Opinión El trueque fallido: por qué los tokens no reemplazan a las personas
Empresas como Klarna, Uber y Walmart canjearon empleados por tokens de IA. Gartner revela que el 80% recortó personal sin mejorar el ROI. La lección: la colaboración humano-IA es el verdadero motor.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, tiene una métrica peculiar para medir a sus ingenieros: si uno de US$500.000 consume menos de US$250.000 en tokens de IA al año, algo anda mal. La frase captura el espíritu de una era donde el presupuesto de personal se ha convertido en presupuesto de cómputo. Las empresas, desde Big Tech hasta startups, están redirigiendo miles de millones hacia infraestructura de inteligencia artificial, y una parte significativa de ese dinero sale de las nóminas. Pero la pregunta incómoda empieza a tener respuesta: ¿está funcionando este trueque?
El trueque corporativo
La reasignación es real. Los cuatro grandes hyperscalers han guiado un gasto de capital combinado de casi US$700.000 millones para 2026, casi el doble del año anterior. Gartner proyecta que el gasto en software de agentes de IA alcanzará los US$207.000 millones, un crecimiento del 139%. En la otra columna, los despidos se acumulan: Meta eliminó 8.000 roles en mayo, Oracle redujo su plantilla en 21.000 personas, y la IA es la razón principal de los recortes de empleo en Estados Unidos por cuarto mes consecutivo.
Pero aquí viene la parte incómoda: el retorno no llega. Una encuesta de Gartner a 350 ejecutivos de empresas con ingresos superiores a US$1.000 millones reveló que aproximadamente el 80% había reducido personal, y no encontró correlación entre esos recortes y una mejora en el ROI. La conclusión de la analista Helen Poitevin fue clara: “Las reducciones de personal pueden liberar presupuesto, pero no generan retorno”. Las organizaciones que sí vieron mejoras fueron aquellas que usaron la IA para amplificar a sus empleados, no para reemplazarlos.
Los casos concretos son aún más elocuentes. Uber entregó herramientas de codificación con IA a 5.000 ingenieros en diciembre y agotó todo su presupuesto de IA para 2026 en abril. Su COO admitió que aunque el 70% del código generado era obra de la IA, la conexión con la experiencia del cliente seguía siendo esquiva. Ahora los ingenieros tienen un tope de US$1.500 al mes en gasto de IA. Walmart implementó un racionamiento similar después de que la demanda superara las proyecciones. La señal es clara: cuando los tokens se acaban, se ponen límites; cuando las personas se acaban, reciben indemnización.
La lección de Klarna
Ninguna empresa ha recorrido el círculo completo de manera más pública que Klarna. La fintech reemplazó aproximadamente 700 puestos de servicio al cliente con un asistente impulsado por OpenAI, congeló la contratación humana por más de un año y convirtió su modelo “AI-first” en parte de su discurso para los inversores. Pero la satisfacción del cliente cayó, las quejas aumentaron, y su CEO terminó admitiendo: “Nos centramos demasiado en la eficiencia y el coste. El resultado fue una calidad inferior, y eso no es sostenible”. Klarna está contratando humanos de nuevo y ahora argumenta que invertir en la calidad del soporte humano es el futuro de la compañía.
Gartner predice que para 2027, la mitad de las empresas que recortaron personal de atención al cliente por IA volverán a contratar. Su encuesta separada encontró que solo el 20% de los líderes de servicio al cliente habían reducido realmente su personal debido a la IA, lo que sugiere que gran parte de los despidos fueron disciplina de costos disfrazada de inteligencia artificial. Sam Altman ha reconocido cierto “AI washing” en los anuncios de despidos, y Marc Andreessen llama a la IA la “excusa de bala de plata”.
El daño real recae sobre los que menos pueden absorberlo. El Índice de IA 2026 de Stanford HAI encontró que el empleo de desarrolladores de software de entre 22 y 25 años cayó casi un 20% desde 2024, mientras que los cohortes mayores seguían creciendo. Las empresas están eliminando el escalón inferior de la escalera mientras esperan que los ingenieros senior, los que dirigen todos esos tokens, existan dentro de cinco años.
La aritmética global es más dura. El experimento mental de Huang asume un ingeniero de US$500.000, un rango salarial que abarca quizás del 2% al 5% de los ingenieros de software estadounidenses y casi nadie en otros lugares. Si se aplica su ratio de la mitad del salario en tokens a un ingeniero típico en Manila o Yakarta, el presupuesto de tokens cuesta más que la persona. En los mercados donde realmente ocurre gran parte del trabajo de software y el soporte al cliente, el intercambio no amplifica a los trabajadores; los cotiza contra una máquina, usando ratios establecidos en Santa Clara.
Lo que Klarna aprendió al coste de 700 empleos y una marca dañada es aproximadamente lo que los datos de Gartner muestran en conjunto: los retornos siguen a las empresas que gastan en personas que usan IA, no en IA que reemplaza personas. Los CFO que ahora limitan los presupuestos de tokens después de quemarlos en un trimestre han empezado a redescubrir algo que la industria pasó dos años desaprendiendo. El talento nunca fue la partida que frenaba el negocio.
