El futuro del trabajo visto desde adentro de una pyme fundada en 2013

En diciembre de 2025 éramos 32 personas en btodigital. En septiembre de 2026 éramos 28, y no reemplazamos a todos los que se fueron. Esa es la cifra que me piden cuando hablo del futuro del trabajo. La quiero contar completa, porque la mitad que casi nadie cuenta es la que más le sirve a quien dirige un equipo.

Llevo más de 20 años trabajando con equipos y dirijo btodigital desde 2013. En septiembre escribí que la IA no te va a quitar el trabajo, te lo va a quitar quien sepa usarla. Ese texto le hablaba a la persona que teme por su puesto. Este le habla a quien tiene que rediseñar los puestos de otros: líderes de equipo, gerentes y gente de recursos humanos que sabe que algo tiene que cambiar y no sabe por dónde empezar.

¿Qué pasó de verdad con el tamaño del equipo?

Primero los números, con su contexto.

Momento	Personas	Qué lo explica
Comienzo de 2024	37	Punto de partida
Final de 2024	29	Una caída que no tuvo que ver con la IA: todavía no la usábamos en la operación
Diciembre de 2025	32	Volvimos a crecer
Septiembre de 2026	28	Salidas que no reemplazamos todas

La tentación de cualquier conferencista sería poner el 37 al lado del 28 y decir que la IA nos permitió operar con casi un cuarto menos de gente. Sería falso. La caída grande fue en 2024, antes de que la IA entrara a la operación, y no se la voy a atribuir.

Lo que sí le atribuyo es más modesto y más útil. Entre diciembre de 2025 y septiembre de 2026, cuando alguien se retiró, no siempre abrimos la vacante: parte de ese trabajo ya lo hacía una herramienta y el resto lo absorbió el equipo que quedó. Hoy somos 28 personas en Colombia: 22 en operaciones, 3 en el área comercial y 3 en administración.

La otra mitad del cambio no aparece en la nómina. Buena parte de las herramientas internas que usamos hoy las construí trabajando con Claude, la IA de Anthropic, como si fuera parte del equipo de desarrollo. Mi cálculo es que hace tres años eso habría exigido contratar unos cinco ingenieros más. Esa plata se quedó para lo que sí necesita personas: estrategia, criterio y relación con el cliente.

¿Qué cambia en la cabeza antes que en la pantalla?

Antes de una herramienta hay un equipo, y antes de un equipo hay una mentalidad. Estas son las tres que tuvimos que cambiar, y son las mismas que veo trabadas en casi todas las empresas que visito.

Primera: iterar en vez de rehacer. La frase vieja era «no me gusta cómo quedó, hagámoslo de nuevo». La nueva es «refina esta versión con estos tres ajustes». Rehacer desde cero tira a la basura la parte que ya estaba bien. Iterar la conserva y concentra el esfuerzo en lo que falta.

Segunda: describir bien el problema. Antes la pregunta era «¿quién sabe hacer esto?». Ahora es «¿cómo se lo explico a la IA para que lo haga?». Parece un cambio menor y es el más profundo de los tres, porque obliga a entender el propio trabajo con una precisión que casi nadie había necesitado.

Tercera: trabajar en borradores. De «esto tiene que estar perfecto antes de mostrarlo» a «esto es un borrador, ¿qué opinas?». Cuando producir cuesta casi nada, lo caro es esperar. Un ejemplo de casa: el informe mensual de audiencia de un medio regional ya se arma solo, pero sale como borrador. Alguien del equipo lo revisa y lo aprueba con un clic, y solo entonces le llega al cliente. La máquina produce; la persona responde por lo que sale.

¿Qué condiciones necesita un equipo para que la IA funcione?

Estas cinco las presenté en un taller con estudiantes de MBA en Costa Rica y las sostengo con cada cliente. Sin ellas, la IA no funciona en ninguna empresa, por buena que sea la herramienta.

Condición	La pregunta que la pone a prueba	La señal de que falta
1. Datos propios	¿Qué información tenemos que la competencia no tiene?	Todos usan la IA sobre información pública
2. Un dueño humano	¿Quién responde por este caso de uso?	«Lo estamos explorando» desde hace tres meses
3. Métrica antes de arrancar	¿Qué número debe cambiar en 30 días?	«Ahorramos tiempo»
4. Cultura de borrador	¿Aceptamos un 70 % para llevarlo al 95 % con una persona?	Nadie muestra nada hasta que está perfecto
5. Gobierno mínimo	¿Qué datos pueden salir de la empresa y cuáles no?	Gente subiendo la nómina a su cuenta personal

Dos de ellas merecen una línea más.

«Ahorré tiempo» no es métrica. Es una sensación. Horas al mes, cartera recuperada o citas que no se perdieron sí lo son. Si no puedes escribir el número antes de empezar, no vas a poder defender el proyecto cuando alguien pregunte si sirvió.

La regla 70/95. La IA llega al 70 %; la persona lleva el trabajo al 95 %. Esa división es la base del rediseño de cargos que explico más abajo: lo que se le pide a la gente ya no es producir el 100 %, sino detectar rápido qué falta en ese 70 % y completarlo con criterio.

¿Qué dice la evidencia sobre quién gana y quién pierde?

Lo que vivimos adentro coincide con lo que han medido otros, y lo que han medido tiene una advertencia que a recursos humanos le conviene leer despacio.

Estudio	A quién midieron	Resultado
Brynjolfsson, Li y Raymond, Quarterly Journal of Economics (2025)	5.179 agentes de soporte con un asistente de IA	14 % más casos resueltos por hora; los novatos, 34 % más
Dell’Acqua y otros, Harvard Business School (2023)	758 consultores	Los de menor desempeño mejoraron 43 %
Otis, Clarke, Delecourt, Holtz y Koning, Management Science (2026)	640 pequeños empresarios en Kenia con un mentor de IA por WhatsApp	Los que ya iban bien mejoraron 15 %; los que iban mal empeoraron 8 %

Las dos primeras filas dicen algo esperanzador: la IA le pasa al nuevo lo que sabe el mejor. Eso acorta la curva de aprendizaje y cambia la forma de pensar la inducción.

La tercera fila es la advertencia. Los empresarios kenianos a los que les iba mal le pidieron milagros a la herramienta y siguieron consejos genéricos. La IA amplifica el criterio que ya hay; no lo reemplaza. Por eso rediseñar un cargo no es repartir licencias. Es entrenar el criterio para juzgar lo que la máquina entrega.

¿Cómo se rediseña un cargo sin romper al equipo?

Este es el procedimiento que usamos. Sirve para un cargo de operación, de servicio al cliente o administrativo.

1. Haz el inventario de una semana real, no de la descripción del cargo. Las descripciones de cargo mienten por omisión. Pídele a la persona que anote durante cinco días todo lo que hace y cuánto le toma.

2. Pon cada tarea en una de tres columnas. La IA hace el borrador y la persona lo revisa. La persona decide con ayuda de la IA. Solo humano: la conversación difícil, la negociación, la relación con el cliente, la decisión con consecuencias.

3. Diseña con la persona, no para ella. Cuando dos personas de nuestro equipo de contenido probaron por primera vez el Cerebro IA de btodigital, su veredicto fue directo: «esto es muy extractivo, es como NotebookLM». Tenían razón. En 24 horas ajustamos el sistema para que propusiera ideas nuevas y no se limitara a citar fuentes. Esa tarde entendí la frase que hoy repito en cada taller: el equipo no es usuario de la IA, es codiseñador.

4. Ponle nombre a las horas que se liberan. «La IA no vino a reemplazar a mi gente, vino a devolvernos las horas.» Lo dije al cerrar ese taller en Costa Rica y lo sostengo, con una condición: hay que decidir a qué se van esas horas. Si no tienen destino con nombre (más tiempo con el cliente, más análisis, la conversación que se venía aplazando) se evaporan, o peor, se convierten en miedo.

5. Cambia la métrica del cargo. Si el cargo ahora cura en vez de producir, mídelo por la calidad de lo que aprueba y por los errores que detecta, no por el volumen que entrega.

¿Cuál es la habilidad que sube de precio?

Describir un problema. No programar ni escribir instrucciones bonitas: describir con precisión qué está pasando, qué se esperaba y en qué se diferencia.

Un ejemplo: le pidieron al Cerebro IA de btodigital tres guiones de video y salían dos, cortados. El reporte fue preciso: pedimos tres, salen dos, se cortan. Con eso encontramos tres fallas en un día: un límite en el largo de la respuesta, un sitio web que bloqueaba la lectura y un sistema que no avisaba cuando no podía leerlo. Un «no funciona» nos habría costado una semana.

La IA bajó casi a cero el costo de producir. La barrera nueva es curar, no producir. Y para curar hay que saber nombrar lo que está mal. Un líder que sabe describir un proceso, paso por paso y sin ambigüedad, vale hoy más que hace tres años. Esa habilidad no está en ningún perfil de cargo y debería estar en todos.

Lo que aprendimos

La productividad se mide antes de empezar. Tengo el conteo de personas y sé que en septiembre de 2026 el equipo cerró 1.031 tareas. Pero todavía no he armado una serie comparable de 2025. Así que cuando digo que somos menos y hacemos más, lo digo por lo que veo, no por un número que pueda mostrar. Es el mismo error de «ahorré tiempo» que le señalo a otros.

La herramienta se diseña con el equipo, no para el equipo. La primera versión del Cerebro IA de btodigital la diseñamos sin el equipo y salió extractiva, porque la pensamos desde la tecnología y no desde el trabajo de quien la iba a usar. La corrección fue rápida; la lección fue de método.

No reemplazar una salida tiene un costo que no aparece en la nómina. Si no rediseñas el cargo de quien se queda, solo le sumaste trabajo. Es el riesgo que más vigilo, y el que menos se ve en las cifras de plantilla.

¿Cómo aplicarlo en tu equipo este mes?

Un cargo, cuatro semanas. No toda la empresa.

• Semana 1. Escoge un cargo con tareas repetitivas y pídele a quien lo ocupa el inventario de cinco días.
• Semana 2. Clasifiquen juntos cada tarea en las tres columnas. Escriban la métrica que debe cambiar y el dueño del piloto.
• Semana 3. Piloto con la persona como codiseñadora. Cada vez que diga «esto no sirve», pídele que describa qué esperaba y qué obtuvo.
• Semana 4. Mide contra el número de la semana 2. Decide a qué se van las horas liberadas y escríbelo.
• Siempre. Una página con la regla de datos: qué puede subirse a una herramienta de IA y qué no, y con qué cuenta.

Si el piloto falla, aprendiste barato. Si quieres entender por qué fallan casi siempre por las mismas razones, lo conté en por qué fracasan los proyectos de IA en las pymes. Y si prefieres acompañamiento para formar al equipo, así funciona mi capacitación de Claude para empresas.

Preguntas frecuentes

¿La IA redujo el equipo de btodigital? En parte, y conviene separarlo bien. La caída grande, de 37 a 29 personas, fue en 2024, antes de usar IA en la operación. Entre diciembre de 2025 y septiembre de 2026 pasamos de 32 a 28 porque no reemplazamos a todos los que se fueron, y ahí sí pesó que parte del trabajo ya lo hacían herramientas.

¿Por dónde empiezo a rediseñar un cargo con IA? Por el inventario de una semana real de trabajo, no por la descripción del cargo. Con esa lista, clasifica cada tarea en tres columnas: la IA hace el borrador, la persona decide con ayuda de la IA, o solo humano.

¿Qué habilidad debería buscar al contratar? La capacidad de describir un problema con precisión y de juzgar si un resultado está bien. Escribir instrucciones se aprende en una semana; el criterio para detectar qué falta en un borrador viene del oficio.

¿La IA ayuda más a los nuevos o a los expertos? Los estudios muestran que ayuda más a los novatos: en 5.179 agentes de soporte, los nuevos mejoraron 34 %. Pero en Kenia, los empresarios a los que ya les iba mal empeoraron 8 % con un mentor de IA. La herramienta amplifica el criterio que encuentra.

¿Cómo mido si la IA funcionó en mi equipo? Con un número escrito antes de empezar: horas al mes, cartera recuperada, citas que no se perdieron, errores detectados. «Ahorré tiempo» no es métrica, es una sensación.