El falso despido por IA: cuando la automatización es solo el relato
En 2025, culpar a la inteligencia artificial de los despidos se ha convertido en el deporte favorito de muchos consejos de administración. Suena moderno, transmite eficiencia y, sobre todo, tranquiliza a los inversores. Pero detrás de ese discurso, ¿hay realmente algoritmos sustituyendo personas, o estamos ante otro caso de “lavado” tecnológico, similar a lo que ya vimos con el greenwashing?
En este análisis desgranamos qué hay detrás de la nueva ola de “despidos por IA”, quién gana con esta narrativa, cómo impacta en el mercado laboral y qué implicaciones tiene para Europa y para el mundo hispanohablante, desde Madrid hasta Ciudad de México.
La noticia en breve
Según recoge TechCrunch, citando un reportaje de The New York Times, un número creciente de compañías está justificando sus recortes de plantilla con la adopción de inteligencia artificial. Analistas han bautizado este fenómeno como “IA‑washing”.
De acuerdo con los datos mencionados, más de 50.000 despidos en 2025 se atribuyeron oficialmente a la IA. Entre las tecnológicas que han señalado a esta tecnología como motivo central de sus últimos recortes figuran Amazon y Pinterest.
TechCrunch destaca además un informe publicado en enero por la consultora Forrester. El documento sostiene que muchas empresas que presentan sus despidos como “relacionados con la IA” aún no operan sistemas suficientemente maduros como para reemplazar realmente las tareas de los puestos eliminados. La IA funcionaría así como coartada de futuro para decisiones motivadas principalmente por presión financiera o exceso de contrataciones previas.
El medio también menciona el análisis de Molly Kinder, investigadora de la Brookings Institution, que apunta que culpar a la IA es un mensaje muy atractivo para los mercados, mucho más cómodo que admitir una caída de la demanda o errores estratégicos.
Por qué importa
Cuando un CEO afirma “tu puesto lo hará la IA”, no solo explica una reestructuración concreta. Está fijando el marco mental con el que sociedad, políticos y trabajadores interpretarán la próxima década de cambios en el empleo.
Quién gana
Las direcciones corporativas y los fondos que las respaldan. Un recorte presentado como corrección de errores de gestión es una mancha en el historial. El mismo recorte envuelto en el discurso de la “transformación impulsada por IA” transmite valentía, racionalidad económica y alineamiento con la gran narrativa tecnológica del momento. Y hoy, la bolsa premia casi cualquier historia de IA contada con seguridad.
También ganan consultoras, proveedores cloud y, en menor medida, startups de IA que venden promesas de automatización. Una vez que la empresa ha vinculado públicamente los despidos con la IA, se ve presionada a mostrar proyectos, hojas de ruta e inversiones en esa dirección, aunque el caso de uso aún sea débil.
Quién pierde
Los trabajadores, en primer lugar. Si la causa real es un ajuste de cuentas por sobrecontratación o por una apuesta comercial fallida, no solo pierden su empleo: se les transmite que su profesión está “muerta” por culpa de los algoritmos. Eso puede empujar a cambios apresurados de carrera y a invertir en formaciones que no responden al problema de fondo.
Pierde también la política pública. Si los gobiernos observan estadísticas en las que buena parte de los despidos aparece bajo la etiqueta “IA”, diseñarán programas de recualificación y ayudas basados en un diagnóstico equivocado. Cuando el remedio no coincide con la enfermedad, la frustración social crece.
Y hay un daño más sutil: el descrédito de la automatización real. Allí donde la IA sí puede mejorar productividad y liberar tiempo para tareas de mayor valor, hará falta rediseñar puestos. Pero si cada recorte rutinario se pinta como “revolución por IA”, sindicatos y plantillas acabarán viendo toda iniciativa de IA como una amenaza, incluso cuando podría negociarse en términos beneficiosos para ambas partes.
El contexto más amplio
Lo que hoy llamamos IA‑washing forma parte de una larga tradición corporativa: primero fue el greenwashing, luego el ESG‑washing, después el breve enamoramiento con el metaverso. Cambia la palabra de moda, se repite la mecánica.
En el pasado, las grandes olas de automatización –robots industriales, cajeros automáticos, sistemas de reservas online– siguieron un patrón relativamente claro: la tecnología se instalaba en procesos muy concretos y, a partir de ahí, cambiaban los perfiles profesionales. En la ola actual de IA generativa, a menudo sucede justo lo contrario: se anuncia una gran “reconversión por IA” cuando todavía no existe despliegue a gran escala de las herramientas.
Esto crea una brecha entre las empresas que trabajan de forma seria –automatizando piezas muy específicas de su cadena de valor– y las que utilizan la IA como simple relato bursátil. Las primeras, aunque hagan menos ruido, irán acumulando ventajas competitivas reales: mejores márgenes, menos errores, tiempos de respuesta más cortos. Las segundas corren el riesgo de que, en uno o dos años, los inversores empiecen a comparar promesas con resultados y descubran que la magia no apareció.
Conviene además recordar que la ola actual llega tras otro ciclo de promesas incumplidas: la fiebre del “todo será metaverso” que muchas compañías usaron para justificar apuestas arriesgadas y que se desinfló con la misma rapidez con la que llegó. Si repetimos el patrón con la IA, el daño reputacional puede pasar factura también a los proyectos serios.
La mirada europea e hispana
En Europa, la narrativa de los “despidos por IA” choca con dos murallas: derechos laborales más robustos y regulación digital más exigente.
En países como España, Francia o Alemania, los expedientes de regulación de empleo y los despidos colectivos implican consultas con sindicatos y la obligación de explicar claramente las causas. Un genérico “esto ahora lo hace la IA” sin proyectos concretos, análisis de impacto ni planes de formación difícilmente pasará el filtro de los representantes de los trabajadores o de los jueces de lo social.
Además, se aproxima la entrada en vigor del Reglamento de IA de la UE (AI Act), mientras que el RGPD ya impone condiciones estrictas al uso de decisiones automatizadas con efectos significativos sobre las personas. Si una empresa europea afirma que ha sustituido puestos por sistemas de IA, deberá poder detallar qué sistemas son, cómo evalúa sus riesgos, qué información ha dado a la plantilla y qué recursos de reclamación existen.
Para el ecosistema hispanohablante esto tiene dos lecturas. En España y otros países de la UE, puede convertirse en ventaja competitiva: compañías que integren la IA con transparencia, participación sindical y planes de recualificación podrán presentarse como socios tecnológicos fiables, frente a competidores que solo venden humo.
En América Latina, donde el marco laboral y regulatorio suele ser más débil, existe el riesgo contrario: que la etiqueta “IA” se utilice para precarizar aún más el empleo y justificar externalizaciones masivas hacia centros de bajo coste. Allí será clave que sindicatos, académicos y periodistas pregunten no solo cuántos empleos se pierden, sino cómo exactamente la IA está implicada.
Lo que viene
De aquí a dos años veremos tensarse varias cuerdas a la vez.
1. Del relato a los números
La paciencia de los inversores con las historias de IA sin métricas no es infinita. A medida que pase el tiempo, empezarán a exigir pruebas: reducción real de tiempos, mejora en la productividad por empleado, impacto en calidad de servicio. Las compañías que hayan usado la IA solo como barniz comunicativo quedarán expuestas.
2. Reguladores más atentos
Las autoridades europeas ya han endurecido su postura frente al greenwashing. No sería extraño que, más pronto que tarde, veamos investigaciones sobre declaraciones engañosas relacionadas con la IA, especialmente cuando sirvan para justificar despidos o movimientos relevantes en bolsa. Guías claras sobre cómo reportar reestructuraciones ligadas a IA harían el IA‑washing mucho más arriesgado.
3. Negociación colectiva 2.0
Los sindicatos europeos están aprendiendo deprisa el lenguaje de la IA. Cada vez más convenios incluyen cláusulas sobre automatización, transparencia algorítmica y derecho a la formación. Veremos acuerdos que condicionen la introducción de sistemas de IA a auditorías compartidas y compromisos de no recurrir a despidos forzosos sin explorar antes otras vías.
Para profesionales y estudiantes en el mundo hispanohablante, la lección es doble. Por un lado, sí conviene adquirir competencias que dialoguen bien con la IA (datos, diseño de procesos, capacidades sociales difíciles de automatizar). Por otro, es importante no dejarse paralizar por titulares alarmistas: muchos “despidos por IA” esconden problemas de gestión convencionales.
En resumen
No todos los despidos atribuidos a la IA son ficción, pero una parte nada despreciable se parece más a recortes de siempre envueltos en una narrativa tecnológica. Detectar y nombrar el IA‑washing no es un ejercicio de cinismo, sino una condición para diseñar buenas políticas públicas, tomar decisiones de carrera sensatas e invertir con criterio.
La próxima fase de la era de la IA debería premiar a las empresas que abran la caja negra: que expliquen dónde automatizan de verdad, cómo reparten los beneficios de eficiencia y qué ofrecen a quienes ven transformado su rol. La pregunta que queda sobre la mesa es sencilla: cuando una empresa diga “la IA se ha llevado estos puestos”, ¿exigiremos ver el sistema funcionando o nos bastará con el eslogan?
