Despidos motivados por IA no están generando el retorno que las empresas esperaban, según estudio de Gartner
Las empresas están apostando fuerte a la idea de que despedir empleados por culpa de la inteligencia artificial va a reducir costos y disparar las ganancias.
Tiene sentido en el papel, ¿no?
Menos gente en la nómina, más tecnología haciendo el trabajo pesado, resultado: más dinero sobrando en caja.
El problema es que un nuevo estudio de Gartner llegó para echar un balde de agua fría sobre esa lógica.
La investigación consultó a 350 ejecutivos globales de empresas con facturación superior a mil millones de dólares, y lo que encontró va en contra de buena parte de lo que el mercado viene repitiendo en los últimos años.
Recortar cabezas por causa de la automatización no está generando el retorno sobre la inversión que los líderes esperaban. En muchos casos, esos despidos ocurrieron sin que la tecnología siquiera estuviera entregando resultados reales. Según el estudio, aunque el 80% de las empresas que pilotearon alguna tecnología autónoma o de IA reportaron reducción de fuerza laboral, no hubo correlación directa entre esos recortes y un ROI más alto.
Entonces, ¿qué está saliendo mal?
Y más importante: ¿qué están haciendo diferente las empresas que realmente están obteniendo ganancias con IA?
Es exactamente eso lo que vamos a explorar aquí. 👇
Lo que el estudio de Gartner realmente reveló
El estudio de Gartner no es una encuesta genérica más sobre el futuro del trabajo. Se realizó con un recorte bastante específico: ejecutivos de alto nivel, de empresas con ingresos multimillonarios, que ya tomaron decisiones concretas involucrando IA y reestructuración de equipos. Es decir, no estamos hablando de teoría. Estamos hablando de decisiones reales, con impacto real, y con resultados que, en buena parte de los casos, quedaron muy por debajo de lo esperado.
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El dato más revelador es directo: las tasas de reducción de fuerza laboral fueron prácticamente iguales entre empresas que reportaron ROI alto y aquellas que tuvieron retornos menores o incluso resultados peores tras la adopción de operaciones autónomas. Esto significa que la ecuación simplista de menos personas + más automatización = más ganancia simplemente no se sostuvo en la práctica. Y no estamos hablando de empresas pequeñas intentando algo nuevo. Son organizaciones con estructuras robustas, presupuestos voluminosos y equipos dedicados a la transformación digital.
Helen Poitevin, VP analista de Gartner y una de las principales investigadoras del estudio, fue bastante directa al comentar los resultados. Según ella, mirar solamente los despidos es una visión miope cuando se trata de extraer valor de la IA. Perseguir retorno financiero exclusivamente mediante reducción de headcount tiende a llevar a la mayoría de las organizaciones por un camino de retornos limitados.
Otro punto que el estudio destaca con bastante claridad es el tiempo. La mayoría de los despidos se hicieron con base en proyecciones optimistas sobre lo que la IA entregaría a corto plazo. Solo que la tecnología, en la práctica, todavía estaba en fase de implementación, ajuste y aprendizaje dentro de esas organizaciones. El resultado fue un hueco operativo: las personas se fueron, pero la tecnología aún no estaba lista para asumir lo que debía. Eso creó brechas de productividad que, en muchos casos, costaron más caro que el salario de los empleados que se fueron.
Poitevin reforzó que los datos sugieren que esos recortes parecen ser un ejercicio puntual hecho por muchas empresas, en cantidades pequeñas, pero que no se traduce en un retorno real y completo sobre la inversión en IA.
Por qué la lógica de recortar para lucrar está fallando
La narrativa de que la IA sustituye trabajadores y, con eso, reduce costos operativos de forma directa es una simplificación peligrosa. Ignora algo fundamental: la automatización no opera sola. Necesita contexto, alineación con procesos internos, capacitación, monitoreo continuo y, principalmente, personas que entiendan cómo extraer valor de ella. Cuando las empresas despiden a los profesionales antes de tener esa estructura montada, están básicamente retirando los ladrillos de los cimientos antes de construir el techo. Las cuentas no cuadran.
También hay un factor humano que se subestima frecuentemente en estas decisiones: el conocimiento tácito. Buena parte de lo que mantiene una operación funcionando bien no está documentado en ningún manual. Está en la cabeza de las personas, en las relaciones entre equipos, en los atajos que un colaborador experimentado creó a lo largo de los años. Cuando ese conocimiento se va junto con los despidos, la organización pierde algo que ninguna herramienta de IA, por más sofisticada que sea, puede recrear desde cero. Y ahí el retorno negativo empieza a aparecer de formas que no siempre son fáciles de medir: pérdida de calidad, aumento de retrabajo, caída en la satisfacción del cliente.
Además, está el impacto cultural. Cuando una empresa anuncia despidos masivos bajo el argumento de la automatización, la señal que le llega a quien se quedó no es de optimismo. Es de incertidumbre. Los profesionales talentosos empiezan a buscar otras oportunidades, la productividad de los equipos cae y el compromiso se desploma. Ese costo oculto rara vez entra en el cálculo de ROI presentado al consejo antes de los despidos, pero aparece con fuerza en los trimestres siguientes.
La paradoja de Jevons y por qué la IA puede crear más empleos
La amenaza inminente de la automatización ha dejado a muchos profesionales preocupados por sus empleos. Pero un número creciente de líderes empresariales y economistas está cada vez más escéptico de que la tecnología realmente vaya a provocar despidos masivos a largo plazo.
El economista jefe de Apollo, Torsten Slok, puso sobre la mesa la llamada paradoja de Jevons: una teoría del siglo XIX que explicó por qué la demanda de carbón aumentó incluso cuando las máquinas de vapor se volvieron más eficientes y el carbón se abarató. La lógica es contraintuitiva, pero poderosa. Cuando algo se vuelve más eficiente y accesible, el uso total de ese recurso tiende a crecer, no a disminuir.
Según Slok, esa misma paradoja se aplica a la era de la IA. Su predicción es que la tecnología va a generar más empleos, no menos. La eficiencia creada por la automatización expande mercados, crea nuevas demandas y abre espacio para funciones que ni siquiera existían antes.
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, también revisó recientemente su posición sobre el tema. El año pasado, había hecho la afirmación controversial de que la IA podría eliminar la mitad de los puestos de nivel inicial para trabajadores de oficina. Ahora, adoptó un tono más ponderado, diciendo que la IA puede amplificar el trabajo humano, haciendo referencia a la propia paradoja de Jevons. Sin embargo, hizo una salvedad importante: la IA está evolucionando a una velocidad muy superior a la de tecnologías anteriores, y eso puede llevar a resultados diferentes de los previstos por modelos históricos.
En palabras de Amodei, cuando se fuerza un sistema más allá de lo que normalmente soporta, comportamientos inesperados y rupturas grandes pueden ocurrir. El mensaje es que la paradoja puede aplicarse, sí, pero con matices que todavía necesitan observarse con cuidado.
El escenario real de los despidos atribuidos a la IA
Aunque el estudio de Gartner muestra que recortar personal no está generando el retorno esperado, el hecho es que los despidos atribuidos a la IA siguen creciendo, especialmente en Silicon Valley.
La firma de recolocación profesional Challenger, Gray and Christmas reveló que la IA fue el principal motivo citado para despidos en los meses de marzo y abril. El total de despidos atribuidos a la inteligencia artificial en lo que va del año llegó a 49.135, un número que ya se acerca al total registrado para todo el año 2025. Esto muestra que, independientemente de lo que los datos digan sobre retorno, las empresas siguen recortando gente con la justificación de la automatización.
Pero es importante abrir esta caja con cuidado, porque no todos esos despidos son exactamente lo que parecen. Una parte significativa de los recortes en el sector tecnológico está relacionada no con la sustitución directa de personas por IA, sino con el costo de la infraestructura de IA. Empresas como Microsoft y Meta declararon públicamente que necesitaron reducir headcount para liberar caja y sostener las inversiones masivas en la construcción de infraestructura de inteligencia artificial. Es decir, los recortes ocurrieron para financiar la IA, no porque la IA estuviera haciendo el trabajo de las personas despedidas.
Y hay otro factor que no se puede ignorar: el llamado AI washing. Sam Altman, CEO de OpenAI, habló abiertamente sobre esto en una entrevista a principios de año. Según él, existe un porcentaje de empresas que están usando la IA como excusa para despidos que harían de todas formas, independientemente de la tecnología. Es una especie de lavado de imagen corporativa, donde atribuir recortes a la automatización suena más estratégico e inevitable que admitir otros problemas internos.
Altman reconoció que no sabe cuál es el porcentaje exacto, pero afirmó que sí existe una porción de AI washing donde empresas están culpando a la IA por despidos que ocurrirían de cualquier manera, al mismo tiempo que existe, de hecho, una sustitución real de ciertos tipos de trabajo por la tecnología.
La división entre líderes empresariales sobre el papel de la IA
El estudio de Gartner también reveló que existe una división clara entre los líderes globales sobre cómo debe usarse la IA en las organizaciones. En una encuesta separada con CEOs y otros ejecutivos, cerca de un tercio dijo esperar que la IA autónoma ayude a los humanos a tomar decisiones, pero sin tomarlas de forma independiente. Este grupo ve la tecnología como herramienta de apoyo, no como sustituta.
Por otro lado, el 27% de los encuestados dijo esperar que la IA tome decisiones con participación mínima o nula de los humanos. Este grupo apuesta por una autonomía mucho mayor de la tecnología, lo que naturalmente plantea cuestiones sobre el papel de los equipos humanos en esas organizaciones.
Herramientas que usamos a diario
Esta divergencia refleja bien el momento en que estamos: no existe consenso sobre hasta dónde debe llegar la IA dentro de las empresas. Y esa falta de alineación puede explicar, al menos en parte, por qué tantas organizaciones están tropezando en la ejecución. Sin una visión clara del papel de la tecnología, las decisiones sobre personas terminan siendo reactivas y descoordinadas.
Qué hacen diferente las empresas que sí están ganando dinero con IA
Existe un patrón claro entre las organizaciones que lograron un retorno positivo con IA, y es bastante diferente de lo que el sentido común del mercado viene predicando. En vez de ver la tecnología como sustituta directa de personas, estas empresas la tratan como una capa de amplificación humana. La propia Gartner usa el término people amplification para describir este enfoque. La idea central es simple: hacer que cada profesional pueda entregar más, tomar decisiones más rápidas y enfocarse en lo que realmente exige inteligencia humana, mientras la automatización se encarga de lo repetitivo, voluminoso y operativo.
Helen Poitevin fue categórica al decir que el valor no está en los despidos. Las ganancias reales de productividad no vienen de ahí. Ese es un mensaje poderoso para cualquier líder que está planificando la próxima ola de recortes con base en la expectativa de que la IA va a llenar el vacío automáticamente.
Otro diferencial importante es la inversión en capacitación antes de la implementación. Las empresas que cosechan los mejores resultados con IA no llegan con la tecnología lista esperando que todo el mundo se adapte. Crean programas de alfabetización en IA, forman equipos internos capaces de entender y operar las herramientas, y garantizan que la transición ocurra de forma gradual y monitoreada. Esto reduce las brechas operativas, aumenta la adhesión de los equipos y acelera el tiempo hasta el retorno real sobre la inversión. La curva de aprendizaje se toma en serio, no se ignora.
Por último, estas organizaciones tienen algo en común en la forma en que miden el éxito: van más allá de las métricas financieras de corto plazo. El ROI en IA no se trata solo de recorte de costos inmediato. Se trata de ganancia en velocidad, mejora en la calidad de las decisiones, reducción de errores a escala y capacidad de innovar más rápido. Las empresas que entienden esto construyen una relación más saludable y sostenible con la tecnología, y es justamente por eso que sus números aparecen del lado correcto de la estadística de Gartner. 🚀
El mensaje que queda para el mercado
El estudio de Gartner no está diciendo que la IA no funciona. Todo lo contrario. Lo que está diciendo es que la forma en que buena parte de las empresas ha conducido esta transición está equivocada, y el precio de ese enfoque errado se está pagando ahora en los números de retorno sobre la inversión.
Los despidos masivos motivados por la llegada de la automatización, hechos antes de que la tecnología estuviera madura e integrada, han generado más problemas que soluciones. Eso es un dato, no una opinión.
El mensaje que queda es que velocidad sin estrategia no es ventaja competitiva. Es riesgo. Las organizaciones que van a salir adelante en este nuevo escenario no son necesariamente las que adoptan IA más rápido, sino las que adoptan IA de forma más inteligente, conectando tecnología con cultura, con procesos y, principalmente, con las personas que hacen que todo funcione en el día a día.
Ese equilibrio es lo que separa a quienes van a cosechar resultados de quienes van a seguir explicándole al consejo por qué el retorno todavía no llegó. 📊
