IMPACTO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA ESTRUCTURA
ORGANIZACIONAL EMPRESARIAL
IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON
BUSINESS ORGANIZATIONAL STRUCTURE
Antonia del Carmen Madrid George
Universidad de Panamá, Panamá
pág. 2646
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.22412
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Estructura Organizacional
Empresarial
Antonia del Carmen Madrid George
1
amadridgeorge@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-7477-5954
Facultad de Administración de Empresas y Contabilidad
Universidad de Panamá
Panamá
RESUMEN
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que se hacen los negocios. Para entender esto,
analice estudios especializados que han sido publicados entre 2018 y 2025, y de formato sistematizado
para dar cuenta de los cambios que la IA está proporcionando a la propia empresa. Lo que descubrí es
que la empresa se vuelve más flexible gracias a la IA, ya que las organizaciones pueden ser más
horizontales y menos jerárquicas dado que pueden aprovechar una cantidad de información. Gracias a
la IA podemos lograr unos procesos de toma de decisiones que puedan buscar los niveles jerárquicos.
Ahora los directivos y los directores tienen que adaptarse a la nueva situación. Deben aprender a realizar
tareas que antes no consideraban parte de su trabajo, como gestionar la información, analizar datos y
considerar las implicaciones éticas de los sistemas de inteligencia artificial. Los libros destacan varios
desafíos que hay que tener en cuenta. Entre ellos, hay cosas que destacan, como la dependencia excesiva
de la tecnología. Esto hace que veamos la necesidad de tener una buena gestión interna. Es importante
tener datos y herramientas de análisis para tomar decisiones. La ética de los algoritmos es muy
importante para evitar problemas. Si una organización depende demasiado de la tecnología y no tiene
claro lo que hace, puede tener limitaciones. La buena gestión interna es clave para abordar los desafíos
que pueden surgir cuando se implementa la inteligencia artificial. La gestión ha de ser clara y abierta.
Los mandos han de estar dispuestos para abordar esos cambios y desafíos. Compartir la capacidad de
decisión puede ser la clave para el negocio.
Palabras clave: inteligencia artificial, estructura organizacional, transformación digital, gestión
empresarial, toma de decisiones
1
Autor principal
Correspondencia: amadridgeorge@gmail.com
pág. 2647
Impact of Artificial Intelligence on Business Organizational Structure
ABSTRACT
Artificial intelligence is changing the way business is done. To understand this, we analyzed specialized
studies published between 2018 and 2025, systematically examining them to account for the changes
AI is bringing to businesses. What I discovered is that businesses are becoming more flexible thanks to
AI, as organizations can be more horizontal and less hierarchical given the wealth of information they
can access. AI enables decision-making processes that can bypass hierarchical levels. Now, managers
and directors have to adapt to this new reality. They must learn to perform tasks they previously didn't
consider part of their job, such as managing information, analyzing data, and considering the ethical
implications of artificial intelligence systems. The studies highlight several challenges that must be
considered. Among them, some stand out, such as excessive dependence on technology. This
underscores the need for sound internal management. It's crucial to have data and analytical tools to
make informed decisions. The ethics of algorithms are crucial to avoiding problems. If an organization
relies too heavily on technology and lacks clarity regarding its purpose, it may face limitations. Effective
internal management is key to addressing the challenges that can arise when implementing artificial
intelligence. Management must be clear and transparent. Leaders must be prepared to embrace these
changes and challenges. Sharing decision-making power can be the key to business success.
Keywords: artificial intelligence, organizational structure, digital transformation, business management,
decision-making
Artículo recibido 09 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 12 enero 2026
pág. 2648
INTRODUCCIÓN
Paredes, P. L. (2025), nos aclara que:
Es fundamental que la comunidad internacional tome medidas proactivas para garantizar
que la IAG sea una herramienta que impulse el progreso humano y no una fuente de
conflictos y desigualdad. En última instancia, el futuro de la IAG dependerá de las
decisiones que tomemos hoy para guiar su desarrollo de manera ética y sostenible. (p.15)
La IA se ha convertido en una de las innovaciones tecnológicas más importantes en la administración
de empresas hoy en día. Su uso va más allá de la simple automatización de procesos repetitivos. Se ha
transformado en un elemento determinante que afecta de manera directa la configuración organizativa,
los procesos decisionales y la distribución de funciones. Con la incorporación de soluciones
inteligentes, los esquemas empresariales tradicionales sufren una transformación radical,
evolucionando hacia estructuras más flexibles, menos jerárquicas y fundamentadas en el análisis de
datos. Las investigaciones recientes reconocen que la IA y la automatización algorítmica han dejado de
ser simples herramientas para transformarse en un factor clave que altera los principios básicos del
diseño organizativo interno. Las ideas antiguas sobre la estructura, centradas en elementos como la
tecnología, la escala o el ambiente externo, se enfrentan a un nuevo modelo: ¿cómo debe ordenarse una
entidad cuando los sistemas inteligentes se encargan de gran parte de la vigilancia, la articulación y las
resoluciones?
Bajo este panorama, integrar la IA no solo optimiza las operaciones, sino que también modifica aspectos
cruciales de la conformación empresarial, afectando la cadena de mando, la estandarización y la
concentración del poder. La evidencia sugiere una tendencia a nivelar los niveles jerárquicos, gracias a
que la automatización asume las funciones de la gerencia media, reduciendo el tramo de supervisión
habitual y alterando el rol del directivo. Además, la IA impulsa la creación de puestos nuevos y
especializados, como el director de datos o los encargados de la ética de la IA, lo que aumenta la
especialización lateral y la complejidad funcional.
Por todo lo anterior, esta investigación busca examinar, a través de la literatura existente, cómo afecta
la Inteligencia Artificial a la organización interna, señalando las transformaciones principales, los
desafíos y las posibilidades que surgen para la dirección de negocios en esta época digital.
pág. 2649
MARCO TEÓRICO
El Contexto General En los últimos diez años, la Inteligencia Artificial (IA) pasó de ser solo una idea a
ser algo muy importante al cambiar las empresas. Cada vez se usa más en la producción, administración
y cómo se planean las cosas, y esto hizo que las empresas cambiaran su forma de trabajar, usar sus
recursos y decidir. La IA no es solo una herramienta, sino una herramienta innovadora que cambia cómo
se organiza una empresa, sus niveles de mando, cómo se trabaja en equipo y cómo se revisa el trabajo.
Si pensamos en cómo esto afecta a la empresa, es importante volver a ver las ideas antiguas que
explicaban cómo se organizaba una empresa: la idea de que todo depende de la situación, la idea de que
hay alguien a cargo y la idea de que la tecnología y las personas trabajan juntas. Estas ideas se pensaron
antes de que existieran las computadoras e internet, así que hay que pensarlas de nuevo ahora que las
decisiones, el análisis de datos y la supervisión dependen más de programas inteligentes. La inteligencia
artificial crea nuevas formas de organizar una empresa, como que los programas hacen cosas por sí
solos, que todos en la empresa usan la información digital y que las personas y las máquinas deciden
juntas, lo que hace que la forma en que pensamos en la organización sea más amplia.
En la vida real, los estudios dicen que las empresas tienden a ser más planas, más flexibles y se basan
más en la información, porque la IA puede procesar información rápido y repartir la capacidad de
decidir. Esto cambia a los jefes, hace que haya menos niveles de mando y pide que los equipos tengan
nuevas habilidades en tecnología y ética. Claro que también hay problemas, como depende mucho de
la tecnología, que los programas sean transparentes y que se sepa cómo manejar los cambios.
Por eso, este trabajo busca revisar las ideas básicas que explican cómo la Inteligencia Artificial afecta
a la organización de una empresa, o sea, las ideas que la apoyan y lo que significan para el futuro de la
administración de empresas en todo el mundo. La idea es ayudar a que se pueda entender cómo la
inteligencia artificial no solo mejora los procesos, sino que también cambia la forma en que se debe
organizar una empresa ahora.
Concepto de Inteligencia Artificial en el ámbito empresarial
Según Rouhiainen, L. (2018) ¨ IA es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los
datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. ¨ (p. 17)
pág. 2650
La Inteligencia Artificial hace que las máquinas hagan cosas que antes requerían que una persona
pensara o aprendiera (Russell y Norvig, 2021). En las empresas, la IA sirve para que los procesos sean
más eficientes y para tomar mejores decisiones. Davenport y Ronanki (2018) comentaron que la idea
de usar IA en una empresa no es despedir a los trabajadores o colaboradores y poner robots, sino que
les ayudará a hacer mejor su trabajo con sistemas automáticos que piensan y anticipan información. La
IA para negocios junta herramientas y programas que hacen tareas que normalmente harían personas
inteligentes. Se usa para automatizar cosas, mejorar las decisiones importantes y que la empresa gane
en todo lo que realice.
Definición y Funcionalidad Central
Según Nieves D., Cervantes L., Osuna D., Olguín C, nos afirman que:
La inteligencia artificial también tiene un impacto positivo en el desarrollo económico y
social de los países. Su implementación impulsa la creación de empleo altamente
especializado en áreas relacionadas con la inteligencia artificial, como la programación, el
análisis de datos y la gestión de proyectos. (p.105)
La idea de usar inteligencia artificial en los negocios es que las máquinas puedan hacer cosas como:
Aprender por sí solas (Machine Learning, Deep Learning): Entender la información sin que les digan
exactamente cómo hacerlo.
Pensar y Decidir: Usar lo que aprendió para lograr algo específico (como encontrar las mejores rutas
de envío o controlar el inventario).
Darse Cuenta de las Cosas: Entender lo que pasa a su alrededor usando información variada (como
entender lo que dice un correo o ver si un producto es bueno usando cámaras).
Hablar con Otros: Comunicarse y trabajar con personas o con otros programas (como los asistentes
virtuales que te contestan preguntas).
Lo genial de esto es que la IA se vuelve más lista cuanta más información procesa, a diferencia de la
programación de siempre.
¿Cómo se usa la IA en las empresas?
Con varias técnicas que trabajan juntas:
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Aprendizaje Automático (ML): Es la base. Ayuda a los sistemas a predecir cosas o clasificar información
(como saber qué clientes se van a ir o cuándo se va a dañar una máquina).
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN/NLP): Ayuda a las computadoras a entender y hablar como
humanos. Sirve para analizar lo que dice la gente en redes sociales, extraer información de documentos
legales o platicar con asistentes virtuales.
Automatización de Procesos Robóticos (RPA): Usa programas que copian lo que hacen las personas y
trabajan con aplicaciones, haciendo tareas repetitivas de forma automática (como copiar datos o manejar
facturas). Se cree que es el primer paso para usar la IA.
Visión artificial: Ayuda a los sistemas a entender lo que ven (como encontrar errores en la producción,
problemas de seguridad o reconocer caras).
Tabla 1. I.A en las principales áreas funcionales empresariales
Área
funcional
Aplicación de la IA
Beneficios claves
Finanzas
Detección de fraude, predicción de riesgos
crediticios, conciliaciones automáticas de
transacciones
Reducción de riesgos y mayor precisión
financiera
Marketing y
ventas
Personalización de contenido y ofertas en
tiempo real, segmentación predictiva de
clientes, optimización de precios
dinámicos
Aumento de la conversión y mejora de
la experiencia del cliente
Recursos
humanos
Cribado (filtrado) automatizado de
curriculums, análisis de rendimiento y
compromiso, chatbots para preguntas de
empleados
Optimización del reclutamiento y
gestión del talento
Operaciones
y logística
Mantenimiento predictivo de maquinaria,
optimización de la cadena de suministro y
rutas de entrega, control de inventario en
tiempo real
Reducción de costos y aumento de la
eficiencia operativa
Fuente: elaboración propia
Impacto Estratégico
Dentro del sector empresarial, la inteligencia artificial no se dedica únicamente a la automatización de
tareas y se transforma en un facilitador estratégico.
pág. 2652
Ventaja Competitiva: Es capaz de llegar a procesar grandes cantidades de información casi
instantáneamente, permitiéndote reconocer tendencias y oportunidades de negocio antes que tu
competencia.
Mejora la toma de decisiones: la IA implica que no es un sustituto de los líderes, sino que ellos mejoran
la toma de decisiones gracias a la información que adquieren y pueden así tomar decisiones más
apropiadas, con datos y no simplemente con opiniones.
La inteligencia artificial está cambiando la forma de hacer negocios: está permitiendo crear
productos y servicios totalmente novedosos y está colaborando a que las empresas estén más basadas
en datos para su funcionamiento.
Según nos dice, Calle García, J. S., Sotaminga Andi, A. S., Garay Arias, G. N., & Villavicencio Tuares,
R. R. (2024).
Las empresas deben abordar desafíos como la falta de talento especializado,
preocupaciones sobre la privacidad de los datos y resistencia cultural mediante inversiones
en capacitación, políticas claras de manejo de datos y promoción de una cultura receptiva
al cambio. (P.252)
Estructura organizacional y su evolución
La estructura de una empresa es como se organizan los equipos, quién le responde a quién y cómo fluye
la información. Según Mintzberg (1983), hay de todo, desde estructuras sencillas hasta otras súper
flexibles, dependiendo del tamaño y el tipo de negocio. Robbins y Coulter (2020) dicen que la estructura
se adapta al entorno, y la tecnología es clave para ver cómo se reparte el poder y cómo se comunican
los colaboradores dentro de la empresa.
La estructura es lo que dice cómo se dividen las tareas, cómo se unen los equipos y cómo se coordinan
los asuntos. Es el mapa que indica quién hace qué, a quién le rinde cuentas y dónde se toman las
decisiones.
Los ingredientes básicos son seis, según Stephen Robbins y Henry Mintzberg:
Especialización: ¿Qué tanto se divide las tareas en puestos específicos?
Departamentos: ¿Cómo se agrupan los trabajos? (por área, producto, lugar, clientes, etc.).
Cadena de mando: ¿Quién manda a quién? La línea de autoridad desde arriba hasta abajo.
pág. 2653
Amplitud de control: ¿Cuánta gente puede supervisar bien un jefe?
Centralización vs. Descentralización: ¿Las decisiones se toman arriba o se reparten?
Formalización: ¿Qué tanto están estandarizados los trabajos con normas y procesos?
Las estructuras han cambiado con el tiempo. Antes eran súper rígidos, ahora son más flexibles para
adaptarse a los cambios del mundo, como la tecnología y la globalización.
Tabla 2. Estructura organizacional antigua
Fuente: Elaboración propia
Estructuras Modernas (Adaptativas)
Estos modelos se originan para mejorar la coordinación y el grado de respuesta, por medio de las
siguientes estructuras:
Estructura de Matriz: Rompe de alguna forma la graduación estricta, ya que los empleados que trabajan
en el proyecto reportan a dos gerentes, uno funcional y uno de proyecto o de producto. Es importante
en proyectos complejos de la organización.
Ventajas: Hace la mejor utilización de los especialistas y permite la existencia de una mayor
coordinación para llevar a cabo actividades complejas.
Desventajas: Se produce la confusión de roles y la generación de conflictos de autoridad.
Estructura de Equipos: Rompe en cierta medida las barreras departamentales y descentraliza la toma
de decisiones hasta donde le sea posible. Los equipos son la forma más importante de coordinación y
en muchas ocasiones, incluso tienen la autonomía de un equipo autogestionado.
Ventajas: Considerada muy flexible, y favorecedora del empoderamiento y el trabajo en colaboración.
Desventajas: Se presenta una muy alta necesidad de capacitación generada en la formación de
habilidades interpersonales, complicación para medir el desempeño individual
Modelo
Descripción
Desafíos
Funcional
Agrupa trabajos por especialidad o función
(marketing, finanzas, producción) es el
más común
Poca coordinación
interdepartamental; lentitud
en la toma de decisiones
Divisional
Agrupa unidades por producto, servicio,
área geográfica o tipo de cliente.
Cada división opera como un negocio
aparte
Mayor flexibilidad y adaptación al
mercado; clara rendición de cuentas
por resultados de la división
Duplicidad de funciones
(mayor costo); conflictos por
asignación de recursos
pág. 2654
Estructuras Contemporáneas (Digitales y Flexibles)
El tiempo moderno digital da lugar a la construcción de modelos de empresa que depende menos de un
determinante lugar físico y más de la computación:
Organización sin Fronteras (Boundaryless Organization): Suprime la jerarquía tradicional y
sustituye a los antiguos departamentos por grupos de trabajo, elimina también las fronteras con socios
y clientes a través de los recursos digitales (ejemplo: como los contratos mutuos o alianzas estratégicas).
Organización virtual: Un pequeño núcleo de la organización contrata consultores ajenos para casi
todas las tareas importantes del negocio. El control está muy concentrado por la parte alta pero la
ejecución del trabajo se reparte.
Organización de Red (Networked Organization): Una forma viva y adaptable; las partes del negocio
operan autónomamente, pero se comunican entre ellas mediante medios informáticos. Permite adaptarse
rápidamente y se usa para gestionar el trabajo de los colaboradores dispersos (trabajo mixto o
teletrabajo).
Organizaciones Agiles: Se caracterizan por emplear grupos pequeños y heterogéneos (squads) que
trabajan en períodos cortos (sprints). Su principal objetivo es adecuarse rápido a las transformaciones
del mercado y atender al cliente, muy típico en empresas de tecnología y software.
Esta transformación representa un cambio desde:
Hacer más (Estructura Fija) Saber enlazar (Estructura Mixta) Poder cambiar (Red y Ágil)
La inteligencia artificial, cual dispositivo tecnológico innovador, está propulsando de manera veloz esta
versión final, empujando a las distintas organizaciones en la dirección de estructuras más vertidas hacia
lo plano, hacia lo que gira en torno al flujo de información y de datos, en otra dirección distinta a la
tradicional.
Impacto de la Inteligencia Artificial en la estructura organizacional
A partir de diferentes estudios recientes, todos coinciden con que poner en marcha la IA cambia
considerablemente la organización de la empresa. Según Brynjolfsson y McAfee (2017), la IA hace que
las organizaciones sean más horizontales, permitiendo que cada una de las áreas sea capaz de tomar sus
propias decisiones, puesto que es mucho más fácil acceder a la información y no tener que depender
tanto de los jefes de toda la vida. Bughin et al. (2021) sugiere que la IA permite que se generen equipos
pág. 2655
de personas heterogéneas y que respondan de manera rápida a los cambios, en un contexto donde se
puede trabajar con más libertad y capacidad de reacción al instante. Al mismo tiempo, Zeng, Lu y Huang
(2022) indican que la integración de la IA implica un cambio en los procesos, en los roles de las personas
y en cómo se controla todo, generando organizaciones poco convencionales donde las personas y
máquinas trabajan juntas, lo que cambia la forma en que se gestionan las empresas.
La IA está cambiando las organizaciones de las empresas de múltiples maneras, impulsando unas
estructuras más verticales, habitualmente rígidas, hacia otras más horizontales, más rápidas y más
orientadas a los datos. La IA se convierte en un motor de cambio que hace más automáticos los procesos
de control, que cambia los roles de las personas responsables y que requiere nuevas formas de trabajar
conjuntamente.
Reconfiguración de la Jerarquía y Aplanamiento
La IA transforma completamente la estructura empresarial:
Reducción de la Amplitud de Control: como la IA tiene mucha tarea automatizada y comprueba que
todo funciona bien, desaparecen mandos intermedios que repasen el trabajo, por lo que la cadena de
mando es más corta.
Aplanamiento Jerárquico: Al suprimir o cambiar las tareas de los mandos intermedios, el tipo de
empresa es más plano. La información va de los mandos a los empleados, y por lo tanto las decisiones
son más rápidas.
Descentralización de Decisiones: La IA proporciona información analítica e información predictiva a
los empleados que están en el contacto con los clientes. De tal forma que ellos son capaces de decidir
en el acto, sin tener que esperar la autorización de los jefes.
Transformación de Roles y Nuevos Mecanismos de Coordinación
La inteligencia artificial impone a las compañías como la creación de funciones nuevas, así como la de
modificar las funciones existentes, con el objetivo de gestionar esta tecnología.
Aparición de Nuevas Funciones: Hacen falta personas que se ocupan del desarrollo, del mantenimiento
y se aseguran de que los sistemas sean éticos. Esto implica puestos como Chief Data Officer,
programadores de Machine Learning y expertos en ética en IA lo que aumenta la complejidad de la
estructura interna o de la división del trabajo.
pág. 2656
Transformación del Liderazgo: Los managers de nivel medio pasan de ser meros vigilantes a ser guías,
entrenadores y ser conectores entre los equipos. Su foco cambia de organizar trabajos rutinarios al
manejo de la gente y de las máquinas, además de solucionar problemas difíciles.
Organización a través del código: La organización basada en el trabajo ya no solo se refiere a las reglas
escritas o a la mirada atenta de un gestor humano; la organización automática hace su aparición, en
donde el software que incorpora inteligencia artificial define las secuencias del trabajo y control;
además, aseguran así la formalización a través de la programación.
Estructuras Emergentes: Organizaciones Aumentadas
Influencia en la estructura, que propicia la elaboración de propuestas más organizados y menos rígidas:
Personal potenciado: La empresa se organiza en grupos diversos donde los humanos y la IA colaboran
mutuamente. El modelo tiene que reforzar el vínculo y la confianza recíproca.
Modalidades flexibles y en red: Para aprovechar la velocidad de interpretación de información de la IA,
el trabajo persigue un modelo en red que agiliza crear grupos de diferentes secciones que trabajan de
forma autónoma, tal y como pasa en las estructuras flexibles.
Gestión de la información: Hacer que la información sea de calidad y que se gestione bien (ya que es
fundamental para la IA) significa crear departamentos que establecerán políticas corporativas, es decir,
que cambian la forma de hacer las cosas en cuanto a los datos (funciones centralizadas y transversales).
METODOLOGÍA
El presente trabajo se desarrolla bajo una perspectiva de investigación documental o bibliográfica. Se
basa en la recolección, análisis y síntesis de información obtenida de artículos científicos, libros y
documentos de especialización disponibles en las bases de datos Scopus, Scielo, Redalyc, Latindex y
Google Scholar. El diseño es de investigación no experimental, descriptivo y analítico, orientado hacia
la identificación de patrones teóricos y tendencias mundiales. Los criterios de selección de fuentes
incluyen aquellas publicaciones desde el período del año 2018 hasta la de 2025 de los temas Inteligencia
Artificial, estructura organizativa cambio organizativo y gestión digital. El análisis de la información
se llevó a cabo mediante la categorización de temática y el contraste de las perspectivas de tipo teórico.
pág. 2657
ANÁLISIS Y DISCUSIÓN
Se ve que la Inteligencia Artificial (IA) ya es una fuerza transformadora seria dentro de los negocios,
dejando de ser solo otro gadget tecnológico. Está impactando directamente aspectos fundamentales de
cómo se estructuran las organizaciones, como la jerarquía, la rigidez de las reglas, dónde se concentra
la autoridad para decidir y los roles de los empleados. Este fenómeno obliga a modificar profundamente
los modelos tradicionales que propusieron Mintzberg (1983) y Robbins y Coulter (2020), impulsando
a las empresas hacia maneras de operar más flexibles, dinámicas y centradas en el flujo de datos.
Puesto que la IA asume las tareas repetitivas, el análisis y la supervisión, el personal tendrá la
oportunidad de enfocarse en labores más creativas y de mayor alcance que realmente aporten valor al
negocio. Sin embargo, esta reasignación de labores trae consigo obstáculos importantes, como la
necesidad inmediata de capacitar al personal, abordar las implicaciones éticas de los sistemas
automatizados y gestionar el cambio en las prácticas habituales de la empresa. Figuras como
Brynjolfsson y McAfee (2017) recalcan que el éxito de la IA no se limita a instalar la tecnología, sino
a cuán efectivamente la compañía consiga adaptar su estructura y su forma de pensar a estos nuevos
ritmos digitales. En este contexto, las estructuras tradicionales, basadas en niveles y decisiones
centralizadas, tienden a funcionar peor en ambientes muy conectados, mientras que los diseños que
priorizan redes, proyectos definidos y equipos innovadores demuestran mayor capacidad para
adaptarse.
Las publicaciones recientes señalan una tendencia hacia modelos híbridos que fusionan la supervisión
humana con software inteligente, buscando un equilibrio entre dirigir y delegar. Estos arreglos
conjuntos parecen ser el camino a seguir para las organizaciones que buscan combinar la velocidad de
la automatización con el ingenio y la prudencia de las personas.
Reconfiguración jerárquica y toma de decisiones
Son numerosos los estudios que parecen coincidir en que, la inclusión de la IA en la gestión, tiende a
lograr una reducción de la jerarquía y una descentralización de la toma de decisiones. Brynjolfsson y
McAfee (2017), por su parte, afirman que los sistemas inteligentes permiten que la información se
procese en tiempo real y, como consecuencia, hacen posible que el propio equipo mantenga su
autonomía y, al mismo tiempo, se reduzcan los niveles de supervisión por parte de los mandos medios.
pág. 2658
Igualmente, Davenport y Ronanki (2018) argumentan que la automatización cognitiva y la analítica
avanzada permiten acceder a la información a los niveles operativos, lo que permite que la toma de
decisiones sea más veloz y, al tiempo, está más contextualizada. Pero Foss y Husted (2010), por el
contrario, afirman que la idea de la eliminación completa de los mandos medios es un pensamiento
irreal, puesto que estos siguen teniendo un papel relevante como mediadores no solo éticos, sino
también en estratégicos, entre la IA y el ser humano. La IA no hace desaparecer la gestión humana, sino
que transforma su propia naturaleza para volverla hacia la dirección digital, la coordinación de
funciones y la interpretación crítica de las decisiones algorítmicas.
Transformación de roles y competencias organizacionales
La irrupción de la IA en la organización empresarial está dando lugar a la creación de nuevas posiciones
y también es una revisión de las competencias de dirección. Existen referencias a la aparición de puestos
como la de Chief Data Officer (CDO) y de expertos en ética algorítmica, lo que hace más amplia la
diferenciación horizontal de la estructura (Bughin et al., 2021). Por otro lado, los gerentes intermedios
han pasado a ser de supervisores de tareas a roles de facilitadores, mentores o conectores entre personas
y sistemas inteligentes (Davenport & Kirby, 2016). Teece (2018) nos dice que este tipo de impacto
permite a las organizaciones confeccionar organizaciones ambidiestras, aquellas que pueden combinar
la eficiencia de la automatización con la exploración de nuevas oportunidades basadas en el análisis de
datos. Por lo tanto, la gestión del presente requiere un hilo conductor que permita mantener el equilibrio
entre la dependencia algorítmica y el valor del juicio humano, condición junto a la ambidiestras
necesaria para favorecer la creatividad, la innovación y la adaptabilidad de las organizaciones.
Coordinación algorítmica y control estructural
Los textos académicos actuales evidencian cómo la coordinación algorítmica da lugar a una nueva
forma de estructura de supervisión (Zeng et al., 2022) y, diferentemente de las antiguas maneras de
supervisar manualmente o de estandarizar las tareas manualmente, con la coordinación algorítmica se
construyen programas automáticamente legislando y revisando datos automáticamente, facilitando la
formalización de manera automática y continuada. Si bien ello, no carece de peligros por cuestión de
qué tan libre es el trabajador, lo comprensible que puedan ser los sistemas informáticos y quiénes deben
rendir cuentas en la empresa (Felin et al., 2019).
pág. 2659
Por ello, la capacidad de poder va del jefe humano al sistema inteligente, se genera la autoridad de los
algoritmos que modifica las jerarquías y las supervisiones de su empresa; ese cambio necesita reglas
firmes de información y ética comercial, reglas que garanticen que haya respuesta, justicia y validez de
lo automatizado.
Emergencia de estructuras basadas en datos
También se manifiesta el impacto de la IA en la evolución de las estructuras organizacionales hacia
estructuras data-driven (impulsado por datos), caracterizadas por el flujo horizontal de información y
la toma de decisiones basada en datos o en evidencias. Estas estructuras permiten la agilidad, la
flexibilidad y la innovación sostenible especialmente en entornos dinámicos (Birkinshaw, 2018). Sin
embargo, su eficacia dependerá de que la organización sepa poner en práctica una cultura de aprender
haciendo y confiar en las personas y los sistemas automatizados. Para Davenport y Ronanki (2018), las
unidades de gobernanza de datos centralizadas son una condición necesaria para garantizar la integridad
de la información y la calidad de los datos, lo que permite la descentralización en las decisiones y el
control centralizado del conocimiento en la organización.
A modo de síntesis final puedo exponer que:
Lo que observamos en los escritos es que la inteligencia artificial está transformando la manera en que
se organizan las empresas, llevándolas hacia estructuras más horizontales, donde todos colaboran y se
centran en la información, apoyándose en la interacción entre personas y máquinas. Pero cuidado, esto
no implica que los puestos de liderazgo vayan a desaparecer; más bien, sus fundamentos están
cambiando, haciendo que el poder se base en el acceso a datos, la claridad y la capacidad de aprender
cosas nuevas.
Así, la empresa del futuro se presentará como un sistema híbrido con inteligencia mejorada, donde el
éxito de la estructura dependerá de la colaboración entre personas y computadoras. Lo crucial para tener
éxito será encontrar un equilibrio entre la rapidez de los algoritmos y la preservación de los principios
humanos, la ética laboral y la flexibilidad para adaptarse a los cambios, ya que estos elementos son
esenciales para seguir creciendo de manera sólida en esta era digital.
pág. 2660
CONCLUSIÓN
En la literatura observamos que la IA hace las veces de agente disruptivo que genera estructuras
organizativas más horizontales, flexibles y colaborativas, mientras que también tiene un efecto positivo
sobre la eficiencia operativa y la capacidad de reacción en entornos muy volátiles. Las repercusiones
de la IA sobre la estructura organizativa se observan en la automatización de la supervisión, la
escalabilidad de los procesos de toma de decisiones y la aparición de nuevos roles especializados de
gestión, analítica y gobernanza de datos. No obstante, la transformación de la forma de trabajo y de la
estructura organizativa conlleva retos éticos, culturales e idiosincrásicos fundamentados en la
introducción de modos de control algorítmico que exigen del mismo modo una regulación explícita,
políticas organizativas responsables, así como una supervisión humana estratégica.
Así las organizaciones que incorporen la IA a estructuras híbridas, horizontales y adaptativas serán las
que mejor sientan sus beneficios en términos de eficiencia, innovación y competitividad. Para ello,
necesitan de un liderazgo transformacional, mantener marcos éticos muy sólidos y tener programas de
formación continua que preparen al talento humano para coevolucionar la tecnología.
La estructura de las organizaciones será cada vez más híbrida, donde la colaboración entre seres
humanos y sistemas inteligentes será el eje a partir del cual evolucionar, aprender y ser sostenibles en
este entorno global.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Birkinshaw, J. (2018). ¿Cómo está afectando el cambio tecnológico a la naturaleza de la corporación?
Journal of the British Academy, 6, 185–214. https://doi.org/10.5871/jba/006s1.185
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W.W. Norton & Company.
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