Chema Alonso (Cloudflare): la IA ya cambió el empleo

Quién es Chema Alonso y por qué su diagnóstico importa

Chema Alonso no es un comentarista más del sector tecnológico. Fue Chief Digital Officer de Telefónica y cabeza visible de Telefónica Tech, la unidad de ciberseguridad, cloud e innovación digital de la operadora, y hoy es vicepresidente de desarrollo internacional de Cloudflare, según recogió ADSLZone al anunciarse su fichaje. Su recorrido incluye además un paso fugaz por el Comité Técnico de Árbitros de la RFEF, al que llegó para liderar la estrategia de IA del arbitraje español y del que salió dos semanas después, según El Español.

Ese perfil —ejecutivo de una tecnológica global con años de gestión dentro de una gran corporación— es lo que da peso a su tesis más incómoda: «El mundo laboral anterior ya no existe, y si sales al mercado laboral o te lanzas a emprender y no tienes esto claro, entonces estás condenado a no salir airoso de donde te vas a meter».

La frase aparece en una publicación de su blog dedicada a promocionar un máster de inteligencia artificial, un detalle que conviene tener presente: Alonso también tiene un interés comercial en que se estudie IA. Eso no invalida el diagnóstico, pero sí obliga a leerlo como la opinión de un actor con parte en el juego, no como una previsión contrastada.

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Qué está cambiando en el mercado laboral según Alonso

El argumento central es de doble filo. Por un lado, las grandes corporaciones están reorganizando su funcionamiento para meter la IA en el centro de sus actividades habituales, lo que se traduce en recortes de personal asociados a la automatización de tareas. Por otro, están apareciendo negocios capaces de hacer el mismo trabajo con plantillas mucho más reducidas que hace unos años.

Es decir: no solo se destruyen puestos en las empresas tradicionales, también cambia el piso mínimo de gente que necesita una compañía nueva para operar. Para un founder, esa segunda parte es la más relevante, porque implica que un equipo de tres personas puede hoy cubrir funciones que antes exigían quince.

El problema es que Alonso no aporta ejemplos concretos ni cifras de despidos, y tampoco identifica qué profesiones considera más expuestas. Su diagnóstico es direccional, no cuantificado.

El dato de Anthropic: 77% de las conversaciones empresariales son automatización

Donde sí hay un número es en el estudio de Anthropic que cita el artículo: el 77% de las conversaciones empresariales analizadas con Claude seguían patrones de automatización, frente a un 12% de usos colaborativos. La propia fuente aclara que los porcentajes se refieren al servicio para desarrolladores de la compañía, así que no son extrapolables a todo el tejido empresarial.

Aun con esa cautela, el dato apunta a algo que cualquier equipo que use asistentes de IA reconoce: la mayoría de la gente los usa para que hagan la tarea, no para hacerla mejor junto a ellos. Esa diferencia tiene consecuencias directas sobre cómo se diseñan los puestos y sobre qué se le pide a cada rol.

¿La IA sustituye al empleado o solo a la tarea?

Aquí conviene frenar el alarmismo. Automatizar una tarea y sustituir a la persona que la realiza son dos cosas distintas, y el propio artículo lo subraya. Una herramienta puede redactar documentos, analizar información o gestionar trámites administrativos sin asumir todas las responsabilidades de un empleado.

También hay evidencia de que la IA puede restar productividad cuando el equipo dedica parte de su jornada a corregir sus errores. Ese coste oculto —revisar, validar, rehacer— es el que suele desaparecer de los cálculos de ahorro.

Y no todos los trabajos se automatizan igual. Alonso lo dijo antes en otra entrevista: en una conversación con Jon Hernández recogida por El Español, advirtió que «todavía no estamos preparados para lo que se nos va a venir encima» y puso el ejemplo de los trenes de mercancías, cuya automatización, según su estimación, podría eliminar el 20% de los puestos de conductores. En esa misma entrevista citó datos de Microsoft sobre un aumento del 20% en la productividad de sus empleados.

El contrapunto lo da el Informe sobre el Futuro de los Empleos de 2025 del Foro Económico Mundial, que según la misma crónica prevé la creación de casi 10 millones de empleos en el segmento de conductores de camiones ligeros y repartidores, impulsado por el comercio electrónico. La automatización y la creación de puestos no son fuerzas excluyentes: ocurren a la vez y en sectores distintos.

Qué significa esto para tu startup

Si lideras un equipo, el mensaje de Alonso se traduce en decisiones concretas, no en titulares apocalípticos.

Rediseña el puesto antes de recortarlo. Antes de decidir que una función «la hace la IA», desglósala en tareas. Automatiza las repetitivas y reasigna el tiempo liberado a lo que la herramienta no cubre: criterio, relación con el cliente, decisiones con contexto. El error más caro es eliminar el rol entero y descubrir después que nadie valida la salida del modelo.
Presupuesta el coste de revisión. Si tu equipo dedica horas a corregir lo que genera la IA, ese ahorro no existe. Mide el tiempo de verificación como parte del proceso, no como una excepción.
Forma en criterio, no en herramientas. Saber usar un asistente es la parte fácil y caduca rápido. Lo que retiene valor es saber cuándo su resultado no es fiable. Alonso insiste en que la formación en IA será necesaria para competir por determinados empleos; la lectura útil para un founder es que la ventaja no está en la herramienta, sino en el juicio de quien la opera.
Convierte la plantilla reducida en ventaja, no en excusa. Que una startup pueda operar con menos gente es una oportunidad de margen. También es un riesgo de fragilidad: menos personas significa menos redundancia cuando algo falla.

Cómo preparar a un equipo que trabaja con IA

Tres movimientos que se pueden implementar esta semana:

Inventario de tareas automatizables. Lista las cinco tareas que más horas consumen en tu equipo y marca cuáles tienen un resultado verificable. Esas son las candidatas.
Protocolo de validación. Define quién revisa cada salida de IA y con qué criterio. Sin ese paso, la automatización traslada el trabajo, no lo elimina.
Métrica de tiempo real. Compara horas invertidas antes y después de introducir la herramienta, incluyendo la revisión. Si el número no baja, la herramienta está mal aplicada o la tarea no era automatizable.

Lo que este diagnóstico no dice

Alonso no facilita cifras de despidos ni señala empresas concretas que hayan reducido plantilla por introducir IA. Tampoco cuantifica cuántos trabajadores acabarán siendo sustituidos ni cuántos puestos nuevos se crearán. Su tesis es una advertencia sobre capacidades, no una predicción demográfica.

Y hay un matiz que el propio artículo deja claro: formarse en IA no garantiza conservar un empleo. Lo que sí hace es mejorar la posición de quien tiene que adaptarse a tareas que ya se están automatizando.

Conclusión

El valor de la advertencia de Chema Alonso no está en su capacidad predictiva, sino en el cambio de expectativa que describe: la IA deja de ser una ventaja competitiva opcional y pasa a ser el terreno donde se compite. Para un founder hispanohablante —con equipos pequeños, presupuesto ajustado y presión por hacer más con menos— eso es una buena noticia si se traduce en procesos medidos y criterio entrenado, y una trampa si se traduce en recortes sin rediseño.

La pregunta útil no es cuántos empleos desaparecerán. Es qué tareas de tu empresa ya no debería estar haciendo una persona, y qué debería estar haciendo en su lugar.