Miguel
Toro
13 de enero de 2026
Este
artículo fue publicado originalmente el 1 de enero de 2026 en elDiario.es
En
las últimas semanas se publica en los periódicos que Amazon recortará miles de
puestos de trabajo (una parte de ellos en España). Este anuncio se unió a una
lista creciente de empresas de Estados Unidos que han señalado a la tecnología
de la Inteligencia Artificial (IA), como una de las razones detrás de sus
planes de despidos. Chegg, una empresa de educación en línea, citó las
"nuevas realidades" de la IA al anunciar una reducción del 45 % de su
fuerza laboral. Salesforce recortó 4.000 puestos de servicio al cliente hace
poco, su director ejecutivo dijo que los agentes de IA estaban haciendo el
trabajo. UPS ha recortado 48.000 puestos de trabajo desde el año pasado, un
recorte que el director ejecutivo de la empresa de paquetería ha atribuido en
parte al aprendizaje automático. Meta, la matriz de Facebook, Instagram y
WhatsApp, también forma parte de esta oleada con 4.320 despidos
anunciados, justificando los recortes por
la automatización y la integración de sistemas más avanzados de
inteligencia artificial en sus operaciones. Otras empresas tecnológicas
importantes como TCS (India) con 12.000
despidos, Accenture con 11.000, y Panasonic con 10.000
completan un panorama de profunda transformación en el sector.
En España el expediente de regulación de empleo (ERE) de Telefónica afectará finalmente a 6.088 personas de las siete sociedades que se verán afectadas por el ajuste en España. Si se aplicara el ERE con esta propuesta inicial, el número total de empleados en las siete sociedades descendería de 17.348 a 11.260 trabajadores, es decir, un 35 % del total. Los bancos han despedido en total a cerca de 30.000 trabajadores a través de estos expedientes en 10 años. El mayor ERE en España desde mediados de la década pasada lo ostenta CaixaBank. A los despidos en banca y telecos se suma un goteo de otros sectores. Uno de los mayores empleadores de España, El Corte Inglés, realizó su primer ERE con 3.300 afectados.
En
el caso de Telefónica, la empresa menciona «la automatización de
actividades, unificación, robotización, implantación de nuevas
herramientas y la IA como argumento para reducir la plantilla en más de 5.000
personas».
Posiblemente
la IA no sea la única culpable de esta reducción de empleo en el sector
tecnológico. Durante la pandemia muchas empresas tecnológicas contrataron
por encima de sus necesidades reales. Se asumió que el crecimiento sería
infinito. La percepción de que existe una burbuja en el sector de las BigTech
que puede explotar en cualquier momento puede ser otra causa importante de los
actuales despidos.
Está
claro que vivimos un momento de importante reducción de empleo en el sector
tecnológico y este se justifica en muchos casos por la automatización de
actividades mediante la implantación de nuevas herramientas informáticas y la constatación
de que los agentes de IA pueden hacer el trabajo de muchos trabajadores.
¿Pero
ese afán por automatizar que guía las inversiones actuales en IA es adecuado
para conseguir una prosperidad compartida?
Acemoglu,
Premio Nobel de Economía, indica que no todas las tecnologías de
automatización aumentan realmente la productividad del trabajo. Eso
se debe a que las empresas introducen principalmente la automatización en áreas
que pueden aumentar la rentabilidad, como el marketing, la contabilidad o la
tecnología de combustibles fósiles, pero no aumentar la productividad de la
economía en su conjunto o satisfacer las necesidades sociales. "El Big Tech tiene un enfoque
particular de los negocios y la tecnología que se centra en el uso de
algoritmos para reemplazar a los seres humanos. No es coincidencia que empresas
como Google estén empleando menos de una décima parte del número de
trabajadores que las grandes empresas, como General Motors, solían hacer en el
pasado. Esto es una consecuencia del modelo de negocio de Big Tech, que no se
basa en crear puestos de trabajo, sino en automatizarlos".
Según el Premio Nobel,
existe un tecno optimismo que se inspira en el “efecto de arrastre de la
productividad”: la arraigada creencia de que el cambio tecnológico —incluida la
automatización— genera un aumento de la productividad, que a su vez eleva los
salarios netos y da lugar a una prosperidad compartida. Este optimismo contradice los registros históricos y parece
especialmente inapropiado vista la tendencia actual de dejar que la IA siga su
curso, centrada principalmente en la automatización (reemplazando a las
personas).
El
desarrollo de una nueva tecnología no tiene por qué seguir una única
trayectoria inevitable que busque únicamente automatizar y sustituir a los
trabajadores. Alternativamente las nuevas tecnologías, y la IA en particular,
pueden complementar a los trabajadores al permitirles trabajar con mayor
eficiencia, realizar trabajos de mayor calidad o llevar a cabo tareas
nuevas.
Suponiendo
que el objetivo sea mejorar de forma sostenible los resultados económicos de un
mayor número de personas, ¿qué políticas situarían el desarrollo de la IA en la
senda adecuada, más centrada en potenciar lo que todos los trabajadores pueden
hacer en vez de sustituirlos?
El poder
concentrado de las empresas socava la prosperidad compartida porque limita el
reparto de los beneficios que genera el cambio tecnológico, pero su impacto más
perjudicial tiene que ver con la dirección de la tecnología, excesivamente
orientada a la automatización, la vigilancia, la recopilación de datos y la
publicidad. Para recuperar la prosperidad compartida, tenemos que redirigir la
tecnología, lo que significa poner en marcha una nueva versión de la estrategia
que funcionó hace más de un siglo con el movimiento progresista.
No hace
falta ser un experto en IA para tener voz y voto sobre la dirección del
progreso y el futuro que crean estas tecnologías para el conjunto de la
sociedad. No hace falta ser un inversor especializado en el sector tecnológico
o en capital riesgo para pedir responsabilidades a los empresarios e ingenieros
por lo que están haciendo sus inventos.
Reorientar
el cambio tecnológico no es fácil, pero sí posible. Para ello se sugiere que
Gobiernos de todo el mundo deben ayudar a situar el desarrollo de la IA en una
trayectoria complementaria a las personas y no una que las desplace. La
sociedad y sus gobiernos tienen que dejar de maravillarse antes los
multimillonarios tecnológicos y su agenda de prioridades. El debate sobre las
nuevas tecnologías no sólo debería girar alrededor de la genialidad de los
nuevos productos y algoritmos, sino también de si están trabajando a favor o en
contra de la gente.
Es
necesario reformar los modelos de negocio: Los principales desarrolladores de
IA expropian con facilidad y sin contraprestación los datos de los
consumidores, y su dependencia de la publicidad digital les incentiva a captar
la atención de los consumidores por todos los medios posibles. Es preciso
que los gobiernos establezcan de forma clara el derecho de propiedad de todos
los consumidores sobre sus datos y se graven los anuncios digitales.
El sistema
tributario se tiene que actualizar para tener en cuenta los desafíos del presente.
En muchos otros países, el código tributario impone cargas mayores a las
empresas que contratan mano de obra que a aquellas que invierten en algoritmos
para automatizar el trabajo. Las autoridades deben proponerse crear una
estructura tributaria que dirija los incentivos hacia opciones tecnológicas que
complementen a las personas.
La voz de
la mano de obra: Los trabajadores deben tener voz en el desarrollo de la IA, ya
que se verán profundamente afectados por ella y deben participar en el reparto
de los beneficios aportados por las nuevas tecnologías. Esto implica una mayor
participación de los trabajadores en la toma de decisiones estratégicas de la
empresa y en el Consejo de Administración de esta. El modelo alemán de
cogestión puede ser un ejemplo para seguir, aunque ya hay movimientos en Alemania
que piden su eliminación.
La IA en la
administración pública debe ser más transparente: la IA penetrará en todos los
ámbitos de la inversión, regulación y supervisión públicas. Crear una división
de IA consultiva en el seno de la administración pública puede servir para una
toma de decisiones más oportuna, eficaz y participativa.
El paradigma intelectual dominante en la investigación en IA busca lograr la paridad humana en una amplia gama de tareas cognitivas y, de forma más general, alcanzar una inteligencia general artificial que reproduzca y supere las capacidades humanas. Esta línea de trabajo fomenta la automatización en detrimento del desarrollo de tecnologías complementarias a las personas. Frente a este paradigma debemos reorientar la IA hacia una senda de mayor complementariedad con las personas, usándola a la vez para abordar problemas sociales urgentes. Es necesario ampliar la financiación para estudios que busquen mayor complementariedad de la IA con las personas. Son tareas y retos muy importantes para las universidades.
Se han usado muchas ideas de
Acemoglu citadas más arriba y otras que aparecen en su obra Poder y Progreso.