45,000 despidos tech en marzo y LATAM se lleva 3,800: qué empleos de tecnología en México están más en riesgo

Marzo de 2026 va a quedar en los libros como el mes en que la ola de despidos tech dejó de ser “cosa de gringos”. Con 45,363 despidos acumulados en el sector tecnológico global desde enero, la pregunta ya no es si la inteligencia artificial va a eliminar empleos, sino cuáles, cuándo y en dónde. Y la respuesta para México y el resto de LATAM no es bonita.

El número que nadie quería ver

Según datos de RationalFX citados por TNGlobal, de esos 45,363 despidos confirmados a nivel global, 9,238 fueron explícitamente atribuidos a la IA y la automatización por las propias empresas, en comunicados oficiales o presentaciones ante la SEC. O sea, el 20% de los cortes no es por “reestructuración” ni por “eficiencia operativa”: es porque un algoritmo ya hace el trabajo.

En 2025, ese porcentaje era de menos del 8%. En tres meses, casi se triplicó.

Si la tendencia no baja, analistas de Challenger, Gray & Christmas estiman que el año podría cerrar con más de 264,000 despidos tech, superando el récord de 245,000 que ya se registró en 2025.

LATAM no es espectador: 3,800 cortes en la región

FayerWayer reportó en marzo que México, Colombia, Argentina y Brasil concentran alrededor de 3,800 despidos, lo que representa aproximadamente el 8.4% del total global (3,800 de 45,363). No es el número más alto en términos absolutos, pero hay que contextualizarlo: el ecosistema tech latinoamericano es exponencialmente más chico que el de EUA o Europa.

El golpe más fuerte lo están sintiendo los hubs de outsourcing y BPO (Business Process Outsourcing) que durante años dieron soporte técnico y de atención al cliente a empresas norteamericanas. México y Brasil son los dos países más afectados en este rubro, y tiene toda la lógica: llevamos décadas vendiendo mano de obra barata para hacer trabajos que ahora un agente de IA puede hacer por una fracción del costo.

El caso más simbólico en la región lo protagonizó MercadoLibre, que despidió a 119 empleados que, literalmente, habían pasado meses entrenando los bots que terminaron reemplazándolos. No mames. Los contrataron para enseñarle a la máquina, y cuando la máquina aprendió, les dijeron “gracias, ya no los necesitamos”. Si eso no te pone a pensar, qué te va a poner.

Las empresas que lideraron los cortes

El caso más extremo a nivel global es Block, la fintech de Jack Dorsey (Square, Cash App, Tidal). En marzo redujo su plantilla de 10,000 a menos de 6,000 empleados, un recorte del 40%, y lo justificó abiertamente: sus sistemas de IA están diseñados para resolver un porcentaje significativo de consultas de clientes sin intervención humana. Es el mayor recorte individual explícitamente atribuido a la automatización en la historia corporativa reciente.

WiseTech Global eliminó 2,000 puestos para redirigir toda esa inversión hacia desarrollo con IA generativa. Amazon acumuló más de la mitad de todos los despidos tech de enero-febrero en EUA, en parte porque su sistema DeepFleet ya opera con un millón de robots en almacenes.

Qué perfiles en México están más expuestos

Aquí es donde el tema se pone concreto para los que vivimos en este país. Según datos de Bloomberg Línea y el análisis de Ecosistema Startup, los perfiles con mayor riesgo en México son:

Atención al cliente y soporte técnico: El primero en caer. Los agentes conversacionales de IA ya manejan volúmenes enormes de tickets y chats. Si tu trabajo es responder dudas, escalar tickets o resolver problemas básicos por teléfono o chat, estás directamente en la mira.

QA manual: Las pruebas de software que antes requería un equipo de testers humanos se están automatizando a pasos acelerados. Junior QA sin conocimientos de automatización está en riesgo alto.

Desarrolladores junior sin especialización: Herramientas como las que comparamos en nuestro análisis de Claude Code vs Cursor vs Copilot vs Windsurf permiten que un dev sénior produzca lo que antes producían tres juniors. Las empresas están haciendo exactamente eso: concentrar en menos gente con más herramientas.

Captura de datos, analistas de datos básicos y administración: Secretarías, capturistas, analistas de reportes simples, personal de back-office. Son perfiles de alta exposición y baja adaptabilidad según los modelos de riesgo que está usando el Washington Post para mapear el impacto laboral de la IA.

Middle management sin poder de decisión real: Los gerentes que básicamente coordinaban flujos de información entre equipos están siendo recortados porque los sistemas de IA los hacen redundantes.

Un dato que sacude: se estima que el 30% de los empleos formales en el sector de servicios tecnológicos en México está bajo “alerta de riesgo” por la eficiencia actual de los agentes de IA. No es una proyección a 10 años, es la situación hoy.

El otro lado: dónde sí están contratando

No todo es catastrófico, aunque hay que ser honesto: las plazas que se abren no son las que se cierran, ni en número ni en perfil.

LinkedIn reporta un incremento del 34% interanual en publicaciones de empleos de ingeniería de IA y ML en marzo de 2026. Las empresas desesperadamente buscan:

• Ingenieros de ML y LLMs: los que construyen y afinan los modelos
• Arquitectos de flujos de IA: diseñan cómo los agentes se conectan con sistemas empresariales
• Auditores éticos de algoritmos: verifican sesgos, cumplimiento regulatorio y comportamiento de los sistemas
• Prompt engineers senior: no los básicos, los que diseñan sistemas complejos de instrucción

El problema es que hay aproximadamente 12,000 vacantes sin cubrir en esos perfiles a nivel global, y las universidades en México no están formando suficiente gente con esas habilidades.

Y esta dinámica conecta con algo que llevamos tiempo viendo: como platicamos en nuestro post sobre el Ramaggedon y los recursos que consume la IA, la infraestructura de IA está creciendo a un ritmo que necesita ingenieros especializados, no generalistas.

Qué puedes hacer desde hoy si trabajas en tech en México

La neta, no hay un plan mágico. Pero hay cosas concretas:

1. Especialízate en IA aplicada a tu área. No tienes que convertirte en científico de datos. Si eres de soporte, aprende a configurar y supervisar chatbots. Si eres desarrollador, aprende a integrar APIs de modelos de lenguaje. El punto es que seas quien opera la IA, no quien la IA reemplaza.

2. Sube un nivel en abstracción. Los perfiles más seguros son los que toman decisiones que la IA no puede tomar sola: juicio ético, relaciones con clientes importantes, diseño estratégico.

3. Diversifica tus ingresos. Freelancing, proyectos propios, consultoría. Depender al 100% de un único empleador en 2026 es un riesgo que no deberías seguir corriendo.

4. Mantente actualizado con las herramientas. El que llegue a una entrevista en 2026 sin saber usar Cursor, GitHub Copilot o Claude Code va a salir muy pronto de esa entrevista.

La pregunta incómoda

¿Esto es el principio o ya vamos a la mitad? La respuesta honesta es que nadie sabe con certeza. Lo que sí sabemos es que la automatización ya entró a los data centers físicos también, y que las empresas no tienen ningún incentivo para frenar algo que les reduce costos de forma dramática.

Los 45,000 despidos de marzo 2026 no son un accidente ni una crisis puntual: son el nuevo estado normal del sector tech. La pregunta relevante ya no es “¿me va a tocar a mí?” sino “¿qué voy a hacer para que cuando llegue, no me encuentre parado?”

¿Tú qué perfil tienes y cómo lo estás preparando para lo que viene? Déjalo en los comentarios, porque esta conversación la tenemos que tener en serio.

Fuentes

• FayerWayer: Terremoto laboral Tech 2026 - 45,000 despidos impulsados por la IA
• TNGlobal / RationalFX: 2026 tech layoffs reach 45,000 in March
• Bloomberg Línea: De Block a MercadoLibre, las empresas con más despidos por IA en 2026
• Ecosistema Startup: 45,000 despidos tech en 2026, el impacto real de la IA
• TechTimes: Tech Layoffs Surge While AI Jobs Soar - Key Trends 2026
• OpenTools.ai: 2026 Tech Layoffs Hit 45,000 in March