Uber anunció el recorte de aproximadamente 3.300 personas —cerca del 10% de su plantilla global— en la mayor reducción desde la pandemia. El dato que importa no es el número: es la forma. La empresa va a reducir un 20% la cantidad de gerentes, eliminar la mitad de los equipos de una o dos personas y desvincular a quienes están a más de siete niveles de distancia del CEO. No es un recorte por crisis financiera: es un rediseño de la capa de coordinación. Y eso tiene implicancias directas para cualquiera que trabaje en tecnología.

Lo primero es leer bien la decisión. Uber no está achicándose por falta de ingresos: está reasignando recursos hacia movilidad, delivery y robotaxis mientras adelgaza las capas intermedias que existían para coordinar el trabajo. Es el mismo patrón que se está repitiendo en varias tecnológicas grandes, y conviene entender su lógica antes de sacar conclusiones sobre el propio empleo.

Qué anunció Uber exactamente

Según el anuncio del CEO Dara Khosrowshahi a los empleados el 2 de septiembre, difundido inicialmente por TechCrunch, la reestructuración incluye cuatro medidas concretas:

• Reducción del 20% en la cantidad de gerentes. Parte de esas personas pasa a roles de contribuidor individual, no salen de la empresa.

• Eliminación del 50% de los equipos de una o dos personas. Equipos demasiado chicos para tener impacto pero que igual requieren coordinación, reporte y gestión.

• Corte por distancia jerárquica. Se desvincula personal que está a más de siete niveles del CEO, un criterio inusual y muy revelador.

• Fin del trabajo remoto. Menos del 1% de la plantilla mantiene esa modalidad.

El propio Khosrowshahi enmarcó la medida como una reducción de burocracia. Bloomberg y otros medios coincidieron en describirla como un rediseño para reducir capas de management más que como un ajuste de costos por dificultades del negocio.

Lo que este recorte dice sobre la automatización

Acá está la lectura que importa. El criterio de "más de siete niveles del CEO" no apunta a roles operativos ni a perfiles técnicos: apunta a la capa de coordinación. Gente cuyo trabajo principal era consolidar información, mover el estado de un lado a otro, preparar reportes para el nivel de arriba y traducir instrucciones para el de abajo.

Ese es exactamente el tipo de trabajo que las herramientas de IA y automatización absorbieron primero. No la ejecución técnica ni la decisión estratégica: la intermediación informativa. Cuando un sistema puede generar el resumen, actualizar el tablero y notificar a las partes involucradas, la justificación de una capa jerárquica dedicada a eso se debilita.

El patrón general lo describe bien el Future of Jobs Report del World Economic Forum, que proyecta 92 millones de puestos desplazados y 170 millones creados hacia 2030 —saldo neto positivo de 78 millones— y estima que cerca del 40% de las habilidades requeridas en los puestos va a cambiar. No es un mercado que se contrae: es un mercado que se recompone. El riesgo no está en trabajar en tecnología, está en ocupar una posición cuyo valor principal era mover información.

Los tres tipos de rol y cómo les pega

La conclusión no es "hacete manager" ni "hacete técnico". Es más específica: los roles que sobreviven bien son los que producen algo verificable o toman decisiones con consecuencias. Los que están en el medio —los que reciben información, la reformatean y la pasan— son los que están siendo comprimidos.

Cómo posicionarte si trabajás en tech

1. Hacé el test de las tres preguntas

Sobre tu puesto actual, con honestidad:

• ¿Qué porcentaje de mi semana produce algo que alguien usa directamente?

• ¿Qué parte de mi trabajo es mover información de un lado a otro?

• Si mi puesto desapareciera mañana, ¿qué se rompería y en cuánto tiempo se notaría?

Si la respuesta a la tercera es "se notaría en meses", conviene mover el foco de tus tareas ahora, mientras la decisión es tuya.

2. Automatizá tu propia coordinación

El movimiento más efectivo es contraintuitivo: automatizá vos mismo la parte automatizable de tu trabajo. Si armás reportes semanales a mano, construí el flujo que los genere. Si consolidás información de tres herramientas, conectalas.

Eso hace dos cosas al mismo tiempo. Te libera tiempo para trabajo de mayor valor, y te convierte en la persona que sabe automatizar procesos —que es exactamente el perfil que las empresas están contratando mientras recortan coordinación. Hay una guía práctica de ese primer paso en Qué tareas se pueden automatizar con herramientas de IA.

3. Movete hacia el output verificable

Buscá dentro de tu rol actual las tareas cuyo resultado se puede mostrar: un análisis que cambió una decisión, una automatización que ahorró horas medibles, una feature que se lanzó, un problema de cliente que se resolvió. Y documentalas con números.

En un contexto de recortes por capas, la pregunta que se hace la organización es "¿qué aporta esta posición?". Tener la respuesta escrita, con datos, antes de que alguien la formule, es la mejor forma de protección disponible.

4. Sumá una habilidad escasa, no una más

Acumular herramientas conocidas no diferencia. Lo que diferencia es la intersección: alguien de marketing que sabe automatizar, alguien de finanzas que sabe consultar datos, alguien de operaciones que puede construir sus propios flujos con IA. Esas combinaciones son difíciles de reemplazar porque requieren contexto de dominio más capacidad técnica.

5. Construí una red antes de necesitarla

La mayoría de las contrataciones en tech pasan por referidos. Una red activa mantenida en buenos tiempos es infinitamente más útil que una red activada en modo urgente. Y no se trata de coleccionar contactos: se trata de que un puñado de personas sepa concretamente qué sabés hacer.

Lo que este momento no significa

Tres lecturas apresuradas que conviene evitar.

• No significa que tech se esté cayendo. Uber está redirigiendo recursos hacia sus apuestas de crecimiento, incluidos los robotaxis. Hay contracción en algunas capas y expansión en otras.

• No significa que la IA reemplace roles completos. Reemplaza tareas. Los puestos que desaparecen son aquellos cuya definición era esencialmente un conjunto de esas tareas.

• No significa que haya que volverse programador. Buena parte de los roles que están creciendo alrededor de la IA no son técnicos: son de definición, adopción y gobernanza. Están descriptos en Cómo hacer carrera en inteligencia artificial sin saber programar.

Y si tu situación es de reconversión más profunda que un ajuste de habilidades, hay un marco completo en Cómo reconvertirte profesionalmente si la IA está automatizando tu trabajo.

Cursos recomendados de Coderhouse

Tres opciones según qué tan lejos estés de la capa técnica:

• Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial — nivel inicial. Es el punto de partida para entender qué se automatiza y qué no, que es la información necesaria para tomar decisiones sobre tu propia carrera con criterio y no por miedo.

• Curso de AI Automation — nivel intermedio y el más aplicable de forma inmediata. Salís con flujos funcionando que podés aplicar a tu trabajo actual, que es la forma más rápida de pasar de coordinación a construcción.

• Carrera de AI Automation — la formación completa, para quien decide hacer de la automatización su especialidad y no solo un complemento.

Si tu rol está más cerca de datos o negocio, el Curso de Data Analytics cubre la otra intersección escasa: contexto de dominio más capacidad de medir.

Preguntas frecuentes

¿Por qué Uber recorta si no está en crisis financiera?

Porque el objetivo declarado no es reducir costos totales sino reducir capas de coordinación y reasignar recursos hacia áreas de crecimiento como movilidad, delivery y robotaxis. El criterio del corte —gerentes, equipos de una o dos personas, distancia jerárquica respecto del CEO— confirma esa lectura: si fuera un ajuste por falta de ingresos, el recorte sería transversal y no estructurado por niveles de organigrama.

¿Los perfiles técnicos están más protegidos que los de gestión?

No exactamente. El eje no es técnico versus gestión, es producción versus intermediación. Un perfil técnico que solo ejecuta tareas rutinarias está más expuesto que un manager que toma decisiones de riesgo con consecuencias medibles. Lo que se comprime es la capa cuyo aporte principal era transportar y reformatear información entre niveles.

¿Qué hago si mi trabajo es principalmente coordinación?

Empezá por automatizar la parte mecánica de tu propio rol y usá el tiempo liberado para tomar responsabilidades con resultado verificable: un análisis que informe una decisión, un proceso rediseñado con ahorro medible, un proyecto que se lanza. La coordinación no desaparece del todo, pero pasa a ser una parte del trabajo y no su definición completa. La transición es mucho más fácil de hacer desde dentro de un puesto que desde el desempleo.

¿Conviene aprender IA aunque no trabaje en tecnología?

Sí, y con un matiz: lo que conviene aprender no es IA en abstracto, sino IA aplicada a tu dominio. Alguien de finanzas que sabe automatizar conciliaciones, alguien de recursos humanos que puede procesar feedback a escala, alguien de logística que consulta sus propios datos. Esa combinación de contexto de dominio y capacidad técnica es más escasa —y por lo tanto más valiosa— que cualquiera de las dos por separado.

¿Este tipo de recortes va a seguir?

El patrón de aplanar organigramas y reducir capas intermedias apareció en varias tecnológicas grandes y hay poco que sugiera que se detenga en el corto plazo, sobre todo mientras las herramientas de automatización sigan abaratando la coordinación. Al mismo tiempo, las proyecciones del World Economic Forum apuntan a creación neta de empleo hacia 2030. La conclusión práctica es que la recomposición va a continuar: conviene tratar la actualización de habilidades como una actividad permanente y no como una reacción a un anuncio.