Meta, el gigante tecnológico, anunció el 23 de abril el despido de 8.000 empleados, lo que representa el 10% de su plantilla, con previsiones de que la cifra podría aumentar hasta 15.000 según algunos reportes. Tradicionalmente, estos recortes se asociaban a problemas financieros o caídas en los ingresos, pero hoy la situación es diferente. Meta, de hecho, ha incrementado su inversión en inteligencia artificial (IA) hasta alcanzar los 135.000 millones de dólares. Sin embargo, la IA no siempre reemplaza directamente a los trabajadores; en muchos casos, se convierte en el argumento central para justificar reestructuraciones. Bajo la promesa de mayor eficiencia y reducción de costes, cada vez más empresas justifican despidos apelando a la automatización. No obstante, no siempre se trata de una sustitución real del trabajo humano por sistemas de IA. Analistas advierten sobre el fenómeno del “AI-washing”, donde la IA se utiliza como pretexto para decisiones tradicionales de ajuste laboral. Un informe de Forrester y Orgvue revela que el 55% de las empresas que sustituyeron personal por IA se arrepintieron, viéndose obligadas a recontratar o a asumir una merma en la calidad de sus servicios. Alrededor del 29% incluso volvió a contratar para los mismos puestos. La promesa de una automatización sin fricciones choca con la realidad: la IA aún requiere supervisión, falla en tareas complejas y no reemplaza la dimensión relacional del trabajo. Un caso ilustrativo es el de Klarna, la fintech sueca que despidió a 700 empleados, principalmente en atención al cliente, presentando la medida como un avance tecnológico. Sin embargo, la empresa tuvo que recontratar tras comprobar que la calidad del servicio había disminuido y que la IA no podía gestionar la complejidad emocional de las interacciones humanas. El ahorro inmediato se tradujo en costes reputacionales y operativos a medio plazo. El impacto de la IA no se limita a sectores automatizables. En la industria de contenidos, el caso de Sports Illustrated es paradigmático: la publicación de artículos generados por IA bajo identidades ficticias provocó el despido del CEO, Ross Levinsohn, y una crisis de confianza que obligó a replantear la estrategia editorial. Aquí, la IA afecta tanto al empleo como a la credibilidad del producto informativo. En plataformas de servicios como Glovo, los sindicatos denuncian que el algoritmo de reparto se utiliza para sancionar y despedir irregularmente a trabajadores, favoreciendo a empresas pantalla y cuentas alquiladas. En Amazon, movimientos sindicales internacionales acusan a Jeff Bezos de impulsar un “futuro tecno-autoritario” mediante la automatización. En el extremo opuesto, IgniteTech despidió al 80% de su plantilla en 2023 para apostar radicalmente por la automatización. La dirección justificó la medida por la resistencia interna al cambio, defendiendo los resultados financieros, aunque la decisión ha sido cuestionada desde el punto de vista laboral y ético. En este caso, la IA no es una excusa, sino el eje de una transformación productiva que redefine qué trabajos son prescindibles. La cuestión central ya no es solo cuántos empleos desaparecen, sino cómo se transforman. La IA concentra tareas antes distribuidas en equipos completos en perfiles individuales altamente cualificados, capaces de coordinar múltiples sistemas automatizados. Según el ingeniero informático Guillermo Merino Jiménez, un empleado con herramientas de IA puede asumir funciones que antes requerían a varias personas, desde el diseño de la experiencia de usuario hasta la implementación y análisis de datos. Esta concentración plantea nuevos retos: menos equipos, mayor carga individual, más exigencia de cualificación y posible intensificación del trabajo. Al mismo tiempo, redefine las competencias necesarias en el mercado laboral. Merino señala que “ya estamos muy cerca de conseguir algo mucho mejor que un humano”, refiriéndose a los avances en el aprendizaje de la IA. Actualmente, aún se necesitan humanos para desarrollar nuevos modelos y aplicaciones, pero el punto de inflexión llegará cuando la IA pueda auto-mejorarse. Algunos expertos prevén que esto podría ocurrir en 2026 o 2027, aunque Merino advierte que habrá un periodo de transición. El discurso dominante presenta estos cambios como inevitables, pero la experiencia demuestra que la implantación de la IA no es lineal. Entre el entusiasmo empresarial y los límites tecnológicos, surgen debates clave: qué trabajos desaparecen, cuáles se transforman y en qué condiciones ocurre esta transición. La legislación laboral y fiscal debe adaptarse a este nuevo escenario. Fuente: elsaltodiario.com