Managers en la era de la IA: dirigir sin aportar ya no es un cargo, es un riesgo
El tramo de control creció casi 50 % desde 2013, Anthropic genera US$ 9 millones por empleado y Coinbase eliminó a los «pure managers». No es una crisis de liderazgo individual: es una evolución organizacional en tres etapas, y la mayoría está atrapada en la segunda.
Los cargos directivos son, estadísticamente, los que más tardan en aprender una herramienta nueva. La razón es casi estructural: quien dirige asume que puede contratar a alguien que ejecute mejor que él, sin necesidad de aprender de primera mano cómo se hace. Mientras los resultados se midieran, el trabajo estaba hecho. Eso funcionó durante décadas de gestión empresarial. Antes de la IA.
Hoy esa lógica se está rompiendo, y no por una moda de recursos humanos: se rompe porque los equipos que empiezan a trabajar con agentes descubren que la coordinación sin aporte específico deja de ser necesaria. Lo que sigue no es la crónica de un cargo en crisis. Es el mapa de una evolución que toda empresa va a atravesar, quiera o no.
Tres etapas, y casi nadie está en la tercera
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Etapa 1
Jerarquía clásicaEl manager es el filtro de información. Cada decisión sube y baja por varias capas antes de ejecutarse, y el costo de esa latencia se asume como parte del negocio.
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Etapa 2
La transición · aquí está la mayoríaEl «pure manager» queda expuesto. Aparecen los player-coaches y los individual contributors, pero la coordinación administrativa sigue ocupando agendas humanas completas.
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Etapa 3
La organización aumentadaLos agentes absorben el seguimiento, los reportes de estado y la síntesis. El criterio humano queda libre para lo que un modelo no hace: decidir con contexto y consecuencias.
La etapa no la marca el tamaño de la empresa, sino quién hace hoy el trabajo de coordinación.
Dirigir sin producir dejó de alcanzar
Ha empezado a circular un término para nombrar el perfil que está bajo presión: el «pure manager», un líder cuyo rol se limita a supervisar, aprobar y coordinar, sin contribuir de forma directa.
Coinbase lo hizo explícito: su CEO, Brian Armstrong, señaló que los recortes recientes apuntaban justo a eliminar ese perfil, a favor de «player-coaches» —líderes que dirigen equipo y siguen produciendo con sus propias manos—. Block fue más lejos y redujo toda su estructura a tres roles: individual contributors que construyen el sistema, directly responsible individuals que son dueños de un resultado en ciclos de 90 días, y player-coaches que producen mientras forman personas. Ninguno se sostiene solo en la supervisión.
- player-coach
- individual contributor
- DRI
- coordinación → agentes
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| Etapa | Capas de aprobación | Quién coordina |
|---|---|---|
| Jerarquía clásica | 5 | Managers en cada capa |
| En transición | 4 | Managers, con apoyo parcial de automatización |
| Organización aumentada | 2 | Agentes para la coordinación rutinaria |
Estructura de referencia según las reorganizaciones públicas de Meta, Coinbase y Block; no es una medición de una empresa concreta.
Cada líder tiene más gente a cargo, y no es casualidad
El promedio de personas que reportan a un manager pasó de 10,9 en 2024 a 12,1 en 2025 — casi 50 % más que en 2013. La meta que ya fijan varias corporaciones grandes es más ambiciosa todavía: entre 12 y 15 personas por líder, apoyadas por agentes que absorben la coordinación administrativa para que el manager se dedique a la estrategia y la ejecución directiva. Delegar coordinación en agentes también cambia la superficie de riesgo: lo que hacen cuando nadie los supervisa es un problema distinto, y conviene entenderlo antes de escalarlos.
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| Año | Reportes directos promedio | Origen del dato |
|---|---|---|
| 2013 | ~8,1 | Estimado a partir del +50 % reportado hasta 2025 |
| 2024 | 10,9 | Publicado |
| 2025 | 12,1 | Publicado |
| Meta | 12 a 15 | Objetivo declarado por grandes corporaciones |
Por qué el límite sigue siendo humano. Se le puede entregar a un modelo la tarea de pensar sobre un problema: cruzar datos, resumir, generar opciones. No la de entenderlo, en el sentido que importa para decidir con contexto, relaciones y consecuencias. Ese es exactamente el trabajo que le queda al manager cuando la coordinación deja de ocupar su agenda.
Cuánto genera cada persona, no a cuántas dirige
Vamos hacia una economía donde el valor de una empresa se mide por el beneficio que genera cada persona, no por el tamaño del equipo que reporta. El caso que se cita para ilustrarlo es Anthropic: un estimado de US$ 9 millones de ingresos por empleado, según Epoch AI, por encima de los US$ 5,6 M de OpenAI y los US$ 5,1 M de Nvidia. Si cotizara en bolsa, superaría en esa métrica a cualquier tecnológica del Global 2000 de Forbes.
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| Compañía | Ingresos por empleado |
|---|---|
| Anthropic | US$ 9,0 millones |
| OpenAI | US$ 5,6 millones |
| Nvidia | US$ 5,1 millones |
Epoch AI advierte que son cifras aproximadas: ingresos y plantilla se reportan de forma esporádica y no siempre en fechas comparables. La dirección del dato importa más que el decimal.
La IA no reduce el trabajo directivo: lo redistribuye
Es tentador asumir que, si la IA abarata la coordinación, van a hacer falta menos managers. La evidencia histórica apunta a lo contrario: cuando una tecnología abarata una actividad, esa actividad no desaparece, se usa más. Es la misma paradoja que W. S. Jevons describió en 1865 para el consumo de carbón, y sigue vigente para el software.
Cuando una tecnología nos hace más productivos, se empieza a usar más, no menos.
Eso es lo que muestran Meta, Coinbase y Block al mismo tiempo: no desaparecen los managers, cambia lo que se espera de ellos. La capa que se elimina es la que solo agregaba retraso de comunicación entre otras capas —el motivo por el que a estas estructuras ya se les llama «flatter organizations»—. La IA no elimina la necesidad de dirigir: elimina la excusa de dirigir sin producir.
Dirigir sin aportar ya no es un cargo. Es un riesgo.
La IA no le quita el trabajo al manager: le quita la posibilidad de sostenerse solo en la supervisión. Los equipos que están ganando esta transición son los que convirtieron a cada líder en un contribuidor activo, apoyado por agentes que absorben la coordinación rutinaria.
La ruta de la etapa 1 a la etapa 3 ya la recorrieron Meta, Coinbase y Block, a distintas velocidades. La pregunta que le queda a cada empresa no es si va a atravesarla, sino si la va a liderar o si va a llegar tarde.
Podemos entregarle a un modelo pensar. No entender.
¿Qué es un «pure manager» y por qué está bajo presión?
Es un líder cuyo rol se limita a supervisar, aprobar y coordinar, sin contribuir de forma directa al trabajo del equipo. Está bajo presión porque la coordinación rutinaria —seguimiento, consolidación de estado, reportes— es justo la parte del trabajo directivo que los agente de IAUn modelo que además de responder ejecuta acciones: corre comandos, llama servicios, encadena pasos hacia un objetivo sin supervisión paso a paso. absorben primero. Coinbase y Block reestructuraron explícitamente para reemplazarlo por «player-coaches».
¿Cuántas personas debería tener a cargo un manager hoy?
El promedio pasó de 10,9 en 2024 a 12,1 en 2025, casi 50 % más que en 2013. Varias corporaciones grandes ya fijan una meta de 12 a 15 personas por líder, pero el número solo es sostenible si la coordinación administrativa se delega en agentes; ensanchar el tramo de control sin hacer eso solo produce managers saturados.
¿Esto significa que sobran los managers?
No. Cuando una tecnología abarata una actividad, esa actividad se usa más, no menos —la paradoja de Jevons—. Lo que cambia no es la cantidad de líderes, sino qué se espera de ellos: la capa que desaparece es la que únicamente agregaba retraso de comunicación entre otras capas.
¿Aplica esto a una empresa que no es tecnológica?
Sí. La métrica que empieza a pesar más que el organigrama —cuánto valor genera cada persona— no depende del sector. Lo que sí varía es el punto de partida: la etapa la marca quién hace hoy el trabajo de coordinación, no el tamaño ni la industria de la empresa.
Fuentes
- Organimi: Span of Control in 2026: How Many Direct Reports Is Too Many?
- Epoch AI: Revenue per employee at AI companies (estimaciones 2026).
- UC Today: AI Middle Managers: el ascenso del «megamanager» y la caída del «pure manager».
- Forbes (Joe McKendrick): AI Flattening Organizations Is The Latest Chapter In A Continuing Story.
- People Matters: Meta convierte a managers en roles de individual contributor tras despidos.
- W. S. Jevons: The Coal Question (1865), para la paradoja de la eficiencia.
Anthropic, OpenAI, Nvidia, Coinbase, Meta y Block son marcas de sus respectivos titulares. Este artículo es informativo y analítico, se basa en información pública, y no implica relación comercial ni vínculo de patrocinio con dichas organizaciones.
La conversación sobre IA en las empresas se agotó en qué herramienta comprar. La pregunta que decide el resultado es otra: qué trabajo deja de hacer una persona cuando el agente entra, y quién responde por lo que queda.
Esa respuesta no sale de una licencia; sale de mirar cómo fluye hoy la información en la organización. Aleph BI diseña esa arquitectura —datos, automatización y la capa de gobierno que la sostiene—. Agenda una llamada.