualdad dentro de los equipos, dentro de las industrias y en toda la fuerza laboral.
Qué existe ya
- La brecha entre despliegue y gobernanza del FEM: el 94% de las empresas usa la IA, solo el 44% tiene la infraestructura de gobernanza adecuada. Ver mitos de gobernanza del FEM.
- La obligación de alfabetización del Artículo 4 de la Ley de IA de la UE: un requisito de formación sin estándar definido y sin mecanismo de cumplimiento. Ver Ley de IA de la UE.
- La identificación por parte de SHRM de la gestión algorítmica y la vigilancia laboral mediante IA como el principal problema de RR. HH. de 2026. Ver IA laboral de SHRM.
- El programa de formación para funcionarios de la UNESCO: recualificación de emergencia en más de 70 países porque los gobiernos no habían formado a las personas responsables de la supervisión de la IA. Ver alfabetización de funcionarios de la UNESCO.
Fuentes externas:
- Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del FEM
- HBR: Las empresas están despidiendo trabajadores por el potencial de la IA, no por su rendimiento
- Digital Journal: La IA y la automatización eliminaron 54.836 empleos en EE. UU. en 2025
- Fortune: La ola de despidos por IA acaba de empezar, y es por diseño
- Revolución de Recualificación del FEM
Qué puedes hacer
Si diriges o trabajas en una empresa: la pregunta que debes hacerte no es si la IA reemplazará a tu equipo. Es si tu equipo está siendo formado para usar la IA lo suficientemente bien como para seguir siendo competitivo con los equipos que sí lo hacen. Pregunta a tu dirección cuál es el plan de formación para todos, no solo para los ingenieros. Pregunta si se está mostrando a las personas cómo construir automatizaciones, evaluar los resultados de la IA críticamente e integrar la IA en sus flujos de trabajo específicos. La ventaja de productividad de la IA solo es accesible para las personas que saben cómo usarla.
Si trabajas en política o en el gobierno: mira la legislación laboral de tu jurisdicción y pregunta dónde está la obligación de formación. Cuando una empresa cita la IA para justificar despidos masivos, ¿qué debe demostrar? En la mayoría de las jurisdicciones, la respuesta es nada. El Artículo 4 de la Ley de IA de la UE es un comienzo; necesita estándares mínimos, un mecanismo de medición y una consecuencia de cumplimiento. Los marcos fiscales y las condiciones de ayuda estatal podrían exigir una inversión demostrada en formación en IA para trabajadores como condición previa a los incentivos relacionados con la IA.
Si eres un trabajador: empieza a construir tu dominio de la IA ahora, en las herramientas relevantes para tu rol, y hazlo visible. La tasa de arrepentimiento del 55% de los empleadores en los despidos por IA tiene peso; la mayoría de las empresas que recortaron por IA han concluido desde entonces que tomaron la decisión equivocada. Los trabajadores que ya han desarrollado capacidad en IA son más difíciles de despedir y más fáciles de ascender. Ese es el argumento práctico para no esperar a que tu empleador proporcione formación.