La IA deja obsoletas tareas y a las estructuras de las empresas

Durante años, las empresas construyeron sus estructuras alrededor de una limitación: las personas son un recurso finito, tienen una capacidad de trabajo finita, necesitan coordinarse y dependen de otros equipos para completar tareas. Así surgieron los departamentos, las jerarquías, los circuitos de aprobación y las distintas capas de gestión. Cada una cumplía una función: ordenar el trabajo, distribuir responsabilidades y reducir errores.

La inteligencia artificial está modificando algunas de esas condiciones. Sin embargo, muchas organizaciones todavía intentan incorporar esta tecnología sin revisar la cultura y la estructura que desarrollaron durante décadas para funcionar sin ella.

Simplemente reemplazar (o automatizar) una tarea no transforma una empresa, ni permite aprovechar la tecnología en su totalidad. Si una organización incorpora inteligencia artificial para ejecutar procesos más rápido, pero conserva los mismos pasos, las mismas aprobaciones y las mismas dependencias entre áreas, puede terminar haciendo más eficiente un sistema que ya no tiene sentido.

El verdadero desafío no es automatizar lo que hacemos, sino preguntarnos por qué lo hacemos de esa manera.

Si la tecnología cambia, las organizaciones también deberían hacerlo

Imaginemos una empresa tecnológica de 100 empleados: 60 programadores y 40 personas en funciones administrativas. Si una herramienta de inteligencia artificial permite que cinco programadores realicen un trabajo que antes requería a 60, no alcanza con celebrar el aumento de productividad. También hay que revisar cómo se relaciona el resto de la organización con ese equipo, cómo se toman las decisiones y qué procesos siguen siendo necesarios. Probablemente esas 5 personas tampoco estén dentro de las 60 personas iniciales.

No se puede reducir drásticamente el tiempo que demanda una tarea y esperar que todo lo que sucede alrededor permanezca igual. Si cambia la capacidad de ejecución, también deben cambiar los mecanismos de coordinación.

Esta es una de las grandes discusiones que abren las herramientas de inteligencia artificial en el mundo organizacional. La primera etapa estuvo marcada por la experimentación y la incorporación de herramientas. La siguiente exige revisar los modelos operativos, las responsabilidades y las estructuras con las que las compañías producen resultados.

Un análisis de McKinsey publicado en octubre de 2026 muestra una brecha relevante: el 80% de los encuestados afirmó que la IA mejoró su productividad individual, pero solo el 37% reportó un impacto positivo en el resultado operativo, medido a través del EBIT. Además, entre las organizaciones que obtienen mejores resultados con IA, casi tres cuartas partes habían rediseñado sustancialmente sus flujos de trabajo, frente a alrededor de una cuarta parte del resto.

La diferencia radica en que ganar productividad individual no garantiza mejorar el desempeño de toda la organización. Para que ese salto ocurra, hay que cambiar la forma en que se conectan las tareas, circula la información y se resuelven los problemas.

La burocracia organizacional se evidencia como una desventaja competitiva

Las estructuras tradicionales suelen multiplicar los intermediarios. Un problema pasa de un área a otra, requiere una autorización, espera una respuesta y recién entonces llega a quien puede resolverlo. En muchos casos, ese recorrido se justifica por la necesidad de mantener el control. Pero también puede generar demoras y costos de coordinación que las empresas naturalizaron.

La inteligencia artificial empieza a poner en evidencia esas ineficiencias. Si una tarea puede ejecutarse sin personas (por un agente), si la información está disponible de inmediato o si un equipo puede resolver un problema sin depender de varias instancias, la pregunta es qué función cumple cada paso adicional.

En una empresa de once personas, cuando un cliente tiene un problema, la persona de atención al cliente puede comunicarse directamente con el programador que desarrolló la funcionalidad y resolverlo en pocos minutos. No se necesita que el pedido atraviese distintos departamentos para llegar a quien tiene la capacidad de actuar.

Esto no significa que todas las empresas deban tener equipos pequeños ni que cualquier estructura jerárquica sea innecesaria. Significa que hay que distinguir entre los controles que reducen riesgos y los procesos que solamente agregan tiempo.

La experiencia humana, una condición para aprovechar la IA

Que la inteligencia artificial pueda realizar más tareas no significa que las personas pierdan relevancia. Por el contrario, aumenta la importancia de contar con equipos capaces de interpretar resultados, identificar errores y decidir qué soluciones tienen sentido para el negocio.

Las empresas nativas de inteligencia artificial tienen una ventaja en este punto: muchas se construyen desde el inicio con equipos experimentados, que saben cómo interpretar las respuestas de las herramientas y distinguir entre una propuesta útil y otra que no resuelve el problema. La tecnología puede ofrecer alternativas, pero hace falta criterio para decidir cuáles implementar y cómo hacerlo.

La experiencia profesional es fundamental para desarrollar esa capacidad. Una persona que todavía no cuenta con suficiente recorrido puede tener más dificultades para cuestionar una recomendación de la IA o advertir que una respuesta aparentemente convincente no es adecuada para el contexto. Por eso, no alcanza con aprender a usar una herramienta: también es necesario contar con los conocimientos para interpretar lo que propone y evaluar sus límites.

La inteligencia artificial democratiza capacidades que antes requerían muchos más recursos. Hoy, una empresa puede realizar con un equipo reducido tareas que anteriormente demandaban más personas, tiempo o inversión. Esto, en sí mismo, acelera los tiempos de ejecución simplemente por haber menos personas involucradas. Pero esa posibilidad no elimina la necesidad de experiencia; la vuelve todavía más relevante. Es como poner un auto de carrera en manos de alguien que no sabe manejar: disponer de una herramienta potente no garantiza saber aprovecharla.

Automatizar para crecer y decidir mejor

La incorporación de IA también modifica la relación entre el crecimiento y el tamaño de las organizaciones. Para escalar, las empresas necesitan automatizar de manera continua y revisar qué actividades pueden resolverse con mayor eficiencia. El objetivo no debería ser simplemente sumar personas a medida que crece el volumen de trabajo, sino ampliar la capacidad de respuesta sin aumentar proporcionalmente la estructura.

Esto exige un equipo de management con experiencia, capaz de comprender cuáles son los problemas, evaluar las soluciones que propone la tecnología y decidir qué vale la pena implementar. La mayor disponibilidad de información y alternativas no garantiza, por sí sola, mejores decisiones. Para convertirla en resultados, hay que saber formular las preguntas correctas, interpretar las respuestas y reconocer cuándo una solución no tiene sentido.

El criterio humano y la capacidad de decisión se vuelven centrales. El management ya no puede limitarse a supervisar la incorporación de herramientas: debe revisar los procesos, detectar las instancias que generan demoras y definir cómo organizar el trabajo para aprovechar las nuevas capacidades.

La ventaja competitiva no estará necesariamente en las empresas que utilicen más inteligencia artificial, sino en aquellas que comprendan mejor cómo integrarla a su manera de trabajar. La tecnología permite hacer más con menos recursos, pero la experiencia es la que ayuda a decidir qué hacer, cómo hacerlo y dónde concentrar los esfuerzos.

La IA puede acelerar tareas, reducir costos y ampliar la capacidad de ejecución. Pero su impacto más profundo aparece cuando obliga a revisar las reglas, las jerarquías y los procesos que definen cómo funciona una empresa. No se trata de hacer lo mismo más rápido. Se trata de reconocer que, cuando cambia lo que podemos hacer, también debe cambiar la forma en que nos organizamos para hacerlo.

El autor es cofundador de KURU