La IA provoca despidos, pero OpenAI está contratando vendedores

Curry, Deep Tide TechFlow

Recientemente, una ola de ansiedad por el desempleo debido a la IA ha invadido Internet en Oriente y Occidente.

Block despidió a 4000 empleados, y su CEO afirmó que la IA puede hacer tu trabajo; Pinterest recortó el 15% de su personal para invertir en IA; Dow Chemical despidió a 4500 personas, alegando que estaban aumentando la automatización…

En el país tampoco hay calma, se rumorea que NetEase reemplaza a los empleados externalizados con IA, iFlytek desmiente despidos masivos, y ByteDance se enfrenta a una optimización del 20% en departamentos no relacionados con IA cada seis meses…

Según estadísticas, en los primeros tres meses de 2026, los despidos en la industria tecnológica global superaron las 45,000 personas, casi 10,000 de los cuales se atribuyen claramente a la IA.

En este contexto, el pasado viernes, el Financial Times informó que OpenAI planea ampliar su plantilla de 4,500 a 8,000 empleados para fin de año.

3500 nuevos puestos. ¿Una empresa que crea IA dice que no tiene suficiente personal?

Al revisar la página de reclutamiento de OpenAI, se puede ver que, además de buscar ingenieros e investigadores, hay otra categoría de puestos muy presente: gerentes de alianzas, ventas corporativas, equipos GTM (estrategia de entrada al mercado), y un nuevo puesto mencionado en el informe llamado technical ambassadorship, que se traduce como:

Embajador técnico, encargado de ayudar a los clientes empresariales a aprender a usar la IA.

Por lo tanto, lo que OpenAI busca no son personas para hacer que la IA sea más poderosa, sino personas dispuestas a convencer a otros de pagar por ella.

Conquistar clientes, más que perfeccionar modelos

ChatGPT tiene 900 millones de usuarios activos semanales, pero la mayoría no paga.

Los usuarios que pagan, OpenAI también los atiende con pérdidas: el costo de computación por usuario intensivo supera los 20 dólares mensuales. Se espera que los ingresos de este año alcancen 25 mil millones de dólares, con una pérdida estimada de 14 mil millones.

Los consumidores mantienen el tráfico, pero son las empresas las que sostienen las ganancias. Y estas empresas están migrando hacia Claude de Anthropic.

Ramp muestra que, entre las empresas que compran su primera herramienta de IA, Anthropic se lleva el 73% del mercado. Hace diez semanas, esa cifra era casi igual entre dos compañías.

En diciembre del año pasado, Altman envió un memorando de “código rojo” a todo el equipo, suspendiendo proyectos no esenciales como publicidad y asistentes de compras, concentrando todos los recursos en la experiencia de ChatGPT.

El desencadenante fue que Google Gemini 3 superó a ChatGPT en varias pruebas, pero la mayor preocupación en el sector empresarial era que Anthropic estaba integrando Claude en las sistemas y flujos de trabajo de los clientes, y una vez hecho esto, el costo de migración empezaba a acumularse.

Los modelos pueden iterar, pero si los clientes se van, no vuelven solos. Para retenerlos, no basta con que la IA dé consejos; hay que ir a tocar puertas.

Las herramientas no se venden solas

La IA puede programar, atender clientes, analizar datos, pero hay una cosa que no puede hacer:

Convencer a un responsable técnico de una empresa para firmar un contrato anual y comprar mi producto.

Usar IA en lo personal es simple: descargar una app y listo. Pero en las empresas, es otra historia. La revisión de seguridad de datos, la transformación de procesos internos, la compatibilidad con sistemas existentes, la capacitación del personal, cualquier obstáculo puede detener un proyecto.

No se puede resolver solo con la evaluación de modelos; hace falta alguien que esté en la sala de reuniones del cliente para impulsar la adopción.

OpenAI parece haber entendido esto. No solo está contratando vendedores, sino que, según el FT, también negocia con fondos de inversión como TPG y Brookfield para formar alianzas y ayudar a las empresas a implementar IA. La esencia de este negocio sigue siendo que alguien debe ir al campo.

La historia de Block también ilustra esto.

Menos de tres semanas después de despedir a 4000 empleados, la compañía empezó a llamar a algunos de vuelta. Un ingeniero de diseño fue informado de que fue “un despido incorrecto”, y un responsable técnico descubrió que, tras eliminar a todo su equipo, nadie podía hacerse cargo de tareas clave, amenazando con renunciar, y la empresa terminó recontratando a algunos.

Dorsey dejó en su carta de despido una pista: “Podríamos haber despedido a algunas personas equivocadas…”

La IA ciertamente ha generado ansiedad por despidos, pero si las principales arterias de generación de valor se cortan por la IA, claramente es un exceso. Incluso en una empresa donde el CEO afirma públicamente que la IA puede reemplazar a la mayoría de los empleados, todavía hay tareas que la IA no puede cubrir.

La IA es más efectiva para reemplazar tareas claramente definidas, pero “hacer que una organización crea que necesita IA y ayudarla a usarla” no se puede definir claramente.

Cada revolución tecnológica ha sido acompañada por quienes dicen “los que venden palas son los más rentables”. La actual también, y la tendencia es que las empresas que construyen infraestructura se aseguren beneficios sin importar quién gane o pierda.

Pero la situación actual de OpenAI muestra que, aunque se fabriquen las herramientas, todavía hace falta alguien que enseñe a otros cómo usarlas. Y ese proceso de “enseñar” no puede ser realizado solo con las herramientas mismas.

El trabajo de campo, la seguridad laboral en medio de la ansiedad por la IA

Al comparar a las personas despedidas y las que se están contratando, se puede ver una línea divisoria.

De las 4000 personas despedidas en Block, muchas fueron contratadas durante la pandemia en roles de ingeniería y operaciones, trabajos que pueden describirse de forma estandarizada. En cambio, en los 3500 nuevos empleados de OpenAI, la mayoría son de ventas, éxito del cliente y gestión de alianzas, tareas que no se pueden documentar en procesos.

Lo que OpenAI está haciendo tiene un nombre muy antiguo: trabajo de campo.

Enviar personas a las oficinas de los clientes, escuchar sus necesidades, integrar sistemas, supervisar la puesta en marcha. Ya sea como embajadores técnicos o gerentes de alianzas, en esencia, es lo mismo que hace más de diez años Meituan en la guerra O2O, persuadiendo a los dueños de restaurantes para que instalen POS.

Este enfoque no solo se ve en esas dos empresas.

El CEO de Shopify dijo a sus empleados este año que, para solicitar más personal, primero deben demostrar que la IA no puede hacerlo. Klarna, que despidió 700 agentes de atención al cliente hace dos años, volvió a contratar en secreto el año pasado, y su CEO admitió que estaban “yendo demasiado rápido” en IA.

¿En qué se diferencian los puestos que se despiden y los que se recontratan?

Los puestos que pueden ser eliminados comparten una característica: su trabajo puede dividirse en entradas y salidas claras. Escribir código, responder a un ticket, generar un informe, todo con límites definidos, tareas en las que la IA es buena.

Las tareas de trabajo de campo, en cambio, son todo lo contrario. Ayudar a un cliente financiero a integrar IA en su sistema de cumplimiento, o crear contenido para un videojuego, no hay dos proyectos iguales. La persona que está del otro lado varía, y las soluciones también. Esto no se puede convertir en un prompt.

La IA no está eliminando todos los trabajos, sino redefiniendo su valor. Lo que puede explicarse en una sola frase se vuelve más barato; lo que no, se vuelve más caro.

Las empresas que hace tres años solo necesitaban un artículo para cambiar el mundo ahora deben contratar a miles para visitar puerta por puerta.

Si te preocupa que la IA te reemplace, la respuesta puede no depender de tu industria, sino de si tu trabajo puede explicarse en una sola frase.

Aquellas partes que se pueden explicar claramente ya no son tan seguras.