La semana pasada, Jamie Dimon se presentó ante inversores y dijo algo que la mayoría de los directores ejecutivos no diría: JPMorgan Chase ya había despedido a trabajadores por la IA. Después explicó qué pasó. El banco no los echó, sino que los trasladó a distintos puestos. La plantilla total se mantuvo estable en alrededor de 318.500 empleados.

El personal de operaciones cayó 4% y el de soporte, 2%. En cambio, los puestos de atención al cliente y generación de ingresos crecieron 4%. El resultado fue claro: los empleados de operaciones ahora gestionan 6% más cuentas cada uno, los costos de fraude por unidad bajaron 11% y los ingenieros de software elevaron su productividad 10%.

Esa es la versión del cambio laboral impulsado por IA que realmente funciona. Sin embargo, no es la que la mayoría de las empresas aplica.

El mercado paga por los despidos, no por los resultados

Algo inusual ocurrió en 2026. Cuando una empresa anuncia que recortará miles de empleos para "automatizar" o "transformar", el precio de sus acciones sube. No siempre porque la automatización funcione, sino porque los inversores anticipan un futuro con menos gasto en salarios y con márgenes más amplios.

La sola intención de automatizar se convirtió en un catalizador de valoración, incluso antes de que esa automatización sea realmente funcional.

UPS es el ejemplo más claro. La empresa eliminó 48.000 puestos de trabajo en 2025, incluidos cerca de 34.000 roles operativos y 14.000 de gestión. Además, planea recortar hasta 30.000 más en 2026 a través de su iniciativa "Red del Futuro", que apuesta por consolidar instalaciones más pequeñas en centros masivos y automatizados. La directora ejecutiva, Carol Tome, describió un plan para cerrar cerca de 200 instalaciones y, con el tiempo, operar 400 edificios totalmente automatizados. La empresa invirtió US$ 120 millones en robótica y proyecta un ahorro de costos de US$ 3.000 millones para 2028.

FedEx cuenta una historia parecida, aunque desde otro ángulo. Su programa de transformación DRIVE generó US$ 2,2 mil millones en ahorros permanentes de costos en el año fiscal 2025, y sumaría otros US$ 1.000 millones en el año fiscal 2026 a través de DRIVE y Network 2.0. La compañía prevé cerrar más de 475 estaciones para fines de 2027, lo que representa cerca del 30% de su red de instalaciones. Sus acciones cotizaron recientemente cerca de US$ 387, una suba cercana al 24% en los últimos 30 días, luego de que su Día del Inversor marcara un camino hacia US$ 8.000 millones en ingresos operativos para 2029.

En ambos casos, el mercado premia la hoja de ruta, no los resultados. UPS todavía desarma su red tradicional. FedEx mejoró sus previsiones para todo el año, pero el crecimiento de los ingresos sigue en niveles modestos. Las subas de las acciones responden a cómo imaginan los inversores que van a ser estas empresas cuando la automatización quede plenamente instalada, no a lo que hoy entrega.

Las empresas donde realmente funciona

La brecha entre la promesa y el rendimiento importa porque algunas compañías ya cruzaron la línea: dejaron de “automatizar” para achicar personal y pasaron a generar ingresos medibles con IA.

Meta se destaca. Su Modelo de Recomendación de Anuncios Generativos, llamado GEM, se desplegó a gran escala a mediados de 2025 y hoy la propia empresa lo describe como 4 veces más eficiente para mejorar el rendimiento publicitario que sus modelos de clasificación anteriores.

En el cuarto trimestre de 2025, las herramientas de generación de video de Meta alcanzaron una tasa de ejecución de ingresos combinados de US$ 10.000 millones y crecieron casi 3 veces más rápido que los ingresos publicitarios totales. La compañía duplicó las GPU que usan para entrenar GEM y su función de atribución incremental empujó una suba de 24% en las conversiones incrementales.

En ese trimestre, los ingresos publicitarios fueron de US$ 58,1 mil millones. El CEO Mark Zuckerberg atribuyó ese crecimiento de forma directa a la integración de IA.

Lo que diferencia a Meta es que la IA no solo baja costos. También genera ingresos nuevos porque automatiza toda la cadena de distribución publicitaria: desde la producción creativa hasta la coincidencia de audiencias y la optimización. Los anunciantes ya no necesitan definir audiencias objetivo. El sistema decide quién tiene que ver qué, aprende de las interacciones pagadas y orgánicas, y mejora de manera continua. En ese esquema, el rol humano cambió: pasó de operar la maquinaria a aportar mejores insumos creativos.

JPMorgan representa la versión institucional del mismo principio. El banco invertirá US$ 19.800 millones en tecnología en 2026, 10% más interanual, con el mayor presupuesto tecnológico del sector bancario. Sus 150.000 empleados usan la plataforma interna de IA todas las semanas y reportan un ahorro de cerca de 4 horas semanales. Los casos de uso de IA generativa se duplicaron en el último año y se concentraron en atención al cliente e ingeniería de software. El banco usa modelos de OpenAI y Anthropic a través de su portal interno. El planteo competitivo de Dimon fue contundente: "Ganaremos en 75 áreas y quizás perdemos en 25".

El medio desordenado

Entre los líderes y los rezagados aparece un amplio grupo de empresas que despiden personal sin contar con la infraestructura de datos necesaria para reemplazar lo que ya tenían. En ese punto, la "apuesta por la productividad" se vuelve riesgosa.

Los sistemas de IA necesitan datos limpios, estructurados y bien gobernados para funcionar. Sin embargo, la mayoría de las grandes organizaciones no los tiene. Su información queda distribuida en sistemas heredados, construidos a lo largo de décadas y sostenidos por el conocimiento institucional de personas que entienden cómo se conectan las distintas piezas. Cuando esos trabajadores se retiran antes de que los datos queden organizados, la empresa pierde el único puente entre sus sistemas antiguos y sus ambiciones con la IA. El ahorro de costos aparece de inmediato en los resultados. En cambio, el deterioro operativo queda a la vista dos o tres trimestres más tarde.

El informe "Estado de la IA en la Empresa 2026", de Deloitte, encuestó a más de 3200 líderes sénior en 24 países. El estudio mostró que, aunque el acceso de los trabajadores a la IA aumentó un 50 % en 2025, la mayoría de las empresas respondió principalmente con capacitación y no con cambios estructurales. Solo el 33 % de los líderes reportó que rediseñó las trayectorias profesionales para adaptarlas a la IA. Además, apenas el 30 % afirmó que replanteó la organización a partir de los patrones de uso de esta tecnología. En la práctica, la mayoría implementó programas de capacitación y esperó que la tecnología se adapte a los despidos.

Esta es la distinción que hoy el mercado de acciones pasa por alto. Meta Platforms y JPMorgan Chase primero construyeron la infraestructura de datos, luego incorporaron IA sobre esa base y ahora registran aumentos medibles de productividad e ingresos.

En paralelo, UPS y FedEx derriban redes antiguas para levantar otras nuevas. En ese proceso concentran los ahorros al principio y dejan los resultados para más adelante.

Existe, además, una tercera categoría de empresas. Resulta menos visible, aunque probablemente sea la más grande. En esos casos, las compañías recortan personal para alcanzar objetivos de margen en el corto plazo, pero no cuentan con una vía creíble para reemplazar el conocimiento institucional que se pierde.

Lo que esto significa para las personas involucradas

Las cifras que sostienen esta transición no son abstractas. Los empleadores estadounidenses eliminaron más de 1,2 millones de empleos en 2025, el nivel más alto desde las secuelas de la crisis financiera de 2008. Los despidos se aceleraron en el cuarto trimestre y se intensificarán a comienzos de 2026. La tasa general de desempleo se mantiene baja, cerca del 4,3 %, pero oculta un cambio estructural: los puestos bien pagos en operaciones y mandos medios quedan reemplazados por proyectos de automatización que no van a funcionar a pleno durante años.

La gerencia media es la más afectada. Las empresas achican jerarquías de manera deliberada para eliminar capas humanas entre la toma de decisiones ejecutivas y la ejecución con impulso de la IA. Los 14.000 recortes de personal directivo de UPS no ocurrieron en puestos de entrada, sino en funciones de supervisión que, históricamente, coordinaron la estrategia y las operaciones. La idea es que los agentes de IA pueden hacerse cargo de esa coordinación de forma más rápida y más barata. El éxito o el fracaso de esa apuesta va a definir si estas empresas construyen algo duradero o si, en el camino, se debilitan.

Vale la pena detenerse en el experimento mental que planteó Jamie Dimon. El ejecutivo se preguntó qué ocurriría si los camiones autónomos aparecieran de un día para el otro y desplazaran a 2 millones de conductores. "Ese próximo trabajo cuesta 25.000 dólares al año, reponiendo estanterías".

El director ejecutivo del banco más grande del mundo, JPMorgan Chase, destina 20.000 millones de dólares al año a la IA y, aun así, advierte en público sobre el riesgo de que esta transición deje más perdedores que ganadores si nadie la gestiona con cuidado. En ese contexto, la decisión del banco de reubicar a los trabajadores desplazados en lugar de despedirlos responde a una estrategia deliberada, no a una obligación.

La mayoría de las empresas, en cambio, no tiene la escala de JPMorgan Chase. Tampoco cuenta con 318.000 empleados ni con un presupuesto tecnológico de 20.000 millones de dólares para absorber el impacto.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com