Escribí el primer borrador de este artículo en noviembre de 2025, como parte del conjunto inicial de lo que sería este Newsletter. En aquel entonces, todo lo referente a la IA empezaba a ser prometedor, pero también aterrador — especialmente sobre la “productividad” que se nos prometía. La promesa era seductora: serías más eficiente, más rápido, más capaz.

Poco más de seis meses después, la realidad es un poco más oscura.

La productividad extra que se nos ofreció con la IA se convirtió en algo que no anticipé completamente en aquel noviembre: despidos masivos, un empoderamiento real de perfiles senior, y una destrucción sistemática de posiciones middle y junior. Porque los empleados restantes — dicen — pueden cargar con lo mismo.

¿Pero realmente es cierto esto?

Aquí retomo este artículo, que he desglosado en otros más de este Newsletter y que probablemente seguiré extendiendo en muchos más.

La promesa que era verdad a medias

“Con IA, vas a ser mucho más productivo.” Lo escuchamos en cada keynote, cada webinar, cada pitch de herramienta nueva.

Y era cierto. La IA hace más productivos a quienes la usan.

Pero nadie preguntó lo más importante: ¿productivo para qué? ¿Para quién?

Porque lo que ocurrió no fue liberación. Fue transferencia. La eficiencia que la IA generó en individuos se convirtió en argumento para reducir equipos. Si uno puede hacer lo que hacían tres, la lógica corporativa es sencilla: quedas tú. Los otros dos, no.

Vivimos en la era de la esclavitud voluntaria disfrazada de “optimización.” Ser productivo se convirtió en el único KPI que importa. Y cuestionarlo — preguntarse si los targets tienen sentido, si el output genera valor real — sigue siendo herejía corporativa. No tener “ownership.” No ser “team player.”

Entonces aceptamos los números. Trabajamos más rápido. Y cuando logramos hacer en cuatro horas lo que tomaba ocho, nos asignaron el doble.

Lo que realmente pasó en estos seis meses

No necesito estadísticas formales para describir lo que está pasando. Me gustaría agregar testimonios detallados, pero basta con darle un vistazo a las notificaciones o a los perfiles en tu feed de LinkedIn con el badge de “open to work” para ver la actualidad.

Son cientos. Miles. Perfiles de cinco, ocho, doce años de experiencia. Middle managers. Analistas. Coordinadores. Los que estaban exactamente en el nivel donde la IA era suficientemente buena para justificar su eliminación, pero no tan estratégicos como para ser irremplazables.

Lo que en noviembre era una hipótesis — que la productividad prometida se convertiría en argumento para recortes — es hoy un patrón visible en cualquier feed. He explorado dimensiones específicas de esto en artículos de este Newsletter como “El Despido Invisible”, “La Paradoja del Constructor” y “La Geografía del Sacrificio.” El patrón de fondo es el mismo en todos: la ganancia de eficiencia no se distribuyó entre quienes la generaron. Se capturó.

Y aquí hay una dimensión que en LATAM es especialmente brutal: cuando el badge verde aparece en México, Colombia o Argentina, no hay red de contención real debajo. No hay seguro de desempleo robusto, no hay sistema de reentrenamiento laboral estructurado. El badge no significa pausa. Significa caída libre.

El scroll infinito corporativo — y quién termina pagando

Bienvenidos al scroll infinito corporativo: completas una tarea, hay otra. Terminas un proyecto, el siguiente ya está asignado. La IA te hizo capaz de más, y la organización tiene apetito infinito por ese “más.”

Se supone que la IA automatizaría lo tedioso para liberar espacio al pensamiento profundo — el análisis estratégico real, cuestionar supuestos, resolver los problemas correctos. Pero ese tiempo “liberado” ya está comprometido con la siguiente tarea urgente. No hubo espacio estratégico. Solo más táctico.

Pregunta honesta: cuando alguien se vuelve “más productivo” gracias a la IA — ¿trabaja menos horas? ¿Gana más dinero? ¿Tiene más tiempo para pensar?

Los que quedaron dentro de las organizaciones: no. Los shareholders: sí. Más output con el mismo costo de nómina. ROI mejorado. Márgenes optimizados. Los que no quedaron — los del badge verde desde enero — tampoco ganaron nada.

La productividad que se genera no se traduce en beneficio para quien la produce. Se convierte en valor capturado por otros. Y la IA amplificó dramáticamente esa capacidad de captura.

No te hiciste más productivo. Optimizaste tu propia explotación — con más velocidad y más precisión que nunca.

Me gustaría pensar que este artículo envejecerá muy mal — que dentro de unos meses releeré estas líneas y me parecerán exageradas o equivocadas. Que el mercado habrá reabsorbido esos perfiles, que las posiciones junior volverán, que la productividad encontrará algún mecanismo de distribución más justo.

Algo me dice que, tristemente, estas líneas serán válidas por mucho tiempo más allá de inicios de mayo de 2026, cuando las publico.

La pregunta que dejé abierta en noviembre sigue sin respuesta: ¿para qué estamos siendo productivos? ¿Y para quién?

¿Tú qué opinas?

REFERENCIAS Y FUENTES

Nota editorial: Este artículo es un revisit personal y ensayístico. La evidencia citada es observable directamente por cualquier lector en su feed de LinkedIn. Para análisis cuantitativos de layoffs y mercado laboral tech 2025-2026, ver artículos relacionados de esta serie: “El Despido Invisible” y “La Geografía del Sacrificio.”

I wrote the first draft of this article in November 2025, as part of the initial batch of what would become this Newsletter. Back then, everything related to AI was starting to feel both promising and terrifying — especially around the “productivity” we were being promised. The pitch was seductive: you’d be more efficient, faster, more capable.

A little over six months later, reality looks a bit darker.

The extra productivity AI offered us turned into something I didn’t fully anticipate that November: mass layoffs, a real empowerment of senior profiles, and a systematic destruction of middle and junior positions. Because the remaining employees — they say — can carry the same load.

But is that actually true?

Here I revisit this article, which I’ve broken down across several other pieces in this Newsletter and will likely keep extending into many more.

The promise that was half-true

“With AI, you’re going to be much more productive.” We heard it at every keynote, every webinar, every new tool pitch.

And it was true. AI does make those who use it more productive.

But no one asked the most important question: productive for what? For whom?

Because what happened wasn’t liberation. It was a transfer. The efficiency AI generated in individuals became the argument to reduce teams. If one person can do what three used to do, the corporate logic is simple: you stay. The other two don’t.

We live in the era of voluntary servitude disguised as “optimization.” Being productive became the only KPI that matters. And questioning it — asking whether targets make sense, whether output generates real value — remains corporate heresy. Not having “ownership.” Not being a “team player.”

So we accepted the numbers. We worked faster. And when we managed to do in four hours what used to take eight, we got twice the work assigned.

What actually happened in these six months

I don’t need formal statistics to describe what’s going on. I’d like to add detailed testimonials, but all it takes is a glance at your notifications or the profiles on your LinkedIn feed with the “open to work” badge to see the current reality.

Hundreds. Thousands. Profiles with five, eight, twelve years of experience. Middle managers. Analysts. Coordinators. People sitting exactly at the level where AI was good enough to justify their elimination, but not strategic enough to be irreplaceable.

What in November was a hypothesis — that the promised productivity would become the argument for cuts — is today a visible pattern in any feed. I’ve explored specific dimensions of this in pieces in this Newsletter like “The Invisible Layoff,” “The Builder’s Paradox,” and “The Geography of Sacrifice.” The underlying pattern is the same across all of them: the efficiency gains were not distributed among those who generated them. They were captured.

And in Latin America, this has a particularly brutal dimension: when that green badge appears in Mexico, Colombia, or Argentina, there’s no real safety net underneath. No robust unemployment insurance, no structured retraining system. The badge doesn’t mean pause. It means freefall.

The corporate infinite scroll — and who ends up paying

Welcome to the corporate infinite scroll: you finish a task, there’s another. You close a project, the next one is already assigned. AI made you capable of more, and the organization has infinite appetite for that “more.”

The premise was that AI would automate the tedious to free up space for deep thinking — real strategic analysis, questioning assumptions, solving the right problems. But that “freed” time was already committed to the next urgent task. There was no strategic space. Just more tactical.

Honest question: when someone becomes “more productive” thanks to AI — do they work fewer hours? Earn more money? Have more time to think?

Those who stayed inside organizations: no. Shareholders: yes. More output at the same payroll cost. Improved ROI. Optimized margins. Those who didn’t stay — the ones with the green badge since January — gained nothing either.

The productivity generated doesn’t translate into benefit for the person who produces it. It becomes value captured by others. And AI dramatically amplified that capture capacity.

You didn’t become more productive. You optimized your own exploitation — with more speed and more precision than ever before.

I’d like to think this article will age very badly — that in a few months I’ll reread these lines and find them exaggerated or simply wrong. That the market will have reabsorbed those profiles, that junior positions will return, that productivity will find some fairer distribution mechanism.

Something tells me that, sadly, these lines will remain valid for much longer beyond early May 2026, when I’m publishing them.

The question I left open in November still has no answer: what are we being productive for? And for whom?

What do you think?

REFERENCES AND SOURCES

Editorial note: This article is a personal and essayistic revisit. The evidence cited is directly observable by any reader in their LinkedIn feed. For quantitative analysis of layoffs and the tech labor market in 2025-2026, see related articles in this series: “The Invisible Layoff” and “The Geography of Sacrifice.”