En los últimos meses, la industria tecnológica ha experimentado una ola de despidos sin precedentes, acompañada de ingresos récord. Una teoría que gana fuerza sugiere que los altos ejecutivos, especialmente los CEOs, están sufriendo una especie de psicosis colectiva impulsada por la inteligencia artificial. Aaron Levie, fundador de Box, fue uno de los primeros en señalarlo abiertamente.
«Los CEOs son particularmente propensos a la psicosis de la IA porque están suficientemente alejados de la última milla del trabajo que aún debe realizarse para generar la mayor parte del valor con la IA», escribió Levie en X.
Según Levie, los CEOs «juegan con la IA», desarrollan prototipos o generan contratos, y luego saltan a la conclusión de que los agentes de IA pueden hacer el trabajo. Sin embargo, estos ejecutivos no son los que tienen que revisar código, descubrir errores o entrenar modelos en términos contractuales idiosincrásicos. Esa falta de comprensión de los procesos no les impide actuar según sus creencias.
Según el rastreador de despidos Layoffs.fyi, solo en los primeros cinco meses de 2026, 115.430 personas han sido despedidas de 152 empresas tecnológicas, una cifra que se acerca a los 124.636 despidos registrados en todo 2025 por 275 compañías. La mayoría de las empresas han señalado a la IA como razón para estos recortes.
Zeb Evans, CEO de ClickUp, declaró en X que había despedido al 22% de sus empleados después de implementar alrededor de 3.000 agentes de IA para trabajos internos. Evans aseguró que no lo hizo para reducir costos, sino para crear una «organización 100x» compuesta por personas que ejecutan agentes y revisan rápidamente su trabajo.
A pesar del entusiasmo, los datos no respaldan estas suposiciones. Un metaanálisis publicado en octubre en California Management Review de UC Berkeley encontró que «no existe una relación sólida entre la adopción de IA y la ganancia agregada de productividad». Por su parte, una investigación del National Bureau of Economic Research en marzo concluyó que la IA sí mejora la productividad, pero señaló una «paradoja de la productividad» en la que las ganancias percibidas son mayores que las medidas.
Investigadores del MIT, tras crear miles de agentes para tareas laborales, concluyeron que los agentes aún no realizan trabajo de calidad humana en muchos casos. Predicen que, al ritmo actual de mejora de los LLM, los modelos podrán completar la mayoría de las tareas relacionadas con texto con tasas de éxito del 80% al 95% para 2029, pero aún necesitarán varios años más para superar a los humanos.
Además, un estudio de Harvard Business Review mostró que cuando todos usan IA para producir más, el cuello de botella se desplaza a los ejecutivos, que deben autorizar todo lo producido. Si no están preparados, el resultado más probable será el caos organizativo.
Levie aconseja a los CEOs que usen la IA «en abundancia» para ver realmente lo que puede y no puede hacer, «y salir del otro lado con una apreciación tanto del potencial como del trabajo real». Por ahora, parece que pocos siguen ese consejo.
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