El anuncio de Jack Dorsey de despedir a unos 4.000 empleados de Block y sustituir buena parte de su trabajo por sistemas de inteligencia artificial se ha convertido en uno de los episodios corporativos más comentados sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo. La decisión, comunicada a la plantilla el 26 de febrero, no se ha justificado por una caída de ingresos, sino por una reconfiguración deliberada del modelo productivo para apoyarse en algoritmos.
Mientras los trabajadores afectados trataban de encajar el golpe, el mercado reaccionaba en la dirección opuesta: las acciones de Block se dispararon alrededor de un 23% en las operaciones posteriores al cierre. Ese salto bursátil envía un mensaje claro a otras grandes empresas tecnológicas y financieras, también en Europa y España: los inversores parecen dispuestos a premiar el recorte de plantilla cuando viene envuelto en un relato de eficiencia impulsada por la IA.
El giro radical de Block: la mitad de la plantilla fuera
En su nota interna, Dorsey explicó que Block pasará de algo más de 10.000 empleados a «justo por debajo de 6.000», lo que supone un recorte cercano al 50% de la plantilla global. La compañía, matriz de servicios como Square, Cash App y proyectos ligados a Bitcoin, no atraviesa una crisis de resultados; de hecho, es rentable y mantiene un crecimiento razonable. El movimiento responde, según el propio CEO, a la convicción de que un equipo mucho más pequeño que se apoye en IA puede producir más y con mayor calidad.
El mensaje de Dorsey fue inusualmente directo para los estándares corporativos. En lugar de envolver el ajuste en eufemismos, admitió que la IA no solo ayuda a los trabajadores, sino que en muchos casos los reemplaza de forma directa. Entre líneas, la idea que se impone es que el «capital humano» pasa de ser un activo a convertirse en un coste a optimizar mediante automatización, algo que otros ejecutivos piensan pero rara vez verbalizan en público.
Block ya había aplicado varios recortes en los últimos años tras haber sobredimensionado su plantilla durante la pandemia, una dinámica que se vio también en otras tecnológicas de Wall Street. Sin embargo, la escala de esta última reestructuración, vinculada explícitamente a la IA, marca un salto cualitativo y la sitúa como caso de referencia para el resto del sector.
Dorsey subrayó ante analistas que no cree que Block sea una excepción, sino más bien la avanzadilla de un cambio más amplio: anticipa que muchas grandes compañías replicarán ajustes similares en los próximos meses, apoyándose en el mismo argumento de la automatización inteligente.
La ola de despidos por IA: de Silicon Valley al resto del mundo
El caso de Block encaja en una tendencia global de recortes laborales vinculados, de forma más o menos directa, a la inteligencia artificial. Grandes corporaciones como Amazon, Pinterest, Salesforce, Duolingo o la química Dow han anunciado en los últimos meses despidos masivos argumentando la necesidad de ganar eficiencia mediante herramientas automatizadas.
Incluso compañías menos asociadas al mundo digital puro, como Dow, han eliminado varios miles de puestos apoyándose en la automatización industrial. El mensaje que cala, también en el tejido empresarial europeo, es que ningún sector está al margen de esta oleada, desde las plataformas de software hasta la industria tradicional.
Las cifras de las consultoras de recolocación y análisis laboral refuerzan la sensación de cambio de ciclo. Challenger, Gray & Christmas calcula que solo en 2025 se atribuyeron explícitamente a la IA unos 55.000 despidos, multiplicando por más de doce la cifra de dos años antes. Y el arranque de 2026 se ha saldado con alrededor de 26.000 empleos tecnológicos eliminados en las primeras semanas, muchos de ellos justificados por estrategias de automatización.
Este contexto no es ajeno a Europa. Aunque el ritmo de recortes sea más moderado que en Estados Unidos, bancos, aseguradoras y grandes tecnológicas con presencia en España, Francia o Alemania ya han empezado a reorganizar equipos y congelar contrataciones en áreas que consideran automatizables a corto plazo.
IA como coartada: el auge del llamado «AI washing»
Sobre esta oleada planea una duda incómoda: ¿las empresas están despidiendo por lo que la IA ya hace, o por lo que esperan que llegue a hacer? Varios académicos y analistas sostienen que buena parte de estas decisiones se toman más por expectativas que por resultados medidos. El profesor Ethan Mollick, de la escuela de negocios de Wharton, considera difícil justificar, con la tecnología actual, ganancias de eficiencia del 50% a escala de toda una organización, como las que implícitamente se están asumiendo en casos como el de Block.
Una investigación reciente publicada en Harvard Business Review apunta en la misma línea: muchas compañías estarían ajustando plantillas en función del potencial futuro de la IA, sin disponer todavía de sistemas plenamente desplegados que realmente sustituyan a las personas a gran escala. Es decir, recortan antes de que la tecnología alcance, de forma demostrable, el nivel de madurez que presuponen.
La consultora Gartner aporta un dato que enfría el entusiasmo: según sus estimaciones, solo una de cada cincuenta inversiones en IA aporta un impacto verdaderamente transformador en el negocio, y apenas una de cada cinco genera un retorno de la inversión claro y cuantificable. Aun así, la narrativa del «salto a la inteligencia artificial» se ha convertido en el paraguas perfecto para reestructuraciones agresivas.
De ahí surge el término «AI washing», cada vez más utilizado en círculos económicos para describir la práctica de presentar recortes y ajustes como fruto de la IA cuando, en realidad, responden también a factores como la sobrecontratación tras la pandemia, la presión por mejorar márgenes, cambios estratégicos o simples errores de planificación. En casos como el de Meta, que despidió 600 empleados, la etiqueta tecnológica suaviza la percepción pública de los despidos y ayuda a los directivos a defenderse ante accionistas y opinión pública.
Forrester, otra firma de análisis con impacto en el mercado europeo, advierte además de que alrededor del 55% de los empleadores que ya han ejecutado despidos vinculados a la IA reconoce algún grado de arrepentimiento posterior. Muchos estarían comprobando que han eliminado capacidades humanas que la tecnología todavía no cubre por completo, obligándoles a improvisar parches organizativos.
Menos puestos, más trabajo: la paradoja de la productividad
Más allá de las cifras de recorte, diversos estudios académicos están detectando un efecto secundario que puede sentirse también en las oficinas europeas: la IA no siempre reduce la carga laboral, sino que la condensa e intensifica. Investigaciones de universidades como UC Berkeley y Yale, citadas de nuevo por Harvard Business Review, describen un patrón repetido: quienes utilizan herramientas de IA logran producir más, pero acaban asumiendo más funciones y más responsabilidades.
En la práctica, esto se traduce en que la empresa mantiene o incluso incrementa el volumen de trabajo, pero lo reparte entre menos gente apoyada en automatización. La productividad por cabeza se dispara, pero también lo hacen el agotamiento, la rotación y la sensación de estar permanentemente al límite. En entornos donde la protección laboral es más débil, como algunos mercados anglosajones, el impacto es inmediato; en regiones con mayores garantías, como la Unión Europea, el choque puede ser más gradual, pero la tendencia subyacente es similar.
Los sindicatos y organizaciones de trabajadores, incluidos los de países como España, hablan ya de una suerte de «fábrica digital»: personas supervisando procesos automatizados, gestionando incidencias de sistemas inteligentes y respondiendo a tareas encadenadas que llegan sin pausa, donde en algunas plataformas moderadores por IA han sido despedidos. La tecnología elimina parte del esfuerzo manual, pero reduce también los tiempos muertos que antes permitían cierto respiro y espacio para el pensamiento creativo.
Los datos citados por algunos expertos en gestión apuntan que herramientas de IA generativa permiten, en muchos casos, realizar el mismo trabajo en la mitad de tiempo. Pero lejos de traducirse automáticamente en jornadas más cortas, ese aumento de eficiencia suele aprovecharse para añadir nuevas tareas, nuevos objetivos y nuevos proyectos, elevando el listón de lo que se considera «productivo».
Para plantillas ya tensionadas por años de cambios, reorganizaciones y presión por resultados, este nuevo escalón de exigencia puede convertirse en una fuente adicional de estrés. El riesgo es que el discurso de la modernización tecnológica oculte una intensificación del trabajo difícil de sostener a medio plazo.
Empleos de entrada en riesgo y una Generación Z sin puerta de acceso
Uno de los efectos más delicados de este nuevo paradigma es la erosión de los puestos de nivel inicial. Tareas repetitivas, estructuradas y relativamente predecibles —las que tradicionalmente desempeñaban perfiles júnior— son, justamente, las más fáciles de automatizar con la tecnología disponible. Eso deja a muchos jóvenes a las puertas de un mercado laboral en el que los escalones de aprendizaje se están desvaneciendo.
Analistas como los de Forrester señalan una paradoja llamativa: la Generación Z, la cohorte más familiarizada con herramientas digitales y con mayor disposición a trabajar con IA, es también la que se encuentra con menos oportunidades formales para empezar su carrera. Sin esos primeros años en puestos de entrada, resulta más difícil adquirir criterio, experiencia práctica y capacidad de supervisar después a los propios sistemas automatizados.
En mercados como el español, donde el paro juvenil ya es estructuralmente elevado, la desaparición de parte de estos empleos de acceso puede agravar los problemas de inserción laboral. Sectores de servicios, administrativos y, cada vez más, tareas de desarrollo de software, sufren presiones similares: los trabajos más rutinarios se transforman o se reducen, mientras que los puestos de alta especialización quedan reservados a un número más limitado de profesionales.
Especialistas en talento tecnológico insisten en que la IA todavía no es capaz de sustituir el pensamiento crítico, la comprensión de contextos sociales o la toma de decisiones complejas. Sin embargo, reconocen que la mayor parte de los roles júnior de programación y soporte son de los más expuestos, algo que ya se detecta en multinacionales con presencia en Europa y en consultoras tecnológicas que operan en España.
Esta brecha obliga a replantear tanto la formación universitaria y profesional como las políticas activas de empleo. La clave, coinciden muchos expertos, pasa por reforzar competencias analíticas, creatividad, gestión de proyectos y habilidades interpersonales, aspectos donde la tecnología aún no compite de igual a igual con las personas.
Deslocalización, ahorro de costes y dudas a medio plazo
Detrás del foco mediático sobre la IA se esconde otro fenómeno que preocupa a los reguladores europeos: la posible combinación de automatización con deslocalización de puestos de trabajo. La tesis de firmas como Forrester es que una parte significativa de los empleos eliminados bajo la etiqueta de «despido por IA» podrían reaparecer más tarde en forma de recontrataciones en mercados de menor coste.
El esquema sería el siguiente: la empresa fragmenta los procesos en tareas sencillas, apoyadas en modelos de lenguaje y otras herramientas inteligentes, y a continuación traslada parte de ese trabajo a países con salarios más bajos. De esta forma, la organización reduce costes por partida doble: despide a personal local de mayor coste y reconfigura el trabajo para que pueda ser desempeñado por menos gente o desde regiones más baratas.
Este tipo de movimientos no son nuevos, pero la IA actúa como acelerador y facilitador. Al estandarizar procesos, documentar flujos y automatizar segmentos, resulta más sencillo distribuir el trabajo por el mapa. Para economías avanzadas como la española o la alemana, eso puede significar una presión añadida sobre los salarios medios y la estabilidad del empleo cualificado.
En el corto plazo, los recortes como los de Block generan importantes ahorros en costes, que algunos analistas cifran en cientos o incluso miles de millones de dólares anuales para las grandes tecnológicas. Ese impacto positivo en los resultados explica parte del entusiasmo de los mercados. La incógnita es si, a medio y largo plazo, la pérdida de capital humano y experiencia no acabará pasando factura en forma de menor capacidad de innovación y más dependencia de proveedores externos de software y servicios.
Para los responsables de recursos humanos en Europa, el dilema consiste en encontrar un equilibrio entre adopción tecnológica y preservación de talento. Adoptar IA de forma intensiva puede mejorar márgenes y competitividad, pero llevado al extremo existe el riesgo de dejar a las organizaciones sin los perfiles capaces de marcar la diferencia cuando la tecnología no es suficiente por sí sola.
Lo ocurrido en Block ilustra hasta qué punto la inteligencia artificial se ha convertido en palanca para rediseñar empresas enteras, incluso cuando sus cuentas no muestran signos de debilidad. La reacción eufórica de los mercados frente a los 4.000 despidos indica que el capital parece inclinarse claramente por la eficiencia algorítmica, aunque el coste social sea alto. A medida que esta lógica se extienda a otras compañías de Estados Unidos y Europa —incluidas las que operan en España—, el debate ya no será solo tecnológico, sino también laboral y político: cómo aprovechar las capacidades de la IA sin dinamitar las vías de acceso al empleo, la salud de las plantillas y la cohesión de una clase media profesional que ve tambalearse el terreno bajo sus pies.
