Amazon volvió a recortar personal el 6 de octubre citando IA. La pregunta que casi nadie contesta es cuánta de esa productividad ya es real
Amazon notificó el 6 de octubre un nuevo recorte de personal corporativo, el tercero desde finales de 2025, que suma ya cerca de 30,000 puestos eliminados mientras la empresa prepara un gasto récord de 220,000 millones de dólares en infraestructura de IA. La justificación oficial —que la tecnología ya hace innecesarios ciertos puestos— choca con evidencia de que la mayoría de los despliegues de IA corporativa todavía no genera un retorno medible.
La tesis del artículoQue una empresa cite la IA como motivo de un despido documenta su justificación declarada, no que la tecnología haya generado ya la productividad que supuestamente reemplaza esos puestos: la evidencia disponible —tanto la del MIT sobre pilotos sin retorno medible como las propias advertencias de ejecutivos de OpenAI sobre "AI washing"— sugiere que una parte de estos recortes son decisiones de presupuesto con una etiqueta tecnológica conveniente, no la automatización verificable que el discurso corporativo da por hecha.
El 6 de octubre, empleados de Amazon en áreas de servicio al cliente, soporte de marketplace e ingeniería de retail —en Estados Unidos, India y el Reino Unido— recibieron correos notificándoles que sus puestos habían sido eliminados, con un periodo de notificación de 90 días. La ronda fue, en términos absolutos, pequeña: menos de mil puestos, según reportes basados en mensajes internos de Slack citados por Business Insider. Pero llega apenas nueve meses después de que la compañía confirmara otros 16,000 recortes corporativos en enero, que a su vez siguieron a los 14,000 anunciados en octubre de 2025 —una secuencia que, sumada, acerca a Amazon a los 30,000 puestos corporativos eliminados en poco más de un año, mientras la empresa se prepara para gastar un récord de 220,000 millones de dólares en cómputo e infraestructura de inteligencia artificial durante el mismo periodo. La compañía no ha vinculado explícitamente esta ronda específica de octubre a la IA, pero el patrón que la precede sí tiene una explicación oficial, y viene directamente de su director ejecutivo.
La advertencia que Amazon ya había hecho, por escrito
En junio de 2025, Andy Jassy publicó un memo interno titulado "Algunas reflexiones sobre IA generativa" en el que anticipó, en sus propias palabras, que la compañía necesitaría "menos personas haciendo algunos de los trabajos que se hacen hoy" conforme la IA generativa y los agentes de IA se integraran a sus operaciones. Jassy fue explícito en que no podía predecir el resultado neto con precisión, pero anticipó que, en los próximos años, esto reduciría la plantilla corporativa total de la empresa. Es, en ese sentido, uno de los pocos casos en que un recorte vinculado a IA no depende de una interpretación posterior de analistas o periodistas: la propia empresa lo anunció con más de un año de anticipación, como una consecuencia esperada y deliberada de su estrategia tecnológica, no como una sorpresa que apareció después para justificar un recorte ya decidido por otras razones.
Por qué esa advertencia no cierra la pregunta
El problema no es que Amazon haya mentido sobre su intención. El problema es que la intención declarada —construir agentes de IA que reemplacen ciertas tareas— es una cosa distinta de la evidencia de que esos agentes ya están funcionando lo suficientemente bien, a suficiente escala, como para justificar específicamente los recortes que se les atribuyen. Aquí es donde la evidencia disponible se vuelve incómoda para la narrativa simple: el estudio más citado sobre adopción corporativa de IA generativa, publicado por el MIT Media Lab a través de su Project NANDA, encontró que 95% de los pilotos de IA generativa en las organizaciones analizadas no mostró ningún impacto medible en resultados financieros dentro de un horizonte de seis meses. Gartner, por su parte, proyecta que más de 40% de los proyectos de IA agéntica —la categoría específica de IA que supuestamente "hace el trabajo" en lugar de solo asistirlo— serán cancelados antes de 2027. Ninguna de las dos cifras prueba que Amazon específicamente esté exagerando el papel de la IA en sus propios recortes, pero ambas documentan que, a nivel de industria, la brecha entre lo que se promete que la IA puede automatizar y lo que efectivamente automatiza de forma verificable sigue siendo amplia.
El término que la propia industria empezó a usar
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, advirtió públicamente sobre lo que llamó "AI washing": empresas que atribuyen a la inteligencia artificial despidos que, en sus palabras, habrían ocurrido de cualquier forma por razones presupuestarias convencionales, mientras reconoció que también existe desplazamiento genuino causado por la tecnología. Es una distinción importante porque viene de alguien con todo el incentivo comercial de exagerar, no de minimizar, la capacidad real de la IA para sustituir trabajo —y aun así reconoce que parte de la narrativa actual de despidos corporativos funciona como cobertura conveniente. Roger Lee, de Layoffs.fyi, ofrece una lectura similar desde otro ángulo: sugiere que una proporción considerable de los despidos globales de 2026 atribuidos a "reestructuración relacionada con IA" son, en la práctica, un giro presupuestario hacia infraestructura de cómputo —no la automatización directa de los puestos eliminados.
Lo que sí es verificable: el gasto, no siempre el reemplazo
Donde la evidencia es mucho más sólida es en el lado del gasto. Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon combinados se encaminan a invertir cerca de 700,000 millones de dólares en infraestructura de IA durante 2026, con Amazon sola proyectando 220,000 millones. Esa cifra es verificable porque aparece en los propios reportes trimestrales de cada empresa a sus inversionistas, sujeta a escrutinio contable y regulatorio. La cifra de cuántos puestos esa infraestructura ya reemplazó de forma directa y medible, en cambio, casi nunca aparece con el mismo nivel de rigor: las empresas anuncian números de despidos, pero rara vez publican la metodología que conecta un recorte específico con una ganancia de productividad específica atribuible a un sistema de IA concreto. Esa asimetría —cifras de inversión auditadas frente a cifras de "sustitución por IA" que dependen casi siempre de la palabra de la propia empresa— es, en sí misma, una razón legítima para tratar la narrativa de reemplazo con más escepticismo del que recibe habitualmente en la cobertura noticiosa.
El caso en que la productividad sí parece real
Esto no significa que no exista evidencia de productividad genuina en el otro extremo. Encuestas de Ramp sobre adopción empresarial muestran que una proporción creciente de empresas que pagan por herramientas de IA —entre 30% y 40%, según el mes y la fuente— ya las tiene en uso activo, no solo en pilotos, y McKinsey ha documentado ahorros de tiempo reportados por trabajadores del conocimiento de varias horas por semana en tareas específicas como redacción, resumen y programación asistida. KPMG ha estimado, de forma más especulativa, que la IA agéntica podría generar hasta 3 billones de dólares en ganancias de productividad corporativa a nivel global. La distinción que importa no es si la IA genera algo de productividad real —la evidencia sugiere que sí, en tareas específicas y acotadas— sino si esa productividad ya alcanza la escala y la certeza necesarias para justificar, de forma verificable, recortes de personal del tamaño de los que Amazon y otras tecnológicas han anunciado en los últimos doce meses.
Lo que Amazon no necesita demostrarle a nadie, y lo que sí debería
Amazon no tiene obligación legal ni práctica de publicar un estudio de productividad antes de cada ronda de despidos, y es razonable que una empresa privada ajuste su plantilla según su propio juicio sobre hacia dónde va su negocio. Lo que sí vale la pena señalar es la diferencia entre dos afirmaciones que el discurso corporativo actual tiende a mezclar: una es "estamos invirtiendo agresivamente en IA porque creemos que transformará cómo operamos" —verificable, y cierta en el caso de Amazon—; la otra es "la IA ya hizo innecesarios estos puestos específicos" —una afirmación mucho más fuerte, que exige evidencia de que el trabajo eliminado efectivamente lo está haciendo ahora un sistema automatizado, no solo que la empresa decidió, por razones presupuestarias más amplias, que podía prescindir de esas personas en el mismo trimestre en que anunciaba un gasto récord en cómputo.
La pregunta que queda para el próximo trimestre
Amazon reporta resultados del tercer trimestre esta misma semana. Si la compañía ofrece, en esa llamada, alguna métrica concreta que conecte directamente los recortes de octubre con una ganancia de productividad medible en las áreas afectadas —tiempos de resolución de tickets de soporte, por ejemplo, o volumen de tareas de ingeniería de retail completadas por agente— eso empezaría a cerrar la brecha entre la narrativa y la evidencia. Si, como ha sido el patrón hasta ahora, la justificación se queda en el nivel del discurso general sobre "eficiencia impulsada por IA" sin cifras específicas que lo respalden, la pregunta seguirá abierta para la siguiente ronda de recortes, que, a este ritmo, probablemente no tardará mucho en llegar.
Fuentes
- Amazon cuts fewer than 1,000 roles on top of 30,000 since late 2025 — PPC Land
- Amazon CEO Andy Jassy's memo on generative AI and workforce reduction — Fortune
- MIT Report Finds 95% of AI Pilots Fail to Deliver ROI, Exposing the "GenAI Divide" — Digit.fyi, sobre el estudio del MIT Media Lab / Project NANDA
- 56% of 2026 Layoffs Now Blame AI, But the Companies Cutting Jobs Are the Same Ones Spending Billions on It — The Interview Guys
- Alphabet, Amazon, Microsoft plan more than $700 billion on capex this year — Sherwood News </content>