Un estudio sobre miles de startups detectó una reducción del 25% en la cantidad de empleados respecto de empresas comparables.
El modelo empieza a salir de Silicon Valley
Las startups históricamente anticipan tendencias que después se expanden al resto de la economía. La figura del product manager surgió en ese ecosistema antes de volverse estándar en empresas grandes. El modelo "digital first" también.
Ahora, lo que estas empresas nativas de IA están probando es el manual de gestión para la era de los agentes autónomos. Y las grandes corporaciones ya están mirando.
Cuando Microsoft anunció a principios de julio el despido de 3.200 personas en su división Xbox, lo hizo con un argumento prometiendo reducir las capas de management a entre tres y cinco niveles.
En algunas partes de la empresa había hasta 14 capas. "Esa complejidad ralentizó las decisiones, diluyó la responsabilidad y dificultó la entrega", escribió la CEO de Xbox a su equipo. "Vamos a simplificar."
Amazon y Meta están haciendo movimientos similares, reorganizando estructuras y reduciendo niveles jerárquicos mientras aumentan su inversión en IA.
La lógica es la misma que en las startups. Menos intermediarios, más velocidad, más automatización de las tareas que antes absorbían esos niveles.
La automatización de tareas y la desaparición de capas de management explican buena parte del cambio organizacional.
Así funcionan las empresas nativas de IA
OffDeal es un banco de inversión impulsado por IA que recaudó 12 millones de dólares en financiamiento. Su estructura interna tiene una proporción casi de uno a uno entre ingenieros y banqueros, algo inimaginable en Wall Street tradicional, donde los ingenieros suelen estar en oficinas separadas y lejos del negocio principal.
Para entender qué podía automatizarse, la empresa hizo que sus ingenieros acompañaran a los banqueros durante dos semanas completas, de ocho y media de la mañana a medianoche, catalogando todo lo que hacían.
El ejercicio reveló que la preparación antes de las llamadas con clientes y los resúmenes posteriores podían automatizarse completamente, que muchos reportes eran prescindibles, y que la búsqueda de compradores potenciales para los negocios de los clientes, tarea que en otras firmas realizan analistas junior, podía reasignarse a un sistema automatizado.
"Si hubiéramos contratado banqueros junior desde el primer día, no habríamos sido forzados a innovar en el proceso", dijo su CEO.
Lo que las grandes empresas todavía no pueden hacer
Rem Koning, profesor de emprendimiento en Harvard Business School que lideró el estudio, señala algo que suaviza: que haya empresas más chicas no significa necesariamente que haya menos empleo en total.
La IA también facilita la creación de nuevos negocios, lo que podría traducirse en más empresas aunque cada una sea más pequeña.
Pero también advierte sobre el límite de las grandes corporaciones que intentan transformarse desde adentro. Darle herramientas de IA a empleados existentes tiene un techo de productividad, dice.
Lo que realmente cambia los resultados es reorganizar las líneas de reporte, aplanar la jerarquía e integrar la IA directamente en los flujos de trabajo, no agregarla encima de estructuras diseñadas para operar sin ella.
Muchas empresas están organizadas alrededor de interacciones humano a humano, no humano a IA. Cambiar eso no es una actualización de software. Es rediseñar desde cero cómo funciona el trabajo.
Las startups ya lo hicieron. El resto de la economía está empezando a entender.
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