Después de la ola de despidos masivos justificados por la inteligencia artificial (IA), varias empresas están haciendo el camino de vuelta: recontratando desarrolladores. El motivo que circula es que la IA no entregó el resultado esperado. Solo que la pregunta correcta no es por qué falló la IA. La pregunta correcta es qué esperaban esas empresas de ella.
Este post desmonta la narrativa fácil de que la herramienta decepcionó. Lo que decepcionó fue la decisión de cambiar al equipo entero por la herramienta. La IA sigue entregando exactamente lo que sabe entregar. Lo que desapareció fue quien sabía decirle lo que había que hacer.
¿Qué esperaban las empresas? Que la IA entendiera el negocio sola
Seamos directos sobre la expectativa que se rompió. Las empresas despidieron en masa y pusieron la IA en su lugar esperando que entendiera el negocio. El detalle que nadie puso en la cuenta: quien entendía el negocio entero fue justamente quien salió en el despido.
Es como despedir a todos los meseros, al cocinero y al gerente de un restaurante, contratar un robot de cocina excelente y esperar que sepa el punto de la carne que le gusta a aquel cliente antiguo, qué proveedor nunca se atrasa y por qué la receta de la casa cambió en 2019. El robot cocina muy bien. Solo que no tiene cómo saber nada de eso, porque esa información estaba en la cabeza de las personas que se fueron, y nadie lo escribió en ningún lado.
La IA no adivina lo que el dueño del negocio no sabe explicar. No recupera un contexto que nunca fue registrado. Esperar eso de ella no es usar IA, es apostar a que la herramienta va a llenar un hueco que la propia empresa cavó.
La culpa no es de la IA, es de una secuencia de malas decisiones
Echarle la culpa a la IA es cómodo porque quita la responsabilidad de quien decidió. Pero la secuencia de decisiones está clara cuando la miras desde afuera.
Primero, la empresa sacó al equipo que conocía todo: el historial de las decisiones, las excepciones, los porqués, los clientes difíciles, las partes del sistema que no se pueden tocar sin romper otra cosa. Segundo, en la mayoría de los casos, salió sin dejar nada documentado, porque la documentación rara vez era prioridad cuando las personas todavía estaban ahí para recordarlo todo. Tercero, le entregó a la IA la misión de producir resultados a partir de aquello que ni el dueño sabía definir con precisión.
Ninguna de esas tres decisiones es culpa de la tecnología. Son decisiones de gestión. Y la suma de ellas produce el resultado obvio: sin quien conoce el negocio y sin registro de lo que fue construido, la IA genera código que funciona hoy y que nadie entiende mañana. Ya le dimos nombre a ese efecto en nuestro blog: es la deuda cognitiva, el costo escondido de acelerar la escritura y olvidarse de mantener vivo el entendimiento.
La IA se vuelve especialista en tu producto, pero eso lleva tiempo y cobertura
Aquí está la parte que casi nadie aprovechó. La IA ya es especialista en código. Y también puede volverse especialista en tu producto, en tu manera de operar, en tus reglas, en tus excepciones. Solo que eso no viene de fábrica. Viene de entrenamiento.
Ese entrenamiento tiene dos ingredientes que solo las personas de adentro aportan: tiempo y cobertura. El tiempo es la acumulación de contexto, cada decisión explicada, cada excepción registrada, cada porqué escrito. La cobertura es el alcance de eso por toda la operación, cada desarrollador documentando la parte que domina, transformando el conocimiento que estaba solo en la cabeza en algo que la IA puede usar. Con tiempo y cobertura, la IA deja de ser una herramienta genérica y se vuelve la memoria viva del producto, esa que nunca sale de vacaciones y nunca pide renuncia.
Las empresas que despidieron en masa hicieron exactamente lo contrario. Cortaron justamente a las personas que darían ese tiempo y esa cobertura. Mataron la fuente del entrenamiento y después se quejaron de que el alumno no aprendió.
La IA ejecuta la meta. Quien define la meta es humano
Existe una confusión de roles en el fondo de esta historia, y necesita quedar clara. La IA entrega resultados cuando la meta está bien definida. Dale un objetivo claro, con contexto y límites, y ejecuta con una velocidad que ningún equipo humano alcanza solo. Ese es su superpoder.
Lo que no hace, y no debería hacer, es definir la decisión. Decidir lo que el negocio necesita, cuál es la prioridad, qué riesgo vale la pena correr, qué atiende de verdad al cliente, eso es trabajo humano. La IA es una ejecutora extraordinaria de metas y una pésima dueña de decisiones, porque una decisión exige responsabilidad, contexto de negocio y juicio, y nada de eso es tarea de una herramienta.
Cuando una empresa despide a quien definía las metas y se queda solo con quien ejecuta, invierte la lógica. Se queda con la máquina de ejecutar y sin el conductor. La IA pasa a recibir metas mal definidas, o ninguna meta, y devuelve exactamente lo que recibió: trabajo sin dirección. Ahí viene la recontratación, porque alguien tiene que volver a decir hacia dónde ir.
El camino que faltó: potenciar al equipo, no cambiar al equipo
Había una opción mucho mejor sobre la mesa, y no costaba el equipo entero. Era usar la IA para potenciar a los desarrolladores que ya estaban ahí. Los mismos que conocían el negocio, ahora entregando en semanas lo que antes llevaba años, porque la IA les quita el trabajo pesado y les devuelve tiempo para lo que solo el humano hace: pensar, decidir y explicar.
En ese escenario, cada persona del equipo se vuelve una gestora de contexto. Mientras entrega más rápido, alimenta la IA con el tiempo y la cobertura que transforman la herramienta en la verdadera especialista del producto. El equipo no se encoge, se vuelve más fuerte. Y el conocimiento no se va con quien sale, queda registrado y disponible.
Ese es exactamente el trabajo que hacemos en Steply. No cambiamos personas por IA. Ponemos la IA a multiplicar a las personas correctas y capturamos su conocimiento de una manera que la herramienta puede usar, para que la empresa acelere sin cavar su propia deuda cognitiva. Entrega más rápida hoy, sin perder el entendimiento mañana.
El reencuadre que separa a quien gana de quien recontrata
La ola de recontrataciones no es la prueba de que la IA falló. Es la factura de una decisión equivocada que está llegando. Quien cambió al equipo entero por la herramienta está pagando dos veces: pagó el despido y ahora paga la vuelta, con el conocimiento perdido en el camino.
Quien entendió el juego lo hizo diferente. Mantuvo a las personas que conocen el negocio, les dio IA para ir más lejos y más rápido, y usó ese tiempo para entrenar la herramienta en lo que el producto tiene de específico. La IA no es la nueva dueña de la decisión. Es el mejor ejecutor que tu equipo ha tenido. La diferencia entre ganar y recontratar está en quién dejaste al mando.