Despidos "por IA": qué hay detrás de la frase y cómo se podría medir el valor de otra manera

"Reducción por mayores inversiones en IA". La frase ya aparece tal cual en las listas de despidos. La pregunta que me hago es si medir una tecnología solo por los puestos que ahorra es la única forma, o simplemente la más cómoda.

Cada pocas semanas aparece una nueva tanda de titulares: una gran empresa anuncia recortes y, en el mismo comunicado, habla de su apuesta por la inteligencia artificial. Para quien lo lee desde fuera, la conclusión parece obvia: las máquinas están ocupando los puestos.

La realidad es algo más complicada, y también más interesante. Vale la pena mirar qué dicen de verdad esos datos, cómo se suele calcular el valor de una automatización, qué nos enseña la historia y qué dice la ley. También cuento por qué esta pregunta me toca de cerca.

Qué dice la lista, y qué no dice

El 12 de octubre la agencia Reuters actualizó su lista de empresas que recortan empleo mientras desvían inversión hacia la IA. Estas son algunas de las entradas de este mes:

Empresa	Recorte	Cómo lo describe la lista
Kroger (supermercados, EE. UU.)	Unos 3.000 puestos corporativos	Reorganización impulsada por la IA y la eficiencia
FICO (análisis de crédito, EE. UU.)	15 % de la plantilla, unos 570 puestos	Estructura más simple y uso de IA en el desarrollo de producto
DNB (banca, Noruega)	Unos 400 puestos	Reducción por mayores inversiones en IA

Reuters resume así el ambiente: estos recortes están "aumentando la preocupación de que la adopción de la IA transforme industrias enteras".

Lo que la lista no dice es igual de importante. No explica si la IA ya hace el trabajo de esas personas o si el dinero simplemente se ha movido de una partida a otra. Hay una diferencia enorme entre "la máquina hace tu trabajo" y "necesitamos tu sueldo para pagar la máquina". Algunos analistas sospechan que, en ciertos casos, la IA es más la justificación que la causa, porque decir "invertimos en IA" suena mejor ante los inversores que "recortamos gastos". Desde fuera es difícil saberlo, y conviene no dar por hecho ninguna de las dos versiones.

Cómo se mide el valor de una automatización

Cuando una empresa decide si le compensa automatizar un proceso, hace una cuenta que se llama ROI (retorno de la inversión). Se trata de comparar lo que cuesta la tecnología con lo que se gana gracias a ella. Y la ganancia más fácil de calcular suele ser el tiempo de trabajo que se ahorra.

Un ejemplo sencillo: si un proceso ocupa 10.000 horas al año y la automatización se queda con el 60 %, se liberan 6.000 horas. En la jerga se habla de "FTE" (full-time equivalent, el equivalente a una persona a jornada completa). 6.000 horas son unos tres o cuatro FTE.

El problema está en lo que pasa con esas horas. Hay dos caminos:

• El atajo. Las horas liberadas se convierten en puestos que se eliminan. El ahorro es inmediato, fácil de medir y fácil de explicar a un consejo de administración.
• El camino largo. Las personas dejan de hacer lo repetitivo y pasan a tareas que piden criterio: atender casos difíciles, mejorar el servicio, hablar con clientes. El valor existe, pero cuesta más medirlo y tarda más en verse.

En la hoja de cálculo, los dos caminos empiezan con la misma línea. La diferencia está en la decisión que se toma después, y esa no la toma la tecnología.

La lección de las telefonistas

La automatización de las centralitas telefónicas en Estados Unidos ofrece la mejor pista histórica que conozco. Durante los años veinte y treinta del siglo pasado, la principal compañía telefónica del país sustituyó a las operadoras por centrales automáticas en más de la mitad de su red. Era uno de los empleos más comunes entre las mujeres jóvenes de la época.

Los economistas James Feigenbaum y Daniel Gross estudiaron qué pasó con ellas, ciudad por ciudad, y encontraron dos historias a la vez:

• La de la sociedad. La mayoría de los puestos de operadora desaparecieron, pero las jóvenes de las generaciones siguientes no tuvieron menos empleo. Crecieron otros trabajos, sobre todo en oficinas y servicios, algunos de categorías que antes no existían.
• La de las personas. Las operadoras que ya trabajaban cuando llegó el cambio fueron las más perjudicadas. Diez años después era más probable que tuvieran empleos peor pagados o que hubieran dejado de trabajar.

Es una lección incómoda porque desmonta tanto el optimismo fácil como el alarmismo. La sociedad se adaptó. Pero el coste de la transición no lo pagó "la sociedad": lo pagaron personas concretas, con nombre, que se encontraron con una habilidad que de pronto ya no valía nada.

Lo que dice la ley

En España, desde el 5 de octubre, cada trabajador tiene derecho a saber cómo funcionan los algoritmos que deciden sobre su trabajo. Lo establece el Real Decreto 723/2026, que adapta una directiva europea sobre condiciones laborales transparentes (Xataka):

• La empresa debe informar, por escrito y antes de empezar a trabajar, de si usa sistemas automatizados para decidir tareas, horarios, salario, ascensos o factores que puedan llevar a un despido.
• Debe explicar los criterios y las reglas de esos sistemas, de forma que la persona entienda cómo le afectan y pueda impugnar una decisión.
• No tiene que entregar el código ni el modelo, pero sí una explicación suficiente.

Antes, con la conocida como ley rider, ese derecho correspondía sobre todo a los representantes de los trabajadores. Ahora es de cada persona.

En el plano europeo, el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) considera de "alto riesgo" los sistemas de IA usados en el empleo, por ejemplo para seleccionar personal, evaluar el rendimiento o decidir despidos. Esos sistemas tendrán que cumplir requisitos estrictos de supervisión humana, calidad de los datos y documentación. Eso sí, el reciente Ómnibus Digital ha retrasado esas obligaciones a diciembre de 2027 (ActuIA).

Ninguna de las dos normas impide automatizar ni reducir plantilla. Lo que sí hacen es exigir algo que hasta ahora era opcional: dar explicaciones.

Lo que se gana y lo que se pierde

Para los clientes, una automatización bien hecha significa trámites más rápidos, menos errores al copiar datos y respuestas a cualquier hora. Pero si el ahorro se cobra solo recortando personas, puede salir caro de otra forma. Se va el empleado que llevaba quince años y sabía resolver el caso raro, el que no aparece en ningún manual. El proceso funciona mientras todo va bien. Cuando algo se sale de la norma, ya no queda nadie que sepa qué hacer.

Para los trabajadores, la parte buena es real: menos horas copiando datos de una pantalla a otra y más tiempo para tareas que piden pensar, escuchar y decidir. Para algunos es la oportunidad de reinventarse. Para otros llega la incertidumbre, la sensación de ser sustituibles y algo más difícil de nombrar: la pérdida de una identidad profesional construida durante años. Mucha gente no solo tiene un trabajo, sino que es alguien en ese trabajo. Cuando ese oficio deja de existir, no solo se pierde un sueldo.

Lo que no dice la hoja de cálculo

Cuando calculo el retorno de un proyecto de automatización, intento contarlo como personas que dejan lo repetitivo para dedicarse a algo con más sentido. Lo creo de verdad. Pero tengo que ser honesto: la hoja de cálculo no distingue entre las dos versiones.

Todo se reduce a quién se queda con la eficiencia y quién la paga:

• Un lado: las empresas compiten. El ahorro financia nuevas inversiones, y no adaptarse puede acabar costando más empleos a medio plazo que hacerlo.
• El otro: el beneficio suele ir a parar sobre todo a los accionistas, el riesgo lo asumen los trabajadores y las promesas de recualificación a menudo se quedan en titulares.

No sé dónde está el equilibrio justo. Pero sí creo que quienes diseñamos y proponemos estos proyectos podemos poner otras cifras encima de la mesa.

Otras formas de medir el valor

1. Tiempo liberado y en qué se usa. No solo cuántas horas ahorra la automatización, sino a qué se dedican después.
2. Calidad del servicio. Tiempos de respuesta, errores evitados y problemas resueltos a la primera.
3. Recualificación real. Cuántas personas han cambiado de función con formación y acompañamiento, no cuántos cursos se han ofrecido.
4. Conocimiento conservado. Si lo que sabían las personas veteranas queda documentado y sigue disponible.
5. Bienestar. Si el trabajo que queda es menos tedioso o simplemente más intenso.

¿Sabías que…?

Hasta mediados del siglo XX, la palabra inglesa computer ("computador") no designaba una máquina, sino un oficio: personas, a menudo mujeres, que hacían cálculos a mano para observatorios, ejércitos o agencias aeronáuticas. Cuando llegaron los ordenadores electrónicos, la máquina se quedó hasta con el nombre del puesto. Algunas de aquellas calculadoras humanas, como Dorothy Vaughan en la NASA, aprendieron a programar las nuevas máquinas y siguieron adelante en el oficio.

La decisión sigue siendo humana

La IA puede quitarnos de encima las partes más tediosas del trabajo, y eso es una buena noticia. Que esa buena noticia llegue también a quienes hacen ese trabajo no depende de la tecnología, sino de cómo decidimos medir su éxito.

Me interesa conocer otras miradas: ¿qué debería incluir un cálculo honesto del valor de una automatización?