Hay una pregunta que Tobi Lütke, el CEO de Shopify, dejó escrita en un memo interno en 2025 y que hoy circula por directorios de medio mundo: «¿Cómo se vería esta área si los agentes autónomos de IA ya fueran parte del equipo?». En el mismo texto fijó una regla que incomodó a más de un gerente: antes de pedir más dotación, cada equipo tiene que demostrar por qué no puede lograr lo que necesita usando IA (CNBC).
La frase parece de Silicon Valley, pero el problema que plantea es muy de pyme. Si un agente puede preparar cotizaciones, conciliar pagos o responder la mayoría de las consultas repetidas, la pregunta deja de ser cuánta gente contratar y pasa a ser otra: qué parte del trabajo sigue necesitando a una persona.
Del organigrama al «mapa de trabajo»
La tesis de fondo es simple de decir y difícil de ejecutar. En una empresa con agentes, la ejecución rutinaria la hace el software, y el valor humano se concentra en tres cosas: orientar (decidir qué se busca), evaluar (saber si lo que entregó el agente está bien) y resolver excepciones (el caso raro, el cliente enojado, el contrato que no calza).
Microsoft le puso nombre a este modelo en su Work Trend Index 2025: la «Frontier Firm», una empresa construida alrededor de inteligencia disponible a demanda, equipos mixtos de personas y agentes y un rol nuevo para cada trabajador, el de «agent boss», alguien que construye, delega y gestiona agentes (Microsoft WorkLab). El informe propone medir algo que ningún área de RR.HH. medía: la proporción entre humanos y agentes. Y advierte sobre los dos extremos. Con pocos agentes se desperdicia capacidad. Con demasiados, se desborda la capacidad humana de aplicar juicio, con riesgo para el negocio y desgaste para las personas.
McKinsey llega a un lugar parecido con otro nombre. En «The agentic organization» (septiembre de 2025) describe empresas que funcionan como redes planas de equipos pequeños orientados a resultados, y pone un ejemplo bancario: un conjunto de agentes sugiere propiedades, evalúa el crédito, revisa cumplimiento y redacta el contrato, mientras un equipo humano de supervisores y expertos hipotecarios supervisa el flujo completo (McKinsey).
Coase vuelve a la conversación
En 1937, Ronald Coase se preguntó por qué existen las empresas si el mercado puede coordinarlo todo. Su respuesta: porque contratar cada tarea afuera tiene costos de búsqueda, negociación y control, y a veces sale más barato hacerlo dentro (Coase, «The Nature of the Firm»). El tamaño de una firma, en esa lógica, depende de cuánto cuesta coordinar.
Los agentes tocan justo esa variable. Si coordinar diez tareas cuesta lo mismo que coordinar una, una empresa puede crecer en actividad sin crecer en personas al mismo ritmo, y cada responsable puede dirigir mucho más de lo que antes cabía en su agenda. Lo que se achica es la capa intermedia, la que existía para traspasar información y revisar que las cosas se hicieran. Eso es lo que la tesis llama modificar los niveles jerárquicos.
Un caso que muestra las dos caras: Klarna
La fintech sueca Klarna es el ejemplo que todos citan, y conviene citarlo entero. En 2024 anunció que su asistente de IA hacía el trabajo equivalente a 700 agentes de atención a tiempo completo y atendía dos tercios de las consultas (eMarketer). Su CEO, Sebastian Siemiatkowski, contó en 2025 que la empresa pasó de 5.500 a cerca de 3.000 trabajadores en dos años (TechCrunch).
Hasta ahí, la tesis se cumple al pie de la letra. Pero en mayo de 2025 el mismo Siemiatkowski reconoció que el costo había pesado demasiado en la evaluación y que el resultado fue «menor calidad». Klarna volvió a contratar personas para atención, con un esquema flexible, para asegurar que siempre haya un humano disponible si el cliente lo pide (Fortune). En septiembre dijo a Reuters que quizá habían ido demasiado lejos usando la IA para recortar costos (Reuters).
La lección no es que los agentes fallen. Es que la parte humana que queda, la de las excepciones y la confianza, resultó más grande de lo que la planilla suponía.
Lo que los agentes todavía no hacen
La evidencia técnica también enfría el entusiasmo. Investigadores de Carnegie Mellon armaron una empresa simulada, TheAgentCompany, con 175 tareas de oficina reales. El mejor agente evaluado completó por su cuenta apenas el 30,3% de ellas (arXiv). Gartner, por su parte, proyecta que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de fines de 2027 por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo insuficientes. Agrega que muchos proveedores hacen «agent washing»: rebautizan como agentes a chatbots o automatizaciones de siempre (Gartner).
Esas cifras no desmienten la tesis, pero sí le ponen calendario. El rediseño ocurre por tareas, no por cargos completos, y avanza más rápido donde el error es barato y fácil de detectar.
Cómo se ve en una pyme hispanoamericana
Un caso hipotético: una distribuidora de insumos en Guadalajara con doce personas. Hoy tres de ellas pasan buena parte del día digitando pedidos que llegan por WhatsApp y correo, y una cuarta persigue facturas impagas. Con agentes bien configurados, esa carga podría bajar mucho. El trabajo que queda es el del pedido con un descuento mal aplicado, el cliente histórico que pide plazo extra o el proveedor que cambió el formato sin avisar. Para eso hace falta criterio, y el criterio no se automatiza.
Lo mismo vale para una corredora de seguros en Medellín, una agencia de viajes en Lima o un estudio contable en Rosario. La empresa podría atender el doble de clientes con la misma dotación, o los mismos con menos personas. Esa decisión es del dueño, no del software. Y la jefatura cambia de naturaleza: el supervisor que revisaba planillas pasa a definir reglas, auditar resultados y tomar los casos que el agente marca como dudosos. McKinsey lo describe como un gerente que pasa de administrar tareas a orquestar sistemas mixtos, y que necesita entender los flujos de los agentes y sus modos de falla para poder evaluarlos (McKinsey).
La habilidad escasa
Si el valor se va hacia orientar, evaluar y resolver excepciones, la habilidad escasa deja de ser la ejecución y pasa a ser el juicio: saber cuándo un resultado «se ve bien» pero está mal, cuándo escalar y cómo conversar con el cliente que quedó fuera de la regla. Esa parte se aprende practicando situaciones difíciles, no leyendo manuales. Por eso algunas empresas ya entrenan esas conversaciones con simulaciones de IA, como las que ofrece Neuraltec para equipos comerciales y de servicio.
El memo de Lütke terminaba con una frase corta: «todos significa todos», incluido él y su equipo ejecutivo (memo completo). Para una pyme de Santiago, Bogotá o Madrid, la versión local de esa frase puede ser menos épica y más práctica. La pregunta que queda es qué excepciones resuelve hoy tu equipo que ningún agente sabría resolver, y quién está aprendiendo a resolverlas mejor.
Fuentes
- CNBC (2025). Shopify CEO: Prove AI can’t do jobs before asking for more headcount. https://www.cnbc.com/2025/04/07/shopify-ceo-prove-ai-cant-do-jobs-before-asking-for-more-headcount.html
- Lütke, T. (2025). Reflexive AI usage is now a baseline expectation at Shopify. https://thegeneralconsultingcompany.com/content/tobi-ai-memo.pdf
- Microsoft (2025). Work Trend Index: 2025, the year the Frontier Firm is born. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
- McKinsey (2025). The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organization/our-insights/the-agentic-organization-contours-of-the-next-paradigm-for-the-ai-era
- McKinsey (2025). Rethink management and talent for agentic AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organization/our-insights/the-organization-blog/rethink-management-and-talent-for-agentic-ai
- Coase, R. (1937). The Nature of the Firm. Economica. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1468-0335.1937.tb00002.x
- eMarketer (2025). Klarna backtracks AI customer service plans. https://www.emarketer.com/content/klarna-backtracks-ai-customer-service-plans
- TechCrunch (2025). Klarna CEO says company will use humans to offer VIP customer service. https://techcrunch.com/2025/06/04/klarna-ceo-says-company-will-use-humans-to-offer-vip-customer-service/
- Fortune (2025). Klarna plans to hire humans again. https://fortune.com/2025/05/09/klarna-ai-humans-return-on-investment/
- Reuters (2025). Sweden’s Klarna shifts AI focus from cost cuts to growth. https://www.reuters.com/business/swedens-klarna-shifts-ai-focus-cost-cuts-growth-2025-09-10/
- Xu, F. et al. (2024-2025). TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks. https://arxiv.org/html/2412.14161v3
- Gartner (2025). Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027
