Block y los 4.000 despidos: qué hay detrás

Cuando Jack Dorsey anuncia el recorte del 40% de la plantilla de Block (una salida de más de 4.000 empleados) en la misma jornada en que presenta unos resultados sólidos con un beneficio bruto de 2.870 millones de dólares en Q4 2025, no estamos ante una empresa en dificultades. Estamos ante una de las demostraciones más explícitas a escala C-Level de que el modelo de empresa intensiva en capital humano tiene fecha de caducidad. La acción subió más de un 20% en el after-hours, y los inversores premiaron el objetivo declarado por Dorsey: alcanzar los 2 millones de dólares de beneficio bruto por empleado, cuatro veces la eficiencia pre-pandemia. Pero hay dos causas simultáneas en este anuncio, y confundirlas es un error estratégico con consecuencias reales para cualquier decisor que quiera extraer lecciones aplicables a su organización.

¿Esto que quiere decir? ¿Tenemos que correr a los botes salvavidas? Seguimos con la tesis de la píldora azul: hay que tener los ojos abiertos para que la ola no nos pase por encima, pero eso no quiere decir que sea una señal definitiva del apocalipsis. En el capítulo 2 de la tercera temporada de la serie Mad Men el protagonista Don Draper dice una frase que siempre tengo en cuenta cuando la actualidad se llena de interpretaciones catastrofistas de cambios provocados por la tecnología: «El cambio no es ni bueno ni malo, simplemente es.» Acallemos pues las trompetas del apocalipsis y analicemos lo que significa este movimiento y qué hay detrás.

La tesis del ‘botscaling’

Primero analizar qué ha pasado. El analista y cofundador de Weblogs Antonio Ortiz anticipa precisión el concepto que está en juego: la filosofía del botscaling, la idea de que equipos muy pequeños e hiperproductivos pueden escalar todavía más que las empresas digitales de generaciones anteriores, y que el crecimiento no requerirá plantillas de cientos o miles de empleados porque la empresa se piensa desde cero con la inteligencia artificial automatizando. Y concluye con honestidad intelectual que quizás haya que moderar el escepticismo que uno podría haber tenido sobre esas ideas. Es una autocorrección valiosa: el escenario que parecía extremo se está ejecutando ahora mismo.

Dorsey lo expresó en términos precisos en la llamada con analistas recogida por Bloomberg: «Something happened in December last year where the models just got an order of magnitude more capable.» Es decir, lo mismo que sostiene Ortiz: los modelos IA multiplicaron su capacidad y por tanto su productividad. No es retórica. Es el reconocimiento de que el umbral de rentabilidad de mantener capital humano para determinadas funciones cognitivas se ha cruzado. La propia herramienta interna de Block, denominada Goose, lleva dos años en desarrollo, lo que confirma que el cambio operativo es deliberado y estructural, no oportunista.

El overhire pandémico

La tentación de reducir este episodio a un simple caso de adopción de IA metidos en el hype del tsunami agéntico es grande, pero es un importante error de diagnóstico. Y es que hay que fijarse en los antecedentes: Block triplicó su plantilla entre 2019 y 2022 (de 3.835 a más de 12.500 empleados) durante la pandemia. El recorte actual no deshace ni la mitad de esa sobrecontratación. Y esto no es únicamente un error de gestión: es el resultado predecible de un modelo de financiación que durante años premió el crecimiento de headcount como proxy de ambición. Dorsey es simultáneamente víctima y actor de ese sistema.

El propio fundador lo reconoció en respuesta a las críticas recogidas por BeInCrypto: «Yes, we over-hired during COVID because I incorrectly built 2 separate company structures (Square & Cash App) rather than 1.» Como señala Ortiz, Block lleva un par de años estancada en ingresos con beneficios irregulares (explosión en 2024 con 2.897 millones de dólares, moderación en 2025 con 1.306 millones). La combinación de overhire estructural y aceleración de herramientas de IA crea la tormenta perfecta para una reestructuración radical por otro lado necesaria aunque la IA no hubiese proporcionado la excusa y la herramienta ideales.

El ‘AI Washing’ y los límites del argumento de eficiencia

Ethan Mollick, profesor asociado de Wharton y una de las voces académicas más respetadas en la intersección de IA y estrategia organizacional, advierte según SF Standard que las herramientas de IA efectivas son demasiado nuevas y existe poca capacidad para reorganizar el trabajo en torno a ellas, lo que hace difícil imaginar ganancias de eficiencia repentinas del 50% a nivel de toda la empresa. La advertencia de Mollick no es un argumento contra la adopción de IA; es un recordatorio metodológico de que sin métricas sólidas la narrativa de eficiencia puede enmascarar decisiones que el TCO a largo plazo terminará penalizando.

El fenómeno del AI washing (empresas que atribuyen a la IA recortes que ya estaban planificados o que habrían ocurrido de todos modos) es un riesgo real en este ciclo. Sam Altman, CEO de OpenAI, ya había advertido sobre este fenómeno. Block presenta suficiente evidencia de ambas causas como para que ningún analista serio aplique la navaja de Occam y se quede con una sola explicación. Y conviene no olvidar que este ciclo no es del todo nuevo: la automatización industrial, la banca online y el comercio electrónico siguieron la misma secuencia. La productividad la captura primero el balance, luego la trasladan los consumidores vía competencia de precios, y los trabajadores llegan tarde al reparto. La velocidad actual es genuinamente diferente. La lógica subyacente, no tanto.

Y hay una triste ironía en este proceso: los ingenieros, product managers y analistas que construyeron Goose y las capacidades de IA de Block son, en buena medida, quienes hicieron posible que la empresa funcione hoy con casi la mitad de plantilla. Dorsey se lo reconoce en su carta de despedida: «You built what this company is today.» La frase es más amarga de lo que aparenta.