Trabajo a escondidas en dos empresas a la vez gracias a la IA: los ingenieros pluriempleados

La alarma de Samuel (nombre ficticio) suena a las 9:00 AM. Sin prisa, se levanta, prepara un café y revisa su bandeja de entrada. Una reunión rápida por videollamada a las 9:30 AM con su equipo, apenas 30 minutos de atención intermitente mientras revisa Twitter. Después, dos horas de lo que él llama "programación asistida por IA", que en realidad son diez minutos escribiendo una petición y el resto revisando el código que una inteligencia artificial ha escupido. A las 12:30 PM, ya está saliendo por la puerta, rumbo al gimnasio. "Intento ir siempre en horario de curro para tener más tiempo libre después", me cuenta. La tarde es aún más relajada: unas pocas revisiones de código más, algunas respuestas a correos y otra hora de lo que él llama "IA-coding". ¿Su sueldo? 250.000 dólares anuales.

"He tenido algún día que otro de nervios, porque me han coincidido dos reuniones de ambas empresas a la misma hora. Por suerte, a mí no me toca intervenir y simplemente apago la cámara", relata este ingeniero de 25 años a El Confidencial. Cuenta que llevaba dos años trabajando para una big tech (cuyo nombre prefiere no revelar por posibles represalias) y un día vio una oferta interesante en LinkedIn. "Tenía bastante tiempo libre y pensé que me vendría bien para ahorrar un poco más", señala. La historia de Samuel no es un caso aislado, sino un reflejo de una realidad cada vez más extendida en Silicon Valley: la de ingenieros pluriempleados que, amparados en el teletrabajo y potenciados por la IA, consiguen trabajar para dos (o incluso más) empresas a la vez, a menudo sin que sus empleadores lo sepan. Un fenómeno que ha provocado escalofríos en el sector y que, según algunos expertos, podría estar redefiniendo el concepto mismo de productividad.

La programación fue, durante décadas, la cima de la estabilidad y el prestigio profesional en el mundo tecnológico. Pero un día, la IA aprendió a hacer lo mismo que ellos. La llegada de ChatGPT en 2022 marcó un antes y un después. Lo que empezó como una modesta capacidad de autocompletado de código ha evolucionado a pasos agigantados. Hoy, modelos como Cursor (que es el que utiliza Samuel), Claude o Anthropic son capaces de manejar programas y manipular archivos. Ya no solo completan código, sino que crean aplicaciones completas. Y esa seguridad que se respiraba en la industria ha empezado a tambalearse.

Dario Amodei, CEO de Anthropic, lo dejó claro en marzo: "Estamos cerca de un mundo en el que la IA escriba el 90% del código. Y dentro de 12 meses, podría escribir prácticamente todo". La afirmación, que suena distópica, se ha empezado a ver reforzada por las cifras: en 2024, más de 150.000 trabajadores del sector tech fueron despedidos. En lo que va de 2025, ya van más de 50.000, según Layoffs.fyi. Sin embargo, muchos expertos advierten de que los modelos aún tienen un largo camino por recorrer antes de automatizar de forma fiable la mayor parte del trabajo que realiza un humano. Y que una dependencia excesiva de la IA podría derivar en trabajo defectuoso, además de una escasez de desarrolladores con las habilidades necesarias para crear software de calidad.

Yegor Denisov-Blanch, investigador de la Universidad de Stanford, se dedica a analizar la productividad en el sector tecnológico. En conversación con este diario, explica que el teletrabajo ha sido, sin duda, "un catalizador" para esta nueva oleada de ingenieros pluriempleados: "Hay gente muy buena y que realmente puede trabajar en dos sitios a la vez, haciendo un buen trabajo para las dos", admite Denisov-Blanch. "No estoy en contra, pero es muy difícil de llevar a cabo. La mayoría de las veces ves que su rendimiento tienda a la baja, afectando así a su nivel de producción en las dos empresas (o las que sean)".

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Señala que uno de los problemas principales es que el código que luego tienen que rehacer, porque aparecen errores, se multiplica por cinco. "Esa parte no es productiva, es desperdicio. Y, aunque el trabajo bueno también se incrementa, no lo hace en la misma proporción", incide. Yegor compara la actual situación con la automatización en trabajos de transcripción y traducción: “La IA podría reemplazar a algunos desarrolladores, pero la ingeniería avanzada es otra historia. Si el código está escrito por la IA, el ingeniero en el futuro será el guía, el arquitecto, diciéndole qué pasos seguir y corrigiendo sus errores. Ese día importará más el qué crear y cómo crearlo. Que el hecho de crearlo”.

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Este investigador y sus colegas de Stanford crearon un modelo para analizar el desempeño de 100.000 ingenieros de cientos de empresas que ha llegado hasta el último rincón de Silicon Valley. El motivo fue que de ese análisis se desprendía que casi el 10% de ellos no hacen prácticamente nada y reciben una generosa compensación por ello. A estos trabajadores que no dan un palo al agua se les ha denominado "ingenieros fantasma". Según su análisis, se trata de un perfil de empleado con un rendimiento muy inferior, que apenas produce en su día a día y finge estar "muy ocupado" o trabajando en algo "muy importante".

"Cuando Elon Musk hizo un retuit de nuestra investigación, se montó una gorda. Me escribieron varios colegas de profesión cabreados, diciéndome que les iba a desmontar el chiringuito. Pero es algo que dentro de los equipos se comenta mucho y ya ha empezado a oler demasiado", señala. Para medirlo y llegar a estas conclusiones, Yegor y su equipo de Stanford desarrollaron un modelo algorítmico que ha estado durante dos años revisando el código elaborado por miles de ingenieros, evaluando así su productividad. Todos esos datos analizados han sido aportados por las propias empresas, que se han mantenido anónimas, pero que han dado a los investigadores acceso a sus repositorios internos de código.

La Ley de Price, que postula que en una compañía de 100 empleados, solo 10 son responsables del 50% de la producción, parece que está encontrando su eco en Silicon Valley. Deedy Das, inversor de Menlo Ventures y exingeniero de software en Google, lo ha vivido en primera persona y lo contaba en X: "Conozco personalmente a decenas de ingenieros que literalmente trabajan menos de diez horas al mes: hacen aproximadamente dos cambios de código, mandan unos pocos correos electrónicos, y tienen unas cuantas reuniones. Luego cobran más de 300.000 dólares".

Sin embargo, no todo el mundo celebra la llegada de la IA a sus rutinas. De hecho, una encuesta de WIRED reveló que el entusiasmo por estas herramientas (36%) era casi idéntico al escepticismo (38%) entre los programadores. Sam Altman, CEO de OpenAI, afirmaba hace unas semanas que la IA ya puede realizar tareas de empleados junior y que la capacidad de trabajar "días seguidos" está a la vuelta de la esquina. "Hoy en día, la IA es como un becario que puede trabajar un par de horas, pero en algún momento será como alguien experimentado que puede trabajar un par de días".

Jensen Huang, CEO de Nvidia, lo ve desde otra perspectiva: "No vas a perder tu trabajo por culpa de una IA, pero sí por culpa de alguien que sepa usarla". Empresas como Shopify ya consideran obligatorio el uso de IA y evalúan a sus empleados en función de su familiaridad con estas herramientas. Estas nuevas dinámicas de trabajo ya suponen cierta presión en el sector. La Generación Z, de hecho, parece haberlo captado antes que nadie: un 51% ve a las herramientas de IA como un compañero de trabajo, en contraste con los millennials (40%), según Resume.org.

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No es oro todo lo que reluce. Mientras los mandamases de empresas como Amazon argumentan que la IA libera a los empleados de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en trabajos más interesantes, muchos de sus trabajadores creen que esta "liberación" ha significado una "degradación" de sus empleos. Según varios ingenieros anónimos del gigante del e-commerce, el trabajo se ha vuelto más rutinario, menos reflexivo y mucho más acelerado. Afirman que sus trabajos se parecen más al "trabajo de almacén", ya que parece haberse instaurado el pensamiento entre los jefes de que los empleados pueden acumular más tareas. Y, si bien esto podría beneficiar a los programadores experimentados, para los principiantes, esta nueva dinámica puede ser un infierno que recuerda a la transición del trabajo artesanal a la revolución industrial en los siglos XIX y XX, donde las tareas se fragmentaban y se realizaban a un ritmo vertiginoso.

En un mercado laboral cada vez más competitivo y con despidos masivos, la idea de que los ingenieros puedan marcharse y conseguir un nuevo empleo con el mismo sueldo es menos plausible. "En el pasado, los ingenieros tenían mucho poder de negociación en las empresas, ya que había poca oferta y mucha demanda", recuerda Yegor. “Las compañías asumían que un 10% de los ingenieros no iba a hacer nada, pero preferían pagar y que no trabajaran para la competencia”, añade. Luego, el teletrabajo facilitó ese "parasitismo", especialmente en una época de crecimiento desmedido de las tecnológicas. Pero en tiempos de crisis, la inactividad sí se mira con lupa. "Si un día te levantas por la mañana y te cuentan que se han cepillado a ese 10% de los vagos, la gente sí se pone a trabajar", incide el investigador.

La llegada de movimientos como el DOGE y un supuesto retorno a una cultura de meritocracia, impulsado por factores como la crisis económica, están llevando a cabo una búsqueda activa de esos trabajadores perezosos. Las empresas, e incluso las agencias gubernamentales, buscan cómo optimizar y reducir costes. "Lo que hace DOGE es algo más sencillo que medir la productividad en detalle. Lo que hacen realmente es buscar la fruta podrida y segarla. Poco a poco esa medición será más exhaustiva. Y unos de los que más tienen que perder serán los ingenieros", concluye el experto.