Hay una escena clásica en El Padrino donde el Don mira a la cámara y dice la verdad que todos ya sabían, pero nadie tenía el coraje de decir en voz alta.
Jamie Dimon hizo eso la semana pasada.
No fue en una entrevista de marketing. Fue en una reunión con inversores — donde las mentiras salen caras. Y lo que dijo fue lo siguiente, sin rodeos:
"Ya tenemos planes enormes de reubicación para nuestro propio personal. Hay personas que fueron desplazadas por la IA — y les ofrecimos otros empleos."
Traduciendo el economés corporativo al español de verdad: la IA ya está mandando gente a la calle en el banco más grande del mundo. Solo están siendo lo suficientemente amables como para ofrecer una silla musical antes de que la música pare para siempre.
El número que lo dice todo sin decir nada
JPMorgan tiene 318.512 empleados. El número casi no cambió en el último año. Bonito, ¿no? Parece que nadie fue despedido.
Pero cuando miras debajo del capó — como diría Taleb, vas más allá de la narrativa superficial — encuentras lo siguiente:
- Operaciones y soporte: -4% y -2%, respectivamente.
- Funciones orientadas al cliente y generación de ingresos: +4%.
- Cada empleado de operaciones ahora gestiona 6% más cuentas.
- Costo de combate al fraude: -11% por unidad.
- Ingenieros de software: 10% más eficientes.
Esto no es crecimiento orgánico. Es una máquina de triturar funciones repetitivas y escupir gente del otro lado, esperando que aprenda algo nuevo lo suficientemente rápido como para no convertirse en estadística de desempleo.
El banco gasta casi US$ 20 mil millones al año en tecnología. El presupuesto de tech más grande del sector bancario global. Usan modelos de OpenAI y Anthropic dentro de un portal interno de IA. Ya duplicaron los casos de uso de IA generativa solo este año.
Mientras lees este texto, algún analista junior en el centro del mundo financiero está siendo lentamente reemplazado por un LLM que no pide aumento, no toma vacaciones y no se queja del jefe.
La pregunta que nadie quiere responder
Dimon hizo un experimento mental interesante. Preguntó: ¿y si los camiones autónomos se introdujeran de la noche a la mañana?
"¿Lo harías si eso pone a 2 millones de personas en la calle? El siguiente empleo es acomodar estantes por 30 mil dólares al año."
Noten lo que no dijo: que eso no va a pasar.
Dijo que la sociedad necesita empezar a pensar en el problema ahora. Lo cual, seamos honestos, es la versión educada de decir: "el tren ya salió de la estación, y el sindicato ni siquiera compró el boleto."
Dimon compara la IA con la electricidad y con la imprenta de Gutenberg. No es exageración — es historia. La imprenta destruyó la profesión de copista. La electricidad liquidó el mercado de velas de sebo. La diferencia es que Gutenberg tardó décadas en convertirse en fuerza disruptiva. El GPT-5 tardó meses.
Skin in the game — o no
Aquí es donde necesito ser honesto contigo.
La mayoría de los "expertos" que van a aparecer en tu timeline comentando esta noticia nunca administraron una nómina, nunca decidieron despedir a un empleado, nunca firmaron un cheque de liquidación. Hablan de disrupción con la frialdad de quien no pierde nada si se equivoca.
Dimon tiene 318 mil empleados bajo su responsabilidad. Cuando habla de "redeployment", está hablando de gente real, con facturas que pagar, crédito hipotecario y hijos en la escuela.
Eso no significa que sea buena persona. JPMorgan no es una ONG. Pero al menos tiene suficiente skin in the game como para decir la verdad en una sala con inversores en lugar de andar vendiendo esperanza en podcasts.
¿Qué hacer con esta información?
Primero: deja de pensar que esto es problema solo de los empleados bancarios. Abogados, contadores, analistas financieros, redactores, programadores de código repetitivo — la lista es larga y crece cada semana.
Segundo: entiende que el mercado financiero va a seguir precificando esto con delay. Mientras JPMorgan anuncia una eficiencia del 10% en sus ingenieros, todavía hay gente preguntando si la IA "de verdad va a llegar".
Ya llegó.
Tercero — y esta es la pregunta que debería quitarte el sueño:
¿Cuál es tu función hoy que un LLM bien entrenado no podría hacer en 18 meses?
Si la respuesta tardó más de 5 segundos en llegar, tienes un problema. Y ningún plan corporativo de "redeployment" lo va a resolver por ti.
