El primer lote de empleados de grandes empresas despedidos por IA ya ha regresado al trabajo

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Author｜Golem (@web 3_golem)

Las primeras empleados despedidos por IA ya han vuelto a sus puestos.

El 27 de febrero, la empresa de tecnología financiera Block, fundada por Jack Dorsey (creador de Twitter), despidió a más de 4,000 empleados de un golpe, reduciendo su plantilla de 10,000 a menos de 6,000. La razón que dio Jack fue que “las herramientas de IA lo han cambiado todo”. Aunque es un consenso social que la IA eliminará algunos empleos, inicialmente reemplazando a profesionales de nivel medio y alto, esto también ha aumentado la ansiedad laboral humana. (Leer más: La empresa de Jack Dorsey, 4000 empleados blancos están siendo eliminados por IA)

Pero, en menos de un mes, algunos de los despedidos ya han recibido invitaciones para volver a sus puestos…

Según Business Insider, estos empleados recontratados provienen de varios departamentos, incluyendo ingeniería y recursos humanos. Un ingeniero de diseño de Block publicó en LinkedIn que un líder le dijo que fue un error de despido, que fue un “error administrativo”; un HR en una publicación eliminada afirmó que fue recontratado gracias a las gestiones de su gerente; y otra persona dijo que, tras ser despedido, una semana después recibió una llamada de Block y fue llamado de vuelta.

Jack aún no ha respondido públicamente a la recontratación. Aunque estos empleados representan solo una pequeña parte de los despedidos inicialmente, quizás ya indica un problema: hay ciertos puestos y tareas que la IA no puede reemplazar.

Desde el costo de uso, un empleado de IA a nivel empresarial seguramente cuesta más que un trabajador humano.

Contratar a alguien cuesta dinero, usar IA requiere tokens. El precio base de Claude Opus4.6 es de 5 dólares por 1 millón de tokens de entrada y 25 dólares por 1 millón de tokens de salida; los modelos nacionales son más económicos, como Qwen3.5 plus, que cuesta 0.8 yuanes por 1 millón de tokens de entrada y 4.8 yuanes por 1 millón de tokens de salida.

Tomando como ejemplo el popular OpenClaw, un veterano en Odaily Planet Daily que lo usa como asistente para vida y análisis de inversiones, ha gastado en un mes unos 6,000 dólares en tokens (usando los modelos Claude 4.5/4.6). ¿Qué tipo de intelectuales avanzados no podrían pagar eso (excepto en Europa y EE. UU.)?

Para uso personal, ya es mucho, pero para integrar IA en empresas, el costo es aún mayor. Por ejemplo, en regiones con inflación en educación, con 3,000 yuanes se puede contratar a un universitario atractivo como representante de atención al cliente. Pero entrenar un AI que realmente reemplace a un agente humano, que pueda gestionar tareas complejas, múltiples bases de datos, mantener conversaciones en varias rondas y estar en línea de forma estable, cuesta mucho más que 3,000 yuanes al mes.

En 2024, la empresa sueca de pagos Klarna anunció con bombo que despediría a más de 1,000 empleados, afirmando que su IA de atención al cliente podía reemplazar el trabajo de 700 agentes. Pero en mayo de 2025, medios como Bloomberg informaron que Klarna empezó a contratar de nuevo personal para atención al cliente, y su CEO admitió que habían avanzado “demasiado rápido” en IA.

Además, la sustitución de mano de obra por IA también presenta la “paradoja de Jevons”.

La paradoja de Jevons, en economía, indica que un aumento en eficiencia no necesariamente reduce el uso de un recurso, sino que puede aumentar su consumo total debido a menores costos y mayor demanda. Aplicado al trabajo con IA, cuando la tecnología avanza y aumenta la productividad, las empresas no permiten que los empleados descansen, sino que exigen que hagan más en el mismo tiempo.

Lo que se llama “mejorar la eficiencia” se convierte en una forma más oculta de aumentar la carga, y la liberación de mano de obra por IA es solo una ilusión.

Los capitalistas también piensan que en la era de IA, las empresas necesitarán menos empleados, como dice Jack, “equipos más pequeños con más herramientas inteligentes”. Pero, en realidad, tras los despidos, la IA no hereda completamente los trabajos eliminados; los empleados que quedan aumentan su carga laboral con ayuda de la IA.

Si solo se trata de tareas simples, no hay problema, pero en esencia, una empresa es una organización humana. Donde hay organización, hay “clanes” o “redes informales”. La IA puede integrarse en la estructura formal, pero nunca entenderá ni podrá integrarse en las organizaciones informales o invisibles de la empresa.

Por eso, cuando la IA elimina empleos, no solo se pierde mano de obra, sino también la “carne y músculo” de la organización. Los empleados que quedan no solo cargan con más trabajo, sino que también asumen la ansiedad, los riesgos y las responsabilidades que antes correspondían a ciertos puestos. Menos colaboradores, menos ejecutores, y lo más importante, menos “culpables” para echar la culpa.

Durante la GTC2026 de NVIDIA, Jensen Huang criticó duramente a las empresas que despiden empleados bajo el pretexto de la IA: “Los líderes que usan despidos para responder a la IA no tienen otra opción, simplemente no pueden pensar en algo mejor. Ya no tienen ideas nuevas, y aunque tengan herramientas poderosas, no las usan para expandirse”, dijo Huang.

Lo que Huang quería decir es que la IA no vino para eliminar empleados, sino para ayudar a las empresas a expandirse y desarrollar nuevos negocios. En lugar de despedir, hay que contratar más. Si los gerentes no entienden esto, son unos tontos. Pero, en realidad, los directivos de las empresas son los mejores en entender que la IA todavía es cara y que la mano de obra humana sigue siendo necesaria.

Las empresas tecnológicas que despiden, quizás solo usan la IA como excusa, y en realidad su objetivo es reducir costos.

La IA se ha convertido en la excusa universal para despidos en las empresas tecnológicas. Pero en realidad, lo que la IA elimina no son personas, sino empresas y negocios que todavía viven en la era pasada. Cuando las empresas no pueden seguir el ritmo de la IA, y sus negocios se estancan o sus beneficios se reducen, la revolución de la IA se convierte en una nueva forma de “PUA” empresarial: reducir personal, recortar costos y cargar más trabajo a los que quedan, haciendo que cada uno se pregunte por qué no pudo adaptarse mejor a la era de la IA.

Si se despide a alguien clave, siempre se puede volver a llamarlo discretamente. Esta estrategia de despidos también es común en Silicon Valley. Tras la adquisición de Twitter por Elon Musk en octubre de 2022, en noviembre se despidió aproximadamente a la mitad de los empleados (más de 3,000), pero luego, por errores en los despidos o por la necesidad de personal en puestos clave, se recontrató a varias decenas de empleados despedidos.

En resumen, la IA cambiará muchas cosas, pero aún no es lo suficientemente mágica como para compensar la lentitud estratégica, el envejecimiento de los negocios o la pereza gerencial. La historia de despidos y recontrataciones por IA muestra que, ya sea por reconocimiento de que algunos trabajos no desaparecen solo con un “todo por IA”, o por simple reducción de costos, no es algo apasionante ni un giro radical.

Solo nos muestra que, antes de que llegue el futuro, ya hay quienes han sido dañados por adelantado.