Microsoft ofrecerá salidas voluntarias remuneradas a unos 60.000 empleados, alrededor del 27% de su plantilla, según adelantó Bloomberg. La oferta alcanza a puestos de vicepresidente para abajo en Estados Unidos, Canadá, India y Reino Unido, y deja fuera como era esperable a los equipos de centros de datos y de ventas. Según TechCrunch la responsable de recursos humanos, Amy Coleman, la presentó en una nota interna explicando que la compañía está «evolucionando su forma de abordar el cambio». Recordemos que a principios de año ya había hecho una oferta parecida a los empleados en edad de jubilación, y la aceptó más del 30%.
De la noticia rescato también el siguiente gráfico. Muestra como los ingresos de Microsoft se disparan desde 2008 mientras la plantilla, que había crecido a un ritmo parecido, se aplana a partir de 2023. De hecho empieza a reducirse en 2025 ¡y más que va a bajar! Tengo la hipótesis de que las empresas de éxito van a encajar cada vez más en ese dibujo: más producción, más ingresos, menos empleados.
Esto de Microsoft resulta menos sorprendente si nos acordamos de que fue la que en 2025 bautizó la «Frontier Firm», la empresa «operada por IA y dirigida por humanos», con conceptos como “trabajo digital” (agentes que razonan, planifican y actúan) para ampliar la capacidad de la plantilla, “ratio de agentes por persona” y su figura del «agent boss», el empleado que delega en agentes y los supervisa. Ahora se aplica a sí misma lo que vendía a sus clientes como el futuro del trabajo.
El mismo día, Anthropic registraba su folleto de salida a bolsa. Entre las cifras que más llamativas están los ingresos por empleado de los últimos doce meses: más de 6,6 millones de dólares a 30 de septiembre de 2026, frente a 1,4 millones un año antes. Lo presentan con orgullo como eficiencia operativa, fruto de su «alta densidad de talento» y del uso intensivo que sus empleados hacen de Claude, que le permite escalar con un equipo pequeño en comparación con otras grandes tecnológicas. El informe de su propio equipo de economía sobre cómo está cambiando el empleo dentro de casa también es pertinente: las horas de trabajo de los agentes superaron a las humanas en marzo y en agosto ya las sextuplicaban; los perfiles júnior pasaron de suponer el 27% al 9% de las contrataciones técnicas; y uno de cada cinco empleados dice que su papel ha pasado de hacer el trabajo a gestionar Claudes.
No creo que sea el único que arquea la ceja ante esa comparación entre «horas de trabajo humano» y «horas de trabajo de agentes de IA». ¿Acaso contamos las horas de trabajo de los servidores de correo o de las hojas de cálculo?. Es algo deliberadamente forzado, claro: Anthropic quiere que nos acostumbremos pensar en los agentes como fuerza de trabajo, no simplemente como herramientas.
Cuarenta billones
La tesis que hoy traigo a Error500 no es nueva. Ya apuntamos en «Token economy» que la ambición de los grandes laboratorios aspiran a capturar parte del valor económico del trabajo del conocimiento, un mercado mucho mayor que el del software. Y para ello no hace falta una sustitución completa, que la IA haga “todo el trabajo”: basta con avanzar hacia un modelo en el que un empleado, consumiendo muchos tokens eso sí, pueda hacer el trabajo que antes requería a varios..
Es la propia Anthropic en su folleto de salida a bolsa la que estima que los trabajadores del conocimiento generaron más de 40 billones de dólares de valor económico en todo el mundo durante 2025, y que esa población superará los mil millones de personas en 2028. En realidad, ese es el mercado que se presenta a los inversores. Siguiendo la línea de comunicación para este asalto, a sus agentes los llama «colaboradores virtuales», enfatiza que hacen trabajo complejo de varios pasos con nivel profesional y los posiciona como capaces de completar en poco tiempo tareas que ocuparían varias horas a un profesional cualificado.
Las cuentas de la construcción de infraestructura IA explican por qué necesitan, para no explotar cual burbuja, enfocarlo así, como explicamos en el último episodio de monos estocásticos.
Van Nieuwerburgh, de la Columbia Business School, calcula que, sólo para pagar los centros de datos que se levantan en Estados Unidos, la industria de la IA tendría que facturar 3,7 billones de dólares al año en 2032, el doble prácticamente si los chips duran tres años en lugar de seis. Bain lanza unos números similares y sitúa en seis billones anuales hacia 2031 el mercado necesario para sostener la inversión. Para ponerlo en perspectiva.
Para hacerse una idea de la magnitud, Gartner estima en 6,31 billones todo el gasto mundial en tecnología de 2026: dispositivos, software, servicios, centros de datos y comunicaciones. Coloralario: la IA tendría que facturar casi tanto como todo el sector tecnológico actual.
Mi lectura es que hace tiempo que estos laboratorios dejaron de verse como empresas que atacan el mercado de las herramientas tecnológicas. Para justificar la extraordinaria apuesta inversora de la inteligencia artificial necesitan pegar un bocado al valor económico del trabajo, que es varias veces mayor que el del software. Como apunta SaaStr en su análisis del folleto de salida a bolsa de Anthropic, el gasto de los mayores clientes de la empresa de Dario Amodei no viene únicamente de los presupuestos de gasto en software, sino también de las partidas destinadas a personal y a nuevos proyectos.
Empezó de copiloto y acabará gestionando toda la empresa
Si repaso las charlas sobre el futuro del trabajo que he dado en el último año, la evolución de las ideas de management e IA es bastante nítida. Empezamos con la visión del copiloto: la inteligencia artificial no puede hacer todavía la mayoría de las tareas con garantías, pero ayuda a ser más productivo. Llegó luego la empresa AI First, con Duolingo prescindiendo de colaboradores externos en lo que pudiera hacer la IA (lo comentamos en «Si la IA es tan genial, entonces hay que repensar empresas, productos y servicios»), Tobi Lütke exigiendo en Shopify que cada equipo demostrara que la IA no podía hacer un trabajo antes de pedir más plantilla, y Moderna fusionando sus departamentos de tecnología y de recursos humanos, que es la forma más clara de decir que planificar la plantilla y planificar los agentes empieza a ser la misma tarea.
Sam Altman anunció que en 2025 los primeros agentes se «unirían a la fuerza laboral», y la escalera de cinco niveles que OpenAI usa para imaginar el camino hacia la AGI culmina en las «organizaciones»: una IA capaz de hacer el trabajo de una compañía entera. Este año tocó discutir la anunciada muerte del mánager, con Jack Dorsey, Brian Chesky o Y Combinator imaginando empresas sin mandos intermedios.
Pero la inercia de las organizaciones es una fuerza poderosa. Un informe de Apollo sostiene que todavía no hay señales de un rendimiento financiero generalizado de la IA fuera de las grandes tecnológica: los márgenes y los ingresos por trabajador suben en las siete grandes y están planos en el resto del S&P 500.
Fuera del sector tecnológico sigue haciendo frío. Esa gran reconfiguración del trabajo es todavía más mito que realidad, y los laboratorios ya no esperen a que sus clientes aprendan a reorganizarse. OpenAI lanzó en mayo The Deployment Company, con más de 4.000 millones de dólares y la compra de la consultora Tomoro, para incrustar ingenieros en las empresas clientes y rediseñar sus flujos de trabajo críticos. Anthropic se había anticipado con Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs creando Ode, otra firma de implantación. Como la transformación empresarial por la IA no se hace sola, sino que hay que hacerla, los que eran “laboratorios de IA” ahora andan montando consultoras: si el cliente no sabe cómo reconfigurar su trabajo alrededor de los agentes, también se le vende la reconfiguración.
El debate con la IA siempre acaba siendo ¿esta vez es diferente o es una tecnología normal?
Disculpen la autorreferencia, pero hace poco más de un año discutíamos por aquí sobre «Empresas con menos empleados por la IA, startups que quieren botescalar», con Jeff Bussgang y su Experimentation Machine, la tendencia hacia los equipos diminutos y Midjourney o Cursor facturando 200 millones de dólares con diez y veinte empleados. Era julio de 2025 y Microsoft despedía a 9.000 personas. La histotira se repite, aunque entonces se explicaba que no las estaba sustituyendo por IA, sino recortando donde podía para pagar la inversión en infraestructura.
Entonces un servidor era más escéptico con las nuevas ideas de management que veíamos aparecer, ahora me preocupa más la paradoja colectiva que puede surgir del aumento de productividad de la IA: cada empresa tiene incentivos para aprovechar esa productividad reduciendo costes laborales. Pero, si todas hacen lo mismo, ¿quién tendrá dinero para comprar lo que producen?.
Sigo dudando. Habrá empresas que recortarán plantilla y otras contratarán mucho menos de lo que habrían contratado sin IA. Pero el aumento de productividad también puede empujar en la dirección contraria: mantener empleados y expandirse a nuevos mercados o incluso contratar más si el negocio se vuelve más rentable y crece la demanda.
Con empleo e IA tenemos el sesgo de que los grandes despidos acaparan los titulares, pero conviene subrayar que por ahora no vemos una destrucción neta de empleo generalizada. ¿O es sólo que el resto de los sectores productivos todavía no han integrado la inteligencia artificial y es cuestión de tiempo?.
Todavía cuesta anticipar el impacto de la IA sobre el empleo, pero empiezan a dibujarse dos visiones enfrentadas. Gran parte del sector tecnológico teme un aumento del desempleo, pero muchos economistas, en cambio, recuerdan que las anteriores revoluciones tecnológicas y las mejoras de productividad no desembocaron en una destrucción permanente de puestos de trabajo. Siempre recuerdo el caso de los programadores, cada cambio tecnológico que ha aumentado la productividad en la disciplina ha generado más demanda de los mismos.
En el fondo el debate con la inteligencia artificial acaba siempre en la misma pregunta, ¿es una tecnología normal o esta vez es diferente? Si es lo primero, su alcance limitado y el tiempo de difusión permitirán a las sociedades a reconfigurarse con más o menos “destrucción creativa”; si es lo segundo, entramos en territorio desconocido y habría que pensar en medidas extraordinarias.
En el informe de Anthropic sobre cómo está cambiando el empleo en la compañía alcanzo a ver un dato especialmente ilustrativo: en las sesiones interactivas, los agentes pasan alrededor del 80% del tiempo esperando una respuesta humana. Para quien sigue en la plantilla, esa estadística admite dos lecturas: una es que aunque la verificación humana es el cuello de botella, sigues siendo imprescindible; la otra sería que, probablemente, eres lo siguiente que hay que optimizar.
¿Recuerdas cuando al inicio de la computación los economistas empezaron a buscar las ganancias de productividad y no las encontraban por ninguna parte? Pues lo mismo ha llegado.
> Pero, si todas hacen lo mismo, ¿quién tendrá dinero para comprar lo que producen?
¿Para que quiero yo comprar lo que producen si puedo generarlo yo mismo con copilot ahorrándome el intermediario?