La IA no viene por los que producen, viene por los que solo coordinan

Cisco despide 4,000 personas con ingresos récord. Coinbase prohíbe los “pure managers”. GitLab elimina tres capas de management de un golpe. No están recortando técnicos. Están recortando a los que solo mandan.

1. La regla que lo resume todo

Brian Armstrong, CEO de Coinbase, despidió al 14% de su plantilla hace unas semanas y reorganizó la empresa de arriba a abajo. El recorte en sí no me sorprendió, porque ya se veía venir con todo lo que está pasando en la industria. Lo que me hizo detenerme fue la regla que anunció junto con los despidos: cero “pure managers”. Todo líder en Coinbase tiene que ser lo que Armstrong llama un “player-coach”, alguien que dirige pero que también produce. Si tu único rol es coordinar, tu puesto desaparece.

¿Qué es Coinbase? La plataforma de intercambio de criptomonedas más grande de Estados Unidos. Cotiza en el Nasdaq desde 2021, opera en más de 100 países y está regulada por la SEC. No es una startup e…

Armstrong dice que no está recortando costos sino reconstruyendo Coinbase como una plataforma inteligente. Y lo que describe suena a otra empresa: máximo cinco capas organizacionales, equipos “nativos de IA” donde una sola persona dirige agentes que hacen el trabajo de ingenieros, diseñadores y gerentes de producto, sesenta equipos autónomos donde antes había jerarquías de aprobación.

Coinbase no es un caso aislado. Cisco eliminó 4,000 empleos el mismo día que reportó ingresos récord de USD 15,800 millones (TechTimes, mayo 2026). GitLab eliminó tres capas de management de un golpe (GitLab Act 2). Meta opera sus laboratorios de IA con un ratio de 50 ingenieros por cada manager (Fortune, marzo 2026). Bayer pasó de 12 capas a 6 y eliminó la mitad de sus gerentes (caso Harvard Business School). Empresas distintas, industrias distintas, pero la misma decisión.

Un índice reciente de KPMG, basado en encuestas a 300 altos directivos (Fortune, mayo 2026), muestra la brecha que explica por qué esto está pasando tan rápido: el 81% de los ejecutivos dice que sus juntas directivas les exigen reorganizar la empresa para operar con inteligencia artificial, pero solo el 30% reconoce que su estructura puede reconfigurarse a esa velocidad. Las juntas ya tomaron la decisión. Las capas de management que deberían ejecutarla son, en muchos casos, el obstáculo.

Atif Zaim, vicepresidente de KPMG, usa una analogía que me parece interesante: cuando la electricidad llegó a las fábricas, las empresas no reorganizaron la planta de inmediato. Siguieron colocando las máquinas al lado de la caldera de vapor (recordemos que para entonces nos encontrábamos en la transición entre la primera y segunda revolución industrial, la primera marcada por la invención de la máquina de vapor y la segunda por el desarrollo de la electricidad para uso industrial, la explotación del petróleo y el fordismo), como si nada hubiera cambiado. Tardaron años en entender que la electricidad les permitía rediseñar todo el layout. Con la inteligencia artificial está pasando lo mismo: la tecnología ya llegó, pero la mayoría de las empresas siguen organizadas como si no existiera.

Yo no vengo a comentar la noticia. Vengo a hacer la pregunta que deja abierta: si las empresas más eficientes del mundo están eliminando a los mandos medios que solo coordinan, ¿qué pasa con los que llevamos años haciendo exactamente eso?

Si hoy eres mando medio, revisa lo que haces a diario. Si tu jornada se reduce a mandar gente, revisar lo que otros producen y trasladar información entre capas, perteneces a la primera línea de recor…

2. A quién están sacando

Quiero ser directo: no están despidiendo a los que producen. No son los ingenieros que escriben código (todavía), ni los analistas que construyen modelos. Son los coordinadores, los gerentes de capa intermedia, los que organizan reuniones, consolidan reportes y trasladan información entre su jefe y su equipo. El patrón se repite en todas las empresas que mencioné arriba y la razón es la misma: la coordinación pura, como función dedicada, dejó de justificar un salario.

El 37% de los managers en la industria lidera equipos de cinco personas o menos. Ese segmento es el más expuesto, porque en muchos casos su existencia como capa organizacional no responde a una necesidad operativa sino a una inercia de la estructura. Alguien los puso ahí hace años, cuando la comunicación entre departamentos era lenta y costosa, y nadie se preguntó si seguían haciendo falta.

Dato clave. Gartner predijo en octubre de 2024 que para 2026, el 20% de las organizaciones usaría inteligencia artificial para aplanar su estructura, eliminando más de la mitad de las posiciones de ma…

2.1. La distribución del tiempo lo explica

Los estudios sobre cómo gastan su tiempo los mandos medios muestran un patrón que vale la pena ver con números:

• 23% en trabajo administrativo: mover datos, llenar formularios, consolidar reportes.
• 28% en trabajo estratégico.
• 31% en gestión del talento.
• 18% en trabajo de contribuidor individual.

El trabajo administrativo más la contribución individual suman casi el 50% del tiempo. Esas dos categorías son terreno directo de automatización. Un sistema de inteligencia artificial conectado a las fuentes de datos de la empresa puede consolidar en segundos lo que antes tomaba días de correos, llamadas y archivos de Excel cruzados entre departamentos. Cuando la mitad de lo que haces lo puede hacer una máquina, tu puesto tiene un problema que no se resuelve con más eficiencia personal.

3. Un océano de conocimiento con un centímetro de profundidad

Soy ingeniero industrial y profesor de Investigación de Operaciones. He escuchado muchas veces, en pasillos de universidad y en plantas de manufactura, que la ingeniería industrial es un océano de conocimiento con un centímetro de profundidad. Seguridad, calidad, producción, compras, logística, mejora continua, gestión de proyectos. Tocamos todo. Pero muchos de nosotros, especialmente los que de inmediato caemos en roles de supervisión o coordinación, terminamos haciendo cosas que no requieren las herramientas que estudiamos.

Enseño a construir modelos matemáticos, a formular problemas de optimización, a usar herramientas cuantitativas para tomar decisiones en entornos complejos. Y nunca, en toda mi carrera profesional, he escuchado a un gerente o director de operaciones decir que usa esas herramientas para hacer su trabajo. Lo que escucho es: “revisé el reporte”, “hablé con el equipo”, “escalé el problema”, “pedí que me mandaran los números”. Funciones que un agente de inteligencia artificial ya puede ejecutar.

Ahora, tampoco basta con usar lo que estudiaste. Muchos planes de estudio ya son obsoletos frente a la tecnología y las exigencias del mercado actual. Aplicar herramientas de hace quince años no te protege si esas herramientas ya fueron superadas. Conozco profesionales que dominan técnicas que aprendieron en la universidad, las aplican con disciplina, pero el mercado ya las reemplazó con algo más rápido y preciso. Lo que realmente determina si tu puesto sobrevive es una sola cosa: si lo que haces a diario puede ser automatizado. Coordinar, consolidar reportes y trasladar información entre capas es exactamente lo que la inteligencia artificial automatiza primero, porque es lo más fácil de sistematizar.

Y esto no aplica solo a la ingeniería industrial. El contador que solo revisa cuadres que un software ya generó está en la misma posición. El abogado corporativo que solo traslada documentos entre departamentos, también. El ingeniero de sistemas que solo coordina tickets sin tocar código, igual. No importa la carrera. Lo que importa es si lo que haces hoy genera un valor que la inteligencia artificial no puede replicar sola.

Lo que me preocupa es la ruta que muchos eligen para “crecer” cuando sienten que su puesto se estanca. En vez de profundizar en un área técnica diferenciadora, hacen un MBA. Acumulan más vocabulario de gestión, más frameworks de liderazgo, más herramientas para coordinar. Exactamente las habilidades que la inteligencia artificial está haciendo cada vez mejor. No me malinterpreten: un MBA puede ser valioso si complementa una base técnica sólida. Pero si lo usas para sustituirla, estás invirtiendo en el tipo de competencia que se deprecia más rápido.

4. La nueva proporción

Los números confirman lo que describí arriba. Si los profesionales se vuelven más eficientes con inteligencia artificial y necesitan menos supervisión, cada manager puede cubrir a más personas. En los años 90, cada manager supervisaba en promedio a 5 personas. Para 2024, ese número había subido a 10.9. En 2025, a 12.1 (Gallup, Span of Control 2025). Un incremento del 50% en una década, y la tendencia se acelera.

No digo que todos los mandos medios van a desaparecer. La coordinación y el liderazgo siguen siendo necesarios. Pero la proporción está cambiando, y lo hace rápido. Si antes se necesitaba un manager por cada 5 profesionales, pronto será uno por cada 15 o 20. La razón es directa: los profesionales que aprenden a usar la inteligencia artificial dejan de necesitar tanta supervisión. Un profesional que sabe usar herramientas de inteligencia artificial para analizar datos, construir reportes y diagnosticar problemas no necesita a alguien que le diga qué hacer. Necesita un líder que le desbloquee obstáculos estratégicos, pero eso es un rol distinto al del mando medio clásico que revisa entregables y pide status updates.

General Electric tardó 20 años en reducir sus capas de management bajo Jack Welch (1981-2001). Bayer lo hizo en meses con su modelo “Dynamic Shared Ownership”: de 12 capas a 6, con 12,000 posiciones eliminadas, la mitad de sus managers. Lo que antes tomaba décadas ahora se comprime a trimestres porque la herramienta que lo permite ya existe y es accesible.

Nota. En este artículo hablo de mandos medios que supervisan a otros profesionales. El caso de supervisores que gestionan operarios en planta es un tema distinto, porque ahí entra la robotización de l…

5. El desencanto de los que quedan

Hay un dato que rara vez aparece en los titulares y que me parece igual de grave que los despidos mismos. Según Gallup, el porcentaje de managers que se declaran comprometidos con lo que hacen cayó de 31% en 2022 a 22% en 2025 (State of the Global Workplace 2026). Nueve puntos en tres años. Los managers jóvenes y las mujeres en posiciones gerenciales fueron los más afectados.

No creo que sea solo estrés por los recortes. Creo que muchos de estos managers sienten, aunque no lo digan abiertamente, que lo que hacen a diario no agrega el valor que esperaban generar cuando eligieron su carrera. Nadie estudió durante años para pasarse la jornada coordinando reuniones, consolidando reportes y escalando problemas que no puede resolver porque no tiene las herramientas técnicas para hacerlo. Cuando llegas a ese punto y lo reconoces, el desencanto es inevitable.

El 75% de los líderes de recursos humanos dice que los managers están saturados y no saben definir el aporte concreto de su rol a la empresa. El 69% reconoce que carecen de habilidades para liderar el cambio. Y los managers representan el 70% del peso en el compromiso de sus equipos, según Gallup. Cuando ellos se desconectan, arrastran a toda la organización. Es un efecto en cadena que ningún programa de “bienestar corporativo” va a resolver, porque el problema no es emocional, es estructural: el rol que ocupan ya no tiene el contenido que debería tener.

6. El empleo no desaparece, se reorganiza

Ahora, los números oficiales dicen otra cosa. El World Economic Forum proyectó en su Future of Jobs Report 2025 que para 2030 se crearán 170 millones de empleos nuevos y se desplazarán 92 millones. Ganancia neta: 78 millones de empleos.

El patrón histórico respalda ese optimismo. En la máquina de vapor, en la electricidad, en la computación, la tecnología destruyó empleos y creó otros nuevos, y esos empleos nuevos fueron ocupados por seres humanos. La sociedad se adaptó, la fuerza laboral se reentrenó y el empleo neto creció. Ese es el argumento que usan los que dicen que no hay que preocuparse.

Pero hay algo distinto esta vez. La cuarta revolución industrial podría ser la primera en la que los empleos nuevos no los ocupen necesariamente personas. Amazon cruzó el millón de robots desplegados en su red global de almacenes en 2025 (Robotics & Automation News, julio 2025). Su flota robótica ya rivaliza en tamaño con su fuerza laboral humana de 1.5 millones de personas. Los centros de distribución que operan con esta automatización necesitan la mitad de empleados que necesitarían sin robots, y Amazon planea replicar ese modelo en 40 instalaciones más para finales de 2027. Documentos internos filtrados sugieren que el objetivo es automatizar el 75% de las operaciones y reemplazar hasta 600,000 puestos para 2033.

Los empleos nuevos que proyecta el World Economic Forum sí se van a crear. Pero una parte de ellos serán ocupados por robots, agentes de inteligencia artificial y sistemas autónomos. El costo promedio de un robot industrial cayó de USD 47,000 en 2011 a USD 23,000 en 2023, y ARK Invest proyecta otra caída del 50-60% en los próximos años siguiendo la Ley de Wright. Cuando un robot colaborativo cueste menos que el salario anual de un empleado, la automatización dejará de ser exclusiva de las grandes corporaciones y llegará al sector que más empleo genera en cualquier economía: las PYMES. Ahí es donde el impacto va a ser más visible, porque las PYMES no tienen departamentos de innovación ni presupuestos de transición laboral.

7. El manager que muere y el que nace

Si alguien leyó mi artículo anterior sobre el futuro de la programación, podría pensar que me contradigo. Ahí argumenté que el programador se está convirtiendo en un gerente del laboratorio: alguien que dirige agentes de inteligencia artificial para construir software, en vez de escribir cada línea él mismo. Aquí estoy diciendo que los mandos medios son los primeros en caer. ¿Entonces qué, la gerencia muere o nace?

Las dos cosas, pero no del mismo tipo de gerencia.

El manager que muere es el pure manager: el que solo coordina, traslada información entre capas, organiza reuniones y consolida reportes que otros producen. No genera valor técnico directo. Su existencia dependía de que la comunicación y la coordinación fueran lentas y costosas. La inteligencia artificial las hace baratas, entonces el puesto pierde su razón de ser.

El manager que nace es lo que yo llamo el gerente del laboratorio y Armstrong llama el “player-coach”. No me refiero solamente a quien dirige agentes de inteligencia artificial, eso es un caso específico. Me refiero a todo aquel manager que lidera mediante contribuciones técnicas directas: que sabe operar como operan las personas que dirige, que entiende el trabajo porque lo ha hecho, y que agrega valor directo al producto o servicio. Es el ingeniero que además de coordinar diseña la solución. El médico que además de dirigir el equipo clínico define el protocolo. El arquitecto de software que además de asignar tareas decide la estructura del sistema.

La escala a la que esto puede llegar ya dejó de ser teórica. Zaim, de KPMG, reconoce que ya escucha anécdotas de empresas de tres personas operando con una docena de agentes de inteligencia artificial, generando millones en revenue, compitiendo contra empresas del Fortune 500. El precio del conocimiento se desplomó, y eso permite entrar a industrias con una fracción del capital que antes se necesitaba. Tres personas con los agentes correctos pueden hacer el trabajo que antes requería treinta.

Coinbase ya lo dice con todas las letras: cero “pure managers”, todo líder debe ser un “player-coach”. Eso no es el fin del management. Es el fin del management que no produce.

La diferencia entre los dos tipos de manager es profundidad. El pure manager coordina desde la superficie. El gerente del laboratorio produce desde el conocimiento. El primero se reemplaza con un sistema de inteligencia artificial porque su trabajo es mover información. El segundo no, porque su valor está en entender el problema, en saber hacer el trabajo y en tomar decisiones que requieren criterio técnico que solo se desarrolla con años de práctica.

8. La pregunta incómoda

Probablemente ya te la hiciste mientras leías, pero creo que hay que ponerla sobre la mesa de todas formas.

Revisa lo que haces a diario. No lo que dice tu título, no lo que dice tu descripción de puesto, no lo que le cuentas a tu familia cuando te preguntan en qué trabajas. Lo que realmente haces, hora por hora.

Si la respuesta honesta es “mando gente, organizo reuniones, consolido reportes, reviso indicadores que alguien más calculó y traslado información entre mi jefe y mi equipo”, tu puesto está en la primera línea de recorte cuando tu empresa empiece a implementar inteligencia artificial a escala. No porque seas malo en lo que haces, sino porque lo que haces ya lo puede hacer un sistema automatizado, y las empresas lo están descubriendo trimestre a trimestre.

Si la respuesta incluye construir soluciones técnicas, resolver problemas complejos, diseñar sistemas que requieran conocimiento especializado y tomar decisiones bajo incertidumbre con herramientas cuantitativas, tu posición tiene futuro. Pero requiere que sigas profundizando, no que sigas ampliando.

Deloitte identificó tres capacidades donde la inteligencia artificial no puede reemplazar a un manager humano: desarrollar y motivar personas con coaching real (uno a uno, no genérico), rediseñar el trabajo para que la interacción entre humanos y máquinas sea productiva, y habilitar la agilidad estratégica en entornos donde no hay respuestas claras. Las tres requieren juicio, y el juicio se desarrolla con experiencia y profundidad técnica. No con otro diploma.

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Las organizaciones se están aplanando. Los mandos medios cuyo trabajo se reduce a coordinar sin contribuir técnicamente son los primeros en ser recortados, y el proceso se acelera cada trimestre. Cisco, Coinbase, GitLab, Meta y Bayer ya lo hicieron.

Si usted ocupa una posición de coordinación o gerencia, lo más honesto que puedo decirle es lo siguiente: evalúe con claridad qué porcentaje de su trabajo diario requiere las herramientas técnicas que estudió, y qué porcentaje es coordinación que un sistema podría manejar. Si el balance no le gusta, tiene dos opciones: profundizar en un área técnica diferenciadora (optimización, ciencia de datos, automatización, modelado de procesos) o convertirse en un contribuidor individual activo además de líder. Las empresas que sobreviven a esta transición ya no toleran el “pure manager”.

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Fuentes citadas:

• Gallup State of the Global Workplace 2026
• Gartner Top Predictions 2025
• World Economic Forum Future of Jobs Report 2025
• Deloitte — Future of the Middle Manager
• Fortune — Coinbase: “Player-Coaches” and the Changing Org Chart
• KPMG U.S. — Organizational Adaptability Index 2026
• Comunicados corporativos de Cisco, GitLab y Meta (mayo 2026)