Abogado Lin Shanglun en su artículo: ¡La IA se convierte en la excusa universal para despedir! La excusa colectiva de las empresas tecnológicas

Grandes empresas tecnológicas están llevando a cabo despidos masivos alegando que "la IA reemplazará a la mano de obra", pero desde la perspectiva de los usuarios en primera línea, la IA actualmente está muy lejos de poder tomar el control completo de trabajos especializados. La verdadera razón es que la sobreexpansión y la mala asignación de capital durante la pandemia de 2020 a 2022 están pagando su precio; el papel real de la IA es como un "acelerador de procesos" y no como un "reemplazo totalmente automático". Usar la IA como excusa para despedir no solo genera pánico social, sino que también distorsiona el uso correcto de la IA.
（Resumen previo: 《Hablando con Silicon Valley》 Kenji anuncia que renuncia sin sueldo desde la billetera Phantom ¡Al menos 5-10 años de descanso, ya no siente nada al recibir su salario）
（Información adicional: ¡Más de 1500 empleados de Meta firman en protesta! Exigiendo reducir el alcance de la "supervisión de IA en teclados y ratones", permitiendo pausas de media hora diaria）

Índice de este artículo

Alternar

• La falla en la leyenda de la "destilación": la IA aún no es lo suficientemente avanzada para despedir a tanta gente de una sola vez
• La verdadera causa es la mala asignación de capital en los últimos años
• Todo se basa en el concepto de "At Will" (contrato a voluntad)
• El papel real de la IA: acelerar, no reemplazar
• Ejemplo: ¿Cómo usan las principales firmas de abogados en EE. UU. la IA?
• Los daños de usar la IA como excusa para despedir
• Brindar a la IA una narrativa honesta

En los últimos uno o dos años, las grandes empresas tecnológicas han protagonizado olas de despidos sorprendentes tras otra. Ajustes estructurales que involucran a miles o incluso decenas de miles de empleados se han convertido en una rutina trimestral para estas compañías. Y en cada despido, una palabra clave común aparece cada vez más en las declaraciones oficiales: IA.

"Estamos usando IA para reinventar la organización." "Vamos a distribuir el talento de manera más inteligente." "Creemos que la IA traerá un nuevo paradigma de productividad." Estas frases se repiten una y otra vez, incluso con versiones más sensacionalistas — por ejemplo, una teoría dice que el conocimiento de empleados veteranos se "destila" en modelos, permitiendo que la IA asuma sus funciones, para que estos empleados puedan ser "despedidos con elegancia".

Suena futurista. Pero, como abogado que ha utilizado herramientas de IA líderes en la industria durante mucho tiempo, creo que: esta historia es altamente cuestionable.

La falla en la leyenda de la "destilación": la IA aún no es lo suficientemente avanzada para despedir a tanta gente de una sola vez

He estado usando durante mucho tiempo las tecnologías de IA más avanzadas, especialmente aquellas diseñadas para optimizar los flujos de trabajo de los abogados. Desde la perspectiva del usuario en primera línea, la IA actual no tiene la capacidad de "destilar" a un profesional senior y que el modelo asuma sus funciones de manera independiente.

¿Y por qué? Porque el foco de la IA no es "reemplazar personas". La idea de comprimir el conocimiento de un experto en un modelo, para que este genere resultados profesionales automáticamente, simplemente no sucede en la práctica. La capacidad actual de la IA, en esencia, es un "potente acelerador": ayuda a los profesionales a organizar datos rápidamente, generar borradores iniciales, comparar grandes volúmenes de archivos. Pero las decisiones finales, las estrategias y las conclusiones, todavía deben ser tomadas por humanos.

Si la IA fuera lo suficientemente poderosa como para reemplazar a decenas de miles de ingenieros, diseñadores y operadores, también debería poder reemplazar a decenas de miles de abogados, contadores y médicos — pero todos sabemos que eso no ha ocurrido en absoluto.

Por lo tanto, cuando una empresa dice "porque la IA, ya no necesitamos a estas personas", esa narrativa en realidad carece de solidez. No soporta la inspección de quienes usan IA en primera línea.

La verdadera causa es la mala asignación de capital en los últimos años

¿Entonces, por qué esta ola de despidos masivos? Si retrocedemos a 2020-2022, ¿qué escenario encontramos? La demanda digital se disparó por la pandemia, y cada gran empresa tecnológica expandió su plantilla a toda velocidad. No era raro que la plantilla se duplicara en dos o tres años. Al mismo tiempo, las historias sobre metaverso, Web3, VR/AR, autos autónomos y otros "próximos diez años" se sucedían, con inversiones en miles de millones de dólares.

Muchas de estas apuestas no han dado frutos. El metaverso no llegó como se esperaba, el mercado de dispositivos VR estuvo muy por debajo de las expectativas, los autos autónomos se retrasaron una y otra vez, y los beneficios de la pandemia se disiparon a medida que la vida volvía a la normalidad. En otras palabras, la ola de despidos actuales en las grandes tecnológicas es, en esencia, una corrección por la sobreexpansión y las malas apuestas de los últimos años, no una prueba de que la IA esté reemplazando a los humanos.

Las empresas necesitan una justificación decente para justificar la reducción de miles de empleados. Decir "nos equivocamos en la decisión" es difícil de aceptar, y "estamos adoptando IA" suena mucho mejor: encaja con las expectativas del mercado, ayuda a mantener estable el precio de las acciones, y además proyecta una imagen de "mirar hacia el futuro". Es una estrategia ganadora.

Todo se basa en el concepto de "At Will" (contrato a voluntad)

Aquí hay un trasfondo estructural que los lectores en Taiwán deben entender especialmente. En Estados Unidos, en un sistema laboral altamente capitalista, la mayoría de los contratos laborales son "At Will" (a voluntad). Esto significa que el empleador puede despedir a un empleado en cualquier momento, y el empleado puede renunciar en cualquier momento, sin necesidad de justificarlo demasiado. La flexibilidad está en la estructura misma del sistema.

En cambio, en Taiwán, esto es prácticamente imposible. La mayoría de los contratos laborales son relaciones de empleo a plazo fijo o indefinido, con condiciones estandarizadas. Estas relaciones no son "a voluntad". La realidad en Taiwán es bastante diferente: incluso si un empleado no es apto, despedirlo es muy difícil, costoso y arriesgado, con posibles represalias o demandas legales. El proceso es complicado y costoso.

Desde esta perspectiva, las olas de despidos masivos en las grandes empresas tecnológicas son, en esencia, la máxima expresión del sistema "At Will". Para las empresas estadounidenses, esta flexibilidad es una ventaja competitiva en el mercado global. Pero la pregunta es: si ya tienes la flexibilidad de "a voluntad", ¿por qué no admitir que estas decisiones son simplemente decisiones comerciales, reestructuraciones, correcciones por errores pasados? ¿Por qué culpar a la IA?

El papel real de la IA: acelerar, no reemplazar

La verdadera fortaleza de la IA nunca ha sido reemplazar, sino acelerar y optimizar los procesos existentes de los humanos.

Incluso en los campos donde se piensa que la IA podría tener mayor impacto, como en ingeniería, muchas grandes empresas exigen que los ingenieros usen IA para programar. Pero, ¿qué pasa después de que usan IA para escribir código? Todavía necesitan depurar, revisar la arquitectura, juzgar si la lógica es correcta. La IA los hace más eficientes, no los hace desaparecer.

Para que todos puedan entender mejor el papel real de la IA en trabajos profesionales en primera línea, puedo compartir un ejemplo basado en mi experiencia con firmas de abogados en EE. UU., en procesos en funcionamiento.

Ejemplo: ¿Cómo usan las principales firmas de abogados en EE. UU. la IA?

Supongamos un caso de litigio de patentes, con una gran cantidad de documentos técnicos, patentes, informes periciales, evidencias de infracción. Antes, los abogados tenían que leer cada uno de estos documentos manualmente.

Ahora, la práctica es que la IA lea todo ese material primero. ¿Qué pasa después? La IA marca cada punto clave. Por ejemplo, si preguntas "¿Cuándo ocurrió la infracción?", la IA te responde directamente: qué acciones específicas tomó la parte acusada, en qué correos electrónicos se revelan detalles, todo en una sola vista.

Pero atención: hasta aquí, la IA solo ha hecho "organizar" y "presentar". Estos borradores iniciales deben ser revisados por abogados. Cada pregunta adicional, cada seguimiento, genera una nueva versión del resumen — reorganizando los datos según las necesidades del abogado. Luego, el abogado redacta la reclamación legal, argumentando que hubo infracción, y finalmente presenta la demanda.

En otras palabras, la IA en este proceso es un "procesador previo" y un "organizador de datos" potente, pero las decisiones clave — si se reclama, cómo se argumenta, qué estrategia se adopta, la conclusión final del escrito — siguen en manos del abogado. Sin la intervención del juicio humano, lo que produce la IA solo son datos clasificados, sin poder convertirse en una demanda con fuerza.

Este es el verdadero escenario del trabajo con IA en la actualidad. No es un "destilar a un abogado y que la IA genere automáticamente la demanda" de ciencia ficción, sino "liberar al abogado de la tediosa organización de datos, para que pueda concentrarse en las decisiones profesionales más importantes".

Los daños de usar la IA como excusa para despedir

Usar la IA como excusa para despedir genera, en el mejor de los casos, pánico infundado. Cuando las grandes empresas tecnológicas afirman "la IA reemplazó a ustedes", la sociedad en general termina creyendo que la IA ya puede tomar el control total del trabajo humano. Esto genera ansiedad laboral, división generacional, incertidumbre sobre el futuro. Estas emociones afectan decisiones educativas, carreras profesionales, e incluso la percepción social de la tecnología.

Lo más problemático es que esta narrativa crea expectativas erróneas. Muchos pequeños y medianos empresarios, al ver noticias de grandes empresas despidiendo con IA, piensan que solo necesitan comprar algunas suscripciones y herramientas, y podrán despedir empleados y reducir costos. Pero, en realidad, después de implementar la IA, descubren que no reemplaza a nadie, sino que requiere empleados más capacitados para operarla, verificarla y corregir errores. La expectativa se rompe, y la IA termina siendo culpada, mientras el proyecto fracasa.

El daño más profundo es que fomenta un uso incorrecto. Cuando los usuarios creen que la IA es un "reemplazo automático", interactúan con ella de manera equivocada: hacen preguntas vagas, esperan respuestas perfectas, no verifican ni preguntan más. El resultado es una masa de contenidos superficiales, y al final, una decepción total. La herramienta, que podría ser un gran aliado, se malinterpreta, se usa mal y se subestima, por culpa de una narrativa equivocada.

Brindar a la IA una narrativa honesta

No estoy en contra de los despidos en las grandes empresas tecnológicas. En un sistema "At Will" y tras años de sobreexpansión, las decisiones de reorganización son decisiones comerciales razonables. El mercado también las evalúa de forma justa.

Pero, por favor, no utilicen la narrativa de "la IA reemplazó a estos empleados" para disfrazar decisiones que en realidad son correcciones por errores pasados. Tampoco inventen historias como "destilamos talento en modelos", que suenan muy tecnológicas pero no soportan la prueba. Eso sería injusto para los empleados despedidos — no por falta de capacidad, sino por decisiones equivocadas de la empresa en el pasado; y también injusto para la IA — que no puede desempeñar roles que aún no puede cumplir, y que carga con un estigma que no le corresponde.

La IA es una herramienta muy importante en esta era. Su valor real está en potenciar a los profesionales, en reducir tareas repetitivas y poco eficientes, y en liberar tiempo para decisiones que requieren juicio humano. No debe ser un chivo expiatorio de las empresas ni un escudo para decisiones equivocadas.

Porque, al fin y al cabo, la IA no es tan mágica, pero tampoco merece ser estigmatizada de esta forma.