Jack Dorsey, el fundador de Twitter, despidió a 4.000 personas por la IA y lanzó una advertencia al mundo empresarial

El jueves 26 de febrero, Jack Dorsey —cofundador de Twitter y CEO de Block, una de las mayores empresas de pagos digitales del mundo— publicó una nota interna que recorrió el planeta en horas. Block, la compañía que opera Square, Cash App y su ecosistema de Bitcoin, despedía a más de cuatro mil personas: casi la mitad de su plantilla global. La razón declarada no fue una crisis. Fue la inteligencia artificial.

“La IA no reduce el trabajo. Lo transforma, lo acelera, y en los casos más honestos, lo reemplaza”. Así lo dejó claro Dorsey, mientras la acción de Block subía un 23% en after-hours. El mercado aplaudió. Cuatro mil personas recibieron su carta de despido.

Avance de los despidos impulsados por IA: patrones y cifras

Block no está solo. Amazon ha anunciado treinta mil despidos en dos oleadas en los últimos cinco meses, citando eficiencias de IA. Pinterest recortó el 15% de su plantilla en enero como parte de un “giro estratégico hacia la IA”. Salesforce redujo su soporte de nueve mil a cinco mil personas. Duolingo terminó contratos con el 10% de sus colaboradores porque, según su CEO, “la IA ya puede manejar las tareas de traducción”. Dow, un fabricante químico —no una startup tecnológica—, eliminó cuatro mil quinientos puestos acelerando el uso de automatización.

Según la firma de recolocación laboral Challenger, Gray & Christmas, en 2025 las empresas atribuyeron explícitamente a la IA cincuenta y cinco mil despidos —más de doce veces la cifra de dos años antes. Y 2026 arrancó con veintiséis mil empleos tech eliminados solo en las primeras semanas del año. El patrón ya no es anecdótico, es una tendencia.

¿Despidos por capacidades actuales o promesas de la IA?

Aquí está la pregunta que los CEOs no quieren responder en público: ¿están tomando estas decisiones basándose en lo que la IA ya demuestra, o en lo que promete demostrar?

El profesor Ethan Mollick de Wharton expuso al respecto que, dado que las herramientas efectivas de IA son muy nuevas, es difícil imaginar una ganancia de eficiencia del 50% a escala empresarial que justifique recortes de esa magnitud. La revista de management Harvard Business Review publicó en enero de 2026 una investigación con una conclusión incómoda: las empresas están despidiendo por el potencial de la IA, no por su desempeño real. Y la consultora tecnológica Gartner añade un dato que debería hacer reflexionar a cualquier directivo: solo uno de cada cincuenta inversiones en IA genera valor transformacional. Solo uno de cada cinco genera algún retorno medible.

La firma de análisis Forrester va más lejos. Predice que la mitad de los despidos atribuidos a IA serán seguidos de recontrataciones silenciosas —pero offshore, y con salarios significativamente menores. El 55% de los empleadores que ya despidieron por IA reportan arrepentimiento. Están descubriendo que despidieron para cubrir capacidades que la IA aún no tiene.

Existe un término para esto: AI washing. Usar la IA como coartada narrativa para recortes que, en muchos casos, responden a sobrecontratación pospandémica, presión de márgenes o reorientación estratégica. La IA es una justificación conveniente porque suena a futuro, no a fracaso.

La advertencia explícita de Dorsey y el impacto laboral

Dorsey fue explícito en algo que casi ningún CEO se atreve a decir: “No creo que seamos los primeros en llegar a esta conclusión. Creo que la mayoría de las empresas llegan tarde. Dentro del próximo año, creo que la mayoría harán cambios estructurales similares. Prefiero llegar allí honestamente y en mis propios términos que ser forzado a hacerlo de forma reactiva”.

Si tiene razón —y el comportamiento del mercado sugiere que los inversores así lo creen—, estamos ante el inicio de una reconfiguración laboral sin precedentes en tiempo de paz. No en décadas. En meses.

Harvard Business Review también publicó recientemente un estudio de UC Berkeley y Yale que añade otra capa de complejidad: la IA no reduce el trabajo, lo intensifica. Los empleados que adoptan estas herramientas no trabajan menos, trabajan más, cubren más roles, asumen tareas que antes justificaban más headcount. La productividad sube. Pero también el agotamiento, la rotación y la calidad media del trabajo.

Y mientras tanto, las posiciones de nivel de entrada desaparecen. Los trabajos que una generación usó para aprender están siendo automatizados primero, porque son los más predecibles. Gen Z —la generación con mayor capacidad de trabajar con IA según Forrester— es también la que encuentra menos puertas abiertas para entrar al mercado laboral.

Block puede ser un caso atípico: una empresa rentable, con crecimiento sólido, que toma una decisión desde la fortaleza y no desde la crisis. O puede ser el primero de muchos.