En 1865, el economista inglés William Stanley Jevons publicó La cuestión del carbón. Su observación era contraintuitiva y se ha mantenido así durante 160 años: la máquina de vapor de James Watt era mucho más eficiente que su predecesora y el consumo británico de carbón aumentó, no disminuyó. La eficiencia hizo que la maquinaria alimentada por carbón fuera más barata de operar, lo que aumentó la demanda más rápido de lo que se acumulaban los ahorros. Un uso más eficiente de un recurso conduce a un mayor consumo total, no a menos.

El mismo efecto rebote ha aparecido en otras tecnologías, aunque el mecanismo y la escala varían. Las oficinas digitales debían eliminar el papel; el consumo de papel aumentó durante décadas. Las autopistas más anchas debían reducir la congestión; se llenaban de tráfico. Los motores más eficientes debían reducir la demanda de combustible; la gente conducía más.

Ahora aplica la misma lógica a la plantilla de ingeniería y a la IA.

La suposición detrás de los despidos

La narrativa corporativa predominante hasta principios de 2026 era la siguiente: la IA hace que cada ingeniero sea más productivo, por lo que se necesitan menos ingenieros, por lo que reducir plantilla captura esa eficiencia como un ahorro. Gartner descubrió que el ochenta por ciento de las grandes empresas había despedido personal mientras pilotaban IA, y que los recortes no mostraban correlación con una mejora del ROI. Traté ese hallazgo en un artículo anterior en LinkedIn sobre por qué los despidos de IA no están dando resultados, y te explicaba lo que estaba ocurriendo.

No te decía por qué, pero la paradoja de Jevons sí.

Dónde fue la eficiencia

En junio de 2026, Ramp Economics Lab y Revelio Labs publicaron un estudio que combina el gasto en IA a nivel de empresa con datos de fuerza laboral en más de 21.000 empresas estadounidenses. No encuestas, ni estimaciones autoinformadas, sino registros de gasto transaccional que coincidieron con datos de empleo.

Su hallazgo contradecía directamente la tesis de los despidos. Las empresas que adoptaron la IA con alta intensidad, definida como el tercio superior del gasto por empleado en IA, con aproximadamente treinta dólares por empleado al mes en los primeros tres meses, crecieron en plantilla un 10,2% en los dos años posteriores a su adopción. La plantilla de nivel inicial en ese grupo creció un 12%, y la proporción de trabajadores de nivel inicial en la fuerza laboral total aumentó más de un punto porcentual en comparación con el grupo de control.

La economista principal del estudio, Ara Kharazian, formuló el mecanismo sin nombrarlo: estas empresas «pueden hacer más cosas ahora.»

Esa es la paradoja de Jevons, expresada en lenguaje claro por un economista que se asenta sobre los datos. La IA hizo que cada unidad de producción de ingeniería fuera más barata de producir, y las empresas que la adoptaron intensamente no guardaron los ahorros como reducción de plantilla. Los datos muestran un crecimiento de plantilla más que un ahorro de plantilla. La interpretación de Jevons es que las empresas absorbieron la producción más barata asumiendo más trabajo, aunque el estudio mide los resultados de la fuerza laboral, no el flujo intermedio de capacidad de ingeniería hacia características o productos específicos.

Los adoptantes de baja intensidad, las empresas que experimentaron en lugar de comprometerse, no vieron cambios estadísticamente significativos en la plantilla en ninguna dirección. El mecanismo de reabsorción requiere usar realmente la tecnología. Experimentar no produce ni ahorro ni crecimiento.

Un segundo estudio, una perspectiva diferente, la misma dirección

Un análisis separado de Revelio Labs, su Rastreador mensual del Mercado Laboral con IA publicado en julio de 2026, abordó la cuestión desde un ángulo completamente distinto. Donde el estudio de Ramp identificó adopción a partir de datos de gasto, el rastreador identificó empresas que adoptan IA a partir de ofertas de empleo para roles de integrador de IA. Diferentes poblaciones, diferentes metodologías de medición.

La orientación convergió a medida que las empresas que habían adoptado IA crecieron un 27% más de plantilla que los no adoptantes desde octubre de 2022. El crecimiento se concentró en puestos senior, un aumento del 31%, frente a solo un 6% para puestos junior.

La señal de adopción cambió, pero ninguno de los dos estudios encontró la contracción de plantilla que predice la narrativa de despidos. La composición específica es diferente, el estudio de Ramp encontró que la contratación de nivel inicial crece más rápido, mientras que el rastreador de Revelio encontró que los puestos senior dominan, y ninguna de las fuentes reconcilia la discrepancia. Si el crecimiento impulsado por IA favorece a las contrataciones junior incorporadas para habilidades nativas de IA o a las contrataciones senior necesarias para dirigir la producción de IA es una cuestión realmente abierta.

Ambos conjuntos de datos desafían la suposición de que la adopción intensiva de IA se traduce automáticamente en menos trabajadores.

La confusión que merece la pena nombrar

Hay una objeción legítima a esta evidencia: las empresas que adoptan IA ya crecían más rápido antes de adoptarla. La adopción no es aleatoria. Las empresas más grandes, más intensivas en ingeniería, respaldadas por capital riesgo y de crecimiento más rápido tienen más probabilidades de adoptar la IA de forma intensa, y ya estaban en una trayectoria ascendente.

Esto significa que la cifra de crecimiento del 10,2% no puede interpretarse como «la IA causó esta contratación.» Parte de ello es el crecimiento que estas empresas habrían experimentado de todas formas. El argumento de la paradoja de Jevons no requiere que la IA sea la única causa del crecimiento. Solo requiere que adoptar la IA intensamente no reduzca la plantilla como asume la narrativa de los despidos, y los datos respaldan claramente esa afirmación más limitada. Las empresas que se comprometieron con la IA hicieron crecer sus equipos. Las empresas que culparon a la IA de los despidos, según un análisis separado de Revelio citado en Forbes, en realidad quedaron rezagadas respecto a sus homólogos del sector en adopción global de la IA. Los despidos no fueron consecuencia de la eficiencia. La evidencia sugiere que algunos fueron reestructuraciones ordinarias con una historia de eficiencia de IA asociada.

Lo que Jevons no podría contarte

La paradoja ofrece una explicación plausible para el resultado de plantilla: la eficiencia pudo haberse absorbido por una producción ampliada en lugar de guardarse como ahorro. No explica qué ocurrió dentro de los equipos que permanecieron.

La versión a nivel de equipo de este mecanismo es una que ya he tratado antes en el contexto de la deuda de comprensión de la IA: ahorrar tiempo de escritura se convirtió en más trabajo de revisión. Cuando la IA comprime el coste de producir código, el resultado inmediato es más código, no menos programadores. El volumen de pull requests aumenta, las colas de revisión vuelven a subir, los ingenieros que antes dedicaban su tiempo a escribir ahora lo emplean verificando lo que escribió la máquina. Harness encuestó a 700 profesionales de ingeniería en cinco países y encontró que el 81% dedica más tiempo a la revisión de código desde que sus equipos adoptaron herramientas de IA. El 28% reportó un aumento del 30% o más. Faros AI rastreó a 10.000 desarrolladores en más de mil equipos: las tareas completadas aumentaron un 21%, las pull requests fusionadas aumentaron un 98% y el tiempo de revisión subió un 91%.

Para los ingenieros que permanecieron, el tiempo de escritura ahorrado se convirtió en más trabajo de revisión y expectativas más estrictas de entrega.

Una cuenta de profesional en r/developersIndia de Reddit, en un hilo titulado «¿Alguien más siente que tenemos que trabajar más por la IA?», describió plazos más ajustados, cargas de revisión más pesadas y ningún aumento salarial a pesar de las nuevas herramientas. La mejora en eficiencia fue real y completamente consumida por expectativas ampliadas.

Lakshmanan, en Visualizing Generative AI (2025), afirmó: «A medida que la programación se vuelve más eficiente gracias a los asistentes de programación GenAI, la caída del precio de una unidad de código puede llevar a una mayor demanda de características de producto y, por tanto, a un aumento de la demanda de programadores.» Junto con la recuperación de la producción, Lakshmanan nombró un frenador a nivel macro: el efecto Baumol, donde los ahorros de costes de sectores más productivos son absorbidos por otros menos productivos, ralentizando el crecimiento económico general. La eficiencia en el desarrollo de software puede no traducirse en ganancias de productividad más amplias incluso cuando se traduce en más software.

La trampa de medición

Las empresas que realizaban despidos midieron el lado de entrada, menos ingenieros produciendo el mismo resultado, y lo llamaron eficiencia. Lo que no lograron medir fue el lado de producción: ¿qué ocurre con la capacidad de la organización para asumir nuevo trabajo, mantener sistemas existentes, responder a incidentes y retener el conocimiento institucional que permite que cualquiera de esas cosas funcione?

Escribí sobre esta dinámica en una publicación anterior sobre el problema de la medición. Cuando tus métricas recompensan a lo visible, castigan a lo invisible. La reducción de plantilla es visible en una llamada trimestral de resultados, el conocimiento institucional que salió de la puerta, el contexto que tardó años en acumularse, la capacidad de mantener sistemas que el equipo restante no construyó, esos costes llegan más tarde y se reflejan en una línea presupuestaria diferente.

Gartner predice que el 50% de las empresas que atribuyen recortes de personal a la IA volverán a contratar para funciones similares para 2027. Forrester descubrió que más de la mitad de las empresas que despiden personal para IA ya se arrepienten. Careerminds encontró que el 68,3% de las empresas que recortaron personal para IA ya habían recontratado personal para funciones similares. El boomerang ya está ocurriendo, y es caro: pagas una indemnización al salir, una prima de contratación al volver y la brecha de conocimiento entre medias nunca se cierra del todo.

Lo que aún no sabemos

Los datos de Ramp/Revelio cubren 24 meses tras la adopción. La paradoja de Jevons en la economía del carbón británica se desarrolló durante décadas. Veinticuatro meses son suficientes para cuestionar la suposición de que la eficiencia de la IA se convierte automáticamente en ahorro de personal, pero no es suficiente para establecer cómo evoluciona el patrón.

Las pruebas dejan tres preguntas sin resolver.

Primero, la tensión de contratación entre junior y senior. Los dos mejores conjuntos de datos disponibles apuntan en direcciones opuestas sobre quién es contratado: el estudio de Ramp dice trabajadores de nivel inicial (habilidades nativas de IA), el rastreador de Revelio dice roles senior (juicio a la salida directa de IA). Ambos son plausibles, ninguno es concluyente y la respuesta importa enormemente para cómo contratas personal.

Segundo, si la reabsorción es duradera. Las empresas que «hacen más cosas» con la misma o más personas solo funcionan mientras el mercado recompense hacer más cosas. Una contracción que castigue el exceso de alcance pondría a prueba si el mecanismo de Jevons sobrevive a la presión a la baja.

Tercero, ya sea que esto tenga que ver realmente con la IA o sobre el tipo de empresa que adopta la IA: las empresas de rápido crecimiento ya contrataban antes de adoptar la IA, y separar el efecto de la tecnología de la trayectoria en la que ya estaban requerirá conjuntos de datos más largos y mejores controles que los que tiene nadie actualmente.

La conclusión práctica

Los datos no apoyan el uso de la eficiencia proyectada de la IA como justificación independiente para reducir el personal de ingeniería.

Si tu organización adoptó IA y tus equipos producen más, la respuesta compatible con Jevons es invertir esa capacidad aumentada en trabajos que antes eran demasiado caros de intentar. Pero elige el trabajo deliberadamente: elige iniciativas con un propietario de negocio nombrado, mide el tiempo desde la intención hasta el resultado validado en lugar de solo el volumen de producción, rastrea la carga de revisión y retrabajo junto con el rendimiento, y conserva suficiente capacidad para mantenimiento y respuesta a incidentes antes de comprometerse con un alcance adicional. Las empresas de la cohorte principal del estudio Ramp no planificaron para Jevons. Simplemente tuvieron el sentido común de usar la eficiencia para el crecimiento en lugar de almacenarla como ahorros que nunca se materializaron.

Y si alguien en la próxima reunión propone la reducción de plantilla como mecanismo de captura de ROI por IA, ahora tienes un principio económico de 160 años y datos a nivel de empresa en 21.000 empresas que explican por qué no funcionará como piensan.

Aún no sabemos si el patrón se mantiene a largo plazo. Sabemos lo suficiente como para dejar de repetir el error a corto plazo.

Ricardo