Autor: Lex Sokolin
Compilado por Jia Huan, ChainCatcher
Este artículo explora cómo la IA está redefiniendo la propia estructura organizacional. Las empresas están pasando de los equipos de "dos pizzas" al estilo Amazon, (un equipo de aproximadamente 6–10 personas que mantiene una estructura ágil.) a grupos "nativos de IA" compuestos por 3 a 5 personas con un aumento significativo en la productividad.
Comparamos dos rutas:
La estrategia alternativa de IA de Klarna fracasó. El número de empleados se redujo de 5,500 a 3,400, y los problemas de calidad del servicio finalmente lo obligaron a contratar nuevamente.
Coinbase y Ramp optaron por reorganizar sus negocios en torno a la mejora y orquestación de IA. Coinbase despidió a 700 empleados y se trasladó hacia equipos de productos individuales y generación de código por IA.
Ramp ha desarrollado un marco interno de conducción de IA que el 99,5% de los empleados utilizan diariamente, cubriendo más de 350 habilidades empresariales.
Además, analizamos por qué empresas como Box y Plaid han sido revaluadas por los mercados de capitales como infraestructura de IA, ya que controlan los datos empresariales con permisos necesarios para el funcionamiento de agentes de IA.
La tercera evolución de la forma organizativa
Hace varios meses, discutimos la "empresa sin humanos (Zero Human Companies)" y la curva de autonomía económica de la IA:
Aunque ya existen fuerzas impulsando la creación de organizaciones sin intervención humana, los agentes económicos actuales seguimos siendo nosotros, los humanos.
El trabajo más difícil en este momento es transformar las empresas tradicionales existentes en formas priorizadas para IA.
Esta es una oportunidad tan inmensa que Anthropic está colaborando con toda la industria de capital privado para impulsarla.
Además de esos impresionantes datos financieros, comenzamos a percibir claramente otro punto de entrada del impacto de la IA: la forma en que las personas crean y organizan empresas.
La estructura organizacional es en sí misma una tecnología.
El desarrollo en cascada (Waterfall) dio lugar a los gigantes del software jerárquicos que dominaron la era temprana de la tecnología.
Luego, la industria pasó a utilizar equipos ágiles basados en metodologías lean, y la agilidad evolucionó posteriormente en los "equipos de dos pizzas" creados por Amazon. Esta estructura operativa es la que sustenta a cada empresa de tecnología financiera moderna actual.
Pero la dirección de la marea cambió nuevamente.
Martin Harrysson y Natasha Maniar de McKinsey pronosticaron la próxima versión para finales de 2025:
Los personajes nativos de IA implican esencialmente que estamos pasando de la estructura "de dos pizzas" a equipos individuales de 3 a 5 personas.
La mitad de las personas, el trabajo sigue igual.
On May 5, 2026, Brian Armstrong reinforced this argument by laying off 700 people.
¿Qué hizo Coinbase?
Coinbase redujo un 14% de sus 4,951 empleados.
En parte, esto es una operación normal del ciclo de mercado de una empresa cuyos negocios y volumen de operaciones están altamente vinculados: se espera que sus ingresos del primer trimestre sean de 1700 millones de dólares (una disminución del 26% interanual) y que sus ganancias por acción (EPS) caigan un 86%.
Pero merece una atención muy especial cómo la dirección planea la implementación de la IA en las empresas de tecnología financiera moderna / cripto, y cuáles son sus expectativas sobre la productividad per cápita futura.
Los ingenieros de Coinbase ahora pueden lanzar productos que antes requerían semanas, en solo unos pocos días, y esta aceleración está aumentando.
Armstrong está reestructurando las líneas de negocio para asegurar que, bajo el CEO y el COO, existan como máximo cinco niveles jerárquicos.
El mero "gestor" ya no existirá: cada líder debe ser también un contribuyente individual, un "jugador-entrenador" que domine las herramientas modernas y pueda liderar al equipo mientras participa directamente.
El equipo "nativo de IA" interfuncional reemplaza por completo a los equipos tradicionales. Coinbase incluso ha probado internamente equipos individuales que combinan las funciones de ingeniería, diseño y producto en una sola persona.
Coinbase, una gigante pública con ingresos de 7000 millones de dólares, está operando con un equipo de producto de una sola persona.
En septiembre de 2025, Armstrong declaró públicamente que el 40% del código de Coinbase se genera con IA, y planea aumentar ese porcentaje al 50% en octubre.
En el podcast Cheeky Pint del cofundador de Stripe, John Collison, admitió que despidió a los ingenieros que se negaban a usar Cursor y GitHub Copilot incluso una semana después de que se emitieran las licencias empresariales:
Algunas personas simplemente no lo hicieron, por lo que fueron despedidas.
La versión V1 es un reemplazo directo, pero falló
Sin embargo, Coinbase no es la primera empresa de tecnología financiera que realiza recortes de personal bajo el pretexto de la IA.
¿Recuerdas el experimento de Klarna en 2024, un ejemplo clásico de "reducción de costos con IA"? En ese momento, parecía anunciar un asombroso auge de productividad en el futuro.
Pero en ese momento consideramos que se trataba más bien de una contracción del ciclo de crédito que de una verdadera innovación.
El CEO Sebastian Siemiatkowski anunció públicamente que el asistente de IA impulsado por OpenAI procesó 2,3 millones de conversaciones en su primer mes, representando dos tercios de todos los chats de clientes y realizando el trabajo equivalente a 700 agentes de servicio al cliente a tiempo completo.
- El número total de empleados disminuyó bruscamente de 5,500 a 3,400
- Aumento esperado de beneficios: 40 millones de dólares
- El tiempo de resolución de consultas de clientes se redujo de 11 minutos a 2 minutos
Sin embargo, todo esto se desmoronó rápidamente al enfrentarse a la realidad.
La satisfacción del cliente (CSAT) para tickets complejos se desplomó, y la tasa de contacto repetido aumentó drásticamente.
Hasta mayo de 2025, Siemiatkowski admitió ante Bloomberg que la empresa "había avanzado demasiado rápido". Klarna tuvo que comenzar a contratar nuevamente en un modelo remoto similar al de Uber: empleando estudiantes con horarios flexibles, padres a tiempo completo y trabajadores de áreas remotas.
El Banco Comercial Federal de Australia suspendió rápidamente 45 proyectos de reemplazo de robots de voz en cuestión de días. Taco Bell también retiró la IA de voz de 500 restaurantes de drive-thru.
Gartner predice que para 2027, la mitad de las empresas que hayan establecido un "plan de sustitución integral" lo abandonarán.
La IPO de Klarna aún subió un 30% el primer día, alcanzando una valoración de 20.000 millones de dólares, lo que refleja en cierta medida que, siempre que la empresa corrija a tiempo su rumbo, el mercado público es bastante indulgente.
Pero esta lógica simplista y brusca de "reemplazo", que consiste en eliminar directamente un puesto humano e insertar un modelo de lenguaje grande (LLM), puede funcionar en métricas centradas en la "cantidad", pero inevitablemente colapsará en métricas centradas en la "calidad".
El costo de contratar de nuevo supera con creces los ahorros iniciales. Es evidente que el primer intento de transformación digital con IA en el sector fintech ha entregado un resultado mixto.
Pero esto definitivamente no será el último intento.
La versión V2 es una mejora de capacidades, con Harness como ventaja competitiva
Ramp lanzó oficialmente "Glass" a principios de abril de 2026.
Seb Goddijn, un experto interno de IA que trabajó en la creación de esta herramienta junto con cinco colegas, publicó un artículo extenso. Ese mismo día, el CEO de Ramp, Eric Glyman, lo compartió en Twitter. En cuestión de horas, el artículo ocupó el primer lugar en la página principal de Hacker News.
Goddijn señaló con precisión por qué la versión V1 fracasó:
The primary barrier to AI adoption is not the models themselves, but the extreme complexity of configuring AI environments.
Glass es exactamente lo que Ramp creó para derribar esta barrera:
En primer lugar, la configuración de acceso automatizado: solo inicie sesión a través de Okta SSO, y todas las herramientas internas autorizadas (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk y las herramientas internas de Ramp) ya están integradas en el nivel subyacente.
En segundo lugar, se establece el Dojo, un mercado que incluye más de 350 habilidades de IA, cada una de las cuales es un archivo Markdown encargado de enseñar al agente a completar una tarea. Todas se almacenan en Git, sometidas a revisión de código y control de versiones.
Un agente inteligente llamado Sensei enviará automáticamente, en el primer día de incorporación del nuevo empleado, las cinco habilidades más relevantes para él.
Tercero, construir una base de memoria duradera: generada automáticamente mediante conexión de autenticación y actualizada continuamente a través de un canal de procesamiento integral de 24 horas. Por lo tanto, al intervenir en cada conversación, el agente ya posee un conocimiento completo del equipo del empleado, los proyectos en los que participa, los tickets activos y el flujo de comunicación en curso.
Hoy, el 99.5% de los empleados de Ramp usan IA todos los días.
Ramp tiene la mitad de su código escrito por IA y avanza hacia el 80%. Su director de producto principal, Geoff Charles, implementó un marco de madurez L0–L3, donde L3 representa el lanzamiento directo de funciones de producción mediante agentes de IA.
Cualquier empleado que aún se mantenga en el nivel L0 se considera efectivamente en huelga.
Ramp actualmente tiene una valoración de hasta 32 mil millones de dólares y un ARR (ingreso recurrente anual) de 10 mil millones de dólares, ocupando el primer lugar en la lista de Fast Company 2026 de las empresas más innovadoras en finanzas.
Klarna intenta reducir el umbral de mano de obra mediante la automatización, mientras que Ramp se esfuerza por elevar el nivel mínimo de productividad por empleado. Coinbase se encuentra entre ambos.
AI Harness
El núcleo de todo esto es el concepto de "AI Harness".
Empresas como Manus han creado arquitecturas que comprimen y convierten la inteligencia artificial original en flujos de negocio reutilizables, mientras que marcos de orquestación como OpenClaw los llevan al público en general.
Un conjunto de Harness es una combinación perfecta de autenticación, integración de sistemas, repositorio, catálogo de habilidades acumuladas por el equipo, programador de procesos nocturnos y una interfaz interactiva de múltiples paneles que permite a los analistas ejecutar múltiples tareas en paralelo.
Y esos modelos de lenguaje avanzados son simplemente componentes intercambiables dentro de este Harness: cuando OpenAI lance el GPT-5.5 o Anthropic publique Opus 5, Ramp solo necesita reemplazar el modelo, y todo el sistema circundante seguirá funcionando normalmente.
El producto propio de Anthropic, Cowork, se lanzará oficialmente en el primer trimestre de 2026 (GA), incorporando 11 plugins diseñados para puestos específicos, que abarcan ventas, finanzas, jurídico, marketing, RR.HH., desarrollo, diseño y operaciones: esta lógica de clasificación de puestos es idéntica a la de Dojo de Glass.
Una vez que aceptes que la productividad de la IA está moldeada por flujos de negocio y no por cuadros de chat, el rol del puesto se convierte lógicamente en la unidad natural más pequeña de una organización de IA.
Esta es precisamente la lógica subyacente que impulsan las herramientas dedicadas a crear "empresas sin humanos" al pensar en cómo construir organizaciones con IA como prioridad. Consulte a continuación Polsia, y posteriormente el rápido mapa de segmentación de la industria.
Los mercados de capitales están alcanzando el ritmo
Mientras muchas empresas de software tradicionales luchan debido a la desintermediación impulsada por la IA, un tipo de jugador está avanzando a toda velocidad en contra de la corriente.
Estas empresas construyeron tempranamente sus propios fosos de datos y ahora integran sin esfuerzo software de IA de un solo uso sobre ellos.
Tomando como ejemplo a Box, una empresa de almacenamiento de archivos empresarial: tras la publicación de sus resultados del cuarto trimestre del año fiscal 2026, su precio de acciones aumentó un 10%. Aaron Levie reveló el secreto en la conferencia telefónica de resultados:
The file is, at its core, the natural unit of work for AI agents.
Enterprise Advanced——Box's premium subscription tier focused on AI and workflows—is priced 30% to 40% higher than the traditional flagship Enterprise Plus.
Las facturaciones del cuarto trimestre alcanzaron 420 millones de dólares, un aumento del 5% interanual.
- Box Extract puede extraer con precisión datos estructurados de contratos.
- Box Shield Pro introduce directamente la IA agente en el sistema de control de acceso
- El modo profesional y el modo extendido de Box AI Studio permiten que los agentes procesen cargas de múltiples pasos en una ventana de contexto más amplia.
Levie comentó en la entrevista de GeekWire:
Except for the first 12 months after its founding, Box has never felt this much like a startup than it does today.
Se debe tener en cuenta que hasta el 95% de los datos empresariales son no estructurados. Los agentes de IA tienen una gran necesidad de estos datos y deben poder ser invocados manteniendo intactos los límites de permisos.
Quien controle este depósito de datos con permisos podrá deshacerse de la etiqueta de "almacenamiento barato" y ser revaluado por los mercados de capitales como "infraestructura de agentes".
Anteriormente, el mercado consideraba a Box como el hermano un tanto incómodo de Dropbox, con su precio accionario fluctuando durante mucho tiempo en 26 dólares. Hoy, el precio objetivo unánime de Wall Street se sitúa en 35.63 dólares, lo que representa un margen de prima del 35% respecto al precio actual.
Otro ejemplo es Plaid, esta empresa de agregación de datos financieros que casi fue adquirida por Visa y que esperaba convertirse en una red de pagos directa.
Pero por un tiempo, Plaid se encontró en una situación bastante incómoda: Web3 surgió posteriormente y reemplazó a Web2 como la nueva infraestructura financiera favorita.
Desde su pico de valoración de 13.400 millones de dólares en 2021, Plaid descendió hasta los 6.100 millones de dólares en la ronda del mercado primario de abril de 2025, y luego se recuperó hasta los 8.000 millones de dólares en una oferta de compra secundaria en febrero de 2026 destinada a proporcionar liquidez a los empleados.
Debe evolucionar.
Aproximadamente el 20% de los nuevos clientes de Plaid son empresas nativas de IA: están construyendo agentes que necesitan obtener acceso autorizado a datos financieros y dependen de una infraestructura de identidad confiable.
La plataforma antifraude de Plaid Protect detectó un 50 % más de intentos de fraude en las pruebas realizadas a principios de 2026 en comparación con otras herramientas de autenticación de identidad.
Plaid Bank Intelligence lleva el Retention Score y los inminentes Primacy Indicators, vendiendo inversamente la capacidad de predicción de pérdida de clientes a los bancos.
Plaid está siendo revaluado como el corpus de datos de transacciones financieras autorizadas más grande del mundo.
No es un canal de datos — los canales de datos siempre han sido productos baratos. El verdadero activo es la inteligencia construida sobre él, y el porcentaje de clientes nativos de IA es la prueba más contundente de este argumento.
Un ejemplo típico es su integración con Perplexity, creando juntos una "computadora" completamente integrada para la gestión financiera personal. ¡Cuánto extrañamos Mint.com! (la aplicación estadounidense de contabilidad personal de nivel nacional lanzada en 2006)
Box y Plaid están del mismo lado de la misma pista.
Ambas fueron valoradas en la era de tipos de interés cero (ZIRP) según la lógica del "líder de SaaS", presenciaron una reducción del 50% en su valoración, y ahora están siendo recomercializadas según una nueva lógica: el depósito de contenido no estructurado y la red de datos con permisos son la base subyacente que las empresas del V2 pueden ser leídas por agentes inteligentes.
La versión V3 es la orquestación: nace la "empresa de una sola persona"
Sam Altman tiene una apuesta con otros CEOs de tecnología sobre en qué año surgirá la primera empresa de un solo persona con valor de mil millones de dólares.
Dario Amodei establece la probabilidad de su aparición dentro de 2026 entre el 70% y el 80%, y mencionó tres áreas: trading propietario, herramientas para desarrolladores y atención al cliente automatizada.
Sequoia está ajustando su modelo de inversión y subvención, colocando el "apalancamiento de agentes" (ingreso por persona) como la señal principal. En las primeras cohortes de Y Combinator, el 95% del código fue generado por IA.
De hecho, ya hay empresas que han creado un apalancamiento económico asombroso mediante IA.
En esta empresa, el CEO se convierte en un "orquestador de agentes", gestionando innumerables agentes de IA desde una cabina de mando masiva.
El organigrama se convirtió en un mapa de flujo de trabajo que puede ser externalizado a máquinas para su ejecución. El presupuesto de mano de obra se convirtió en un presupuesto de poder de cómputo.
La forma inicial de este tipo de empresas se ubicará en campos estrechos: comercio propietario, herramientas para desarrolladores y software de consumo especializado con efectos de red. En estos escenarios, el trabajo es completamente digital, la regulación es ligera y los costos de confianza son bajos.
They will be fragile, because all single points of failure are fragile.
También les resulta difícil penetrar el mercado empresarial regulado, donde el nombre en el contrato y el rostro son, por naturaleza, entidades estructurales.
Pero esta empresa ya ha aparecido.
Cada变革 tecnológica destruye el papel que antes se consideraba clave en el paradigma anterior: "computer" (calculadores humanos de los primeros tiempos), supervisores de línea de producción, gerentes de proyecto, gerentes de nivel medio.
Las empresas que primero comprenden la "nueva forma de organización económica" suelen obtener enormes retornos por actuar primero.
Por ejemplo: la "regla de las dos pizzas" de Amazon, y su capacidad para mantener la innovación incluso con un millón de empleados, es en sí misma una ventaja competitiva.
No es realmente un problema si terminaremos en una "empresa de una sola persona" o una "empresa sin humanos".
Actualmente, aún estamos en el proceso de transformación digital, y entregar valor en toda la economía siguiendo esta línea generará retornos de miles de millones de dólares.
La verdadera pregunta es: Quien pueda poseer o construir el AI Harness correcto hoy, podrá diseñar la estructura organizativa correcta para las empresas en 2026.
Esto significa actualizar este superorganismo empresarial para que continúe luchando y viva un día más.
Ojalá también nosotros, los humanos, podamos lograr lo que anhelamos.