¿Es la inteligencia artificial la culpable de los despidos masivos? Explorando la verdad detrás de los despidos masivos en las grandes empresas tecnológicas: ¿Es el comienzo de una nueva era en la era de la IA?

A finales de octubre de 2025, Amazon anunció una reducción de aproximadamente 14,000 personas a nivel mundial. La empresa de tecnología educativa Chegg anunció una reducción del 45% de su personal, Salesforce planea reorganizar 4,000 puestos en atención al cliente, y el gigante de la logística UPS reveló una reducción neta de 48,000 personas desde el año pasado. En todos los anuncios, las palabras "IA" y "aprendizaje automático" resonaron, y en las redes sociales se encendió el debate sobre si finalmente la IA está comenzando a quitar empleos. Sin embargo, las cifras indican una realidad más compleja. En este artículo, organizamos de manera objetiva los movimientos de cada empresa, los cambios en el terreno, las reacciones en las redes sociales y las estrategias prácticas que los trabajadores deben adoptar ahora.

1) ¿Qué sucedió?: Una breve cronología

• 28 de octubre (hora local): Amazon confirmó un plan para reducir aproximadamente 14,000 posiciones, citando "eficiencia" y "reestructuración organizativa", además de insinuar el avance en el uso de IA.

• 27 de octubre: Chegg, la plataforma de educación en línea, anunció una reducción del **45%** de su personal, explicando que la proliferación de IA generativa les ha obligado a revisar su modelo existente.

• El mes pasado: Salesforce anunció la reducción de 4,000 puestos en atención al cliente. La alta dirección declaró que "agentes de IA están manejando" las interacciones.

• A finales de octubre: UPS reveló una reducción de 48,000 personas desde el año pasado. El presidente había insinuado previamente el impacto de la respuesta a las fluctuaciones de la demanda y la optimización mediante aprendizaje automático.

Nota: Lo anterior es un resumen de las cifras y puntos mencionados en las explicaciones oficiales y reportajes de cada empresa. La IA no se trata como la "única razón", sino como uno de los múltiples factores.

2) ¿Es un error pensar que "la IA es la causa principal" o es medio cierto?

Las reducciones masivas en las empresas siempre involucran múltiples factores. En el contexto del otoño de 2025, se superponen los siguientes cuatro puntos:

1. Entorno macro: Con tasas de interés y costos de capital elevados, la prioridad es la rentabilidad y la generación de efectivo.

2. Ajuste post-pandemia: Normalización del personal tras una contratación excesiva en los últimos años (anticipación a un aumento repentino de la demanda)...

3. Aumento de la "productividad por unidad de personal" gracias a la IA: Cada vez más situaciones donde el mismo volumen de trabajo puede ser manejado por menos personas.

4. Reorganización de la cartera de inversiones: Reestructuración de roles en el proceso de trasladar recursos de negocios heredados a pipelines de IA/automatización.

En otras palabras, aunque hay situaciones donde "la IA es el desencadenante", también se utiliza como **"una variable explicativa de racionalización"** en el contexto de optimizar la generación de efectivo y las expectativas de los inversores...

3) "Rediseño del trabajo" que está ocurriendo en el terreno

Las áreas que son fáciles de reemplazar y las que se están expandiendo se están diferenciando de la siguiente manera:...

• Atención al cliente: La respuesta inicial está siendo manejada por agentes de IA con alta precisión. Las personas se concentran en escalaciones (casos complejos/de alto valor).

• Operaciones/logística: El aprendizaje automático está en funcionamiento constante para la previsión de demanda, optimización de rutas y diseño de turnos. El personal se enfoca en manejo de excepciones y gestión de seguridad...

• Back office: Las tareas repetitivas en contabilidad, legal y reclutamiento están siendo automatizadas. Las personas se centran en revisión/toma de decisiones y gobernanza...

• Datos/producto: Aumento de nuevos roles en diseño de prompts, diseño de métricas de evaluación, preparación de datos y verificación de seguridad de IA...

La palabra clave es **"rediseño" más que "reemplazo"**. La competencia de diseño está comenzando para lograr los mismos KPI a través de flujos de trabajo diferentes.

4) Notas breves sobre las 4 empresas (megatrends para entender el tema)

• Amazon: Aceleración de la implementación de IA en toda la cadena de cumplimiento, CS, publicidad y nube. La reducción se centra en eliminación de duplicidades e integración de procesos.

• Chegg: Impacto directo de la penetración de IA generativa en el modelo de preguntas y respuestas de aprendizaje. Es urgente la transición a un nuevo diseño de precios/valor basado en IA.

• Salesforce: Las funciones automáticas de respuesta y propuesta en CRM han acortado el proceso previo a la negociación. "El papel de las personas" se ha redistribuido a áreas de alta dificultad.

• UPS: Estacionalidad de la demanda y nivelación mediante ML. Exploración del punto óptimo entre inversión en automatización y costos laborales.

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5) Reacciones en las redes sociales: Tres niveles de temperatura

(A) Precaución/oposición (X, Reddit)

• "La IA está eliminando empleos directamente" — pesimismo especialmente en roles de atención al cliente y back office de primera línea.

• "Las ganancias para los accionistas, el dolor para los trabajadores" — se reaviva el debate sobre la distribución de beneficios.

• "La implementación de IA es una 'excusa'" — el verdadero objetivo es el precio de las acciones y la reducción de costos, según el sarcasmo.

(B) Realismo cauteloso (LinkedIn)

• "Los equipos que han cambiado el diseño del trabajo con personas×IA también están reabriendo contrataciones" — se comparten ejemplos concretos de reentrenamiento de habilidades.

• "La respuesta inicial es para las máquinas, el manejo de excepciones es para las personas" — se sugiere que las carreras deben reconstruirse asumiendo la división de roles.

(C) Optimismo en la frontera (comunidad tecnológica)

• "Crecen nuevos roles de operación de IA (evaluación, auditoría, diseño de barandillas)"

• "Cuanto más experimentados son los empleados, más se benefician del apalancamiento de la IA" — se difunden buenos ejemplos de equipos pequeños y eficientes.

En resumen, en las redes sociales, el debate se está trasladando de **"la cantidad total de empleos" a "el cambio en el contenido del trabajo". La capacidad de rediseñar carreras** se está convirtiendo en el factor decisivo.

6) Puestos susceptibles y habilidades que "permanecen/crecen"

Habilidades transversales en crecimiento

• Diseño de prompts/flujos de trabajo (diseño de bifurcaciones que dejan decisiones humanas)

• Evaluación/auditoría (no solo precisión, sino también responsabilidad, seguridad, explicabilidad)

• Comprensión de datos (metadatos, origen, definición de calidad)

• Formación de consensos/comunicación (diseño de división de roles asumiendo IA)
  
  
  

7) Sugerencias para empresas: Dar "narrativa" a las cifras

Los despidos afectan no solo el P/L a corto plazo, sino también la marca de empleador a largo plazo##HTML_TAG_409