Cuando apostar todo a la IA sale mal: el coste real de la 'AI psychosis'

ClickUp ha recortado el 22% de su plantilla en 2026 alegando que los agentes de IA pueden asumir esas funciones. No es un caso aislado: según TechCrunch, los despidos tecnológicos en lo que llevamos de 2026 ya se acercan al total registrado en todo 2025. El término que ha puesto nombre a este fenómeno lo acuñó Aaron Levie, fundador de Box: AI psychosis.

Levie lo describe con precisión incómoda: las personas que deciden que la IA puede reemplazar un puesto de trabajo son, con frecuencia, las que menos entienden en qué consiste realmente ese trabajo. Es una observación que merece pausa.

Qué significa 'AI psychosis' en la práctica

No se trata de un diagnóstico clínico ni de un concepto académico. Es una descripción funcional de un patrón de toma de decisiones: directivos y consejos de administración que, deslumbrados por las capacidades de los modelos actuales, extrapolan sin rigor qué tareas pueden automatizarse completamente y en qué plazo.

El problema no es que la IA no sea capaz de hacer cosas útiles —lo es, y con alcance creciente—. El problema es la brecha entre lo que un modelo puede demostrar en una demo y lo que un equipo necesita para operar con fiabilidad en producción, con contexto organizacional, con excepciones, con relaciones humanas y con responsabilidad legal. Esa brecha no desaparece por decreto de CEO.

En el caso de ClickUp, la apuesta es particularmente llamativa porque la empresa vende precisamente herramientas de productividad para equipos humanos. Sustituir a una quinta parte de la plantilla por agentes IA mientras se mantiene un producto orientado a la colaboración humana es una contradicción que los clientes no tardarán en notar.

Por qué importa más allá del titular

La tendencia tiene consecuencias que van más allá de cada empresa individual. Cuando varias compañías tecnológicas realizan recortes simultáneos justificándolos con la misma narrativa —los agentes de IA cubren esas funciones— se crea un efecto de validación mutua que presiona al resto del sector a seguir el mismo camino, independientemente de si la decisión es técnicamente sólida.

Esto es especialmente relevante en roles que implican juicio contextual, gestión de stakeholders o trabajo no estructurado. Los agentes actuales, incluidos los más capaces, funcionan bien en flujos de trabajo acotados y bien definidos. Cuando el entorno es ambiguo o cambiante, la supervisión humana sigue siendo necesaria, y prescindir de ella tiene un coste que no siempre aparece en el trimestre siguiente sino en el que viene después.

También hay un problema de métricas. Es relativamente fácil medir el coste de un salario; es mucho más difícil medir el coste de una decisión mal tomada por un agente sin supervisión, de un cliente que no renueva porque el soporte empeoró, o de un proyecto que se desvía porque nadie con criterio lo estaba monitorizando.

Para quién es relevante esta discusión

Esta conversación afecta directamente a quienes trabajamos en integraciones de IA, ya sea con Claude Code, con servidores MCP o con agentes a medida. Parte de nuestro trabajo consiste precisamente en ayudar a organizaciones a identificar qué procesos son automatizables con garantías y cuáles requieren un diseño más cuidadoso, con humanos en el bucle.

La presión comercial para justificar inversiones en IA con recortes de personal es comprensible, pero es una trampa. Los proyectos de automatización que mejor funcionan no son los que sustituyen equipos enteros de golpe, sino los que liberan tiempo a esos equipos para tareas de mayor valor. La diferencia entre ambos enfoques no es tecnológica: es de criterio.

Lo que Levie llama AI psychosis tiene cura, y no pasa por frenar la adopción de IA sino por tomarse en serio la pregunta que los modelos no pueden responder solos: ¿qué hace exactamente esta persona, y qué ocurre cuando no está?

---

Desde EP, llevamos meses viendo organizaciones que automatizan con cabeza y otras que lo hacen con prisa. Los resultados, hasta ahora, siguen el patrón que cabría esperar.