El impacto de la IA es cada vez más explícito en estos números. En mayo, los despidos directamente atribuidos a la IA alcanzaron los 38.579, representando un 40% del total de recortes de empleo en ese mes. En lo que va de año, la IA ha sido citada en 87.714 recortes, una cifra que ya supera significativamente los 54.836 atribuidos a esta causa en todo el año 2025.
Diversas empresas líderes del sector han anunciado recortes significativos, citando la IA como un factor clave en sus decisiones de reestructuración. Oracle, por ejemplo, ha reducido su fuerza laboral en 21.000 empleados, un 13% de su personal, en los últimos 12 meses, incluyendo roles eliminados debido a la optimización por IA. GitLab, el 3 de junio de 2026, despidió a aproximadamente 350 trabajadores, un 14% de su plantilla, para redirigir inversiones hacia su infraestructura de IA y gestionar el creciente tráfico de flujos de trabajo basados en esta tecnología. Meta, según informes, planea recortar 8.000 roles en mayo con el objetivo de reorientar su inversión hacia iniciativas de IA. Amazon ha despedido a 16.000 personas, con otras fuentes sugiriendo hasta 30.000 en los últimos seis meses. Block (anteriormente Square) eliminó más de 4.000 puestos, un 40% de su fuerza laboral, en febrero como parte de una reestructuración para integrar la IA en sus operaciones. Cloudflare también recortó 1.100 trabajadores en mayo, haciendo referencia a la IA como parte de su estrategia a largo plazo. Otras compañías como Cisco, PayPal, Intuit, Snap, Atlassian y Salesforce también han reportado recortes sustanciales, algunos de ellos explícitamente vinculados a la adopción o inversión en IA.
Esta reestructuración se alinea con una masiva inversión en el sector. Grandes empresas tecnológicas como Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta han comprometido una cifra cercana a los 700 mil millones de dólares en infraestructura de IA en 2026, casi el doble de lo gastado en 2025, lo que subraya la prioridad estratégica que la IA representa para estos gigantes.
Analisis de la tendencia
El aumento de los despidos atribuidos a la IA ha generado un intenso debate entre expertos y analistas del sector. La pregunta central es si la IA es realmente la causa directa de estas reducciones de personal o si, en algunos casos, se ha convertido en una "excusa conveniente" para recortes motivados por otras razones.
Analistas de Challenger, Gray & Christmas sugieren que las empresas deberían reconsiderar el motivo de la IA, especialmente dado que muchos de los empleados despedidos fueron contratados durante el auge de la pandemia. Daniel Zhao, economista senior en Glassdoor, y Ethan Mollick, profesor de la Wharton School, han expresado escepticismo sobre si la IA está reemplazando grandes segmentos de la fuerza laboral de manera directa y masiva. En cambio, plantean la posibilidad de que la IA se utilice como una justificación para la desaceleración del mercado o la necesidad de liberar capital para costear la costosa infraestructura y el desarrollo de la IA.
Esta perspectiva ha dado lugar al término "AI-washing", que describe la práctica de algunas empresas de usar la IA como una fachada para recortes de personal que, en realidad, responden a presiones de costos o la necesidad de reorientar el capital. Un estudio de Gartner de mayo de 2026 indicó que las empresas que atribuyeron recortes a la IA no mostraron, en promedio, mejores rendimientos financieros en comparación con aquellas que no lo hicieron. De hecho, el mismo estudio proyecta que hasta el 50% de las empresas que culpan a la IA por los recortes volverán a contratar personal para funciones similares para 2027, lo que refuerza la idea de que algunos despidos podrían ser parte de una reorganización temporal o un ajuste estratégico.
Independientemente de si la IA reemplaza trabajos individuales de forma directa, la tendencia más clara es una redirección masiva de la inversión y un cambio fundamental en las habilidades demandadas. Andy Challenger señaló que el capital destinado a roles tradicionales ahora se está invirtiendo en IA, lo que exige nuevas habilidades y conocimientos para aprovechar el potencial de esta tecnología. Los trabajadores que ya están familiarizados con herramientas y flujos de trabajo basados en IA tienen un riesgo de despido tres veces menor que sus pares menos adaptados. Esto no significa que la IA sea únicamente un destructor de empleos; también está creando nuevas posiciones altamente especializadas en áreas como la ingeniería de prompts, la seguridad de la IA y las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Un impacto notable se observa en los trabajadores más jóvenes. El empleo de desarrolladores de software entre 22 y 25 años ha disminuido casi un 20% desde 2024, mientras que los profesionales mayores de 30 años han visto crecer su número en roles relacionados con software. Esto sugiere que los roles de nivel de entrada y aquellos con conjuntos de habilidades menos especializados son los más vulnerables a la automatización y la optimización impulsada por la IA.
Contexto regional
Para América Latina, la creciente influencia de la IA y sus repercusiones en el mercado laboral no son ajenas. Las naciones de la región se encuentran en diversas fases de desarrollo de marcos regulatorios para la IA, inclinándose hacia un enfoque basado en riesgos, influenciadas en gran medida por legislaciones existentes en privacidad, protección al consumidor, derechos laborales y ciberseguridad, así como por el inminente impacto extraterritorial de la Ley de IA de la Unión Europea, cuya mayoría de obligaciones entrarán en vigor el 2 de agosto de 2026.
Ejemplos concretos incluyen a Perú, que implementó la Ley No. 31,814 (actualizada en 2025). Esta ley clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo y exige supervisión humana para usos de alto riesgo en procesos de contratación o despido, con regulaciones específicas que entrarán en vigor en septiembre de 2026 para sectores clave. Chile, por su parte, ha actualizado su Política Nacional de IA y ha propuesto un proyecto de ley también basado en riesgos. La Ley No. 21,719, que será efectiva el 1 de diciembre de 2026, aborda específicamente el derecho de los ciudadanos a oponerse a decisiones automatizadas que afecten su empleo, alineándose con principios del GDPR europeo. Chile también ha sido pionero en la región al lanzar Latam-GPT, el primer modelo de lenguaje de IA de código abierto entrenado con datos de la región.
México ha incluido un requisito de exclusión voluntaria para la toma de decisiones automatizadas en su ley de protección de datos más reciente y está impulsando enmiendas a las leyes laborales y de derechos de autor relacionadas con la IA. En Brasil, el Proyecto de Ley No. 2.338/2023, que propone un modelo basado en riesgos, está pendiente de aprobación, y el país planea una inversión de aproximadamente 4 mil millones de dólares a través del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028.
La adopción de la IA en Latinoamérica es notablemente alta, con un 65% de los consumidores utilizando ya herramientas de IA, aunque la confianza en estas tecnologías sigue siendo un desafío. La región ha absorbido la IA más rápidamente de lo que las instituciones o los marcos regulatorios estaban preparados. El mercado de IA en LatAm está valorado en 12.700 millones de dólares y crece a un impresionante ritmo del 28.1% anualmente. Se proyecta que este mercado alcance los 34.620 millones de dólares para 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 22.0% entre 2026 y 2034. Para 2026, se espera que el 70% de las organizaciones en la región ya estén utilizando IA compuesta. México destaca especialmente, con un 83% de las empresas informando un Retorno de Inversión (ROI) positivo o un punto de equilibrio en sus inversiones en IA, y un 65% utilizando soluciones de IA de código abierto.
Si bien la investigación actual no menciona empresas latinoamericanas específicas que hayan anunciado despidos citando explícitamente la IA, la tendencia global y las regulaciones emergentes sin duda afectarán la dinámica del mercado laboral tecnológico en toda la región.
Perspectiva a futuro
La tendencia de 2026 sugiere que la IA no es una moda pasajera, sino un motor fundamental de reestructuración en el sector tecnológico. La perspectiva a futuro apunta a una evolución continua del mercado laboral, donde la adaptabilidad y el desarrollo de nuevas habilidades serán clave para la supervivencia y el éxito profesional. La dualidad de la IA —como una herramienta que optimiza y crea, pero también desplaza— seguirá siendo un tema central.
Es probable que veamos una consolidación en la demanda de habilidades específicas relacionadas con la IA, como la ingeniería de prompts, la ciberseguridad aplicada a sistemas de IA y la gestión de proyectos de aprendizaje automático. Las empresas continuarán invirtiendo masivamente en infraestructura y desarrollo de IA, lo que podría traducirse en menos roles operativos tradicionales y una mayor demanda de especialistas en IA. Sin embargo, la proyección de Gartner sobre la posible recontratación de personal para funciones similares en 2027 sugiere que, en algunos casos, los despidos actuales podrían ser ajustes estratégicos a corto plazo más que una eliminación permanente de ciertas categorías laborales.
La presión sobre los gobiernos y las instituciones educativas para adaptar los currículos y ofrecer programas de reciclaje profesional (reskilling) y mejora de habilidades (upskilling) se intensificará. La promoción de una IA ética y responsable, con marcos regulatorios sólidos como los que se están desarrollando en América Latina, será crucial para mitigar los impactos negativos en el empleo y asegurar que los beneficios de la IA se distribuyan de manera equitativa. En última instancia, el futuro del trabajo con IA dependerá de la capacidad de la sociedad para integrar esta tecnología de forma productiva y justa, transformando los desafíos actuales en oportunidades de crecimiento y desarrollo.
