Al car-AI con la IA

Que me quedo sin comer

La semana pasada, Jack Dorsey, CEO de Block (la matriz de Square), anunció un drástico recorte de plantilla: despedirá a 4.000 de sus 10.000 empleados. Según Dorsey, el avance de la IA ha redefinido por completo lo que significa construir y operar una empresa tecnológica. Equipos pequeños, utilizando las herramientas de inteligencia que ellos mismos están desarrollando, pueden realizar un trabajo superior al de las grandes empresas de antes. En sus propias palabras, la IA ha cambiado las reglas del juego y las empresas deben mutar para sobrevivir en un mercado feroz:

“Ya lo estamos viendo internamente. Un equipo significativamente más pequeño, utilizando las herramientas que estamos creando, puede hacer más y mejor trabajo. Y las capacidades de estas herramientas se potencian exponencialmente cada semana”.

Aunque hay quien argumenta que este movimiento responde más a la purga del sector fintech y cripto que a la IA, la realidad es que Block no está sola. Amazon ha ejecutado en los últimos meses el mayor despido de su historia, afectando a más de 30.000 empleados corporativos. Por un lado, argumentan la necesidad de eliminar capas de gestión, incrementar el ownership y reducir la burocracia. Pero como su CEO, Andy Jassy, ya indicó, la IA es el catalizador:

“A medida que despleguemos más IA generativa y agentes, la forma en que se realiza nuestro trabajo cambiará. Necesitaremos menos personas para algunas de las tareas actuales y más para nuevos tipos de roles”.

Pero hay más ejemplos de esta masacre. Ayer mismo recibí un correo de Gumroad, una empresa en la que invertí hace unos años, atraído por su impecable trayectoria. Era una compañía pequeña que crecía a buen ritmo, con una cultura de compensación igualitaria envidiable. Sin embargo, su fundador decidió hace un año volcar prácticamente todo el desarrollo a la IA, reduciendo su estructura al mínimo. Aunque no me gustó mucho ese movimiento, los números actuales son incontestables:

De 32 a 14 personas, de las cuales 20 a 5 ingenieros, $17.8M de ingresos y $5.9M de EBITDA.

Es una rentabilidad muy alta por empleado. Si todavía crees que esto es una moda pasajera, la realidad es que toda la industria se encuentra en la misma tesitura. En una tecnológica, el mayor gasto operativo suele ser el “kilo de ingeniero”. Y aunque la IA afectará a todos los departamentos, el de ingeniería es el más jugoso para optimizar. Veremos dos estrategias. Algunas empresas usarán el bisturí para realizar ajustes quirúrgicos y eliminar a los perfiles menos productivos. Otras, como Block o Amazon, aplicarán una poda agresiva, exigiendo que el núcleo restante compense la pérdida de manos mediante el uso intensivo de agentes de IA.

Esto no es una promesa de futuro, sino el presente. Si aún no has integrado la IA en tu flujo diario, estás llegando tarde. No es un complemento ni un “nice to have”. Es el nuevo estándar de producción. Saber usarla no garantiza la permanencia en tu puesto —eso dependerá de la estrategia financiera de tu empresa—, pero sí te permitirá seguir surfeando este tsunami tecnológico y mantenerte competitivo. De nada sirve la queja o el negacionismo. Si antes éramos prescindibles, hoy lo somos mucho más.

Lo que me resulta más fascinante (y perturbador) es la sensación de estar cavando nuestra propia tumba. Estamos construyendo y refinando la máquina que acabará por desplazar gran parte de nuestra actividad. Pero así funciona la evolución. Lo importante es que se utilice para trabajar cada vez menos y vivir mejor, y no para seguir incrementando la brecha de desigualdad.

Es esa extraña inercia de definir agentes capaces de replicar nuestro proceso lógico y de obtener resultados que mejoran cada día. Nuestro valor seguirá siendo indispensable para el pensamiento crítico, la resolución de problemas inéditos y el avance científico genuino. Pero el trabajo rutinario, repetitivo o “de manual” va a ser cada vez más difícil de justificar para tener una nómina.

Debemos ser realistas: la IA no va a producir un producto perfecto. La tecnología es imperfecta por naturaleza porque la creamos nosotros, que cometemos errores. No podemos esperar que un sistema probabilístico genere resultados infalibles. Sin embargo, la IA ya produce resultados lo suficientemente buenos (good enough) como para que las empresas justifiquen la sustitución de gran parte de su capital humano.

Otro efecto colateral inevitable será el reajuste salarial. Puestos de alta especialización, como la ingeniería de plataforma o el SRE, están viendo cómo disminuye su barrera de entrada. Con la llegada de protocolos como el MCP (Model Context Protocol), que permiten a las IAs conectarse nativamente a infraestructuras como AWS, GitHub o Grafana, perfiles menos expertos podrán desempeñar tareas que antes requerían muchos años de experiencia. Esta mayor oferta de “capacidad técnica” presionará los salarios hacia abajo. Lo que aún no está claro es si veremos un incremento compensatorio en nuevos roles de diseño de agentes y de skills.

Creo que los perfiles senior, con capacidad para traducir los requisitos de negocio y supervisar críticamente el output de las máquinas, aguantarán mejor el impacto inicial… por ahora. Pero a largo plazo, temo que se produzca un tapón en la parte alta de la pirámide. Sin júniors que aprendan el oficio porque el mercado deje de ser atractivo, la promoción se estancará y la competencia en las capas intermedias y superiores será brutal.

Yo solo espero que me pille jubilándome, antes de que la IA tome el control total y acabe respondiendo a los prompts:

“Pa k kieres saber eso jaja saludos”

¡Muchas gracias por leerme!