Qué nos dice el despido masivo de ClickUp sobre el futuro del trabajo

Lo ocurrido: recorte de personal bajo la bandera de la IA

La startup de colaboración ClickUp anunció por redes sociales el recorte del 22% de su plantilla, una medida que su CEO, Zeb Evans, describió no como un ajuste de costos sino como una apuesta por una adopción intensa de inteligencia artificial. Según reportes recientes, la compañía —valorada en 2021 en cerca de 4.000 millones de dólares— habría desplegado alrededor de 3.000 agentes internos de IA para asumir tareas complejas que antes realizaban empleados.

Evans explicó que la intención es transformar la organización hacia lo que llamó una “100x org”, con nuevos incentivos económicos: bandas salariales que pueden llegar al millón de dólares para quienes generen impactos extraordinarios usando IA. En la práctica, el modelo que ClickUp impulsa implica que el trabajo humano se traslade a la orientación, supervisión y validación de agentes automatizados.

¿Qué están haciendo exactamente los agentes de IA?

Los informes señalan que los empleados ya no realizan muchas tareas manuales: ahora instruyen a agentes que ejecutan procesos complejos y luego revisan los resultados para asegurarse de que cumplan estándares. ClickUp sostiene que está midiendo eficiencias internamente y que esas métricas se integrarán en futuros productos para clientes.

Este enfoque intenta convertir la capacidad de automatizar en una ventaja competitiva directa y cuantificable: en vez de controlar el costo por token de IA, la compañía afirma que gamificará el valor creado y el tiempo ahorrado.

El panorama más amplio: adopción de autónomos y reducción de plantillas

ClickUp no es un caso aislado. Una encuesta de Gartner citada en los informes indica que cerca del 80% de las empresas que usan tecnología autónoma han hecho recortes de personal. Sin embargo, ese mismo estudio apunta a una disonancia importante: reducir fuerzas laborales no está necesariamente traduciéndose en retornos financieros significativos.

Esa brecha abre dos lecturas posibles: por un lado, algunas compañías pueden estar aprovechando la narrativa de la IA para justificar recortes; por otro, quienes realmente integran agentes autónomos de forma efectiva sí pueden obtener ganancias de productividad, pero no siempre se traducen de forma inmediata en mejores márgenes.

Métricas problemáticas: tokenmaxxing y qué medir realmente

En los últimos meses surgió la práctica de monitorear el consumo de tokens de modelos como indicador de adopción de IA —a esto se le ha llamado “tokenmaxxing”—. ClickUp propone desplazar esa métrica hacia el valor generado y el tiempo ahorrado.

La crítica principal al tokenmaxxing es que premia el uso intensivo de modelos sin necesariamente evaluar si ese uso produce resultados valiosos o mejora procesos. Para las empresas latinoamericanas que ya experimentan con integración de IA, la lección es clara: medir inputs (cuántos tokens se gastan) puede confundir más que ayudar; conviene medir outputs y resultados de negocio.

Riesgos y oportunidades para la fuerza laboral

Zeb Evans afirma que “las personas que automatizan sus trabajos con IA siempre tendrán un empleo”, pero también reconoce la lógica inevitable: a medida que la IA asuma más tareas, se necesitarán menos manos para realizar el mismo trabajo. Ese proceso puede crear una doble dinámica:

• Ganadores: quienes dominen herramientas de IA y reconfiguren su trabajo hacia supervisión, diseño de prompts, validación y creación de valor medible podrían ver aumentos salariales.
• Perdedores: roles con tareas repetitivas o de bajo valor agregado corren el riesgo de desaparecer si sus ocupantes no se reentrenan.

Un ejemplo extremo citado en los reportes es Polsia, una startup que automatiza operaciones de software y, con una estructura mínima, logró crecer lo suficiente como para atraer inversión significativa. Casos así ilustran el potencial de productividad, pero también la concentración de rentas en quienes diseñan y controlan la automatización.

Implicaciones para empresas y tomadores de decisión en América Latina

Para los líderes y responsables de recursos humanos en la región, el caso ClickUp ofrece varias lecciones prácticas:

• Priorizar la medición de valor: diseñen indicadores que capturen tiempo ahorrado, calidad del resultado y valor para el cliente, no sólo consumo técnico de modelos.
• Planes de reentrenamiento: invertir en capacitación para que equipos aprendan a dirigir, auditar y mejorar agentes de IA. Esto incluye habilidades de prompt engineering, verificación de outputs y gobernanza de modelos.
• Rediseño de roles: reimaginen puestos para combinar supervisión humana, toma de decisiones y mejora continua de procesos automatizados.
• Transparencia y comunicación: ante cambios organizacionales, una comunicación clara sobre criterios de evaluación y ajuste puede reducir el impacto social y reputacional.
• Consideraciones regulatorias y sociales: la adopción acelerada de IA plantea preguntas laborales y fiscales que los gobiernos y empresas deben anticipar, desde seguridad social hasta protección de datos y responsabilidad en resultados automatizados.

Estrategia práctica: cómo incorporar agentes de IA sin deshumanizar

1. Comiencen con casos de uso medibles y de bajo riesgo: soporte al cliente, generación de borradores y tareas repetitivas con supervisión humana.
2. Establezcan auditorías periódicas de calidad: revisar salidas de agentes para detectar sesgos, errores o desviaciones.
3. Alineen incentivos: recompensen el impacto y la eficiencia real, no sólo el volumen de uso de IA.
4. Mantengan una ruta de transición para roles afectados: combinando reubicación, formación y compensaciones justas.

Conclusión: productividad, sí — pero con gobernanza

El anuncio de ClickUp es una muestra cruda de cómo la promesa de la IA puede transformar estructuras laborales. Para las empresas en América Latina, la oportunidad existe: mayor productividad, nuevos modelos de negocio y roles mejor remunerados para quienes agregan valor mediante IA. Pero alcanzar esos beneficios requiere medidas deliberadas: métricas adecuadas, inversión en capital humano y gobernanza que evite que la automatización se traduzca en precarización.

El futuro del trabajo que plantea ClickUp es posible, pero no inevitable. Depende de cómo las organizaciones midan el éxito, cómo distribuyan los beneficios y cómo protejan a quienes quedan en la periferia del cambio tecnológico.