Desde que la inteligencia artificial empezó a entrar en oficinas, departamentos técnicos y plataformas digitales, el debate ha girado casi siempre alrededor de la misma pregunta: ¿cuántos puestos de trabajo acabará sustituyendo? La conversación se ha centrado en la automatización, en la velocidad y en la capacidad de las máquinas para realizar tareas que hasta hace poco dependían exclusivamente de personas.
La tecnología ya redacta textos, analiza datos, genera código y automatiza procesos de atención al cliente. Muchas compañías han acelerado su adopción porque ven una oportunidad clara para reducir tiempos y aumentar productividad. El problema es que, detrás de esa promesa, empieza a aparecer un coste que no esperaban asumir tan rápido.
Durante el primer trimestre de 2026, el sector tecnológico registró cerca de 80.000 despidos en todo el mundo. Parte de esos recortes se relacionan con procesos automatizados apoyados por IA, aunque algunos analistas sostienen que también responden a contrataciones excesivas realizadas durante los años de crecimiento acelerado tras la pandemia. Las dos cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo.
La situación ha llegado a tal punto que China ya aprobó una normativa que impide despedir trabajadores únicamente porque una inteligencia artificial pueda realizar sus tareas de forma más eficiente. La medida refleja hasta qué punto el debate ha dejado de ser teórico. La IA ya forma parte del día a día de miles de empresas.
Sin embargo, mientras las compañías presumen de transformación digital, algunos directivos empiezan a reconocer algo que contradice el discurso dominante de los últimos años: usar IA a gran escala no siempre resulta barato. De hecho, puede ser muchísimo más caro de lo esperado.
Responsables de grandes empresas tecnológicas, entre ellas Nvidia y Uber, han admitido públicamente que el gasto asociado al uso intensivo de inteligencia artificial puede superar el coste salarial de determinados equipos humanos. El dato llama la atención porque durante años se presentó la IA como una herramienta destinada precisamente a reducir gastos operativos.
El motivo está en cómo funcionan muchas de estas plataformas. La mayoría de servicios de IA trabajan mediante sistemas de consumo por tokens, una especie de unidad de uso que se gasta cada vez que el empleado realiza consultas, genera contenido o procesa información. Cuanto más depende una empresa de estas herramientas, mayor es la factura mensual.
Ahí es donde algunas compañías se están llevando el golpe de realidad. En ciertos casos, equipos completos que utilizan IA de forma continua han generado gastos de decenas de miles de dólares al mes. Uno de los ejemplos que más ha circulado dentro del sector habla de un equipo de cuatro personas cuyo uso intensivo de herramientas de inteligencia artificial alcanzó los 28.000 dólares mensuales por empleado. La cifra supera ampliamente muchos salarios medios del sector tecnológico.
Para entenderlo mejor, basta imaginar un departamento que trabaja constantemente con generación de código, análisis de datos y asistentes conversacionales avanzados. Cada petición consume recursos computacionales enormes en centros de datos repartidos por todo el mundo. Y eso tiene un precio.
Aun así, muchas empresas continúan aumentando su inversión en IA. ¿Por qué seguir gastando tanto si el coste se dispara? La respuesta está en el largo plazo. Los directivos consideran que este desembolso inicial forma parte de una transición hacia procesos más automatizados y permanentes.
La lógica empresarial es sencilla: aunque hoy la factura sea alta, esperan que la dependencia de trabajadores humanos disminuya progresivamente en determinadas áreas. Según defienden algunos ejecutivos, las máquinas pueden operar las 24 horas del día sin pausas, vacaciones o bajas laborales. El objetivo ya no es ahorrar mañana, sino rediseñar completamente cómo funcionan las compañías dentro de unos años.
Eso no significa que el reemplazo vaya a ser inmediato ni total. De hecho, muchas empresas están descubriendo que la IA todavía necesita supervisión humana constante. Los errores, las respuestas incorrectas o la falta de contexto siguen obligando a mantener equipos que revisen el trabajo generado por las máquinas.
También empieza a surgir otra preocupación: la productividad real. Tener acceso a herramientas de IA no garantiza automáticamente mejores resultados. Algunas compañías detectan que sus empleados generan más contenido y más tareas, pero no necesariamente mejor trabajo. La velocidad aumenta. La calidad, no siempre.
La inteligencia artificial sigue avanzando y probablemente transformará el mercado laboral más rápido de lo previsto. Pero el relato de que sustituir empleados por máquinas era una fórmula sencilla y barata empieza a resquebrajarse. La automatización masiva tiene un coste enorme, y muchas empresas apenas están empezando a descubrirlo.
Para quienes quieren adaptarse a esta nueva etapa, también crece la oferta de formación especializada. En esa línea, The Valley, junto a elEconomista.es y Microsoft, impulsa un curso orientado a profesionales que buscan integrar herramientas de inteligencia artificial en su trabajo diario. El programa promete formación práctica y acceso a técnicas aplicadas a entornos reales de empresa, además de un descuento para lectores del medio económico.
