Empresas con menos empleados por la IA, startups que quieren botescalar
Las ideas de management con la IA han evolucionado. Del copiloto al humano en el proceso para llegar a pensar en empresas pequeñas con pocos empleados y con la IA automatizando tareas de cuello blanco
Recortes de plantilla a medida que la inteligencia artificial se vuelva más potente. Se lo leemos a los directivos de Ford y Jp Morgan, de BT, de Amazon, de las empresas que abrazaron el “AI FIRST”.
Cuando quienes hacen la predicción son los directivos de las empresas que compran la tecnología y no sólo los que la venden, quizás deberíamos creerles cuando dicen que lo van a intentar. El mantra de sus intervenciones es el mismo: se necesitará menos gente para hacer el trabajo actual.
Primero pensamos que la IA era un “copiloto”
En apenas dos años hemos pasado de la visión de la IA como una herramienta para hacer lo mismo (el copiloto), a otra a la que podemos delegar ciertas tareas, aunque todavía no podamos confiar plenamente en ella (el humano en el proceso) a predecir que sí, a que se podrán automatizar muchas tareas de los trabajos de cuello blanco como apostaron compañías de IA e inversores.
Mientras escribo esto, sigo siendo escéptico. Con los datos en la mano, a día de hoy, todavía no observamos las grandes mejoras de productividad anticipadas. Desde un punto de vista técnico, son oportunas dos cuestiones.
Una es que estos ceos de grandes empresas basan sus predicciones en que la IA seguirá mejorando, algo que es plausible pero que, como en todo paradigma científico-técnico, llegará a su techo. ¿Está lejos, está cerca? Apostaría a que no lo veremos en los próximos dos años.
La otra cuestión es hasta dónde puede llegar la IA actual, incluso si no se produjeran nuevos avances que lleven a nuevos saltos de rendimiento. En Anthropic dicen que
"Incluso si el progreso de la IA se estanca completamente hoy y no llegamos a la AGI... los sistemas actuales ya son capaces de automatizar TODOS los trabajos de cuello blanco en los próximos cinco años".
Yo no lo veo tan claro, máxime cuando la base de su producto sigue siendo un modelo grande de lenguaje que alucina, inventa y se equivoca, como discutimos en la pieza dedicada.
Sí que empieza a verse clara otra vía por la que la IA afecta al empleo. En la pieza de Seatle Times sobre los 9000 despidos de Microsoft de esta semana lo explican bien:
Mientras Microsoft reduce su plantilla corporativa, la empresa está invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial.
El impulso de Microsoft hacia la IA no significa que esté reemplazando trabajadores con esta tecnología. Más bien, el elevado coste de desarrollar la infraestructura durante varios años ha llevado a la compañía a buscar recortes donde le sea posible.
El caso es que con la IA actual ya se están produciendo ganancias de productividad. ¿Quién las va a capturar? Se podría dejar a empleados con más tiempo para pensar, trabajar a menor ritmo o incluso menos horas; tal vez dedicar la productividad extra a lanzar más productos o atacar más mercados, mantiendo el empleo; muchos de estos directores generales apunta a que su idea es producir igual, que los trabajadores ganen y dediquen las mismas horas y que el número de los mismos se reduzca.
La virtud del equipo mínimo, de la startup diminuto que logran botscalear
Jeffrey Bussgang en “The Experimentation Machine: Finding Product-Market Fit in the Age of AI” (Amazon) postula que en estos tiempos el enfoque correcto es, básicamente, el siguiente: haz lo que mejor sabes hacer y deja que la IA se encargue del resto. Bussgang quiere financiar startups que utilicen inteligencia artificial para programar, investigar al cliente, hacer marketing, preparar presentaciones… e incluso para generar su idea inicial. También escribe sobre emprendedores que decidieron no asociarse con un cofundador humano y optaron por confiar únicamente en la IA.
Este artículo de Bloomberg analiza ese y otros dos libros de management que vienen a intentar dibujar los escenarios posibles para la empresa que nace después de la inteligencia artificial actual. Uno de ellos supondría que los emprendedores ya no necesitan cofundadores técnicos ni equipos de marketing gracias a que agentes de IA pueden suplirles.
Se suman a ideas que llevan tiempo en circulación como la de que tendremos fundadores capaces de crear una startup de mil millones de dólares… en solitario. El empuje desde el sector más optimista con el futuro de la IA (y con el hype de la actual) es que lo virtuoso ya no es capturar la máxima inversión, crecer en empleados y arriesgar por ser el ganador de un gran mercado digital. Lo mejor es que se puede hacer eso con un equipo mínimo, la excelencia es estar arriba en el tiny teams hall of fame: cuánto facturas, cuál es tu ARR, con el mínimo número de empleados posible.
La filosofía actual detrás de todo esto es la de equipos muy pequeños, hiperproductivos, que escalan todavía más que las empresas digitales de generaciones anteriores. El crecimiento no requerirá plantillas con cientos o miles de empleados porque la empresa se piensa desde cero con la inteligencia artificial automatizando, por lo tanto se trata de botscaling.
Las grandes empresas estarían condenadas a adaptarse
Se señala ahora a Midjourney o Cursor, ambas con ingresos anuales recurrentes de 200 millones de dólares con apenas 10 y 20 empleados.
Son ejemplos que me hacen dudar no sólo de mi escepticismo sobre el impacto actual de la IA en el empleo, sino también de mis primeras ideas acerca de la mejor posición de las empresas grandes ante este cambio tecnológico.
A pesar de Deepseek, el juego de los grandes modelos sigue requiriendo una cantidad de inversión enorme. Y la están haciendo los gigantes tecnológicos (Google, X, Meta) o nuevas compañías muy participadas por ellos (Anthropic, OpenAI). Pero probablemente ponderé demasiado poco que si la IA es tan transformadora, entonces hay que repensar empresas, productos y servicios.
En ese escenario, Google está mutando su buscador alarmada por el avance de ChatGPT. Microsoft replanteó Github, y a pesar de ello Cursor, Claude o Windsurf siguen liderando la gran transformación de la programación. El escenario desde luego no está tan claro para la big tech.
Y ese futuro nublado no tiene que ver sólo con la idea clásica de disrupción (estás instalado y al proteger la solución y el modelo actuales, alguien nuevo con otra idea te ataca porque no tiene ese gran negocio que perder), está relacionado con el tamaño de empresa también. Alguien te puede competir con muchos menos empleados, con mucho menos coste.
Un caso interesante es el de Amazon y como replanteó el trabajo de sus desarrolladores. Equipos más pequeños, fechas de entrega más agresivas, objetivos de producción más ambiciosos. Si con la inteligencia artificial se gana productividad, el modo de Amazon para capturarla no es aligerar el trabajo o dar más tiempo para pensar: es que equipo más pequeños produzcan más en el mismo o menos tiempo.
Al acabar la pieza no puedo evitar una sensación de deja vù. Cada artículo sobre la IA se mueve entre un “todavía no del todo” y el “quizás sí, y mucho”, sea cual sea el tema al que afecta. Aunque muchos todavía somos prudentes con el impacto y la adopción actuales, amén de escépticos con la idea de progreso imparable y arreglo de los problemas originales, la expectativa de ese avance ya está teniendo efectos.