Los datos son contundentes y conviene no mirar hacia otro lado. En lo que llevamos de 2026, más de 92.000 trabajadores del sector tecnológico han perdido su empleo. No son predicciones ni modelos teóricos, son recortes anunciados y contabilizados. Snap eliminó el 16% de toda su plantilla el mes pasado, con el CEO Evan Spiegel explicando sin rodeos que los avances en IA permiten que equipos más pequeños hagan el mismo trabajo. Meta recortó 8.000 puestos mientras planea gastar 135.000 millones en infraestructura de IA este año. Amazon ha eliminado al menos 30.000 roles desde octubre. Microsoft ofreció prejubilaciones al 7% de sus empleados estadounidenses. Oracle reestructuró 25.000 posiciones.
Lo que hace diferente esta oleada de despidos respecto a las anteriores es el perfil de los afectados. No se trata de automatizar tareas manuales o repetitivas, algo que los economistas llevan debatiendo décadas. Esta vez la IA está sustituyendo a trabajadores de cuello blanco: redactores, analistas, programadores, diseñadores, personal de soporte. Y lo está haciendo a una velocidad que supera cualquier ola de automatización anterior. Los economistas ya hablan de «transformación estructural permanente», que en términos más directos significa que esos puestos no van a volver cuando el ciclo económico mejore.
La contradicción más incómoda de todo esto es que las mismas empresas que están despidiendo a miles de personas son las que están invirtiendo cientos de miles de millones en IA. El dinero tiene que salir de algún sitio, y la nómina es uno de los costes más controlables de cualquier balance. La investigación presentada esta semana en ICLR 2026 añade otra capa de complejidad: los modelos de IA más avanzados que razonan mejor resultan ser menos fiables cuando usan herramientas externas, lo que plantea preguntas serias sobre si las empresas están desplegando estos sistemas con la debida cautela o simplemente corriendo para no quedarse atrás.
Artículo publicado el 29 de April de 2026 | Blog de tecnología
