La apuesta de ClickUp por la IA: despidos masivos sin el retorno de inversión prometido

En mayo de 2026, Zeb Evans, CEO de ClickUp, anunció que la plataforma de productividad valorada en 4.000 millones de dólares había recortado el 22 % de su plantilla. No se trataba de una medida desesperada para reducir costos. Evans lo presentó como un giro estratégico hacia una “organización 100x” impulsada por unos 3.000 agentes internos de inteligencia artificial, una proporción asombrosa de tres agentes por cada empleado . Los ahorros, afirmó, se destinarían a salarios de siete cifras para quienes aprendieran a dirigir estos sistemas de IA .

La jugada de ClickUp es la postal más clara de una tesis corporativa que se cristaliza a toda velocidad en Silicon Valley: las empresas pueden reducir drásticamente su personal, reemplazar procesos con agentes de IA y recompensar a un grupo selecto de “gerentes de IA” con pagas estratosféricas. Sin embargo, los datos disponibles pintan un panorama muy distinto: esta arriesgada reestructuración no garantiza el éxito. Las primeras evidencias del año apuntan a tres riesgos interconectados: una cultura de consumo derrochador de tokens, un desplazamiento laboral acelerado y una brecha persistente entre el recorte de costos y los retornos financieros reales.

La trampa del ‘tokenmaxxing’: cuando usar IA se convierte en una métrica de vanidad

Con la fiebre por integrar IA en cada rincón, ha surgido una disfunción peculiar. El término “tokenmaxxing” describe el comportamiento de maximizar el consumo de tokens de IA como símbolo de estatus, sin importar la calidad real del trabajo . Ingenieros en gigantes como Meta, OpenAI y Shopify compiten por ver quién quema más tokens, tratando sus métricas de consumo como medallas internas de honor .

El problema es un caso de manual de la Ley de Goodhart: cuando una métrica se convierte en objetivo, deja de ser una buena métrica . Por inflar sus números, los desarrolladores redactan instrucciones interminables, inyectan contexto redundante y ejecutan bucles de agentes inútiles. El resultado es una inflación directa de los costos de infraestructura de IA, sin una mejora real de productividad . Un informe de GitClear en enero de 2026 ya anticipaba este problema: las herramientas de IA aumentan la producción de código, pero también elevan drásticamente la tasa de refactorización y la deuda técnica .

El nuevo modelo de ClickUp se sostiene sobre la premisa de que sus 3.000 agentes de IA multiplicarán la productividad por 100. El riesgo es que, si la empresa —como ya ocurre en otras— empieza a medir el éxito por el volumen de tokens en vez de por los resultados de negocio, los beneficios prometidos jamás llegarán. Podría terminar pagando muy caro una cultura de “tokenmaxxing” donde los empleados parecen ocupadísimos para los algoritmos, pero generan un impacto real mínimo.

Despidos preventivos: recortar personal mientras el negocio crece

La magnitud del desplazamiento laboral por IA en 2026 ya es considerable. En el primer trimestre del año, casi 80.000 trabajadores tecnológicos perdieron su empleo, y casi la mitad de esos recortes se atribuyeron a la IA y la automatización . La Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER, por sus siglas en inglés) descubrió que los directores financieros de EE. UU. anticipan que los recortes de empleo relacionados con la IA podrían ser hasta nueve veces superiores a los de 2025, y afectar a unos 502.000 puestos en toda la economía .

El aspecto más inquietante de los despidos en ClickUp es el contexto que los rodea. Evans declaró que la empresa vivía su “mejor momento de crecimiento” hasta la fecha . Esto convierte los recortes en una decisión puramente estratégica, no en una medida de supervivencia. Es la señal de un futuro donde incluso las empresas financieramente sanas se deshacen de personal de forma preventiva para adelantarse a una curva de IA que aún no ha demostrado su valía. Los roles eliminados siguen un patrón previsible: se fusionan o desaparecen puestos de atención al cliente, codificación básica, coordinación de proyectos y control de calidad, tareas que los agentes actuales pueden automatizar con facilidad . El futuro que dibuja esta estrategia solo premia a quienes “construyan, gestionen o auditen sistemas de IA” .

La brecha del retorno de inversión: reducir costos sin beneficios reales

El riesgo más crítico para el modelo de ClickUp es la creciente evidencia de que los despidos impulsados por IA simplemente no están dando frutos. Una influyente encuesta de Gartner realizada en mayo de 2026 a 350 ejecutivos globales de empresas con ingresos superiores a 1.000 millones de dólares arrojó un resultado aleccionador: las compañías que hacían recortes de personal relacionados con la IA no obtenían un mejor retorno de inversión que aquellas que mantenían su plantilla estable . Las tasas de despido eran casi idénticas entre las empresas que reportaban un alto retorno y aquellas con resultados modestos o negativos, lo que expone una “brecha entre el recorte de costos vinculado a la IA y los resultados financieros que se supone que lo justifican” .

El documento de trabajo de la NBER confirmó esta incertidumbre al encontrar una amplia distancia entre las ganancias de productividad percibidas y su impacto real y medible en la economía . A principios de marzo de 2026, Goldman Sachs declaró que “todavía no encuentra una relación significativa entre la productividad y la adopción de la IA a nivel de toda la economía” .

Al lanzarse de cabeza, ClickUp está apostando a que puede triunfar donde otros aún no han encontrado una conexión financiera clara. El peor de los escenarios no es solo no alcanzar la productividad 100x. La empresa podría quedarse con una plantilla mucho más reducida, una factura de infraestructura de IA disparada por 3.000 agentes funcionando sin cesar y ningún aumento de ingresos equivalente. Sería la trampa perfecta: menos capacidad operativa sin las ganancias de eficiencia prometidas.

Un experimento que marcará tendencia

La reestructuración de ClickUp es un caso de prueba de alto perfil para la tesis de “reemplazar humanos con agentes y premiar a los supervivientes”. Refleja una tendencia real y acelerada, pero al mismo tiempo expone los tres peligros más agudos de este momento. El “tokenmaxxing” amenaza con malgastar la enorme inversión en IA en una cultura de uso performativo. El desplazamiento de empleo avanza más rápido que las ganancias de productividad que se supone lo absorberán. Y los primeros datos rigurosos de Gartner y NBER sugieren que despedir para alcanzar la rentabilidad gracias a la IA es una apuesta que, de momento, no ha dado resultado a quienes ya la han hecho.

Los resultados financieros de ClickUp en los próximos 12 a 18 meses servirán como termómetro para saber si la apuesta 100x de Evans fue un movimiento visionario o un costoso error de cálculo hacia un futuro laboral que aún no está probado.