El sector tecnológico atraviesa una fase de euforia y desorden: las grandes empresas registran ingresos récord mientras despiden a decenas de miles de trabajadores, muchas veces en nombre de la inteligencia artificial. El fundador de Box, Aaron Levie, sostiene que muchos directores generales sufren una especie de “psicosis de la IA”: al estar lejos del trabajo de detalle, juegan con prototipos que parecen brillantes y dan por hecho que los agentes de IA pueden sustituir procesos complejos que aún requieren mucha supervisión humana.
Levie, defensor convencido de la IA y activo inversor en startups del sector, no critica la tecnología en sí, sino el entusiasmo mal informado. A su juicio, los CEOs deberían usar la IA de forma intensiva para entender tanto su potencial como el esfuerzo real que implica integrarla bien, en lugar de tomar decisiones estratégicas basadas en demos espectaculares que no reflejan la realidad del trabajo diario.
Mientras tanto, los datos muestran el coste humano de esta fiebre. Solo en los primeros cinco meses de 2026, 152 empresas tecnológicas han despedido a 115.430 personas, casi tantas como en todo 2025, y muchas justifican los recortes por la llegada de la IA. Algunos analistas hablan incluso de “AI washing”: atribuir a la IA supuestas ganancias de eficiencia para tapar otros motivos empresariales.
El caso de ClickUp es emblemático: su CEO, Zeb Evans, despidió al 22% de la plantilla tras desplegar unos 3.000 agentes de IA internos, asegurando que no se trataba de ahorrar costes, sino de crear una organización donde las personas gestionen y revisen el trabajo de las máquinas para lograr una supuesta “empresa 100x”. Sin embargo, la evidencia académica no respalda sueños tan ambiciosos.
Una revisión de estudios publicada en la California Management Review no encuentra una relación sólida entre adopción de IA y aumentos claros de productividad agregada. Otro trabajo del National Bureau of Economic Research sí detecta mejoras, pero destaca un “paradigma de la productividad”: la percepción de beneficios supera a los resultados medidos. Investigadores del MIT, tras probar miles de agentes, concluyen que, al ritmo actual, los modelos podrán realizar la mayoría de tareas de texto con una competencia aceptable (80%–95% de éxito) hacia 2029, y solo más tarde superar de verdad a los humanos.
Además, un estudio en Harvard Business Review advierte de un nuevo cuello de botella: cuando toda la organización produce más gracias a la IA, las decisiones se atascan en la cúpula directiva, que debe revisar y autorizar ese torrente de resultados. Si los líderes no se preparan para gestionar este nuevo escenario, la combinación de expectativas desmedidas, despidos y reorganizaciones impulsadas por la IA puede desembocar menos en una revolución productiva y más en un caos organizativo.
