¿Es cierto que "despidos por culpa de la IA"? La nueva norma de reestructuración que genera el "AI washing"

¿Es cierto que "despidos por culpa de la IA"? La nueva norma de reestructuración que genera el "AI washing"

"Despidos por culpa de la IA"—¿Hasta qué punto es cierta esa explicación?

Recientemente, en las noticias sobre despidos, se ha convertido en un lugar común escuchar la explicación de que "podemos automatizar tareas con IA, por lo que optimizamos el personal". Es cierto que las herramientas de IA generativa y automatización están reemplazando parcialmente trabajos de oficina, cambiando las habilidades y roles necesarios.


Sin embargo, en comparación con la velocidad de ese "cambio", las historias que acompañan los anuncios de despidos de las empresas a veces parecen demasiado pulidas. Es como si intentaran embellecer decisiones dolorosas presentándolas como "reformas progresistas hacia el futuro".


Aquí es donde surge el término "AI washing". Al igual que el "greenwashing" en el ámbito ambiental, se sospecha que se está utilizando la IA como fachada para ocultar otras razones (reducción de costos, deterioro del rendimiento, reacción a una contratación excesiva).


¿Qué es el AI washing?: La esencia está más en la "explicación" que en la "tecnología"

El núcleo del AI washing no es que la IA en sí misma sea una mentira. El punto es que "es más fácil explicar las cosas usando la IA como razón, y además es bien recibido por el mercado de valores".


Decir "reducimos personal porque el rendimiento es pobre" es menos atractivo que decir "reorganizaremos la empresa porque la productividad aumentará con la IA". Para las empresas, es una narrativa "amigable para los inversores".


Esta estructura se refuerza cuanto mayores son las expectativas sobre la IA. Como la IA permite hablar de "efectos futuros aún no completamente implementados", incluso si los resultados actuales son inciertos, se puede afirmar que "serán necesarios en el futuro". Como resultado, los despidos se presentan como "transformaciones estratégicas" en lugar de "consecuencias de fracasos".


Datos sobre los despidos "justificados por la IA": Es un hecho que están aumentando

Por otro lado, el aumento de despidos "en nombre de la IA" se puede confirmar en los datos. Un informe de Challenger, Gray & Christmas, conocido por sus estadísticas de apoyo al reempleo y recortes de personal en EE.UU., contabiliza 54,836 anuncios de planes de despido en 2025 citando "Artificial Intelligence" como razón.


Este número indica que (1) las empresas están aumentando la frecuencia con la que mencionan la IA como "razón" en sus comunicados, y (2) esa explicación tiene suficiente influencia para mover el debate público.


Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta cifra no mide estrictamente el número de personas cuyos trabajos fueron realmente reemplazados por la IA. Es simplemente la escala en la que se citó la IA como "razón" en los anuncios, lo que da lugar al debate sobre el AI washing. En otras palabras, lo que está aumentando no es solo el "reemplazo por IA", sino también el "uso del término IA".


Estudio de caso: ¿Qué está sucediendo con los despidos en empresas que abanderan la IA?

Un ejemplo representativo de empresas que citan la IA como razón, frecuentemente mencionado en los medios, son las grandes tecnológicas.


Por ejemplo, Amazon ha avanzado en una reducción masiva de personal en el contexto de la eficiencia y la reorganización, al mismo tiempo que promueve fuertemente el uso de la IA. Aunque se entiende la lógica de que a medida que aumentan las tareas que la IA puede realizar, cambia la "forma necesaria del trabajo", desde el punto de vista del personal, puede surgir la sensación de que "esa IA, ¿cuándo, dónde y qué tareas reemplazará?" mientras la organización se reduce primero de manera vaga.


Pinterest, de manera similar, ha sido reportado avanzando en despidos significativos mientras se enfoca en la IA. Cuando estos casos se acumulan, se cuestiona hasta qué punto la explicación de "aumentar la productividad con la IA para reducir personal" está respaldada por una hoja de ruta de implementación.


Advertencia de Forrester: "Hablan de despidos por IA sin tener IA madura"

Como material que apoya la teoría del AI washing, también hay observaciones de empresas de investigación. Forrester señala que hay casos de empresas que anuncian despidos relacionados con la IA sin tener aplicaciones de IA maduras y verificadas que puedan realmente reemplazar los roles eliminados.


Este es un punto importante. Para integrar realmente la IA en las operaciones, hay muchas cosas que hacer: preparación de datos, gobernanza, gestión de riesgos, diseño de procesos, estructura operativa, educación. No es que "las personas se vuelvan innecesarias" en el momento en que se introduce una herramienta; de hecho, durante el período de transición, incluso puede aumentar la necesidad de personal.


Cuanto más se conoce la realidad de la implementación de la IA, más se tiende a mirar con sospecha los anuncios de "reducir personal primero". Más allá de las capacidades de la IA, si se comete un error en la secuencia de implementación, puede llevar a una disminución de la calidad, un aumento de fallos y un deterioro de la experiencia del cliente, lo que eventualmente resultará en costos de recontratación.


Reacciones en redes sociales: La sensación común es que "la narrativa precede a la IA"

Las reacciones en redes sociales sobre este tema destacan tres tipos principales.


1) Teoría de que "la historia cambia para coincidir con la semana de resultados" (sospecha de una actuación para los inversores)

En los debates compartidos en LinkedIn, se observan comentarios como "los despidos ocurren en la semana de resultados" y "el mensaje oscila entre 'la IA cambiará el trabajo' → 'reducir la burocracia' → 'reorganización centrada en la IA'".


En resumen, la percepción es que no es la IA la causa, sino que la decisión de despido se acompaña de "la explicación más conveniente en ese momento".


2) Teoría de que "la apuesta excesiva por una IA inmadura está rompiendo el terreno" (costos de accidentes en el período de transición)

En los comentarios de LinkedIn, también se expresa la preocupación de que "más que la IA reemplazando a las personas, la administración se lanzó a una IA sin preparación, redujo a los experimentados y los reemplazó con herramientas frágiles, resultando en productos inestables".


Esto es un poco diferente del "AI washing", es más bien una historia de fracaso debido a un "adelanto excesivo" al confiar demasiado en la IA. Sin embargo, en el sentido de que la explicación del despido se apoya en la IA, se encuentra en el mismo terreno.


3) Teoría de que "la IA es una excusa, la verdadera causa son los resultados y costos" (reestructuración tradicional con la etiqueta de IA)

Además, hay voces que dicen "la IA es una excusa para explicar resultados débiles" y "aunque se puede lograr una reducción de costos temporal, no se resuelve el problema fundamental".


Este tipo de crítica se centra más en la relación entre el mercado de capitales y la gestión que en la IA en sí. La IA, al poder hablar del "futuro", se presta a ser utilizada convenientemente.


4) Debate en la comunidad tecnológica: "¿La IA reemplaza trabajos o presupuestos?"

En comunidades tecnológicas como Hacker News, también se debate la idea de que "más que la IA quitando trabajos directamente, el presupuesto se destina a la inversión en IA (recursos de cálculo y costos de desarrollo), reduciendo los gastos de personal".


Aquí, el "reemplazo" no se ve como una simple estructura de personas contra IA, sino como un problema de asignación de recursos de gestión.


Lista de verificación para detectar "despidos por IA"

Es difícil detectar al 100% desde el exterior si un despido justificado por la IA es genuino o un caso de washing. Sin embargo, al menos se puede medir la "fuerza de la explicación" desde las siguientes perspectivas.

  1. ¿Es específico el trabajo a reemplazar?: ¿Qué proceso de trabajo, con qué herramienta, se espera mejorar en qué KPI?

  2. ¿Se habla de los requisitos previos para la implementación (datos, gobernanza, operación)?: Sin una base previa a la IA, es difícil que ocurra un reemplazo.

  3. ¿Está acompañado de reubicación y reeducación?: No solo reducir personal, sino cómo apoyar la conversión de habilidades.

  4. ¿No está demasiado orientado al contexto de resultados a corto plazo?: ¿El momento y la narrativa están optimizados para el "mercado"?

  5. ¿Se menciona la calidad y los riesgos?: El reemplazo por IA conlleva errores, accidentes y delimitación de responsabilidades. ¿Se ignora eso?


Las empresas que tienen una explicación que resiste esta verificación probablemente estén realmente intentando reorganizarse con la IA. Por el contrario, si la reducción de personal precede a una narrativa abstracta sobre el futuro, hay un gran margen para sospechar de washing.


Entonces, ¿qué hacemos?—Para no ser consumidos por la "narrativa de la IA"

Hay tres cosas principales que los trabajadores pueden hacer.

  • Explicar el trabajo no como "procedimientos" sino como "decisiones": Verbalizar el manejo de excepciones, la toma de decisiones y la responsabilidad, que son difíciles para la IA.

  • Convertirse en "usuarios" de la IA: Lo que se reemplaza no son las personas que "no usan IA", sino las formas de trabajo que "no pueden obtener resultados con IA".

  • Leer las señales del mercado laboral: Si la misma empresa está aumentando las contrataciones relacionadas con la IA al mismo tiempo que realiza despidos, es posible que se esté produciendo un cambio de roles.


Por otro lado, lo que se requiere de las empresas es transparencia. Si van a abanderar la IA, deberían hablar sobre la realidad de la implementación (que lleva tiempo y costos) y el dolor del período de transición (calidad, riesgos, educación). De lo contrario, la IA será consumida como una "excusa conveniente", erosionando la confianza en el terreno.


Conclusión: La IA puede ser tanto una causa como un pretexto

Los casos en los que la eficiencia de la IA lleva a despidos seguramente aumentarán. Pero al mismo tiempo, la IA puede ser utilizada como una "explicación que resuena con los inversores", ocultando las verdaderas razones de las empresas.


Lo que se cuestiona no es solo "qué puede hacer la IA", sino "quién se beneficia y quién asume riesgos al usar la IA como razón". Si se malinterpreta esta estructura, las organizaciones en la era de la IA se romperán no por "tecnología", sino por "narrativa".


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