DISTOPÍA: la sociedad artificial, quién decide, quién gana y quién pierde

54.836 despidos por IA en 2025: la distopía ya tiene fecha

Sinan Can Demir tenía veinticuatro años, estudiaba informática en la Universidad de Texas en Dallas y acumulaba más de veinte solicitudes de prácticas rechazadas. Aprovechó la última semana de julio para arreglarse el currículum, como haría medio mundo: rebuscando en proyectos abiertos de GitHub algo que corregir y con lo que lucirse. Encontró una propuesta de cambio dentro de una herramienta de escaneo de red, con un descargador de malware escondido detrás de una corrección de fallo impecable. Avisó al mantenedor. El episodio resume el patrón: ya no se sabe quién escribe, quién firma y quién comprueba.

Los despidos que las empresas ya atribuyen a la IA

Según los registros de Challenger, las compañías estadounidenses atribuyeron a la inteligencia artificial 54.836 recortes de plantilla en todo 2025. En el primer semestre de 2026, la cifra declarada asciende a 101.743: casi el doble en la mitad del tiempo. Durante cuatro meses consecutivos, la IA fue el motivo citado con más frecuencia al anunciar despidos.

El matiz importa y conviene no barrerlo: Challenger recopila anuncios empresariales y las razones que comunican las propias compañías, no audita si un algoritmo sustituyó de verdad cada puesto. Mide lo que las empresas están dispuestas a declarar, no la sustitución efectiva. Aun así, cuando el motivo estrella de los despidos pasa a ser una tecnología, el relato ya ha cambiado el suelo sobre el que se negocia.

El reparto: la IA acelera un trasvase que venía de lejos

El segundo frente no es cuánta riqueza crea la inteligencia artificial, sino quién se la queda. La cifra que explica casi todo es la participación del trabajo en la renta: qué parte del valor producido se contabiliza como salarios y qué parte queda como beneficios y rentas no laborales. El trasvase hacia el capital no lo inaugura la IA, lleva décadas escorándose. La IA no es el origen, es el acelerante.

Cuando verificar cuesta más que falsificar

El coste de fabricar una prueba falsa —una voz, una imagen, un vídeo— se ha desplomado mucho más deprisa que el de comprobarla. No hace falta sostener que la verdad se ha vuelto incognoscible. Basta con asumir algo casi igual de incómodo: que producir una prueba creíble puede salir más rápido y más barato que verificar una auténtica.

88 horas, 10.000 agentes y una dimisión con portazo

El 8 de septiembre de 2026 OpenAI publicó un escrito de 166 páginas y una formalización en Lean de que las ecuaciones de Navier-Stokes en tres dimensiones pueden desarrollar una singularidad en tiempo finito. Según la compañía, lo resolvió un modelo interno más capaz que GPT-6 Astra, apoyado en unos 10.000 agentes concurrentes, en 88 horas. La publicación llegó envuelta en una fruta sobre crédito y datos privados.

Ese mismo día, Jacob Coxon, investigador de 27 años con tres de preentrenamiento a la espalda, anunció que dejaba Anthropic y el sector. Sostiene que ninguna de las grandes empresas actúa con responsabilidad y que quienes construyen estos sistemas creen sinceramente que podrían cancelar a todos antes de que acabe la década. Su versión no es la de un crítico externo, sino la de alguien que entrenaba los modelos de los que ahora habla.

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Mientras tanto, el empleo tecnológico español sigue concentrado en un puñado de parques: el Tecnológico de Andalucía en Málaga supone alrededor del 3,1% de los trabajadores de su provincia. La pregunta ya no es si habrá trabajo. Es en manos de quién.