Cómo Dejar Atrás al 99% en los Próximos 3 Meses
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Si tu semana se resume en “reviso lo que hicieron otros, los reuno en una sala, y apruebo o rechazo” te tengo malas noticias: eres exactamente el rol que va a desaparecer.
Brian Armstrong, CEO de Coinbase, publico un tweet hace unos dias y dejo a todo Twitter en shock: comparte el correo interno donde anuncia que la empresa esta cortando el 14% de su fuerza laboral.
Pero el despido no fue lo viral. Lo viral fue otra cosa.
Brian se convirtio en uno de los primeros CEOs en publicar el modelo exacto para volver una empresa AI-native. Coinbase es la primera en nombrar la estructura especifica y llamarla un “blueprint” o “plantilla”.
Y eso cambio todo. Una cosa es despedir gente. Otra es publicar el modelo que vas a aplicar y decir “esto es lo que se viene”.
Ahi dejo de ser una noticia, y se convirtio en la luz verde para el resto de empresas que buscaban en silencio hacer lo mismo.
Y por supuesto, como era de esperar, otras empresas empezaron a seguir el consejo.
El 7 de mayo, (2 dias despues del tweet de Amstrong), Cloudfare mando una carta directa a sus empleados: “Hemos tomado la decisión de reducir la fuerza laboral en mas de 1100 empleados a nivel global”.
Prince y Zatlyn fundadores de Cloudfare lo niegan explícitamente: “esto no es recorte de costos, no es evaluación de desempeño, esto es definir cómo opera y crea valor una compañía de clase mundial en la era de la IA agéntica”.
Exactamente la misma maniobra retórica que hizo Brian. Mismas palabras, mismo encuadre, casi mismo tono.
Dos empresas de primer nivel publicaron el mismo manifesto. Eso ya no es coincidencia — eso un guión.
Dejame resumirte un poco la nueva estructura que propone Brian en su tweet:
Coinbase aplano el tipico organigrama de 5 capas por debajo del CEO y el COO.
Elimino lo que Brian llama roles de “manager puro”: Esa gente que coordina el output de otros sin hacer trabajo indivual significativo.
Dice que de aqui en adelante todo lider deberia ser un “player-coach”: Alguien que pueda ser dueña de un proyecto de punta a punta.
Lo curioso es que horas depués del tweet de Brian Armstrong, llega el tweet de Gokul Rajaram.
Que para quien no lo conozca, no es un opinador random buscando vistas en twitter. Es una de las figuras más influyentes de Silicon Valley.
Le dicen el “padrino de AdSense”. Hoy hace parte de la junta directiva de Coinbase, Pinterest y The Trade Desk.
Cuando este señor publica algo sobre el futuro del trabajo, no es un tweet más, es la industria avisandote que las cosas van a cambiar.
Abre su tweet con lo siguiente: “El post completo de Brian vale la pena leerlo en profundidad. Quiero enfocarme en una cosa que Coinbase está probando: “Equipos de producto de una sola persona"".
Pone sobre la mesa un nuevo concepto llamado: POD-OF-ONE. Sugiriendo crear equipos de una Sola Persona DENTRO de las empresas.
Argumenta que toda la teoria organizacional del ultimo siglo esta construida sobre un solo supuesto: “Coordinar personas cuesta caro”.
Por eso existen los Managers o Lideres. Para abaratar la coordinación.
Si los Agentes de IA bajan esos costos a casi cero, los Managers o lideres se vuelven obsoletos.
Antes de la llegada de la IA, los equipos de producto repartian el contexto entre 3 personas.
El diseñador tenía la experiencia del usuario. El Product Manager tenía el contexto del cliente y la priorización. El Ingeniero tenía el contexto del código y los sistemas.
Y entre los tres había que pegar el rompecabezas con reuniones, hilos en Slack y peleas de priorización. A ese pegamento le llamamos “coordinación”.
En realidad era el impuesto que la empresa pagaba por tener el contexto partido en pedazos.
Ese impuesto se acabó. Hoy una persona generalista, con criterio y dominio de la IA agéntica, sostiene los tres contextos sola.
Le pide a los Agentes que redacten flujos, escriban código, ejecuten QA, resuman feedback de clientes, generen variantes, verifiquen edge-cases y publiquen releases y changelogs.
El problema de todo esto no es lo que hagan los fundadores con sus empresas. Son sus empresas, que hagan lo que quieran.
El problema es para los chicos y chicas que apenas estan empezando.
La carrera tradicional era un trato silencioso: Empezabas desde abajo, haciendo lo que llaman: gront work (o el trabajo sucio), aceptando menos paga porque estabas aprendiendo de los seniors.
En el fondo el junior pagaba su entrenamiento con tiempo y esfuerzo.
Pero la IA rompio ese trato. Si una maquina hace el trabajo sucio, la moneda con la que los juniors pagaban su formacion desaparecio.
Y si la IA hace el trabajo junior, pa que carajos contratamos juniors?
La industria tech tiene un problemon que no se atreve a mirar de frente:
El sistema de seniorities funcionaba por una sola razón: Alguien estaba pagando por entrenarte, sin que tu lo supieras.
Ese alguien era la empresa que te asignaba las tareas pequeñas, las más molestas, las que nadie quería tocar. Y mientras las hacías, ibas absorbiendo cómo se hace el trabajo grande.
Bajo este nuevo modelo que estan proponiendo, las empresas dejarian de entrenarte. Te toca a ti construir tu propio aprendizaje fuera del sistema.
Pero… Lo positivo de todo esto, es que realmente este no es un modelo sostenible a largo plazo.
un informe de Stanford, AI DI PI y la Oficina de Estadísticas Laborales o BI EL ES muestra una caida de casi el 50% entre 2023 y 2025 en la contratación de trabajos junior.
Esto es lo que los economistas llaman: The Junior Death Spiral — la espiral de muerte de los juniors. Que da origen a la Paradoja de la Experiencia. Y termina en una contradicción matemática en el mercado laboral: “la generación actual es la primera en la historia que tiene que ser senior antes de que se le permita ser junior”.
Hoy en día, las vacantes etiquetadas como “entry-level” en plataformas como LinkedIn exigen, en promedio, de 3 a 5 años de experiencia previa, lo que bloquea la entrada a los recién graduados.
Esto es ilógico. Es como si nos estuviéramos comiendo las semillas de las cosechas futuras.
Entre 2031 y 2036, no va a haber nadie con experiencia para ocupar los puestos de senior. Y mucho menos los “Todo en Uno” que están proponiendo estos líderes de la industria.
Mientras todo este cambio se va acomodando dentro de la industria, lo mejor que puedes hacer es prepararte para estar listo a todos estos cambios.
Estos son mis consejos:
- Desarrolla el pensamiento critico
Antes te pagaban por producir. Ahora te van a pagar por descartar.
La IA cambió el cuello de botella: ya no se trata de quién genera más output, sino de quién decide cuál no es basura.
Si tu trabajo es ser un buen filtro, estás del lado correcto de la curva. Si tu trabajo es ser un buen generador, ya tienes un competidor que cobra 20 dólares al mes.
Cuando cualquiera puede generar mil opciones en cinco minutos, la habilidad más escasa se llama: criterio.
- El mago vs El que aplaude
Hoy hay dos tipos de personas usando la IA. Y los resultados entre ambos no se parecen en nada.
Esta el que aplaude: le pide a la IA que resuelva todo. Quema miles de tokens por sesión (igual le chupa un huevo, por que la suscripcion la paga la empresa). No revisa nada. Solo reenvía lo que el Agente le entregó. Aplaude al mago por el truco.
Y esta el mago: Quien trae criterio y contexto del problema. Sabe qué pedir y qué descartar. Con los mismos Agentes, hace el trabajo de un equipo pequeño. Pasó de ser el público a ser el mago.
La IA es un amplificador: si traías criterio, te multiplica. Si no, te vuelve un generador de ruido.
- Puedes ser dueño del resultado end to end?
La pregunta del reclutador cambió.
Antes era: “¿Sabes React? ¿En qué stack eres bueno?”.
Ahora es: ¿Puedes ser dueño de un flujo completo, de inicio a fin? ¿Puedes hablar con clientes y entender el problema real? ¿Puedes definir un producto, ponerlo en producción y validarlo con usuarios reales? ¿Puedes recoger feedback y volver a iterar?
El verbo cambió de “hacer” a “ser dueño”. Eso te obliga a cambiar todo lo que muestras en tu LinkedIn.
Si solo resaltas tu stack, tu framework favorito y tu decena de certificados, tengo que ser honesto: nadie te va a contratar por eso.
Te van a contratar si puedes responder esta pregunta: ¿puedes ser dueño del problema completo, o vas a necesitar otras 3 personas para resolverlo?
Y para mi, estos los 4 atributos que tienes que cultivar de ahora en adelante:
- Ser lo suficientemente técnico para inspeccionar el código que generan los Agentes.
- Lo suficientemente cerca del cliente para elegir qué problema vale la pena resolver.
- Lo suficientemente exigente para descartar respuestas mediocres de la IA.
- Lo suficientemente rápido para lanzar una nueva versión antes que la competencia.