Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Según Dorsey, la IA es mucho más eficiente para ciertas labores que desempeñan hoy trabajadores humanos, por lo que sería poco relevante mantener ocupadas esas vacantes.

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  • Block eliminó 4.000 empleos en transición hacia modelo impulsado por IA
  • Dorsey propone sustituir jerarquías por sistemas de inteligencia continua
  • Críticos advierten que la IA aún depende fuertemente de supervisión humana

 

El fundador de Block, Jack Dorsey, propuso una transformación profunda en la estructura corporativa tradicional, planteando que la inteligencia artificial podría reemplazar el rol de los mandos medios dentro de las organizaciones.

En un ensayo de Dorsey titulado “From Hierarchy to Intelligence”, escrito junto a Roelof Botha y reseñado por CoinDesk, los autores argumentan que la reciente reducción de aproximadamente 4.000 empleados en la compañía no respondió a una estrategia de reducción de costos, sino a un rediseño estructural impulsado por avances en inteligencia artificial.

El fin del rol tradicional del gerente

El planteamiento central del ensayo parte de una reinterpretación del propósito histórico de la jerarquía corporativa. Según Dorsey y Botha, las capas de gestión han existido principalmente para resolver un problema de escala: la dificultad de procesar y distribuir información en organizaciones complejas.

En este modelo, los gerentes actúan como intermediarios, agregando contexto desde los equipos operativos, transmitiendo directrices desde la alta dirección y alineando esfuerzos entre distintas áreas. Sin embargo, los autores sostienen que los sistemas de inteligencia artificial pueden ahora desempeñar estas funciones de manera continua, automatizada y a gran escala.

Desde esta perspectiva, el rol del gerente como “mensajero” pierde relevancia, abriendo la puerta a estructuras organizativas más planas y dinámicas.

Modelos de inteligencia en lugar de jerarquías

Como alternativa, el ensayo propone la implementación de dos “modelos del mundo” impulsados por inteligencia artificial. El primero se enfoca en el interior de la empresa, agregando datos provenientes de código, decisiones, flujos de trabajo y métricas de desempeño para construir una visión actualizada de las operaciones.

El segundo modelo se orienta al comportamiento de clientes y comercios, utilizando datos transaccionales provenientes de productos como Cash App y Square. Ambos sistemas alimentan lo que Block denomina una “capa de inteligencia”, capaz de analizar información en tiempo real y generar respuestas adaptativas.

Este enfoque busca reemplazar la coordinación manual por un sistema automatizado que integre información y tome decisiones de manera más eficiente.

De hojas de ruta a sistemas dinámicos

Uno de los cambios más significativos propuestos es la eliminación de las hojas de ruta tradicionales de producto. En su lugar, la empresa se estructuraría en torno a capacidades modulares, como pagos, préstamos, emisión de tarjetas y nómina.

Cuando el sistema detecta una necesidad específica, por ejemplo, un comerciante con problemas de flujo de caja estacional, puede ensamblar una solución utilizando estas capacidades existentes. Si la solución no puede construirse con los recursos disponibles, la brecha identificada define automáticamente qué debe desarrollarse a continuación.

Este modelo convierte la planificación estratégica en un proceso dinámico, impulsado por datos y adaptado a las condiciones del mercado en tiempo real.

Nueva estructura organizativa

En línea con esta visión, Block plantea una estructura organizativa simplificada compuesta por tres tipos de roles. Los “individual contributors” son responsables de construir y mantener el sistema, mientras que los directamente involucrados asumen la responsabilidad de resultados específicos en ciclos de 90 días.

El tercer rol, denominado “player-coach”, combina la ejecución técnica con el desarrollo de talento, manteniendo una participación activa en las operaciones. Esta estructura busca reducir la necesidad de capas intermedias de gestión, alineando directamente la ejecución con los resultados.

IA como detonante del cambio

Dorsey señaló en una entrevista previa que esta transformación fue impulsada por avances recientes en herramientas de inteligencia artificial, particularmente tras observar mejoras en sistemas como Claude Opus 4.6 y Codex 5.3.

Según el ejecutivo, estos modelos han alcanzado un nivel de capacidad que les permite operar eficazmente en bases de código extensas, lo que amplía su utilidad en entornos empresariales complejos.

Este salto tecnológico habría sido el factor clave para justificar una reestructuración organizativa de gran escala.

Limitaciones actuales de la inteligencia artificial

No obstante, la implementación práctica de esta visión enfrenta desafíos significativos. Empleados actuales y anteriores de Block indicaron que aproximadamente el 95% de los cambios de código generados por IA aún requieren intervención humana.

Además, señalaron que las herramientas actuales no están preparadas para liderar procesos en sectores altamente regulados, como la banca o las transferencias de dinero, donde el cumplimiento normativo y la precisión son críticos.

Estas limitaciones sugieren que, si bien la inteligencia artificial puede asumir un rol creciente en la organización del trabajo, su capacidad para reemplazar completamente funciones humanas sigue siendo parcial.

Implicaciones para el futuro del trabajo

La propuesta de Dorsey refleja una tendencia más amplia hacia la automatización de funciones cognitivas dentro de las empresas. A diferencia de oleadas anteriores de automatización, centradas en tareas físicas o repetitivas, esta transformación apunta directamente a roles de coordinación y gestión.

Si este modelo logra consolidarse, podría redefinir la estructura de las organizaciones modernas, reduciendo la dependencia de jerarquías tradicionales y promoviendo sistemas más adaptativos.

Sin embargo, el equilibrio entre eficiencia tecnológica y supervisión humana seguirá siendo un factor determinante en la adopción de estas ideas, especialmente en industrias donde los errores pueden tener consecuencias significativas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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