Luis Martín, The Druid, cofundador de Binomial Consulting & Design S.L. y WarMind Labs, participó recientemente en Negocios Televisión, en el programa Cierre de Mercados, conducido por Valeria Gómez Tavira.
La conversación partía de una pregunta aparentemente laboral: ¿Está la inteligencia artificial destruyendo empleo?
Pero esa no es la pregunta más importante.
La cuestión de fondo es más incómoda: los despidos “por IA” no son solo una historia sobre empleo. Son el síntoma visible de una reorganización profunda de la arquitectura de empresas, instituciones y equipos directivos.
Desde hace tiempo resumimos esta transformación en un concepto:
AI-Based Small Staff Team
Equipos humanos más pequeños, más expertos, más estratégicos y aumentados por sistemas de IA capaces de hacer inteligencia competitiva, análisis, coordinación, simulación, seguimiento y aprendizaje continuo.
No hablamos simplemente de tener menos personas.
Hablamos de rediseñar cómo una organización piensa, decide y opera.
La IA como coartada empresarial
El artículo de Axios que provocó la entrevista partía del caso Coinbase.
La compañía anunció unos 700 despidos mientras hablaba de reconstruirse alrededor de equipos y talento “AI-native”. Pero el propio texto recordaba algo esencial: el memo de Brian Armstrong también mencionaba condiciones de mercado y volatilidad cripto.
Es decir, la IA aparece como explicación, pero no necesariamente como causa única.
Ahí está una de las claves del momento actual.
La IA ya no es solo una tecnología. También se está convirtiendo en una narrativa empresarial.
A veces es una causa real de transformación del empleo. Otras veces funciona como una coartada elegante para justificar recortes que responden a factores más clásicos: caída de márgenes, presión de inversores, exceso de contratación pos-Covid, volatilidad sectorial, deslocalización o deterioro del mercado.
No todo despido acompañado de lenguaje sobre IA está causado por la IA.
Pero también sería un error quedarse en que “todo es una excusa”.
La transformación es real.
Rápida.
Intensa.
Y estructural.
El error sería pensar que todo es maquillaje
La parte más peligrosa del debate es caer en una lectura cómoda: las empresas mienten.
Algunas pueden estar sobreactuando el relato de la IA. Sin duda. Pero reducirlo todo a propaganda empresarial sería no entender la escala del cambio.
Challenger, Gray & Christmas informó de que en marzo de 2026 la IA fue la principal razón citada para recortes de empleo en Estados Unidos, con 15.341 despidos anunciados, el 25% del total mensual. En el acumulado del año, la IA aparecía ya como una de las principales causas, con 27.645 recortes asociados.
La IA ya aparece en planes de reestructuración, expedientes de reducción de plantilla, decisiones de contratación y rediseños internos.
Y no solo en tecnológicas.
También en consultoras, servicios financieros, medios, departamentos legales, marketing, recursos humanos, atención al cliente, back office y administración.
Pero su efecto más profundo no es simplemente sustituir personas.
Su efecto más profundo es destruir configuraciones organizativas antiguas.
La IA cambia el tamaño óptimo de los equipos. Cambia la velocidad de análisis. Cambia la relación entre dirección y operaciones. Cambia el coste de coordinar trabajo complejo. Cambia la frontera entre lo que hace una persona, lo que hace un sistema y lo que hacen ambos juntos.
Por eso la pregunta importante ya no es solo:
¿Cuántos empleos destruye la IA?
La pregunta estratégica es otra:
¿Qué tipo de organización deja de tener sentido cuando una parte importante del análisis, la documentación, el seguimiento, la coordinación y la producción cognitiva puede ser ejecutada por sistemas inteligentes?
La IA ataca primero al trabajo cognitivo rutinario
Los primeros afectados no son necesariamente los trabajos manuales.
Son muchos trabajos de oficina que viven de procesar información, coordinar tareas, producir documentos, generar informes, atender consultas, revisar datos o hacer análisis repetitivos.
La IA ataca primero al trabajo cognitivo rutinario.
En tecnología, casos como Coinbase, Block, Pinterest, Shopify, Meta, Oracle, Microsoft, Dell, Atlassian o Freshworks aparecen en distintas coberturas recientes como parte de una ola de reestructuraciones donde se mezclan IA, presión de costes y cambio de modelo operativo.
Reuters informó el 6 de mayo de 2026 de que Freshworks recortará un 11% de su plantilla, unos 500 empleos, mientras adapta su negocio a los cambios provocados por la IA en la industria del software. Su CEO afirmó que la IA ya escribe más de la mitad del código de la compañía y automatiza tareas rutinarias.
En consultoría, Accenture anunció en 2025 un plan de reestructuración de 865 millones de dólares para adaptarse a la demanda de servicios digitales y de IA.
En España, el caso Capgemini acerca el debate al mercado local: el ERE anunciado afecta a un máximo de 748 personas, el 6,8% de la plantilla en España, en un contexto de transformación tecnológica, evolución de necesidades de clientes y ajuste de capacidades.
El patrón es claro.
Menos capas intermedias.
Menos back office.
Menos tareas administrativas repetitivas.
Menos producción mecánica de informes, código, presentaciones o análisis.
Más presión para que los equipos restantes trabajen aumentados por sistemas inteligentes.
Mientras unos recortan, otros rediseñan el Estado
Mientras algunas empresas usan la IA como tijera de costes, otros países están pensando a otra escala.
Emiratos Árabes Unidos anunció en abril de 2026 que trasladará el 50% de sus sectores, servicios y operaciones gubernamentales a sistemas autónomos de IA en un plazo de dos años.
Esto no va de poner un chatbot en una ventanilla.
Va de rediseñar procesos, políticas, datos, servicios, formación de empleados públicos y modelos de gestión alrededor de agentic AI.
Mientras muchas instituciones europeas siguen tratando la IA como una cuestión de digitalización, otros actores la están tratando como una cuestión de arquitectura operativa del Estado.
Ese es el verdadero debate.
No IA para hacer lo mismo un poco más rápido.
IA para transformar el sistema de decisión de empresas e instituciones.
La arquitectura cognitiva de la organización
Aquí conecta directamente el trabajo de Luis Martín, The Druid, en Binomial Consulting & Design y WarMind Labs, y las líneas de innovación que venimos publicando en Daneel Olivaw.
En ISOCORP-MA planteamos que las empresas modernas operan en entornos competitivos que se parecen cada vez más a teatros complejos de operación: mercados cambiantes, competidores dinámicos, regulación inestable, clientes volátiles, presión reputacional, fragilidad de cadenas de suministro, capital, talento, alianzas, canales, narrativas y timing interactuando al mismo tiempo.
En ese contexto, la estrategia ya no puede ser un documento estático.
Debe convertirse en un sistema operativo vivo.
Una empresa no necesita simplemente más herramientas.
Necesita una arquitectura de razonamiento corporativo.
ISOCORP-MA propone precisamente eso: una arquitectura multiagente capaz de monitorizar el entorno, estructurar información, identificar actores y factores clave, generar opciones estratégicas, apoyar decisiones ejecutivas, coordinar operaciones y aprender de resultados.
Este es el salto conceptual que falta en buena parte del debate público.
No se trata de “usar IA”.
Se trata de rediseñar la arquitectura cognitiva de la organización.
El AI-Based Small Staff Team
El AI-Based Small Staff Team no significa simplemente tener menos empleados.
Significa que una organización pequeña o mediana pueda acceder a capacidades que antes solo estaban al alcance de una gran corporación: inteligencia competitiva continua, análisis de stakeholders, seguimiento de proyectos estratégicos, simulación de escenarios, detección temprana de riesgos, coordinación de operaciones comerciales y aprendizaje sistemático de resultados.
No elimina al ejecutivo.
Eleva el nivel al que opera.
Lo libera de buscar información dispersa, reconciliar informes contradictorios, perseguir estados de proyecto, coordinar interpretaciones fragmentadas o decidir con señales débiles mal estructuradas.
Muchos equipos directivos serán reducidos, aumentados o transformados por sistemas de IA capaces de asumir parte del trabajo analítico, estratégico y operativo hoy repartido en grandes estructuras de management.
No se trata de sustituir liderazgo.
Se trata de cambiar la arquitectura cognitiva alrededor del liderazgo.
Las empresas que se limiten a implantar Copilot, ChatGPT o automatizaciones sueltas obtendrán productividad marginal.
Las que rediseñen su staff estratégico alrededor de agentes de inteligencia, planificación, coordinación, riesgo, simulación y aprendizaje ganarán velocidad de decisión.
Y en mercados complejos, la velocidad de decisión no es un lujo.
Es una ventaja competitiva.
El problema español: seguimos pensando en categorías antiguas
El drama español no puede reducirse a si una empresa concreta presenta un ERE invocando la IA.
El problema es mucho mayor.
España no puede tratar esta transición como una cuestión de cursos genéricos, observatorios, jornadas o declaraciones de intención.
La IA no opera sobre “puestos” en abstracto.
Opera sobre tareas, procesos, flujos de decisión, capas de coordinación, producción documental, análisis, atención, supervisión y capacidades cognitivas.
Si seguimos discutiendo solo en categorías del siglo XX -puesto, convenio, jornada, despido, formación, intermediación laboral- llegaremos tarde.
La unidad real de transformación ya no es solo el puesto de trabajo.
Es la tarea.
Los servicios públicos de empleo deberían estar construyendo mapas de exposición a IA por ocupación, sector y territorio.
Los sindicatos deberían negociar derechos de recualificación, transparencia algorítmica y auditorías de automatización.
La patronal debería diseñar modelos de adopción responsable.
Las universidades y la FP deberían acelerar certificaciones aplicadas.
Las comunidades autónomas deberían identificar sectores vulnerables.
Y el Ministerio de Trabajo debería liderar una estrategia nacional del trabajo aumentado, no limitarse a reaccionar cuando llega el ERE.
No es una plantilla más barata. Es una unidad de mando más inteligente
La diferencia entre países y empresas no estará en si usan IA o no.
La diferencia estará en para qué la usan.
Unos la usarán como maquillaje narrativo para recortar costes.
Otros la usarán para construir organizaciones más inteligentes, más ágiles y mejor preparadas para competir.
Mi tesis no es que todas las empresas deban despedir por IA.
Mi tesis es que todas las empresas deben rediseñar su sistema de decisión antes de que lo haga su competencia.
La IA no solo automatiza tareas.
Puede convertir una organización lenta, fragmentada y burocrática en una organización que ve antes, entiende mejor, decide más rápido y ejecuta con más precisión.
Ese es el AI-Based Small Staff Team.
No una plantilla precarizada.
Una unidad de mando más inteligente.
Una organización con más capacidad de razonamiento, más coordinación y más velocidad de adaptación.
La verdadera conversación ya no es si la IA va a cambiar el trabajo.
La verdadera conversación es quién va a rediseñar antes la arquitectura de las organizaciones.
AI Is Not Just Cutting Jobs. It Is Redesigning the Architecture of Organizations
“AI layoffs” are only the surface. The real shift is the emergence of smaller, more expert human teams augmented by intelligent systems: what we call the AI-Based Small Staff Team.
Luis Martín, known as The Druid, co-founder of Binomial Consulting & Design S.L. and WarMind Labs, recently appeared on Negocios Televisión, in the program Cierre de Mercados, hosted by Valeria Gómez Tavira.
The conversation started with what seemed like a labor-market question:
Is artificial intelligence destroying jobs?
But that is not the most important question.
The deeper issue is more uncomfortable: layoffs “because of AI” are not just an employment story. They are the visible symptom of a much deeper reorganization of the architecture of companies, institutions and executive teams.
For some time, we have summarized this transformation in one concept:
AI-Based Small Staff Team
Smaller, more expert, more strategic human teams, augmented by AI systems capable of competitive intelligence, analysis, coordination, simulation, monitoring and continuous learning.
This is not simply about having fewer people.
It is about redesigning how an organization thinks, decides and operates.
AI as a corporate alibi
The Axios article that triggered the interview started with the case of Coinbase.
The company announced around 700 layoffs while also talking about rebuilding itself around “AI-native” teams and talent. But the article also pointed out something essential: Brian Armstrong’s memo also referred to market conditions and crypto volatility.
In other words, AI appears as an explanation, but not necessarily as the sole cause.
That is one of the key features of the current moment.
AI is no longer just a technology. It is also becoming a corporate narrative.
Sometimes it is a real driver of employment transformation. At other times, it works as a polished alibi for cuts driven by more conventional factors: falling margins, investor pressure, post-Covid overhiring, sector volatility, offshoring or weaker market conditions.
Not every layoff accompanied by AI language is caused by AI.
But it would also be a mistake to conclude that “it is all just an excuse.”
The transformation is real.
Fast.
Intense.
And structural.
The mistake would be to think it is all narrative dressing
The most dangerous part of the debate is to settle for the easy interpretation: “companies are lying.”
Some companies may indeed be overstating the AI story. But reducing the whole issue to corporate spin would miss the scale of the change.
Challenger, Gray & Christmas reported that in March 2026 AI was the leading cited reason for job cuts in the United States, with 15,341 announced layoffs, representing 25% of the monthly total. Year to date, AI had already become one of the major cited causes, associated with 27,645 cuts.
AI is already appearing in restructuring plans, workforce reduction programs, hiring decisions and internal redesigns.
And not only in technology companies.
It is also reaching consulting firms, financial services, media, legal departments, marketing, human resources, customer service, back-office functions and public administration.
But its deepest effect is not simply replacing people.
Its deepest effect is destroying obsolete organizational configurations.
AI changes the optimal size of teams. It changes the speed of analysis. It changes the relationship between leadership and operations. It changes the cost of coordinating complex work. It changes the boundary between what a person does, what a system does and what both can do together.
That is why the key question is no longer only:
How many jobs will AI destroy?
The strategic question is different:
What kind of organization stops making sense when a significant part of analysis, documentation, monitoring, coordination and cognitive production can be performed by intelligent systems?
AI first attacks routine cognitive work
The first jobs exposed are not necessarily manual jobs.
They are many forms of office work built around processing information, coordinating tasks, producing documents, generating reports, answering queries, reviewing data or performing repetitive analysis.
AI first attacks routine cognitive work.
In the technology sector, companies such as Coinbase, Block, Pinterest, Shopify, Meta, Oracle, Microsoft, Dell, Atlassian and Freshworks have appeared in different recent reports as part of a wave of restructurings in which AI, cost pressure and operating-model changes are all intertwined.
Reuters reported on May 6, 2026, that Freshworks would cut 11% of its workforce, around 500 jobs, as it adapts its business to AI-driven changes in the software industry. Its CEO said that AI already writes more than half of the company’s code and automates routine tasks.
In consulting, Accenture announced in 2025 an $865 million restructuring plan to adapt to demand for digital and AI services.
In Spain, the Capgemini case brings the debate closer to the local market: the announced redundancy plan affects up to 748 people, 6.8% of the company’s workforce in Spain, in a context of technological transformation, changing client needs and capacity adjustment.
The pattern is clear.
Fewer middle layers.
Less back office.
Fewer repetitive administrative tasks.
Less mechanical production of reports, code, presentations or analysis.
More pressure for the remaining teams to work augmented by intelligent systems.
While some are cutting costs, others are redesigning the State
While some companies use AI as a cost-cutting instrument, other countries are thinking at a completely different scale.
In April 2026, the United Arab Emirates announced that it would move 50% of its government sectors, services and operations to autonomous AI systems within two years.
This is not about putting a chatbot at a public-service desk.
It is about redesigning processes, policies, data, services, public-sector training and management models around agentic AI.
While many European institutions still treat AI as a matter of digitalization, other actors are treating it as a matter of the operating architecture of the State.
That is the real debate.
Not AI to do the same things slightly faster.
AI to transform the decision-making system of companies and institutions.
The cognitive architecture of the organization
This connects directly with the work of Luis Martín, The Druid, at Binomial Consulting & Design and WarMind Labs, and with the innovation lines we have been publishing at Daneel Olivaw.
In ISOCORP-MA, we argue that modern companies operate in competitive environments that increasingly resemble complex operational theaters: shifting markets, dynamic competitors, unstable regulation, volatile customers, reputational pressure, fragile supply chains, capital, talent, alliances, channels, narratives and timing all interacting at once.
In that context, strategy can no longer be a static document.
It must become a living operating system.
A company does not simply need more tools.
It needs a corporate reasoning architecture.
That is precisely what ISOCORP-MA proposes: a multi-agent architecture capable of monitoring the environment, structuring information, identifying key actors and variables, generating strategic options, supporting executive decisions, coordinating operations and learning from outcomes.
This is the conceptual leap missing from much of the public debate.
It is not about “using AI.”
It is about redesigning the cognitive architecture of the organization.
The AI-Based Small Staff Team
The AI-Based Small Staff Team does not simply mean having fewer employees.
It means enabling a small or mid-sized organization to access capabilities that were previously available only to large corporations:
continuous competitive intelligence, stakeholder analysis, strategic project monitoring, scenario simulation, early risk detection, commercial-operations coordination and systematic learning from results.
It does not eliminate the executive.
It raises the level at which the executive operates.
It frees leadership from searching for scattered information, reconciling contradictory reports, chasing project status updates, coordinating fragmented interpretations or making decisions based on poorly structured weak signals.
Many executive teams will be reduced, augmented or transformed by AI systems capable of taking over part of the analytical, strategic and operational work currently spread across large management structures.
This is not about replacing leadership.
It is about changing the cognitive architecture around leadership.
Companies that merely deploy Copilot, ChatGPT or isolated automations will gain marginal productivity.
Companies that redesign their strategic staff around agents for intelligence, planning, coordination, risk, simulation and learning will gain decision speed.
And in complex markets, decision speed is not a luxury.
It is a competitive advantage.
The Spanish problem: we are still thinking in old categories
The Spanish challenge cannot be reduced to whether one specific company files a redundancy plan while invoking AI.
The problem is much larger.
Spain cannot treat this transition as a matter of generic courses, observatories, conferences or statements of intent.
AI does not operate on “jobs” in the abstract.
It operates on tasks, processes, decision flows, coordination layers, document production, analysis, attention, supervision and cognitive capabilities.
If we continue to discuss this only through twentieth-century categories — job position, collective agreement, working hours, dismissal, training, labor intermediation — we will arrive late.
The real unit of transformation is no longer only the job.
It is the task.
Public employment services should be building AI-exposure maps by occupation, sector and region.
Unions should be negotiating reskilling rights, algorithmic transparency and automation audits.
Employers’ associations should be designing responsible adoption models.
Universities and vocational-training institutions should accelerate applied certification programs.
Regional governments should identify vulnerable sectors.
And the Ministry of Labor should be leading a national strategy for augmented work, not merely reacting once redundancy plans arrive.
Not a cheaper workforce. A smarter command unit.
The difference between countries and companies will not be whether they use AI or not.
The difference will be what they use it for.
Some will use it as narrative cover for cost cutting.
Others will use it to build smarter, more agile organizations better prepared to compete.
My thesis is not that every company should lay people off because of AI.
My thesis is that every company must redesign its decision-making system before its competitors do.
AI does not only automate tasks.
It can turn a slow, fragmented and bureaucratic organization into one that sees earlier, understands better, decides faster and executes with greater precision.
That is the AI-Based Small Staff Team.
Not a precarious workforce.
A smarter command unit.
An organization with greater reasoning capacity, better coordination and faster adaptation.
The real conversation is no longer whether AI will change work.
The real conversation is who will redesign the architecture of organizations first.
