Jack Dorsey y Roelof Botha de Sequoia, publicaron un post muy interesante hace unas semanas, «From Hierarchy to Intelligence», un ensayo largo sobre por qué la jerarquía corporativa es un protocolo obsoleto de manejo de los flujos de información y cómo la IA puede reemplazar a los mandos intermedios.

El texto llegó con un timing curioso, pocas semanas después de que Block despidiera a 4.000 personas, el 40% de su plantilla. Hay quien lo ha leído como una racionalización ex post de ese recorte brutal. Om Malik lo llamó «narrative substitution» sin rodeos.

El artículo tiene ideas que me parecen potentes e incluso necesarias. Otras me generaron incomodidad. Y unas cuantas me parecen peligrosas si se sacan de contexto, que es exactamente lo que va a pasar.

Voy a comentarlo tema por tema.

La jerarquía como protocolo de información: de acuerdo en el diagnóstico

Dorsey y Botha hacen un recorrido histórico bien traído, aunque un poco cultureta. Trazan la jerarquía desde las legiones romanas (el contubernium de ocho soldados que compartían tienda, equipo y mula, liderados por un decanus) hasta el Estado Mayor prusiano post-1806 y el primer organigrama formal de la historia, que Daniel McCallum dibujó en 1855 para evitar choques de trenes en el New York & Erie Railroad.

La tesis es que la jerarquía es un protocolo de manejo y orquestación de los flujos de información diseñado para compensar una limitación humana, que un líder puede gestionar eficazmente entre tres y ocho personas. Los mandos intermedios agregan contexto de abajo, transmiten mensajes de arriba y mantienen la alineación entre equipos. Si la IA puede hacer eso de forma continua y a escala, el mensajero se vuelve redundante.

Esa misma estructura piramidal de control del flujo de información también la encontramos en la industrialización y los avances de Henry Ford y Frederick Taylor a principios del siglo XX, o llevada al extremo por Oppenheimer en el Proyecto Manhattan. Y los de McKinsey, que son unos hachas en dotar de sentido a conceptos existentes, la formalizaron como capa estratégica en los años 60.

La constante durante dos mil años ha sido la misma, nunca hemos sido capaces de centralizar y delegar el conocimiento de forma simultánea en una única instancia. Dorsey argumenta que eso cambia hoy, con la IA.

En «El latido de tu startup» planteo una idea cercana, aunque soy consciente de que tendrá que evolucionar en compañías AI-first: la cadencia operativa es, en el fondo, un protocolo de flujo de información. Reuniones semanales, stage gates trimestrales, townhalls mensuales, 1-on-1s. Todo ese andamiaje existe para que la información correcta llegue a las personas correctas en el momento correcto.

David Sacks lo llama the cadence. La función que describe Dorsey es real. La jerarquía nunca fue el objetivo, fue simplemente la mejor herramienta que teníamos, y resolvía bastantes cosas a la vez: la gestión de la información, sí, pero también el sentido de urgencia, las motivaciones personales y los conflictos. La pregunta es si la solución es eliminar a los humanos que ejecutan esas tareas o hacer que las ejecuten mejor.

El marco intelectual: Hayek, Jensen-Meckling y la pregunta de Coase

En los comentarios y respuestas al ensayo de Dorsey, aparecen una serie de marcos conceptuales muy interesantes, Friedrich Hayek por ejemplo con su idea del conocimiento disperso. Hayek describió cómo el conocimiento en una sociedad está fragmentado y localizado, repartido en cada rincón, y ningún planificador central puede recolectarlo todo. El precio actúa como señal que coordina sin necesidad de un coordinador.

Dorsey traslada esto a la empresa, en una compañía remote-first como Block, cada acción genera un artefacto digital que alimenta el world model corporativo. Esos cerebros de la corporación que vemos salir como setas en X estos días, tras el post del LLM wiki de Karpathy. La información ya no necesita ser recolectada y procesada por una jerarquía humana, el sistema la agrega en tiempo real. Dorsey argumenta que las encuestas y los planes de marketing son a menudo falsos, mientras que las transacciones financieras son un hecho irrebatible. Al capturar ambos lados de la transacción (comprador y vendedor), Block convierte el sistema de precios en el sensor principal que guía la creación de soluciones. No es un gerente quien decide el roadmap, es la realidad económica del mercado. Pero no estoy convencido de que esa señal capture la complejidad detrás de los factores que originan la decisión de compra.

Otra perspectiva es la teoría de la agencia de Jensen y Meckling, que estudia los conflictos de interés cuando un principal (dueño, empresa) delega tareas en agentes (empleados, gerentes). En la estructura tradicional, el mando intermedio suele priorizar su propia estabilidad o sus cuotas de poder sobre la eficiencia del negocio. Algo de esto viví en entornos corporativos.

Al sustituir la gestión de información por un modelo algorítmico y adoptar roles como el del DRI (Directly Responsible Individual), Block intenta alinear los incentivos de forma directa, asumiendo que la capa de inteligencia no tiene intereses políticos, solo objetivos de rendimiento. Los humanos, liberados de la burocracia de alineación, se enfocan en acción, ética e intuición.

Hasta aquí, agreed. Pero las organizaciones existen para algo más que gestionar información: la confianza sostenida en el tiempo y aceptada por el mercado, el contexto acumulado por años de experiencia, los datos propietarios. El gran Pablo Grueso me descubrió a Coase en su artículo de Suma Positiva y lo trajo a colación del ensayo de Dorsey.

Ronald Coase escribió en 1937 «The Nature of the Firm», donde viene a decir que las empresas existen porque los costes de transacción en el mercado abierto (encontrar, negociar, contratar, supervisar) son a veces mayores que el coste de organizar esa actividad dentro de una estructura jerárquica. La jerarquía resuelve un problema más amplio que el del flujo de información, afronta los costes de coordinación. Si la IA reduce radicalmente esos costes, la frontera de la empresa se deberá redibujar. Algunas funciones que hoy están dentro de la empresa podrán externalizarse, y la empresa se encogerá. Pero otras seguirán siendo más baratas de organizar internamente que de contratar en el mercado. Coase no ha muerto, solo se ha movido la línea.

«Companies move fast or slow based on information flow»

Esta frase de Dorsey es probablemente la más citada del ensayo, y estoy de acuerdo. Pero un amigo la reformuló de una forma que me pareció más precisa, el problema número uno de toda organización que escala es la latencia de información. El tiempo que se tarda en llegar a tomar una decisión con datos suficientes aunque sean parciales. Para cuando un problema sube desde primera línea hasta el equipo directivo, ya se ha multiplicado, y eso sin contar con que aguas arriba la información se suele transmitir edulcorada hasta el extremo.

Para cuando la decisión baja de vuelta, el daño ya está hecho. Esa latencia cuesta clientes, talento y momentum. Y la mayoría de fundadores la aceptan como el precio inevitable de crecer.

Dorsey propone que la IA elimine esa latencia. Hasta aquí, suscribo. Pero diría que confunde velocidad de datos con calidad de decisiones. Las empresas se mueven rápido o lento en función del flujo de información, sí. Pero también en función de la confianza. En el capítulo 5 de «El latido de tu startup» hablo de la pirámide de Lencioni aplicada a startups, sin confianza no hay conflicto sano, sin conflicto sano no hay compromiso real, sin compromiso no hay accountability, y sin accountability no hay resultados. La información puede fluir perfectamente a través de un sistema de IA y que el equipo siga paralizado porque nadie se fía de nadie, o porque nadie se atreve a decir lo que piensa de verdad.

Dorsey optimiza para velocidad de transmisión de datos. En la mayoría de organizaciones, el cuello de botella está en otra parte: en la calidad de las conversaciones que rodean a esa información. La velocidad importa menos de lo que parece.

El fin del middle manager: discrepo, señoría

El ensayo propone reemplazar la jerarquía con tres roles: individual contributors (ICs) que construyen, directly responsible individuals (DRIs) que poseen problemas específicos durante ciclos de 90 días, y player-coaches que combinan construir con desarrollar personas.

Entiendo el atractivo intelectual, pero esa propuesta confunde lo que hacen los malos managers con lo que hace el management como concepto. Un mal manager es un cuello de botella de información, un transmisor pasivo de decisiones ajenas, un intermediario que no añade contexto ni criterio. Un filtro innecesario a eliminar. Pero un buen manager hace algo que ni el mejor modelo de IA va a hacer en mucho tiempo, construir confianza con su equipo, tener conversaciones difíciles cara a cara, detectar problemas emocionales antes de que se conviertan en problemas de rendimiento, desarrollar el criterio de las personas que tiene a su cargo y motivar a personas con intereses diferentes alrededor de un propósito común. Mochary dedica capítulos enteros de «The Great CEO Within» a la mecánica del 1-on-1, del feedback, de los acuerdos impecables. Todo eso requiere presencia humana y relación sostenida en el tiempo.

Según empleados actuales y antiguos de Block que hablaron con The Guardian, aproximadamente el 95% de los cambios de código generados por IA todavía requieren modificación humana. Si eso es cierto para el código, que es de lo más estructurado y verificable que produce una empresa, imagina para gestión de personas.

Lo que Dorsey no dice pero ya está pasando

Aunque sería deshonesto no reconocer que algo real está cambiando en cómo se organizan los equipos.

Veo en compañías de nuestro portfolio y en conversaciones con otros fondos que hacen falta menos capas y hay más contacto directo con los ICs que construyen. Con una simplificación brutal de roles que se resume en una frase que me dijo un fundador hace unas semanas: «o estás construyendo, o estás vendiendo. Si no haces ninguna de las dos cosas, igual sobras.»

Los proyectos más ambiciosos que observo en startups AI-first los lideran principal engineers con mucha agencia, gente que ve tanto el panorama completo como la profundidad del stack. No necesitan un VP que les traduzca la estrategia ni un PM que les escriba un PRD de veinte páginas. De hecho, los product managers en estas compañías ya no escriben documentos de requisitos porque están prototipando en Claude, construyendo APIs, validando hipótesis con código en vez de con documentos. Los diseñadores están metiendo PRs directamente a través de Cursor en vez de lanzar un Figma a Slack y esperar a que alguien lo implemente tres sprints después.

Ahora todo el mundo construye. Y el trabajo del management deja de ser coordinar información entre capas y pasa a ser algo más difícil y más valioso: desarrollar mejor criterio en las personas que toman decisiones. La capacidad de orquestación de herramientas, flujos de trabajo, equipos humanos y equipos agénticos será la habilidad fundamental de los gestores a partir de ahora.

Pero en lo que discrepo con Dorsey es en la conclusión que extrae de esta realidad. Él dice que eliminemos a los middle managers. Yo creo que debemos redefinir qué hace un manager. Si tu manager solo transmite información, sí, la IA lo hace mejor. Pero si tu manager desarrolla criterio, construye confianza y tiene las conversaciones que nadie quiere tener, esa persona es más necesaria que nunca.

Los dos world models: la parte más interesante

Me gusta mucho la propuesta de Dorsey de los dos «world models». El primero agrega datos internos (código, decisiones, workflows, métricas de rendimiento) para crear una imagen continuamente actualizada de las operaciones de la empresa. Esta parte me suena a la capa de semántica y ontología de la organización. El segundo mapea el comportamiento de clientes y merchants usando datos transaccionales de Cash App y Square.

La promesa de automatizar eso con IA es seductora. Un sistema que agrega el estado real de todos los proyectos, detecta bloqueos, identifica dónde se están acumulando recursos y dónde faltan, sin depender de que alguien tenga el coraje de poner la bolita en rojo. En teoría, eliminas el sesgo de confirmación y la política corporativa.

Pero el escenario que plantea Dorsey es, me temo, inviable en su forma pura. Sigo pensando que un world model infravalora la complejidad emergente. Grueso hablaba en X del demonio de Laplace, ese experimento mental del siglo XIX que imaginaba una inteligencia capaz de conocer la posición y velocidad de cada partícula del universo y, a partir de ahí, predecir todo el futuro. Laplace lo formuló como hipótesis. La física del siglo XX demostró que es imposible, no por limitación tecnológica sino por la naturaleza misma de la realidad. La incertidumbre no es un bug, es un feature del universo, y menos mal.

No estoy seguro de que haya una realidad objetiva de la empresa que el world model pueda capturar. Estoy de acuerdo con Pablo en que hay múltiples percepciones de esa realidad que necesitan ser orquestadas. Tras años en organizaciones tengo claro que el VP de ventas ve una cosa, el VP de producto ve otra, el CTO ve una tercera. El management hace algo más profundo que transmitir datos, ayuda a construyir una narrativa compartida a partir de lecturas divergentes. Eso es irreductiblemente humano.

Dorsey también asume que ante una situación determinada, siempre hay una respuesta óptima que el modelo puede calcular. Pero en una organización existen múltiples respuestas posibles, y la elección entre ellas depende de valores, prioridades y contexto que no se pueden reducir a una función de optimización. Las personas toman decisiones con información incompleta, con sesgos, con emociones. Y un world model que no incorpora eso es un mapa que confunde el territorio con el terreno.

Por otro lado, hay un matiz más que Dorsey no aborda la calidad de un world model depende de la calidad de los datos que lo alimentan. Y los datos más importantes en una organización (las tensiones entre cofundadores, la duda real sobre product-market fit, el agotamiento del equipo, la pérdida de ilusión) no están en ningún workflow ni en ninguna métrica de rendimiento. Son «lo feo» que alguien tiene que atreverse a verbalizar. Un modelo de IA puede decirte que el equipo de producto lleva tres sprints sin cerrar un milestone. Difícilmente te dirá que el VP de producto está pensando en irse porque ha perdido la confianza en la visión del CEO. Para eso necesitas una persona, y necesitas que esa persona tenga la confianza suficiente para decirlo.

La ausencia de cadencia

Lo que más echo en falta en el ensayo de Dorsey es la cadencia. No hay mención de ritmo organizativo, de ciclos de planificación, de rituales que marquen el pulso de la empresa.

Y estoy convencido de que la cadencia es precisamente lo que convierte la información en acción. Puedes tener el world model más sofisticado del mundo, con datos en tiempo real de cada rincón de la organización, pero sin un ritmo compartido que obligue al equipo a parar, mirar los datos, tomar decisiones y ejecutar, lo único que tienes es un dashboard muy chulo y caro.

Dorsey propone reemplazar la coordinación humana con coordinación algorítmica. La mayoría de empresas no necesitan eso. Necesitan mejor coordinación humana, con ritmo, con estructura, con accountability.

«La mayoría de empresas llegarán a la misma conclusión»: no estoy tan seguro

Dorsey cierra con una predicción audaz, muy en su estilo, que en el próximo año, la mayoría de empresas llegarán a la misma conclusión y harán cambios estructurales similares. Pero hay una confusión entre lo que la IA puede hacer técnicamente y lo que las organizaciones están preparadas para absorber. La tecnología avanza exponencialmente, las organizaciones cambian logarítmicamente. Existe una inercia en el comportamiento de las personas y de las organizaciones que se mide en años, no en semanas ni en meses.

Dorsey describe una empresa como un sistema de procesamiento de información. Para mí una empresa es un organismo vivo con un latido propio, y el latido lo marcan las personas, no los algoritmos. La IA puede acelerar ese latido, puede hacerlo más preciso, puede darle mejor información. Pero no puede reemplazarlo.

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