Liderar con IA: el error de recortar para innovar

El dilema que ya nadie puede evitar

La columna de Miguel López, socio de Recluta Talenthunter, publicada en La República, parte de una preocupación concreta: en muchas empresas se habla de productividad y automatización, pero el impacto humano de esas decisiones se discute poco. Esa tensión dejó de ser filosófica en 2026. Un estudio de la Reserva Federal de Atlanta citado por The Conversation muestra que alrededor del 90% de los CEOs admite que la IA todavía no ha elevado la productividad en sus compañías. Al mismo tiempo, según el conteo de Business Insider recogido por Dataquest, más de 40 grandes empresas han anunciado recortes de plantilla en lo que va del año, y buena parte ha vinculado esas salidas con la adopción de IA o con una reorganización para adoptarla.

El resultado es un escenario donde el discurso de "más IA, menos personas" convive con la evidencia de que esa sustitución no está produciendo el salto de eficiencia prometido. Para los fundadores, este es el punto donde la pregunta deja de ser tecnológica y se vuelve de gestión: qué se hace hoy con un equipo que observa cómo la IA se vuelve la razón oficial para reducir cabezas.

Exposición a IA no es lo mismo que desempleo

Antes de justificar cualquier salida con la palabra "tecnología", conviene separar dos ideas que la prensa mezcla. Una es la exposición potencial de una ocupación a la IA generativa; otra, muy distinta, es la sustitución real de quienes la ocupan. La Organización Internacional del Trabajo (OIT) publicó en 2025 un informe regional sobre el sudeste asiático en el que estima que 22,9% del empleo total —cerca de 80 millones de personas— se encuentra en ocupaciones con algún grado de exposición a la IA generativa, pero solo 3,3% del total (unos 11,7 millones) está en la categoría de mayor exposición. El propio organismo insiste en que estos indicadores deben leerse como señales tempranas de cambio, no como predicciones de pérdida de empleo, porque no contemplan viabilidad económica, costo de adopción ni velocidad real de implementación.

El World Economic Forum, en su Future of Jobs Report 2025, aporta la otra cara: 41% de los empleadores encuestados espera reducir su plantilla donde la IA pueda automatizar tareas hacia 2030, pero 77% planea invertir en reskilling y upskilling y casi la mitad prevé reubicar a personas desde puestos expuestos a otras áreas de la organización. La conclusión operativa es directa: la mayoría de los empleadores consultados no anticipa un reemplazo total, sino una redistribución del trabajo. Tratar cada puesto expuesto como un despido inevitable no es solo éticamente frágil: es analíticamente incorrecto.

Por qué los recortes "por culpa de la IA" destruyen productividad

La investigación académica que más incomoda a los boards es la publicada por Mark Ma, de la University of Pittsburgh, en The Conversation. Su equipo analizó millones de reseñas en Glassdoor, miles de reportes financieros y cientos de anuncios de inversión en IA y de recortes en empresas públicas estadounidenses durante los últimos cinco años. El hallazgo central: los despidos atribuidos a la IA coinciden con una caída fuerte en el sentimiento de los empleados hacia la IA, y ese sentimiento es uno de los predictores más robustos de la productividad empresarial cuando la IA se usa de verdad. En otras palabras, recortar para liberar presupuesto de IA suele sabotear el propio retorno de esa inversión.

El estudio encontró además que la reacción del mercado bursátil ante anuncios de recortes "por IA" es, en promedio, cercana a cero, y negativa en más de la mitad de los casos. Solo excepciones puntuales, como Block, vieron subir su acción tras anunciar recortes ligados a IA. El propio Oracle reconoció en su informe anual FY2026 que la adopción de IA en sus operaciones produjo reducciones de plantilla y que pueden venir más, pero también advirtió que las reestructuraciones pueden generar escasez de personal calificado, pérdida de conocimiento institucional, baja moral y problemas de retención.

La lectura para un founder es incómoda pero concreta: en muchos casos de 2026 —Block, Coinbase, Atlassian, Cloudflare, WiseTech, según el recuento de Dataquest— los recortes se han hecho antes de que la IA demuestre productividad, no después. Se aprieta el gasto laboral para financiar la apuesta tecnológica y luego se cruzan los dedos.

Lo que López propone: liderazgo que no se delega en el algoritmo

La columna de Miguel López no niega que haya reestructuraciones legítimas; cuestiona cómo se deciden y cómo se comunican. Su punto de partida es que dirigir hoy exige sostener dos compromisos a la vez: proteger la viabilidad económica y reconocer el impacto humano de cada decisión. Eso implica, en sus palabras, no usar la tecnología como coartada genérica para una salida, sino explicar qué problema se resuelve, qué alternativas se evaluaron y por qué se eligió ese camino.

López echa mano de dos referencias explícitas. La primera es Radical Candor, de Kim Scott, que combina interés genuino por la persona con disposición a cuestionarla directamente: la franqueza solo vale cuando hay respeto, y el cuidado solo sirve si permite decir lo que el otro necesita escuchar. La segunda es Frederic Laloux, autor de Reinventar las organizaciones, de quien rescata la invitación a distribuir responsabilidad, permitir que las personas participen con mayor integridad y entender la organización como algo capaz de evolucionar. López traduce eso a una práctica muy concreta: involucrar a los equipos en el rediseño del trabajo antes de automatizar, porque quienes ejecutan un proceso detectan excepciones, riesgos y necesidades del cliente que un tablero gerencial no ve.

Hay un punto donde la columna se vuelve incómoda para cualquier CEO: la diferencia entre exposición tecnológica y desaparición del empleo. Mientras la primera es real y creciente, la segunda no la demuestra nadie todavía, y la decisión de tratarlas como equivalentes es, en sí misma, una decisión directiva —no un hecho técnico. Pedir a un equipo que se adapte mientras la dirección evalúa recortes en privado, dice López, es irresponsable; prometer estabilidad cuando se sabe que esa estabilidad no se sostiene, también.

Qué significa esto para tu startup

La evidencia recogida y los argumentos de López convergen en varias decisiones que un founder puede tomar esta semana, no en un futuro distante:

• Separa exposición de sustitución en tu organigrama. Antes de hablar de recortes, pide a cada área un mapa de qué tareas se automatizan, cuáles permanecen y cuáles pueden ganar valor con apoyo de IA. La OIT lo recomienda como práctica estándar; tu comité de people lo agradecerá.
• Invierte en upskilling dentro del horario laboral. Si exiges adaptación y la financias fuera de la jornada o con cursos opcionales, el mensaje real es que la adaptación es problema individual. El WEF estima que 77% de los empleadores planea hacerlo; pocos lo están ejecutando bien.
• Involucra a los equipos antes de automatizar. Quien opera el proceso sabe dónde la IA falla, dónde el cliente necesita un humano y qué excepciones son normales. El modelo de Laloux que López rescata —autogestión con límites claros sobre qué decide el equipo, qué requiere aprobación y quién responde cuando la herramienta se equivoca— es directamente aplicable a una startup de 20 personas.
• Mide el resultado real de cada recorte. Una reducción de plantilla sin revisar prioridades convierte ahorro en sobrecarga. López recomienda medir calidad, servicio, errores, tiempo de respuesta y sostenibilidad del esfuerzo después de cada cambio.

Conclusión

El liderazgo del que habla López —y al que apunta la evidencia reciente— no es el que más anuncia IA ni el que más rápido recorta, sino el que explica sus decisiones, asume la incertidumbre y construye las condiciones para que el equipo pueda realmente adaptarse. En 2026, la pregunta para un founder no es cuánto IA puede meter en su operación, sino cuánto está dispuesto a invertir en las personas que la operan. Las empresas que están cosechando productividad de la IA son las que primero invirtieron en confianza interna; las que están cosechando rotación y miedo son las que apostaron al atajo del recorte.

Fuentes

• Liderar cuando la inteligencia artificial cambia las reglas — La República
• New ILO brief explains what AI exposure indicators reveal about jobs — ILO
• Layoffs tied to AI hurt worker productivity – The Conversation
• AI Layoffs: Are companies cutting jobs because of AI or using AI to explain a wider business reset? — Dataquest
• GenAI may affect 80 mn ASEAN workers, says ILO — Fibre2Fashion