Aplanamiento organizacional: el error notable detrás del 20%

Gartner proyectó que, para fines de 2026, el 20% de las organizaciones va a usar inteligencia artificial para aplanar su estructura, eliminando más de la mitad de los puestos de gerencia media que existen hoy. Amazon ya lo hizo: recortó cerca de 14.000 puestos corporativos citando la necesidad de “organizarse de forma más liviana”.

Pero McKinsey&Co. advierte algo que el titular no cuenta: aplanar sin rediseñar el flujo de trabajo es la forma más rápida de gastar el ahorro del recorte en el problema que ese mismo recorte generó. Esto es lo que separa un aplanamiento organizacional que funciona de uno que sale caro.

¿Por qué el aplanamiento organizacional se aceleró justo este año?

La predicción de Gartner tiene una fecha límite concreta: 2026. Y la realidad ya la está alcanzando. Amazon anunció el recorte de aproximadamente 14.000 posiciones corporativas manteniendo casi intacta su fuerza operativa, con el objetivo declarado de subir la proporción de colaboradores individuales por gerente en al menos 15% (People Managing People, 2026).

Walmart congeló su dotación total mientras incorpora IA a casi todos los roles, y Target reconoció públicamente que había acumulado “demasiadas capas y trabajo superpuesto” que enlentecía las decisiones.

En paralelo, un análisis de McKinsey&Co. publicado en julio de 2026 describe el mismo movimiento desde otro ángulo: empresas que ya revisan toda su estructura, con menos capas jerárquicas y gerentes que administran también agentes de IA, no solo personas (Infobae, agosto 2026).

Los mandos medios quedan en el centro de ese cambio, porque son quienes definían tradicionalmente la amplitud de control y las funciones de supervisión que la IA ahora también puede cubrir.

¿Qué error cometen las empresas que cortan mandos medios sin rediseño de procesos?

El error más común es confundir el recorte con el rediseño. Según McKinsey&Co., muchas compañías avanzan con el despliegue de herramientas de IA y programas de capacitación, un punto de partida necesario, pero eso no alcanza para convertir la adopción en resultados de negocio medibles.

La socia Julie Goran, citada en ese análisis, plantea que el verdadero trabajo no es decidir cuántos gerentes sacar del organigrama, sino identificar con precisión qué tareas puede asumir un agente y qué rediseño de procesos necesita el equipo que queda.

En un proyecto real con una aseguradora, su equipo priorizó apenas tres dominios (reclamaciones, suscripción y tecnología) en vez de intentar transformar toda la organización al mismo tiempo.

Cuando ese rediseño no ocurre, el costo aparece después: se rompe el pipeline de liderazgo, se pierde el conocimiento institucional que los mandos medios traducían entre la estrategia y el trabajo diario, y los gerentes que sobreviven al recorte terminan con más personas a cargo de las que pueden desarrollar bien.

¿Qué exige la adopción de IA en equipos al gerente que administra personas y agentes?

Nunca antes un gerente tuvo que coordinar personas y agentes de IA al mismo tiempo. Esa es la pregunta de fondo que plantea McKinsey&Co.: no solo qué automatizar, sino si los agentes deben figurar en el organigrama y cómo medir su capacidad junto con la humana.

Eso cambia lo que se le pide a un gerente. Ya no alcanza con supervisar tareas: hace falta juicio para decidir qué actividad conviene delegar en un agente, qué conviene potenciar con apoyo tecnológico y qué trabajo enteramente nuevo puede surgir de esa combinación.

Es una competencia distinta a la de administrar solo un equipo humano, y la mayoría de los gerentes actuales no la tienen todavía, porque nadie la había necesitado antes.

Aplanamiento organizacional con IA: lo que aprendemos en Capability Building

En Capability Building vemos la misma tensión en los proyectos reales de adopción de IA en equipos: la tentación de medir el éxito por cuántas personas se sacan del organigrama, en vez de por cuánto mejora el flujo de trabajo real.

En el programa Sprint to Solutions con IA, un e-commerce líder de LATAM llevó a 86 personas de tres equipos a diseñar sus propias soluciones con la metodología AI Canvas, sin recortar una sola posición.

El resultado fue de USD 8,8 millones de impacto proyectado por año entre las tres iniciativas que salieron del programa, con 21.600 horas liberadas anuales en una sola de ellas. La diferencia no estuvo en cuánta estructura se sacó, sino en cuánto se rediseñó el trabajo antes de tocar el organigrama.

El verdadero punto de partida del aplanamiento organizacional

El aplanamiento organizacional no es, en el fondo, una decisión sobre el organigrama. Es una decisión sobre cómo se rediseña el trabajo antes de sacar una sola capa.

Las empresas que lo hacen bien empiezan por las tareas, siguen por los procesos y recién al final ajustan la estructura. Las que lo hacen mal invierten ese orden, y terminan pagando en pipeline de liderazgo y conocimiento perdido lo que creyeron ahorrar en nómina.

Si tu organización ya está evaluando sacar capas de gerencia media para financiar la inversión en IA, el riesgo no es el recorte en sí: es hacerlo sin rediseñar antes cómo va a trabajar el equipo que queda. En Capability Building podemos ayudarte a diseñarlo juntos, con la misma metodología que ya usamos en proyectos reales de adopción de IA.

Preguntas frecuentes sobre aplanamiento organizacional

Fuentes

• Gartner, “Gartner Unveils Top Predictions for IT Organizations and Users in 2025 and Beyond”, octubre de 2024
• Infobae, “Los gerentes deberán coordinar a personas y agentes en la nueva estructura laboral” (análisis de McKinsey&Co., julio de 2026), agosto de 2026
• People Managing People, “AI Is Eliminating Middle Management. Are Orgs Ready?”, febrero de 2026