Despidos: la IA y la cuenta que no cuadra
El 2 de abril de 2026 a las 7:30 de la mañana, hora de Chicago, como cada primer jueves de mes, el teléfono de los directores de RR. HH. de medio mundo empezó a vibrar. El informe de Challenger, Gray & Christmas había salido puntual: 60.620 despidos anunciados en Estados Unidos solo en el mes de marzo, un aumento del 25% respecto a los 48.307 de febrero. ¿La primera causa declarada del mes? La inteligencia artificial, responsable de 15.341 recortes, el 25% del total mensual.
El número en sí no lo cuenta todo. Lo sabe quien sigue estos informes desde hace años: Challenger mide los anuncios de despido, no los despidos ejecutados. Es un termómetro de la intención gerencial, no del mercado real. Pero precisamente por eso es valioso: anticipa, no registra. Y lo que anticipa, desde hace unos años, tiene un nombre recurrente en los comunicados de prensa de las empresas.
El dato del primer trimestre de 2026 indica 217.362 recortes anunciados en total, el total más bajo para un primer trimestre desde 2022. Casi parece una buena noticia, hasta que se recuerda de dónde venimos.
Un ciclo que dura, no un golpe aislado
2025 cerró con 1.206.374 anuncios de despido en Estados Unidos, según los datos definitivos de Challenger, Gray & Christmas. Para encontrar un año peor hay que remontarse a 2020, el año del Covid, los confinamientos y los cierres forzosos masivos. La comparación es iluminadora: si en 2020 la causa era brutalmente externa y visible, en 2025 la causa es más opaca, distribuida y narrativamente compleja.
El informe de enero de 2026 ya había hecho sonar una señal de alarma: 108.435 recortes anunciados en un solo mes, el total mensual más alto desde octubre de 2025 y el dato de enero más alto desde 2009, cuando el mundo aún intentaba entender qué le había pasado con la crisis financiera. En ese contexto, Andy Challenger, responsable de relaciones externas de la sociedad, observó que planes de recorte tan amplios planificados a principios de año significan que las decisiones ya se habían tomado a finales de 2025, señalando una cierta falta de optimismo sobre 2026.
El patrón que emerge, al observar los sectores, habla de un reajuste más amplio de lo que la sola palabra "crisis" puede contener. En 2025, los tres sectores más afectados habían sido el gobierno federal, el comercio minorista y la tecnología. En 2026, ya en el primer trimestre, el podio lo ocupan la tecnología (52.050 recortes), el transporte (32.241) y la sanidad (23.520). Cada año una nueva composición, pero la dirección de fondo no cambia.
El mercado estadounidense aguanta (por ahora)
Existe, sin embargo, una paradoja que vale la pena nombrar con precisión, porque de lo contrario se corre el riesgo de confundir el termómetro con la enfermedad. El Bureau of Labor Statistics estadounidense publicó el 3 de abril de 2026 los datos de empleo de marzo: tasa de desempleo estable en el 4,3%, con 7,2 millones de desempleados, y 178.000 nuevos puestos de trabajo creados en el sector no agrícola. La sanidad añadió 76.000 puestos, la construcción 26.000, y el transporte y la logística 21.000.
¿Cómo se concilia este dato con los 60.000 despidos anunciados en el mismo mes? La respuesta es que estamos mirando dos escalas temporales diferentes y dos medidas diferentes. Challenger mide los planes de recorte comunicados públicamente por las empresas, a menudo distribuidos en meses o años. El BLS fotografía el empleo real en el momento del relevamiento, incluyendo también las nuevas contrataciones. Una empresa puede anunciar 10.000 despidos un lunes y contratar a 12.000 personas en los tres meses siguientes: ambas cosas son ciertas, ambas deben observarse.
Lo cual no significa que todo vaya bien. El número de desempleados de larga duración, aquellos sin trabajo desde hace al menos 27 semanas, aumentó en 322.000 unidades en el último año. Y el empleo federal, tras el pico de octubre de 2024, perdió 355.000 puestos, el 11,8% del total. El mercado estadounidense aguanta, pero con bolsas de malestar que las tasas agregadas no logran mostrar.
La tecnología bajo los focos, pero no es solo tecnología
El sector tecnológico es el protagonista más visible de esta temporada de recortes. Solo en el primer trimestre de 2026 anunció 52.050 despidos, un 40% más que en el mismo periodo del año anterior y el dato trimestral más alto desde 2023, cuando el sector atravesó una de sus purgas más severas tras los excesos de contratación del bienio pandémico. Dell, Oracle, Meta con la división Reality Labs: nombres diferentes, lógica común, desplazar recursos hacia la inteligencia artificial restándolos de otras funciones.
El rastreador layoffs.fyi, que recopila y geolocaliza los recortes en las empresas tecnológicas globales, ofrece una cartografía en tiempo tiempo real de este proceso. Es una herramienta nacida en 2022, cuando el sector comenzó su primera gran corrección pospandemia, y se ha convertido en una de las referencias más citadas por quienes siguen de cerca la economía digital. La granularidad de sus datos, actualizados casi a diario, ayuda a distinguir el caso individual de la tendencia estructural.
Pero sería un error leer este fenómeno como exclusivamente tecnocéntrico. El informe de Challenger para el primer trimestre de 2026 muestra que el transporte registró un aumento del 703% respecto al mismo periodo de 2025, con 32.241 recortes impulsados por aerolíneas y transportistas presionados por la volatilidad geopolítica. La sanidad alcanzó su récord histórico para un primer trimestre: 23.520 recortes, superando la marca anterior de 2023. El sector financiero contribuyó con 9.397 recortes, la industria manufacturera se sumó con oleadas ligadas a la automoción, e incluso el sector farmacéutico anunció 6.378 recortes ya en el primer trimestre. El panorama es el de una economía que se está reorganizando en múltiples frentes simultáneamente, no el de un solo sector en dificultades.
¿La IA como causa, o como excusa?
La pregunta más incómoda de esta fase es si la inteligencia artificial está causando realmente los despidos o si se está convirtiendo en la narrativa preferida para justificar reestructuraciones que tienen raíces más tradicionales: exceso de personal contratado durante el auge, tipos de interés más altos, corrección de los múltiplos de valoración, ralentización de la demanda.
Los datos de Challenger invitan a la cautela. En marzo, la IA fue la causa declarada número uno de los recortes mensuales, con 15.341 anuncios de 60.620, el 25% del total. Pero en base anual, en los primeros tres meses de 2026, la IA representa el quinto motivo por volumen, 27.645 recortes de 217.362, un 13% aproximadamente. El motivo principal sigue siendo el de las condiciones de mercado y económicas generales (45.103 recortes), seguido de reestructuraciones (37.916) y cierres de unidades (37.405).
Desde que Challenger empezó a rastrear este dato en 2023, la IA ha sido citada en 99.470 anuncios de despido en total, el 3,5% de todos los planes comunicados en el periodo. Es un número que crece —era el 3% todavía en febrero de 2026—, pero que no justifica la narrativa catastrofista que a menudo acompaña a las crónicas sobre el tema. Como había sintetizado Andy Challenger comentando el informe de enero: es difícil entender cuánto impacto está teniendo realmente la IA en los despidos específicos, porque los líderes hablan de ello y los mercados parecen premiar a quien la cita, pero muchos recortes anunciados bajo ese paraguas tienen orígenes más prosaicos.
No significa que el impacto sea nulo. Significa que debe medirse con mayor honestidad de lo que suelen hacer los comunicados de prensa corporativos, a menudo escritos con un ojo puesto en los analistas.
La cuenta que no cuadra: cuando la IA cuesta más
Aquí llega el cortocircuito más interesante de toda la historia: mientras las empresas usan la IA como justificación para recortar puestos de trabajo, una serie creciente de investigaciones sugiere que la sustitución directa de trabajadores humanos por sistemas de inteligencia artificial puede ser mucho menos conveniente de lo que el relato dominante deja entrever.
Un estudio del MIT CSAIL mostró que, para las actividades basadas en la visión artificial, solo cerca del 23% de los salarios ligados a tareas "expuestas" resultaba económicamente ventajoso de automatizar con los costes actuales de los modelos. El punto no se refiere solo a la calidad de los resultados, sino a la estructura de los costes. En los modelos lingüísticos, cada token de entrada y cada token de salida se contabilizan. Un agente de IA que debe llevar a cabo una tarea articulada —leer documentos, generar hipótesis, invocar herramientas, corregir errores, repetir pasos— no es un software de coste fijo: es un coste variable continuo que crece con la complejidad y con la ambigüedad de las tareas.
El benchmark TheAgentCompany, construido para evaluar agentes de IA en actividades realistas en una simulación empresarial, detectó que el mejor modelo probado lograba completar autónomamente el 30,3% de las tareas, con una puntuación del 39,3% incluyendo los resultados parciales. Dicho de otro modo: en más de la mitad de los casos el agente falla, y alguien debe intervenir de todos modos para controlar, corregir y asumir la responsabilidad del resultado. No es sustitución: es una nueva categoría de trabajo que se añade, la del supervisor de la automatización.
El dato más contraintuitivo proviene de un estudio aleatorizado de METR sobre desarrolladores expertos que trabajaban en repositorios de código abierto que les resultaban familiares: quienes tenían acceso a las herramientas de IA emplearon un 19% más de tiempo respecto a quienes trabajaban sin ellas, a pesar de que esperaban ahorrarlo. El tiempo ganado en la generación de código se veía más que compensado por el tiempo invertido en el control, la revisión y la corrección de los resultados. Es la misma paradoja que cualquiera que haya usado intensivamente estas herramientas en contextos profesionales conoce bien: la IA acelera la parte fácil y ralentiza la parte difícil, que es a menudo la que cuenta.
Gartner estimó que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados antes de finales de 2027 debido a costes crecientes y un valor empresarial no claro. El problema, como sintetizaba el análisis de Italpress, no es preguntarse en abstracto si la IA cuesta menos que un empleado, sino calcular el coste real para completar una actividad con calidad aceptable, incluyendo tókenes, supervisión, errores, formación, integración en los sistemas y mantenimiento de los prompts. Este cálculo, cuando se hace honestamente, reduce mucho la ventaja económica teórica.
Foco en Italia: la fotografía del ISTAT
Italia mira este escenario desde una posición que merece ser leída con atención propia, sin trasplantar automáticamente la narrativa estadounidense. El comunicado de prensa del ISTAT sobre el mercado laboral del cuarto trimestre de 2025 ofrece una fotografía que va en dirección opuesta al catastrofismo.
A finales de 2025 los ocupados en Italia eran 24 millones 121 mil, con un aumento de 37.000 unidades solo en el cuarto trimestre respecto al tercero. En base anual, el crecimiento de los ocupados fue de 185.000 unidades, un +0,8%. La tasa de desempleo se situó en el 5,5%, cayendo 0,5 puntos respecto al año anterior; el dato anual es del 6,1%, también en descenso. Los desempleados disminuyeron en 138.000 unidades a lo largo del año, casi un 8,9% menos. El componente más dinámico fue el de los asalariados con contrato indefinido, que creció un 1% en base anual, y el de los autónomos, que creció un 3%.
El panorama no está exento de sombras: los asalariados con contrato temporal cayeron un 8,6% en el año, señalando una segmentación del mercado que sigue pesando, y el número de inactivos entre 15 y 64 años volvió a crecer ligeramente. Pero el saldo global es el de un mercado que no ha sufrido las sacudidas registradas en Estados Unidos.
Esto no significa que la IA no esté tocando el trabajo italiano. Significa que los tiempos y las modalidades de transmisión del fenómeno son diferentes, ligados a una estructura productiva con un tejido de pequeñas y medianas empresas menos expuesto a los anuncios de despido masivo que dominan los titulares estadounidenses, y a un marco normativo que hace de los despidos colectivos un camino largo y regulado, con negociación sindical, procedimiento preventivo y plazos precisos.
Los flujos invisibles: contrataciones, transformaciones, ceses
Las tasas de ocupación y desempleo son fotografías instantáneas. Para entender la salud real de un mercado laboral hay que mirar los flujos: cuántas personas entran, cuántas salen, con qué tipo de contrato, en qué sector. Las Comunicaciones Obligatorias del Ministerio de Trabajo —los datos que las empresas deben transmitir por cada variación de la relación laboral— son la fuente más granular disponible en Italia para este tipo de análisis.
Lo que emerge de los informes trimestrales disponibles es un mercado en continuo barajado, donde los ceses no coinciden necesariamente con los despidos en sentido técnico-jurídico. En Italia, la distinción entre despido individual, despido plural y despido colectivo no es solo formal: determina procedimientos, tutelas, costes empresariales y tiempos. Un despido colectivo —el que afecta a cinco o más trabajadores en el plazo de ciento veinte días— requiere un procedimiento con las organizaciones sindicales y, en muchos casos, el examen por parte de las autoridades regionales de trabajo. Esto explica por qué los rastreadores privados estadounidenses, construidos para un mercado donde las empresas pueden anunciar 10.000 excedentes en una mañana, no son herramientas adecuadas para leer el mercado laboral italiano.
La consecuencia práctica es que el impacto de la IA en el empleo italiano se manifestará probablemente de forma más gradual, menos visible en los titulares, más distribuida en el tiempo: no tanto en las grandes oleadas de despidos anunciados, sino en la falta de sustitución de quien sale, en la transformación de los perfiles buscados, en el crecimiento de las competencias requeridas para roles que antes eran accesibles sin formación técnica específica.
Dos velocidades, muchas preguntas abiertas
Hay una escena en el final de la segunda temporada de Severance, la serie de Apple que transformó la metáfora de la división trabajo-vida en arquitectura distópica, en la que los personajes descubren que la separación que creían sufrir era también, en parte, algo que habían elegido. La sugerencia es útil: el reajuste del mercado laboral que estamos viviendo no es solo algo que nos sucede. Es también el resultado de elecciones colectivas sobre cómo invertir, qué tecnologías adoptar, qué riesgos aceptar.
Los datos que hemos mirado cuentan dos historias paralelas que no deben confundirse. La estadounidense es la historia de un mercado en transformación acelerada, con oleadas de recortes que en 2025 superaron los 1,2 millones de anuncios, impulsados por una mezcla de reestructuraciones genuinas, excesos del pasado por corregir, y una cuota creciente, pero aún minoritaria, de sustitución tecnológica real. La italiana es la historia de un mercado más lento, más regulado, con 185.000 nuevos ocupados en 2025 y una tasa de desempleo en descenso, que absorberá las ondas de la transformación con tiempos y formas propios.
Las preguntas que quedan abiertas, sin embargo, son las mismas en ambas orillas del Atlántico. ¿Crea la IA realmente más puestos de los que destruye, como sostienen sus evangelizadores? ¿Se están revelando precisas o demasiado agresivas las estimaciones de Goldman Sachs, McKinsey y similares sobre la automatización inminente de cientos de millones de puestos? Y sobre todo: si los datos del MIT CSAIL nos dicen que solo el 23% de las tareas "expuestas" es ya conveniente de automatizar hoy, y si el benchmark TheAgentCompany nos dice que el mejor agente disponible completa autónomamente solo el 30% de las tareas realistas, ¿entonces cuán fundada es la certeza con la que muchas empresas están construyendo sus propios planes de reestructuración sobre la hipótesis de una IA capaz de sustituir funciones enteras?
El punto no es tranquilizar, la transformación es real y su impacto será significativo. El punto es no confundir el marketing de la IA —que promete la autonomía total para vender plataformas y convencer a los mercados— con la realidad operativa de sistemas que aún fallan en más de la mitad de las tareas complejas. Como en todo gran cambio tecnológico, quien gana en la primera fase no es necesariamente quien tiene razón a largo plazo, sino quien logra construir la narrativa más convincente en el corto.
La cuenta final, para trabajadores y empresas, está aún por hacer.