La reestructuración de la IA de Block: Un cambio macro en la asignación de trabajo y capital

La historia de las 4,000 reducciones de empleos llevadas a cabo por Block no es simplemente una operación de reestructuración corporativa. Se trata, en realidad, de una narrativa personal que refleja un cambio macroscópico más amplio. La escala es impresionante: se reduce casi la mitad de la plantilla laboral.10,205 empleados a tiempo completoMás de 6,000. Lo que hace que esta decisión sea especialmente importante es el momento en que se tomó. Se anunció al mismo tiempo que los resultados financieros fuertes del año 2025; el beneficio bruto aumentó en un 17%. Esto ocurrió justo después de que la empresa informara sus resultados del cuarto trimestre. Se trata de una acción deliberada por parte de la empresa, no una reacción a algún tipo de crisis.

El CEO, Jack Dorsey, explicó que la decisión se basaba en una consecuencia de la propia evolución tecnológica de la empresa. En una carta dirigida a los accionistas, afirmó que la tesis central era muy simple:“Las herramientas de inteligencia han cambiado lo que significa construir y manejar una empresa”.Sostuvo que…Un equipo mucho más pequeño, que utilice las herramientas que estamos desarrollando, puede hacer más y hacerlo mejor.Este es el nuevo paradigma: las herramientas de IA no son simplemente asistentes, sino que constituyen medios fundamentales para aumentar la productividad, y eso redefinirá la relación entre trabajo y capital. La decisión de Dorsey de actuar de manera contundente, en lugar de hacerlo mediante reducciones graduales, demuestra su opinión de que se trata de un cambio fundamental y acelerado, y no de una solución temporal.

La reacción inmediata del mercado fue una poderosa señal de aprobación por parte de los inversores. Las acciones de Block aumentaron en más del 23% durante las operaciones después de las horas habituales de negociación. Algunos informes indican que el aumento fue aún mayor, superando el 26%. Esto no representa una celebración de las pérdidas de empleos, sino más bien un claro voto a favor de la eficiencia y la escalabilidad futura que Dorsey promueve. Esto confirma la teoría de que el capital se está reasignando desde el trabajo humano hacia el capital impulsado por la inteligencia artificial, con la expectativa de mayores retornos. Como señaló Dorsey, cree que “la mayoría de las empresas todavía están atrasadas” en esta transformación. En menos de un año, la mayoría de las empresas seguirán este camino. Por lo tanto, la reestructuración de Block es un indicador clave de una deslocalización estructural del trabajo que apenas comienza.

Automatizar el conjunto de herramientas del analista: El impacto de la IA en el trabajo con datos

La automatización del análisis de datos no es una promesa lejana; es una realidad actual. Sus mecanismos revelan un camino claro hacia un aumento en la productividad. La evidencia más contundente proviene de la gran diferencia en la velocidad con la que se realizan las tareas. Una analista joven tardó cuatro horas en crear un panel de control la semana pasada.ChatGPT podría haber terminado el trabajo en solo ocho minutos.Esto no se trata de reemplazar al analista por una herramienta, sino de modificar fundamentalmente el flujo de trabajo. La diferencia crucial radica en la forma en que se utiliza esa herramienta. Cuando la IA se utiliza simplemente como un motor de búsqueda para fragmentos de código, el resultado suele ser confuso y requiere una revisión exhaustiva del código. El aumento en la productividad se logra cuando se utiliza la IA como colaborador. Como cuenta un analista, un colega más experimentado completó un proyecto en dos días, en lugar de dos semanas. Esto no se logró mediante el uso de herramientas mejoradas, sino gracias a la capacidad de enseñarle al sistema cómo manejar contextos complejos y generar código más limpio desde el principio.

Este cambio ya está modificando los conocimientos y habilidades necesarias para desempeñar esa función. La automatización no afecta la función del analista en sí, sino más bien aquellos aspectos de su trabajo que son más repetitivos. La IA es excelente en esto.Operaciones cotidianas como la limpieza de datos y su preprocesamiento.Además, esto permite la generación de visualizaciones e informes. Esto libera a los analistas humanos de las tareas rutinarias de configuración y análisis básico, permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor, que las máquinas no pueden replicar: comunicar las percepciones al equipo de gestión, plantear las preguntas empresariales adecuadas y garantizar prácticas éticas en el manejo de datos. La visión del mercado apoya esta evolución, y no su eliminación. El Buró de Estadísticas Laborales de EE. UU. proyecta que el número de puestos de trabajo relacionados con el análisis de datos podría aumentar en un 36% entre 2023 y 2033. Este crecimiento indica que el campo de trabajo está expandiéndose, no reduciéndose, ya que las empresas requieren tomar decisiones basadas en datos cada vez más. El papel de los analistas no está desapareciendo; simplemente está siendo redefinido. Lo importante ahora es que los analistas dominen el arte de colaborar con la IA, utilizándola para potenciar su juicio y pensamiento estratégico, en lugar de competir con ella en tareas rutinarias. En resumen, se trata de una fuerza laboral en la que el capital humano se utiliza de manera diferente, pasando de la ejecución a la interpretación de datos. Se trata de un cambio clásico en la asignación de recursos laborales.

El cambio en el mercado laboral estructural

La reestructuración llevada a cabo por Block es un microcospo de los ajustes macroeconómicos que ya están en curso. El consenso entre economistas y analistas es claro: las ocupaciones relacionadas con el trabajo computacional, basado en texto y administrativo se encuentran en una categoría de alto riesgo para la inteligencia artificial. El análisis de datos, como hemos visto, es un ejemplo típico de esto. Lo que no está claro es cuál será la magnitud del impacto. Como señala un estudio…Las métricas relacionadas con la exposición a la IA coinciden en gran medida sobre qué ocupaciones están expuestas a dicha exposición. Sin embargo, hay diferencias importantes en cuanto al grado de exposición de cada ocupación.Especialmente para aquellos que ocupan roles relacionados con el uso de computadoras y que ganan altos salarios. Esto no se trata de predecir la automatización en masa; se trata de identificar dónde la inteligencia artificial puede cambiar fundamentalmente la ecuación de la productividad.

Esta tendencia se está acelerando en todos los sectores. Block no está solo en esto. Desde Amazon hasta las empresas de tecnología financiera, las compañías están utilizando la inteligencia artificial no solo para crear chatbots que brinden servicio al cliente, sino también como herramienta clave para reestructurar sus operaciones y reducir el número de empleados. Este patrón se está convirtiendo en una norma general: una empresa que cuenta con un gran número de empleados en roles que requieren conocimientos especializados anuncia una reducción significativa en su plantilla, argumentando que necesita “prepararse para el futuro” y utilizar herramientas de inteligencia artificial para mejorar sus operaciones. La decisión de Block de reducir casi la mitad de su personal puede considerarse como un paso hacia ese objetivo.Un equipo mucho más pequeño, que utiliza las herramientas que estamos desarrollando, puede hacer más cosas, y lo hace de manera mejor.Es un indicador clave de este cambio. Significa que, para muchas empresas, la inversión en herramientas de IA es más favorable que la inversión en capital humano para realizar tareas analíticas y operativas de rutina.

Para los trabajadores, lo más importante es que la seguridad en el empleo esté relacionada no simplemente con el desempeño de una tarea, sino también con la capacidad de utilizar la IA como herramienta para aumentar la productividad. El futuro pertenece a aquellos que pueden colaborar con estas herramientas, utilizándolas para potenciar su capacidad de análisis estratégico, comunicación y supervisión ética. Mientras que la IA se encarga de las operaciones rutinarias de limpieza de datos y generación de informes, el valor del ser humano se convierte en la capacidad de plantear las preguntas adecuadas e interpretar las informaciones obtenidas. Se trata de un cambio estructural en el mercado laboral: el capital se reasigna desde el trabajo hacia la tecnología basada en la IA. La fuerza laboral debe adaptarse para dominar estas nuevas herramientas.

Adaptación y la nueva asignación de capital

El diagnóstico es claro, y el mercado ha validado esa tesis. Ahora, la atención se centra en la adaptación y en la asignación de recursos materiales que determinarán si esta reestructuración se traduce en un valor duradero. Para los trabajadores, el camino a seguir es mejorar sus habilidades y realizar una reubicación estratégica de su rol en el trabajo. La automatización de tareas como la limpieza de datos, la generación de informes y el análisis básico permite liberar el capital humano para tareas de mayor nivel. Lo importante ahora es dominar la inteligencia artificial como colaboradora, utilizándola para potenciar el proceso de toma de decisiones, plantear las preguntas adecuadas en el contexto empresarial y garantizar una supervisión ética. Esto no significa que debamos abandonar las habilidades técnicas, sino que debemos desarrollarlas. El papel del analista de datos no está desapareciendo; simplemente está siendo redefinido, para que se concentre en las tareas de interpretación y comunicación que las máquinas no pueden realizar.

La asignación de capital constituye la prueba más clara de la eficiencia de esta estrategia. Block está asumiendo un costo significativo en términos de reestructuración: se estima que este costo será elevado.450 a 500 millones de dólaresEn un contexto de fuerte rentabilidad subyacente, la empresa concluyó el año fiscal 2025 con…Ingresos operativos de 171 millones de dólaresSe trata de una clásica redistribución de capital: un gasto en efectivo único con el objetivo de reducir de forma permanente un costo recurrente importante, es decir, los gastos relacionados con el trabajo de una gran cantidad de empleados. La visión futura de la dirección se basa en esta nueva eficiencia. Proyectan que el EPS ajustado para el año 2026 será de 3.66 dólares, cifra que supone que el equipo más pequeño, dotado de tecnología AI, será el responsable del crecimiento y de los márgenes de ganancia. El aumento inicial del mercado, del 22% o más, durante las horas posteriores al cierre del mercado, fue una muestra de confianza en esta estrategia de eficiencia financiera.

Sin embargo, sigue siendo un punto clave que debe tenerse en cuenta. A pesar de las buenas condiciones financieras y de la lógica estratégica del negocio, el valor de mercado de la empresa ha disminuido.~22% en el último mesEsta volatilidad indica que los inversores están sopesando las posibilidades de ganancias futuras frente a los riesgos relacionados con la ejecución a corto plazo y a la incertidumbre macroeconómica en torno a la adopción de la inteligencia artificial. La estabilización del valor de la empresa dependerá de si los beneficios obtenidos gracias al uso de una fuerza laboral más eficiente comienzan a verse en los datos reportados. El costo de reestructuración es un costo sin retorno; lo importante ahora es obtener rendimiento de la nueva asignación de capital: invertir en herramientas de inteligencia artificial y reutilizar el capital humano para tareas estratégicas. Si la trayectoria proyectada del EPS se mantiene, la disminución del valor de mercado podría ser temporal. De lo contrario, eso indicaría que la transición es más compleja de lo que parece inicialmente. Por ahora, la asignación de capital refleja una apuesta audaz hacia el futuro, pero el mercado exige pruebas concretas de ello.