La escena lo dice todo. En Estados Unidos, donde gran parte de la inversión en inteligencia artificial se concentra, los principales responsables tecnológicos de grandes empresas ya no hablan solo de promesa; hablan de dudas, de límites y de riesgos.
Un estudio realizado en agosto de 2026 por Wakefield Research consultó a directores de tecnología y de sistemas de información de empresas con ingresos superiores a US$500 millones en distintos países. La encuesta, difundida por GFT Technologies, muestra un nivel alto de escepticismo entre los protagonistas de esa transformación.
El dato más llamativo está en Estados Unidos. El 91% de los encuestados considera que algunas empresas públicas usan la inteligencia artificial como justificación para realizar cambios en sus plantillas de personal que, en realidad, buscan principalmente impulsar el precio de sus acciones. No es un matiz menor: pone sobre la mesa la sospecha de que la tecnología, en ciertos casos, funciona como relato corporativo antes que como ganancia real de productividad.
El fenómeno tampoco parece aislado. Business Insider informó el miércoles que Amazon está contactando a antiguos empleados, incluidos algunos despedidos, para cubrir posiciones relacionadas con inteligencia artificial y computación en la nube, como parte de una estrategia de contratación conocida como «boomerang». La encuesta sostiene que varias organizaciones en Norteamérica han hecho algo similar después de recortar personal.
Según el estudio, el 27% de los participantes de Norteamérica afirmó que sus empresas habían vuelto a contratar a empleados que antes habían desvinculado. Además, el 37% indicó que sus organizaciones estaban devolviendo a trabajadores algunas de las tareas que inicialmente habían delegado a la inteligencia artificial.
Ese giro es clave. En lugar de una sustitución limpia y definitiva de puestos humanos, la adopción de la IA aparece, en muchas compañías, como una transición más torpe y más costosa de lo prometido. Los despidos no siempre cerraron el ciclo; en varios casos, el ciclo volvió a abrirse.
Para Rishi Chohan, CEO de GFT Technologies USA, el problema de fondo es la velocidad. Dijo que muchas organizaciones adoptaron la tecnología de forma apresurada, sin contar antes con infraestructura, mecanismos de gobernanza y talento suficientes para sostenerla a largo plazo. Su lectura encaja con otro dato del informe: el 84% de los CIO y CTO consultados afirmó que tuvo que cancelar al menos un proyecto o programa piloto de IA por las limitaciones de sus sistemas tecnológicos existentes.
La trastienda también muestra una presión financiera enorme. Goldman Sachs estima que la inversión en inteligencia artificial en Estados Unidos representará el 1,9% del producto interno bruto en 2026, según The Wall Street Journal. A su vez, Brookings Institution proyecta que la inversión total en infraestructura de IA, incluidos los centros de datos, alcanzará los US$10,3 billones entre 2025 y 2032, con un promedio anual del 3,63% del PIB estadounidense.
Pero el tamaño de la apuesta no despeja las dudas. El 89% de los encuestados considera que la inversión global en inteligencia artificial podría estar creciendo más rápido que el valor empresarial que esta tecnología puede generar de manera realista. En otras palabras, el mercado tecnológico avanza más rápido que las pruebas de retorno.
A eso se suma un temor más sensible para cualquier empresa: la seguridad. El 93% teme que la falta de modernización de las infraestructuras termine provocando crisis de seguridad que afecten a toda la organización. El informe también señala que estas preocupaciones conviven con una dependencia fuerte de sistemas tecnológicos heredados.
Los detalles cuentan la historia. La inteligencia artificial no aparece aquí como una máquina de reemplazo perfecta ni como una solución inmediata para abaratar estructuras. Aparece como una inversión grande, compleja y todavía incierta, con empresas que corrigen sobre la marcha lo que antes presentaron como avance irreversible.
Para el lector, el desenlace importa por una razón simple: cuando una compañía usa la IA para justificar despidos y luego vuelve a contratar o reasignar tareas, el costo no lo paga solo la estrategia corporativa. Lo paga el trabajador, lo paga el cliente y, en muchos casos, lo termina absorbiendo la propia empresa a través de errores, retrabajos y riesgos de seguridad.
La lección de fondo es más amplia que una encuesta. La innovación bien hecha crea valor; la innovación apresurada suele multiplicar costos. Y si la inteligencia artificial va a transformar realmente el empleo, tendrá que hacerlo con infraestructura, gobernanza y talento, no con atajos que solo mejoran la narrativa de un trimestre.
