La reducción no es toda la historia
La primera lectura de la IA en el empleo tecnológico es sencilla: menos personas, más automatización y una presión creciente sobre los costes. Pero esa lectura puede quedarse corta. Los despidos muestran una reconfiguración acelerada del trabajo; por sí solos, no demuestran que la demanda futura de especialistas vaya a desaparecer.
Según Challenger, Gray & Christmas, los empleadores de Estados Unidos anunciaron 1.206.374 despidos en 2025: un 58% más que los 761.358 anunciados en 2024 y el nivel anual más alto desde 2020. En el sector tecnológico se anunciaron 154.445 despidos en 2025, frente a 133.988 en 2024, un aumento del 15%. La firma relaciona esta ola con la adopción acelerada de la inteligencia artificial y con el exceso de contratación acumulado durante la década anterior.
Barras que comparan los despidos anunciados en Estados Unidos y en el sector tecnológico durante 2024 y 2025.
- Total Estados Unidos
- Sector tecnológico
Valores en puestos de trabajo a.
Fuente: Challenger, Gray & Christmas, Inc.
Ver los datos del gráfico
| Categoría | Total Estados Unidos | Sector tecnológico |
|---|---|---|
| 2024 | 761.358 puestos de trabajo a | 133.988 puestos de trabajo a |
| 2025 | 1.206.374 puestos de trabajo a | 154.445 puestos de trabajo a |
El software interno baja la barrera de entrada
Una parte de la transformación ocurre dentro de las propias empresas. Las herramientas de IA asistida hacen más accesible la construcción de aplicaciones ajustadas a procesos concretos y pueden reducir la dependencia de plataformas externas. Eso no significa que cualquier sistema pueda sustituirse con facilidad: los casos disponibles describen experiencias empresariales concretas, no una regla general.
| Caso | Qué se sustituyó | Plazo declarado | Coste o ahorro declarado |
|---|---|---|---|
| Sphere | Cinco sistemas SaaS: CRM, automatización de marketing, chatbot, soporte y generación de leads | 20 días desde el inicio hasta producción | 110.000 dólares anuales en suscripciones eliminados; 0 dólares en cuotas recurrentes de proveedores, según Sphere |
| Atonom | Contrato de Salesforce sustituido por un CRM interno | Prototipo funcional en horas; el artículo no precisa el plazo total de migración | De unos 40.000 dólares anuales a unos 1.200 dólares anuales, incluyendo alojamiento, según TechGig |
Sphere afirma en su estudio de caso que reemplazó cinco sistemas por una plataforma propia de IA en 20 días y que eliminó 110.000 dólares anuales en suscripciones. El sistema reúne funciones de gestión de clientes, automatización de marketing, chatbot, soporte y generación de leads.
TechGig relata un caso distinto: Atonom sustituyó un contrato de Salesforce de unos 40.000 dólares al año por un CRM interno cuyo coste declarado es de aproximadamente 1.200 dólares anuales, incluido el alojamiento. Ese CRM gestiona la captación de leads, las oportunidades, el pipeline, métricas de ingresos y paneles de reporting, y se integra con un agente interno de ventas basado en IA.
La lectura razonable de estos ejemplos es que la IA asistida puede reducir el tiempo y el coste de crear herramientas internas para necesidades delimitadas. Pero son dos casos, y además uno de ellos es una afirmación comercial de Sphere sobre su propia experiencia. No bastan para concluir que cualquier plataforma, proveedor o proceso pueda sustituirse con la misma velocidad, coste o resultado.
El valor se desplaza al talento senior
Cuando construir software básico se vuelve más barato, el problema difícil no desaparece: cambia de lugar. Ya no se trata únicamente de programar una función o conectar una herramienta, sino de decidir qué debe construirse, cómo encaja con los procesos de la empresa, qué datos debe utilizar y cómo se supervisará su funcionamiento.
Los dos casos apuntan en esa dirección. Sphere describe una plataforma construida sobre su propia infraestructura, con una capa de datos unificada, módulos conectados a sus flujos de trabajo y rutas de escalado humano en atención al cliente. El caso de Atonom muestra, por su parte, un sistema interno integrado con un agente de ventas y adaptado a las operaciones concretas de la empresa.
Esto sugiere un desplazamiento del valor: las tareas rutinarias pueden automatizarse o empaquetarse en aplicaciones internas, mientras gana importancia la capacidad de diseñar sistemas sofisticados, fiables y alineados con el negocio. Es una inferencia, no un resultado medido por esos casos. Aun así, ayuda a explicar por qué una reducción de puestos dedicados al software simple podría coexistir con una mayor necesidad de especialistas capaces de dirigir sistemas más complejos.
La recontratación como hipótesis
Existe la idea de que en 2029 habrá que recontratar al 30% de las personas despedidas por el efecto de la IA, a un coste muy superior. Es una hipótesis que merece atención, puede sostenerse que es una posibilidad estratégica. Si las empresas automatizan funciones básicas, construyen internamente herramientas más ajustadas y, al mismo tiempo, aumentan la complejidad de sus sistemas, algunas podrían descubrir que han reducido precisamente el talento que necesitaban para diseñar, integrar y gobernar esa nueva infraestructura. En ese escenario, recuperar especialistas senior puede resultar más costoso que conservar su capacidad durante la transición.
La recomendación, por tanto, no es frenar la automatización ni mantener intactas todas las plantillas. Es evaluar el talento tecnológico por su capacidad futura, no solo por las tareas que hoy pueden parecer sustituibles. Las empresas deberían distinguir entre el trabajo rutinario que la IA puede absorber y el conocimiento senior que permite convertir esa automatización en una ventaja sostenible.
La recontratación no es todavía una certeza cuantificada, pero ciertamente es una señal de riesgo: la posibilidad de que el ahorro inmediato obtenido al reducir plantilla o licencias termine creando una escasez más cara de capacidades avanzadas. Las organizaciones que entiendan esa diferencia estarán mejor preparadas para decidir qué deben automatizar, qué deben construir internamente y qué talento no pueden permitirse perder.
Fuentes
- 2025 Year-End Challenger Report: Highest Q4 Layoffs Since 2008; Lowest YTD Hiring Since 2010 — Challenger, Gray & Christmas, Inc. — 8 de enero de 2026 — https://www.challengergray.com/blog/2025-year-end-challenger-report-highest-q4-layoffs-since-2008-lowest-ytd-hiring-since-2010/
- Sphere AI Foundry: Replacing an Entire SaaS Stack in 20 Days — Sphere Inc. — 17 de junio de 2026 — https://www.sphereinc.com/case-studies/sphere-ai-foundry
- A startup replaced Salesforce with a $1,200 internal CRM built using AI tools — techgig.com — 13 de marzo de 2026 — https://techgig.com/amp/news/software-devops/a-startup-replaced-salesforce-with-a-1200-internal-crm-built-using-ai-tools/129534277