El vaciado de la pirámide: cómo la IA está demoliendo la capa de mando intermedio en Big Tech
Las vacantes para mandos intermedios en EE.UU. cayeron un 42% desde 2022. No es una corrección del mercado. Es una reestructuración que vacía el centro de la pirámide laboral y nadie sabe aún qué queda cuando termina.
En este artículo
El dato que deja en evidencia a todo el sector
A finales de 2025, las vacantes de mandos intermedios en EE.UU. habían caído un 42% respecto al pico de 2022, según datos de Revelio Labs recogidos por The Guardian. En 2022 los middle managers representaban el 13% de la fuerza laboral estadounidense. Hoy esa capa está siendo desmantelada de forma sistemática, empresa por empresa, con la IA como argumento en la rueda de prensa y la presión de los inversores como motor real.
No es un ajuste puntual tras años de sobrecontratación pandémica. Es una decisión estructural: el nivel intermedio de la pirámide corporativa, el que traduce estrategia en ejecución, el que hace de colchón entre la dirección y los equipos, está siendo declarado prescindible.
El problema es que "prescindible" y "sustituido" no son la misma cosa.
De 6 reportes a 175: el caso extremo que no debería existir
El caso más extremo que recoge The Guardian es el de Block, la empresa de Jack Dorsey. Tras despedir al 40% de su plantilla, algunos ingenieros de gestión pasaron de supervisar entre 6 y 12 personas, el rango estándar considerado manejable en cualquier manual de gestión, a tener hasta 175 reportes directos bajo una nueva estructura orientada a la IA.
175 reportes directos. No es un error tipográfico ni una exageración editorial: son organigramas internos revisados por The Guardian.
Para ponerlo en perspectiva: con 175 reportes directos, si dedicaras tres minutos a cada persona en una reunión hipotética de equipo, el encuentro duraría más de ocho horas. La gestión efectiva, la que implica conocer el contexto de cada persona, sus bloqueos, su desarrollo profesional, es físicamente imposible a esa escala.
Y esto no es un accidente. Jack Dorsey ha declarado que su objetivo ideal es que los 6.000 empleados de Block le reporten directamente a él, eliminando todas las capas de gestión. Es una visión que mezcla ingeniería de sistemas con ideología antijerárquica, y que en la práctica produce estructuras donde nadie puede supervisar nada de verdad.
La nueva definición de "gerente" en Meta
En Meta el cambio es menos extremo en cifras pero igual de revelador en su naturaleza. Durante 2025 y 2026, los gerentes vieron aumentar su número de reportes directos y, al mismo tiempo, se esperaba cada vez más que contribuyeran con código. No que supervisaran a quien escribe código: que escribieran ellos mismos.
El modelo anterior era de delegación: el gerente define el problema, el equipo lo resuelve, el gerente evalúa el resultado. El modelo emergente en Meta es de contribución individual híbrida: el gerente también ejecuta, usando IA para gestionar la carga administrativa que antes justificaba su existencia.
Prateek Singh, exgerente de Meta, lo describió con precisión a The Guardian: usó agentes de IA para comunicación asíncrona, cambió las reuniones individuales de semanales a quincenales, y dejó que los modelos consolidaran notas y evaluaciones. El resultado en eficiencia medida en horas fue positivo. El resultado en mentoría, en transmisión de criterio, en detección temprana de problemas de equipo: ese no se mide en dashboards y Singh fue el primero en advertirlo.
"La IA no puede proporcionar motivación ni conexión humana. Descargar el desarrollo en los compañeros perjudica a los equipos con menos experiencia y a perfiles marginados." , Freeland Abbott, exlíder técnico de Square, según The Guardian
La advertencia de Abbott apunta a algo que los organigramas no capturan: la mentoría no es una reunión en el calendario. Es el gerente que detecta que un junior está perdido antes de que se pierda del todo, que sabe cuándo empujar y cuándo dar espacio, que tiene el contexto institucional para tomar decisiones que un modelo de lenguaje no tiene forma de tener.
"Forever layoffs": el nuevo ciclo que no tiene fin claro
Coinbase despidió al 14% de su plantilla a mediados de 2026 y lo llamó, sin especial pudor, "eficiencia impulsada por la IA con menos capas de gestión". Amazon lleva un año eliminando capas de gestión de forma explícita: en 2024 Andy Jassy fijó el objetivo de aumentar un 15% la ratio de empleados por gerente, y en 2025 lo cumplió. Microsoft anunció unos 4.800 despidos en julio de 2026 mientras publicaba resultados récord e invertía masivamente en infraestructura de IA. Cloudflare despidió a más del 20% de su plantilla en mayo de 2026, y su CEO declaró que recortar profundamente mientras creces más del 30% se está convirtiendo en la norma para empresas públicas estadounidenses.
Business Insider analizó las menciones de despidos junto con IA en llamadas de resultados corporativas, usando datos de AlphaSense: pasaron de menos de 5 por trimestre en 2022 a más de 100 por trimestre en 2026. El dato no prueba causalidad, no todos esos despidos son directamente atribuibles a la automatización, pero sí dice algo sobre el lenguaje que las empresas eligen usar cuando justifican recortes ante inversores.
Joseph Fuller, profesor de Harvard Business School, lo llama "sintonía continua": despidos recurrentes y más pequeños que responden a la incertidumbre sobre el impacto real de la IA y a la presión competitiva entre empresas que no quieren quedarse atrás. No es un evento, es un estado permanente.
El coste de ese estado permanente lo describe Jeffrey Pfeffer, de Stanford: los despidos repetidos crean incertidumbre que empuja a los mejores empleados a marcharse voluntariamente, erosionan el conocimiento institucional que no está documentado en ningún sistema, y hacen que la recontratación posterior sea cara y lenta. El talento nativo en IA es escaso y caro, como señala Carrol Chang, CEO de Andela: pocas empresas pueden operar con una plantilla sustancialmente menor, y las que intentan compensarlo solo con herramientas sin capacitar a sus equipos están apostando a que el modelo haga el trabajo que la persona ya no hace.
El sector que tampoco se salva: la paradoja israelí
Un apunte que rompe la narrativa fácil de "los creadores de IA están a salvo": en Israel, Wix recortó el 20% de su plantilla, cerca de 1.000 empleados, y AI21, una empresa que construye modelos de IA, despidió al 60% de su personal cerrando su división de desarrollo de modelos propios. No es un caso universal, pero es un ejemplo documentado de que trabajar en IA no es inmunidad frente a los efectos de la IA.
La ironía de AI21 es ilustrativa: una empresa que compite en el desarrollo de modelos fundacionales decide que ya no puede justificar ese coste frente a los modelos de OpenAI, Anthropic o Google, y cierra esa línea. Los que construían la herramienta son desplazados por la misma dinámica de concentración que la herramienta genera.
Y aquí está la fisura en el discurso dominante: Sam Altman y Dario Amodei, CEOs de OpenAI y Anthropic respectivamente, admitieron públicamente, según Ynet News, haberse equivocado sobre el ritmo al que la IA desplazaría empleos. Altman llegó a decir que se alegraba de haber errado en esa predicción. Oren Zeev, inversor israelí destacado, fue más directo: "Habrá una onda de choque muy significativa para los empleados. No tengo una buena respuesta."
Que los que construyen estos sistemas no tengan una buena respuesta debería pesar más en el debate de lo que pesa.
Lo que los datos no dicen y conviene nombrarlo
Hay varias cosas que los números disponibles no resuelven, y mezclarlas con lo que sí está probado sería exactamente el tipo de humo que este medio no hace.
Primero: no está claro si la IA es la causa directa de los despidos o si es el argumento más conveniente para justificar reestructuraciones motivadas por presión de inversores. Las dos cosas pueden ser verdad a la vez, y probablemente lo son en proporciones distintas según la empresa.
Segundo: los datos de vacantes son de EE.UU. No hay cifras globales comparables con la misma metodología. Las conclusiones sobre el mercado laboral internacional requieren más cautela de la que suele aplicarse en los titulares.
Tercero: no hay datos de rendimiento a largo plazo sobre qué pasa con la calidad del trabajo, la retención de talento junior y los índices de error cuando eliminas las capas de gestión sin reemplazar su función. Los organigramas planos son una hipótesis de eficiencia, no un resultado probado.
Fuller lo expresa de forma que merece quedarse: a medida que la IA asume más trabajo de ejecución, las empresas necesitan más personas con conocimiento contextual profundo, de procesos, mercados, competidores, regulaciones, no menos. "Hay que conservar a los que saben de qué hablan." El problema es que esa frase es difícil de operacionalizar en un spreadsheet de costes cuando el CFO está mirando la línea de gastos.
La función que nadie ha automatizado todavía
El mando intermedio hacía varias cosas. Algunas son automatizables: consolidar informes, programar reuniones, redactar actualizaciones de estado, distribuir tareas. La IA ya hace eso razonablemente bien.
Otras no lo son, al menos no todavía: detectar que un miembro del equipo está al borde del burnout antes de que pida la baja, saber cuándo una decisión técnica tiene implicaciones políticas que no están en el ticket de Jira, transmitir el criterio institucional acumulado durante años a alguien que lleva seis meses en la empresa, negociar prioridades entre equipos con intereses contrapuestos.
Esas funciones no desaparecen porque elimines el cargo. Se redistribuyen, hacia arriba, hacia los pares, hacia los propios empleados junior que ahora tienen que aprender sin red, o simplemente dejan de hacerse, y el coste aparece más tarde y en otro sitio: en decisiones mal calibradas, en rotación de talento, en incidentes que podrían haberse evitado.
La pirámide no está aplanándose de forma orgánica. Está siendo vaciada por el medio con la expectativa de que la IA rellene el hueco. Si esa expectativa es correcta o no, los datos actuales no lo demuestran. Lo que sí demuestran es que la apuesta ya se está haciendo, a escala, y que los que pagan el precio inmediato son los que estaban en el centro.
Preguntas frecuentes
¿Por qué están cayendo las vacantes para mandos intermedios en Big Tech?
Según datos de Revelio Labs analizados por The Guardian, la caída del 42% en vacantes de mandos intermedios desde el pico de 2022 responde a una combinación de reestructuraciones impulsadas por IA, presión de inversores para reducir costes y la decisión explícita de empresas como Amazon, Meta y Block de eliminar capas de gestión. La IA automatiza parte del trabajo administrativo del gerente, lo que sirve de argumento para reducir esos roles.
¿La IA está causando todos estos despidos en tecnología?
No de forma exclusiva. Las menciones de IA en justificaciones de despidos corporativos se multiplicaron de menos de 5 por trimestre en 2022 a más de 100 en 2026 (AlphaSense), pero eso refleja el lenguaje que las empresas usan ante inversores, no necesariamente causalidad directa. La presión competitiva y los objetivos de margen operativo también juegan un papel relevante que no siempre se distingue del impacto real de la automatización.
¿Qué perfiles están en mayor riesgo en esta reestructuración?
Los datos apuntan a roles de gestión intermedia, diseño, gestión de producto y marketing como los más afectados en términos relativos. Los ingenieros de software han ganado peso proporcional en las nuevas contrataciones. Sin embargo, ni los datos de SignalFire ni los de Revelio Labs especifican con precisión qué habilidades concretas dentro de esos perfiles tienen más o menos probabilidad de sobrevivir.
¿Qué función del mando intermedio no puede asumir la IA?
Según los expertos citados por The Guardian y Business Insider, la mentoría, el juicio contextual acumulado y la gestión de dinámicas humanas de equipo son las funciones menos sustituibles. Joseph Fuller (Harvard) señala que a medida que la IA ejecuta más trabajo, el conocimiento profundo de procesos, mercados y regulaciones, el que tienen las personas con años de experiencia, se vuelve más valioso, no menos.
