Despidos en software: la IA no explica todo

En mi gremio, muchos recortes se cuentan como una consecuencia de la IA. Yo veo también un mercado que cambia y empresas que buscan acomodarse. Antes de recortar un equipo o pagar por otra herramienta, hay cuatro preguntas que conviene responder.

Cada semana aparece un modelo nuevo y alguien nos explica que, si no lo adoptamos hoy, mañana nuestro negocio deja de existir.

Si sientes que te estás quedando atrás, te entiendo. Construyo software con agentes de IA todos los días y tampoco llego a seguirlo todo.

Escribo desde esa experiencia. No pretendo explicar cada despido, pero sí cuestionar una idea: que adoptar IA demuestra progreso y despedir gente demuestra que funciona.

Primero la herramienta, después el problema

Me cansa el orden en que llegan las cosas. Primero aparece la respuesta, «ponle IA», y después cada empresa busca una pregunta que le encaje.

Un asistente que ningún cliente pidió. Un resumen de un reporte que nadie leía. Otra suscripción sin saber qué trabajo debería mejorar.

Entiendo la presión: cuando todos cuentan la misma historia, no contarla parece quedarse quieto. Pero anunciar que estás adoptando IA no demuestra que tu empresa trabaje mejor.

Usar IA no explica un recorte

Veo empresas de software que anuncian despidos y adopción de IA al mismo tiempo. La lectura inmediata es que la IA reemplazó a esas personas. El anuncio, por sí solo, no lo demuestra.

Mi lectura es que también están revisando qué venden, cuánto gastan y qué equipos necesitan. La IA ofrece una explicación conveniente: permite contar un ajuste como una apuesta por el futuro.

Su impacto en mi trabajo es real. El modelo escribe la mayor parte del código y yo respondo por cada línea. Pero producir código más rápido no resuelve qué construir, cómo comprobar que funciona o quién responde cuando falla.

Para concluir que hacen falta menos personas, habría que explicar qué trabajo desapareció y cuál pasó a otras manos. Ese salto suele quedar sin explicar.

Si te tocó a ti, la distinción importa: que una empresa diga que te reemplazó una IA no prueba que esa IA esté haciendo tu trabajo.

La mejora puede ser más simple

Cotizar en una hora en lugar de tres días. Conocer el stock sin preguntarle a alguien. Dejar de copiar el mismo dato entre cinco archivos.

Algunas mejoras necesitan IA. Otras se consiguen ordenando información y conectando herramientas. Si nadie sabe cuál es la última versión del catálogo, el problema empieza antes del asistente.

Cuatro preguntas antes de decidir

Un despido y una suscripción no tienen el mismo peso, pero ninguna decisión debería apoyarse solo en una promesa de eficiencia.

• ¿Qué proceso quieres mejorar? «Atención al cliente» es demasiado amplio. «Responder consultas de precios por WhatsApp» permite identificar qué debería cambiar.
• ¿Cuánto cuesta hoy y cómo medirás la mejora? Registra horas, errores y trabajo repetido. Incluye después el costo de integrar la herramienta y revisar sus resultados.
• ¿Quién revisa y responde cuando falla? Esa tarea también es trabajo. Comprueba qué criterio y conocimiento sigue necesitando el proceso.
• ¿Cómo seguirías si el servicio falla o sube de precio? Conoce la dependencia y define una alternativa antes de volverlo indispensable.

Dónde sí me resulta útil

En un registro de finanzas personales que construí, le pides al asistente que cargue un gasto. La aplicación muestra qué guardará y espera tu aprobación.

El beneficio es concreto: facilita la carga y permite revisar el resultado. La decisión sigue siendo tuya.

Construyo software a medida con agentes de IA para negocios que trabajan con planillas. Me convendría que creyeras que necesitas IA. Aun así, muchas veces basta con ordenar la información y dejar de copiar y pegar.

Cuéntame cómo trabajas y qué tarea te hace perder más tiempo. Si alcanza con ordenar la planilla, te lo voy a decir.