¿Cómo cambiarán las organizaciones de grandes y pequeñas empresas después de la realización de AGI?

Introducción

Aunque los AI actuales (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.) ya poseen suficiente conocimiento para superar a los expertos generales, se espera que cuando se realice la AGI (Artificial General Intelligence - Inteligencia Artificial General) con un rendimiento aún más generalizado, la vida de las personas cambie drásticamente.
Aquí organizamos cómo cambiarán las estructuras organizacionales de grandes empresas y pequeñas y medianas empresas.

Referencias bibliográficas

Aunque hay diversa información sobre AGI, organizamos la información limitándonos a fuentes altamente confiables, como la de los siguientes autores

• Principales empresas de desarrollo de IA: OpenAI, Google, etc.
• Principales empresas de consultoría: McKinsey & Company, BCG, etc.
• Principales empresas de valores e inversión: Goldman Sachs, Sequoia Capital, etc.
• Principales instituciones de investigación: Harvard University, Stanford University, etc.
• Principales revistas académicas: Nature, Science, etc.
• Organismos internacionales: World Economic Forum, OCDE, etc.

La organización se realiza sobre la base del contenido de las siguientes referencias. Para más detalles sobre el contenido, consulte estas referencias.

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Estructura organizacional

1. Cambio fundamental en la estructura organizacional: de la estructura jerárquica a la "Red Agentiística"

• Transición del "Organigrama (Org Chart)" al "Gráfico de Trabajo (Work Chart)": El tradicional organigrama de estructura piramidal sectorizado por funciones y departamentos colapsará. En su lugar, se transitará hacia un dinámico "Gráfico de Trabajo" organizado en torno a los trabajos a resolver y los resultados comerciales.
• Conformación de "Equipos de Fusión (Fusion teams)" ágiles: Por cada proyecto, los seres humanos y los agentes de IA que poseen conocimientos especializados necesarios se unen para formar equipos híbridos ultraflajos e interfuncionales (pods o equipos de fusión). Cuando se completa la tarea, el equipo se disuelve, creando una estructura organizacional extraordinariamente fluida y ágil que se convierte en la norma.
• Disminución de la gerencia intermedia y ultraflaticación organizacional: A medida que los agentes de IA asumen autónomamente tareas rutinarias como coordinación entre departamentos, transmisión de información y gestión del progreso, disminuye la necesidad de la capa de media gerencia que anteriormente desempeñaba funciones de coordinación, y la organización se vuelve más plana.
• Realización de escalabilidad con pequeños números de personas: Un equipo de tan solo 2 a 5 personas puede supervisar un grupo de 50 a 100 agentes de IA especializados (fábrica de agentes), lo que permite procesar de principio a fin trabajos de una escala sin precedentes, como la incorporación de clientes o las operaciones de cierre contable.

2. Modelo de talento y nacimiento de nuevos puestos y departamentos

• Transformación de todos los empleados en "Jefes de Agentes": Desde nuevos empleados hasta la alta dirección, todos los seres humanos dirigirán y administrarán uno o más agentes de IA, desempeñando el papel de "Jefe de Agentes" para expandir su influencia.
• 3 nuevos arquetipos de talento: En las organizaciones agentiísticas donde la IA asume las tareas de ejecución, se requieren los siguientes 3 nuevos modelos de talento, más allá de la especialización funcional tradicional:
  • Gerente General tipo M: Talento que posee conocimientos amplios en múltiples áreas y que construye, supervisa y optimiza todo el flujo de trabajo híbrido entre humanos e IA.
  • Especialista Profundo tipo T: Talento que posee conocimientos especializados muy profundos en un área específica y que maneja excepciones que los agentes de IA no pueden abordar y garantiza la calidad.
  • Primera Línea Potenciada por IA: Talento que recibe apoyo de IA en segundo plano y se especializa en la empatía entre humanos y comunicación interpersonal avanzada (ventas, recursos humanos, medicina, etc.).
• Creación de la Unidad de "Recursos de Inteligencia (Intelligence Resources)": Para gestionar de manera centralizada a nivel organizacional la asignación óptima y la coordinación entre la fuerza de trabajo digital y la fuerza de trabajo humana, se establece una nueva "Unidad de Recursos de Inteligencia" que fusiona los departamentos tradicionales de TI y Recursos Humanos como fuente de ventaja competitiva de la empresa. El ejemplo anterior de Moderna, que integró el liderazgo de HR e IT, es un precedente de esto.
• Cambio en las habilidades requeridas: Mientras que el valor de las habilidades de "ejecución" como codificación e ingreso de datos disminuye, el pensamiento sistémico, la formulación de problemas, la capacidad de validar apropiadamente los resultados de la IA, y el juicio ético y las habilidades interpersonales humanas (EQ) se vuelven abrumadoramente importantes.

3. Evolución de las operaciones y la gobernanza (transformación en grandes empresas)

• Evolución de Servicios Compartidos hacia "GBS Nativo de IA": En las grandes empresas, los "Centros de Servicios Compartidos (SSC)" físicos establecidos con el objetivo de reducción de costos y optimización de procesos evolucionan hacia "Servicios Comerciales Globales (GBS)" virtuales con agentes de IA como núcleo. Aquí, la IA ejecuta procesos de principio a fin y, bajo supervisión humana, se convierte en un centro neuralálgico que impulsa la innovación de toda la empresa.
• Gobernanza en Tiempo Real e Incorporación de Barreras de Protección: Dado que los agentes de IA operan autónomamente las 24 horas, las auditorías manuales tradicionales basadas en ciclos anuales y mensuales ya no funcionan. En su lugar, es esencial implementar directamente en el sistema "agentes de cumplimiento" o "agentes de barrera de protección" que supervisen agentes ejecutores, estableciendo una gobernanza distribuida que controle en tiempo real la privacidad de datos y los estándares financieros.
• Optimización de la "Proporción Humano-Agente (Human-agent ratio)": En cada operación se requiere optimizar un nuevo indicador de gestión que muestra el equilibrio de "cuántas personas supervisan cuántos agentes de IA de manera más eficiente y con menor riesgo" (Human-agent ratio).

4. Colapso de las barreras de escala (transformación de las pequeñas y medianas empresas en "Frontier Farms")

• Obtención de escalabilidad mediante el uso bajo demanda de inteligencia: Lo que tradicionalmente solo las grandes empresas podían poseer —conocimientos especializados avanzados y escalabilidad— ahora las pequeñas y medianas empresas pueden obtener a través de IA "bajo demanda como agua del grifo (Intelligence on tap)" a un costo extremadamente bajo.
• Surgimiento de Frontier Farms: Incluso equipos pequeños pueden lograr velocidad y resultados comparables a los de grandes empresas aprovechando la fuerza de trabajo de agentes de IA, dando lugar a numerosas "Frontier Farms". Con esto, la "barrera de competitividad por escala" que existía entre grandes empresas y pequeñas y medianas empresas se desmorona significativamente.

Modelo de talento, puestos y departamentos

1. Cambio fundamental en el modelo de talento (transición de la ejecución a la supervisión y la orquestación)

• Transición de la "ejecución de tareas" a la "supervisión de resultados": El rol de los empleados se desplaza de la "ejecución" de tareas ellos mismos a la "definición de objetivos, juicio de compensaciones y supervisión" de los flujos de trabajo ejecutados por agentes de IA. Los criterios de evaluación del desempeño también cambiarán fundamentalmente, pasando del grado de finalización de tareas a cuán bien el empleado orquesta los agentes de IA y crea valor.
• 3 nuevos arquetipos de talento requeridos: En organizaciones donde la IA realiza la ejecución de tareas, los siguientes 3 modelos de talento, distintos de la especialización funcional tradicional, se vuelven importantes:
  1. Gerente General tipo M: Talento con conocimiento en un amplio rango de áreas que construye, supervisa y optimiza todo el flujo de trabajo híbrido entre humanos e IA.
  2. Especialista Profundo tipo T: Talento con conocimientos especializados extremadamente profundos en un dominio específico que maneja excepciones y garantía de calidad que los agentes de IA no pueden abordar, así como orientación de modelos.
  3. Primera Línea Potenciada por IA: Talento que recibe apoyo de IA en segundo plano y se especializa en la empatía entre humanos y comunicación interpersonal avanzada (ventas, recursos humanos, medicina, etc.).
• Cambio dramático en los requisitos de habilidades: Mientras que el valor de las habilidades de "ejecución" como codificación e ingreso de datos disminuye, el pensamiento sistémico, el pensamiento crítico, la formulación de problemas, el manejo de excepciones, y las habilidades blandas propias de los humanos y el juicio ético se vuelven abrumadoramente importantes.

2. Nacimiento de nuevos puestos y redefinición de puestos existentes

• Transformación de todos los empleados en "Jefes de Agentes (Agent Boss)": Desde nuevos empleados hasta la alta dirección, todos los empleados dirigen y administran agentes de IA dedicados (o múltiples) y desempeñan el papel de "Jefe de Agentes" para escalar operaciones.
• Surgimiento de nuevos puestos nativos de IA: Para gestionar sistemas de IA, surgen nuevos puestos como "Líder de Confianza y Seguridad de IA" y "Propietario de Producto de IA". Además, se multiplican rápidamente dentro de la organización nuevas funciones como "Gerente de Producto de LLM (Modelo de Lenguaje Grande)", "Operaciones de Solicitud de Información (Prompt Ops)" y "Aseguramiento de Calidad de Agentes" que presuponen la cooperación entre IA y humanos.
• Mejora de puestos existentes (Actualización de trabajo): El trabajo existente no simplemente desaparece, sino que evoluciona hacia roles de mayor valor agregado. Por ejemplo, los operadores de ingreso de datos avanzan para convertirse en analistas de datos, y los asistentes legales (paralegales) cambian hacia roles que se enfocan en validar el resultado de herramientas de IA, pensamiento crítico y colaboración con clientes.
• Cambio de rol de la gerencia intermedia (Media gerencia): Como los agentes de IA manejan autónomamente tareas rutinarias como coordinación, transmisión de información y gestión del progreso, disminuye la necesidad de media gerencia, y la organización se vuelve extremadamente plana. Los gerentes restantes se enfocan en coaching de equipo, gestión de personas y juicio estratégico más avanzado, funciones que la IA no puede reemplazar.

3. Reorganización departamental e integración de funciones organizacionales

• Establecimiento del Departamento de "Recursos de Inteligencia (IR)": Para gestionar de manera centralizada a nivel empresarial la asignación óptima y coordinación entre la fuerza de trabajo humana y la fuerza de trabajo digital (IA), se establece un nuevo Departamento de "Recursos de Inteligencia" que integra los departamentos tradicionales de TI y Recursos Humanos como fuente de ventaja competitiva empresarial. Como en el ejemplo de Moderna que integró el liderazgo de Recursos Humanos e IT, la IA se posiciona no como un mero sistema de TI, sino como una fuerza que forma la fuerza de trabajo (workforce) en sí.
• Colapso de silos funcionales y composición de "Equipos de Fusión": Las barreras entre departamentos sectorizado (ventas, desarrollo, recursos humanos, etc.) se desmoronan y se avanza hacia una transición a "Gráfico de Trabajo (diagrama de flujo de trabajo)" organizado en torno a trabajos o resultados a resolver. Se conforman "Equipos de Fusión" interfuncionales mixtos de especialistas en tecnología, datos, recursos humanos y negocios, así como "Pods" ágiles, con operación organizacional fluida donde los equipos se disuelven al completar tareas convirtiéndose en la norma.
• Transformación de Servicios Compartidos en «Servicios de Negocio Global (GBS) Nativos de IA»: Los centros de servicios compartidos (SSC) físicos establecidos en grandes empresas con el propósito de reducción de costos y eficiencia de procesos han alcanzado sus límites. En el futuro, evolucionarán hacia un «Servicio de Negocio Global (GBS)» virtual que automatiza procesos de extremo a extremo con agentes de IA como núcleo central, convirtiéndose en un hub central que lidera la innovación en toda la empresa.

4. Diferencias en el impacto entre grandes empresas y pequeñas y medianas empresas

• Grandes empresas (Superación del legado y gestión del cambio a gran escala): Las grandes empresas enfrentan el desafío de romper estructuras organizacionales rígidas y sistemas heredados. El éxito depende de la implementación de capacitación a gran escala para todos los empleados y la construcción de un marco de gobernanza integrado que monitoree en tiempo real las decisiones de los agentes de IA (como la implementación de agentes de cumplimiento).
• Pequeñas y medianas empresas (Salto como «Granjas Fronterizas»): Las pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar la «Inteligencia bajo demanda (Intelligence on tap)» para obtener a muy bajo costo los conocimientos especializados avanzados y la capacidad laboral (escala) que anteriormente solo las grandes empresas podían poseer. Con el surgimiento de «Granjas Fronterizas» donde equipos pequeños dirigen multitudes masivas de agentes de IA para crear valor gigantesco, las barreras de competitividad basadas en el tamaño empresarial se desmoronarán considerablemente.

Operaciones y Gobernanza

1. Redefinición de Operaciones: De estructura jerárquica y de silos hacia «Flujos impulsados por agentes»

• Transformación de Servicios Compartidos en «GBS Nativo de IA»: Los «Centros de Servicios Compartidos (SSC)» físicos construidos en grandes empresas con el propósito de reducción de costos evolucionarán hacia un «Servicio de Negocio Global (GBS)» virtual con agentes de IA como núcleo central. Los humanos y la IA colaborarán para automatizar procesos de extremo a extremo, funcionando como un hub central que lidera la innovación en toda la empresa.
• Transición de la estructura organizacional (Org Chart) al flujo de trabajo (Work Chart): La unidad de operaciones cambia de los tradicionales «departamentos» o «niveles jerárquicos» (estructura de silos) hacia «flujos de trabajo» organizados en torno a tareas y resultados. Los humanos abandonan el papel de ejecutores de procesos manuales y se dedican por completo a la orquestación (dirección y supervisión) de múltiples agentes de IA que colaboran autónomamente entre departamentos.
• Ejecución de tareas en tiempo real y autónoma: Las operaciones en todos los ámbitos (finanzas, cadena de suministro, gestión de activos físicos, etc.) se vuelven autónomas. Por ejemplo, los agentes de IA programan autónomamente mantenimiento predictivo basado en datos históricos, previenen cuellos de botella en la cadena de suministro basándose en datos de mercado en tiempo real, y proponen presupuestos e incluso pronósticos de escenarios al instante en lo que se llama «Presupuestación Agentica (Agentic budgeting)», que se generaliza.

2. Evolución de la Gobernanza: Control en tiempo real y «Monitoreo por agentes»

• De «Auditoría retroactiva» a «Gobernanza integrada en tiempo real»: En un mundo donde los agentes de IA operan autónomamente las 24 horas, las auditorías manuales y la gobernanza realizadas trimestral o mensualmente se vuelven demasiado lentas para ser efectivas. Para responder a esto, las empresas se ven obligadas a integrar gobernanza en tiempo real y basada en datos directamente en los procesos operacionales y sistemas (Gobernanza integrada).
• Régimen donde agentes monitorizan agentes (Agentes de Guardarriles): Para garantizar el cumplimiento de normativas y evitar riesgos de marca, se implementan «Agentes de política» o «Agentes de cumplimiento» que monitorean y auditan el comportamiento de los agentes de IA encargados de la ejecución. Esto forma «guardarriles» donde la propia IA verifica en tiempo real y bloquea en caso de exceso de presupuesto, violaciones de privacidad de datos o desviaciones éticas.
• Redefinición de la responsabilidad (Accountability) humana: Incluso si la mayoría de las operaciones se completan sin intervención humana (Human-out-of-the-loop), la responsabilidad legal y la responsabilidad final de la toma de decisiones permanecen en manos humanas. El papel de los directivos y responsables de cumplimiento evoluciona desde la aprobación de tareas individuales hacia el «diseño de reglas y políticas que los sistemas de IA deben cumplir» y «monitoreo y gestión de valores atípicos (outliers)».

3. Diferencias de impacto según el tamaño empresarial (grandes empresas y pequeñas/medianas empresas) y estrategia

• «Superescalado (Granjas Fronterizas)» de pequeñas, medianas empresas y startups: Con la llegada de AGI, la inteligencia avanzada se vuelve «disponible bajo demanda como agua del grifo (Intelligence on tap)». Esto permite que las pequeñas y medianas empresas adquieran a muy bajo costo los conocimientos especializados avanzados y la escalabilidad del sistema que antes solo las grandes empresas poseían. Emerge una nueva forma de empresa llamada «Granja Fronteriza» compuesta por unos pocos humanos y decenas de agentes de IA especializados, que a pesar de ser pequeña, demuestra velocidad y productividad equivalentes a las de grandes empresas, transformando dramáticamente el ambiente competitivo del mercado.
• Desafío de las grandes empresas: Superar el legado y adoptar un enfoque descentralizado: En las grandes empresas, los gigantescos sistemas heredados acumulados durante años (monolitos de TI) y estructuras rígidas de silos se convierten en la mayor barrera para la implementación perfecta de agentes de IA. Para que las grandes empresas obtengan agilidad, deben adoptar un «enfoque descentralizado» en el que un equipo especializado central gestione modelos de IA y estándares de gobernanza, mientras se delega audazmente la autoridad de aplicación de IA a las unidades de negocio en el terreno, logrando el equilibrio entre flexibilidad y control.

Impacto en grandes empresas y pequeñas/medianas empresas

1. Ventaja abrumadora de las grandes empresas en desarrollo de modelos base y tendencia hacia la concentración

• Costos de desarrollo astronómicos y dinámicas de «ganador se lleva todo»: Para desarrollar y operar AGI de vanguardia y modelos base se requieren centros de datos gigantes con escala de cientos de miles de millones de dólares, recursos computacionales masivos (clusters de GPU de última generación, etc.) y conjuntos de datos amplios y propios. Estos requisitos de capital masivos concentran la competencia de desarrollo de AGI en un pequeño número de grandes empresas de tecnología con abundante capacidad de financiación, intensificando significativamente la concentración del mercado y la tendencia de «ganador se lleva todo (Winner-takes-all)».
• Barreras de entrada para startups y profundización de relaciones de dependencia: Hemos entrado en una fase donde es imposible que un startup individual construya un AGI ultra avanzado (superinteligencia) desde cero. Por lo tanto, los startups se ven obligados a depender de la infraestructura computacional de las grandes empresas y de los modelos que proporcionan, y dinámicamente aceptan adquisiciones o asociaciones con grandes empresas a cambio de acceso a tecnología de vanguardia, resultando en el fortalecimiento adicional del poder de las megaempresas tecnológicas.

2. Transformación de pequeñas, medianas empresas y startups en «Granjas Fronterizas» y colapso de la barrera del tamaño

• Adquisición de escalabilidad mediante «Inteligencia bajo demanda»: Mientras que el desarrollo de modelos base en sí está monopolizado por grandes empresas, las pequeñas, medianas empresas y startups pueden utilizar inteligencia de nivel mundial a bajo costo a través de APIs y modelos de código abierto (open-weight) de alto rendimiento. Esto permite que empresas con recursos financieros limitados adquieran a muy bajo costo el «conocimiento especializado avanzado» y la «escalabilidad de operaciones» que anteriormente solo monopolizaban las grandes empresas.
• Surgimiento de «Granjas Fronterizas» y armamento de agilidad: Emergen nuevas formas organizacionales llamadas «Empresas Agénticas (Agentic Enterprise)» o «Granjas Fronterizas (Frontier Firm)» donde un pequeño número de humanos colaboran con decenas a cientos de agentes de IA especializados. Los startups pueden aprovechar su ligereza y agilidad (agility) para construir rápidamente flujos de trabajo nativos de IA, y a pesar de ser pequeños, pueden lograr velocidad y resultados equiparables a los de grandes empresas, provocando disrupciones que destruyen modelos comerciales existentes.

3. Desafíos que enfrentan las grandes empresas (Superación del legado y gestión del cambio)

• Ruptura de sistemas heredados y silos organizacionales: Aunque las grandes empresas tienen ventajas en capital y base de clientes, los sistemas heredados acumulados durante años (infraestructura de TI antigua) y las estructuras organizacionales endurecidas y silatizadas por departamentos se convierten en un obstáculo grave para la implementación perfecta de agentes de IA. Para maximizar los beneficios de la IA, no basta con automatizar parcialmente los procesos existentes; se requiere una «transición de estructura a flujo (From structure to flow)» donde el flujo de trabajo completo se reconstruye desde cero asumiendo agentes de IA.
• Ejecución de gestión del cambio a gran escala y recapacitación: El mayor desafío para las grandes empresas no es la adopción de tecnología en sí, sino la transformación del liderazgo y la cultura organizacional. La clave para que las grandes empresas mantengan una ventaja competitiva sostenible radica en disipar la ansiedad y resistencia de los empleados ante la sustitución de empleos por IA, implementar una recapacitación a gran escala (reentrenamiento) asumiendo la colaboración con agentes de IA, y si pueden reasignar dinámicamente presupuesto y talento hacia prioridades estratégicas.

4. Cambio en las fuentes de ventaja competitiva (Datos propios y optimización)

• Aumento del valor de los «Datos propios (Proprietary Data)»: Conforme los modelos de IA de alto rendimiento se generalizan y comodifican, los factores de diferenciación entre empresas cambian de «qué IA se utiliza» a «cómo acumula la empresa sus propios datos únicos y cómo los hace aprender y utilizar por la IA en un entorno seguro». Las grandes empresas tienen una ventaja abrumadora al poseer datos masivos acumulados de clientes y operaciones, pero las pequeñas y medianas empresas pueden establecer competitividad única especializándose en datos profundos y especializados en nichos de mercado específicos.

Conclusión

Con el progreso de la IA, se requieren grandes transformaciones independientemente del tamaño de las grandes o pequeñas empresas. Los líderes organizacionales deben tomar decisiones cuidadosas y rápidas, incluyendo juicios difíciles.