Hanademi

The org chart doesn't disappear with AIEl organigrama no desaparece con la IA · V7

28 slides · 23 min · 2026-08-14 language
ENES
theme
LightDark
view
TalkTable
brand
HanademiPlatzi
The org chart doesn't disappearwith AIMade for Jose Romero, by Hanademi
  1. The question isn't where to store AI, but who answers for the result it produces.
  2. One technology produced 55.8% more speed in one test and 19% less in another.
  3. The agent must live close to the work, with explicit technical ownership and human accountability.
El organigrama no desaparececon la IAMade for Jose Romero, by Hanademi
  1. La pregunta no es dónde guardar la IA, sino quién responde por el resultado que produce.
  2. Una misma tecnología produjo 55,8% más velocidad en una prueba y 19% menos en otra.
  3. El agente debe vivir cerca del trabajo, con propiedad técnica y responsabilidad humana explícitas.
AI task time ranged from 64 to 119 versus100 without AIAI changes work without settling accountability: task time ranges from 64 to 119, augmentation potential is13% versus 2.3% for automation, and high-risk systems still require human oversight.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence fromGitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation andThreat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.UnitTask-time index; percent of global employment; percent of global revenueTask time, no-AI baseline 100Copilot test64.2No-AI baseline100Known-repo test119Global job potentialAutomation2.3%Augmentation13%Low or other exposure84.7%Maximum EU AI finesWrong information1%Other obligations3%Banned practices7%Sources: Microsoft Research; ILO; Regulation (EU) 2024/1689Unit: index; job share; annual turnover
AI changes work without settling accountability: task time ranges from 64 to 119, augmentation potential is 13% versus 2.3% for automation, and high-risk systems still require human oversight.
Con IA, las tareas tardaron entre 64 y 119frente a 100 sin IALa IA cambia el trabajo sin resolver la responsabilidad: el tiempo de tarea va de 64 a 119, el potencial deaumento es 13% frente a 2,3% de automatización, y los sistemas de alto riesgo aún requieren supervisiónhumana.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence fromGitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation andThreat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.UnidadÍndice de tiempo de tarea; porcentaje del empleo mundial; porcentaje de facturación mundialTiempo, base sin IA 100Prueba Copilot64.2Base sin IA100Prueba en repos conocidos119Potencial laboral mundialAutomatización2.3%Aumento13%Exposición baja o restante84.7%Multas máximas de IA de la UEInformación incorrecta1%Otras obligaciones3%Prácticas prohibidas7%Fuentes: Microsoft Research; OIT; Reglamento (UE) 2024/1689Unidad: índice; empleo; facturación anual
La IA cambia el trabajo sin resolver la responsabilidad: el tiempo de tarea va de 64 a 119, el potencial de aumento es 13% frente a 2,3% de automatización, y los sistemas de alto riesgo aún requieren supervisión humana.
Three terms to read the new org chartOperational definitions used in this presentation.Made for Jose Romero, by HanademiAI agentA system that executes steps to complete a task with some autonomy.Agentic AIApplications that plan and act, not just generate a response.NISTU.S. institute that publishes frameworks for managing technology risks.European AI ActEuropean Union regulation that assigns obligations based on risk.
Here, agent doesn't mean chatbot. It means a system capable of chaining actions to produce a result. NIST guides risk management, while the European AI Act imposes legal obligations. Neither replaces internal decisions about who leads and who is accountable.
Tres términos para leer el nuevoorganigramaDefiniciones operativas usadas en esta presentación.Made for Jose Romero, by HanademiAgente de IASistema que ejecuta pasos para completar una tarea con cierta autonomía.IA agénticaAplicaciones que planifican y actúan, no solo generan una respuesta.NISTInstituto estadounidense que publica marcos para gestionar riesgos tecnológicos.Ley de IA europeaReglamento de la Unión Europea que asigna obligaciones según el riesgo.
Aquí, agente no significa chatbot. Significa un sistema capaz de encadenar acciones para producir un resultado. NIST orienta la gestión del riesgo, mientras la Ley de IA europea impone obligaciones legales. Ninguno reemplaza la decisión interna sobre quién manda y quién responde.
AI accelerated one test by 55.8% andslowed another by 19%Change in completion speed: 95 participants with Copilot on one task and 16 experienced developers with AIon 246 known tasks.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact of AI onDeveloper Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer…The zero line marks no change.Unit% change in speed-20%0%20%40%60%55.8%Copilot test-19%Known repositoriesNo change
The same technology promise produced opposite results. In one test, Copilot let developers finish 55.8% faster. On known repository tasks, experienced developers took 19% longer with AI tools. One lab result does not erase positions from the org chart.
La IA aceleró una prueba 55,8% y frenóotra 19%Cambio en velocidad de finalización: 95 participantes con Copilot en una tarea y 16 desarrolladoresexperimentados con IA en 246 tareas conocidas.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact ofAI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced…La línea cero marca ningún cambio.Unidad% de cambio en velocidad-20 %0 %20 %40 %60 %55,8 %Prueba con Copilot-19 %Repositorios conocidosSin cambio
La misma promesa tecnológica produjo resultados opuestos. En una prueba, Copilot permitió terminar 55,8% más rápido. En tareas de repositorios conocidos, desarrolladores experimentados tardaron 19% más con herramientas de IA. Un resultado de laboratorio no permite borrar puestos del organigrama.
With AI, tasks took 64 to 119 versus 100without AIThe two experiments place AI on opposite sides of the baseline, separated by nearly 55 task-time points.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence fromGitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation andThreat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.UnitTask-time index, no-AI baseline = 100Task-time index64.2100119Copilot experimentNo-AI baselineExperienced developers
The two experiments place AI on opposite sides of the baseline, separated by nearly 55 task-time points.
Con IA, las tareas tardaron entre 64 y 119frente a 100 sin IALos dos experimentos sitúan la IA en lados opuestos de la referencia, separados por casi 55 puntos detiempo de tarea.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence fromGitHub Copilot.; [2302.06590v1] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot.; Model Evaluation andThreat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.UnidadÍndice de tiempo de tarea, referencia sin IA = 100Índice de tiempo de tarea64,2100119Experimento con CopilotReferencia sin IADesarrolladores expertos
Los dos experimentos sitúan la IA en lados opuestos de la referencia, separados por casi 55 puntos de tiempo de tarea.
Growth usually separates company creationfrom its executive direction.CEO retention fell as companies advanced to stages requiring more coordination andgovernance.Sources: Wasserman, N. (2008). The founder's dilemma. Harvard Business Review.
The founder masters the product and early story. Growth adds coordination, capital, and decisions that no longer fit in one person. In the sample, fewer than 25% remained as CEO at IPO. The transition is common, but doesn't by itself prove founder failure.
Crecer suele separar la creación de laempresa de su dirección ejecutiva.La permanencia como CEO cayó conforme las compañías avanzaron hacia etapas queexigían más coordinación y gobierno.Fuentes: Wasserman, N. (2008). The founder's dilemma. Harvard Business Review.
El fundador domina el producto y la historia inicial. El crecimiento añade coordinación, capital y decisiones que ya no caben en una sola persona. En la muestra, menos de 25% seguía como CEO al llegar a una oferta pública. La transición es común, pero no prueba por sí sola que el fundador haya fallado.
Scale becomes structureA bus passing an urban office building.Sources: Who Drives Employee Engagement – Manager or CEO?. news.gallup.com.
As companies grow beyond their founders, formal structures must coordinate people across the organization.
La escala se convierte en estructuraUn autobús pasa frente a un edificio urbano de oficinas.Fuentes: Who Drives Employee Engagement – Manager or CEO?. news.gallup.com.
Cuando las empresas crecen más allá de sus fundadores, las estructuras formales deben coordinar a las personas en toda la organización.
The manager explains at least 70% of thedifference in engagement between units.The figure refers to variation between units in work engagement scores, not 70% ofindividual engagement.Sources: Beck, R., & Harter, J. (2015). Managers account for 70% of variance in employee engagement. Gallup.
First-level management is not just administration. Gallup attributes at least 70% of the observed variation in engagement across units to the manager. Choosing and developing managers affects daily work more than redrawing boxes. A useful layer multiplies clarity, not meetings.
El gerente explica al menos 70% de ladiferencia en compromiso entre unidades.La cifra se refiere a variación entre unidades en puntuaciones de compromiso laboral, noa 70% del compromiso individual.Fuentes: Beck, R., & Harter, J. (2015). Managers account for 70% of variance in employee engagement. Gallup.
La primera capa de gerencia no es solo administración. Gallup atribuye al gerente al menos 70% de la variación observada en compromiso entre unidades. Elegir y formar gerentes afecta el trabajo diario más que dibujar nuevas cajas. Una capa útil multiplica claridad, no reuniones.
With 15 direct reports, 105 coworker pairscould require coordinationPossible pairs among direct reports. McKinsey guides from 3 to 5 reports in complex work up to more than15 in standardized work.Made for Jose Romero, by HanademiSources: McKinsey & Company. (2019). How to identify the right spans of control.; How do you calculate 15 Combinations of 2?.Pairs follow the combination n(n-1)/2.Unitpossible pairs10515 reports288 reports105 reports
Adding reports increases coordination much faster than team size. Five people create 10 possible pairs; 15 create 105. That's why no universal management ratio exists. Complex work needs narrow spans, while stable work accommodates larger teams.
Con 15 subordinados directos, 105 paresde colegas podrían requerir coordinaciónPares posibles entre reportes directos. McKinsey orienta desde 3 a 5 reportes en trabajo complejo hastamás de 15 en trabajo estandarizado.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: McKinsey & Company. (2019). How to identify the right spans of control.; How do you calculate 15 Combinations of 2?.Los pares corresponden a la combinación n(n-1)/2.Unidadpares posibles10515 reportes288 reportes105 reportes
Añadir reportes aumenta la coordinación mucho más rápido que el tamaño del equipo. Cinco personas crean 10 pares posibles; 15 crean 105. Por eso no existe un ratio gerencial universal. El trabajo complejo necesita tramos estrechos, mientras el trabajo estable admite equipos mayores.
From 5 to 15 direct reports, coordinationpartners per person rise from 2 to 7Divide the 10, 28 and 105 possible pair relationships by team sizes of 5, 8 and 15.Made for Jose Romero, by HanademiSources: McKinsey & Company. (2019). How to identify the right spans of control.; How do you calculate 15Combinations of 2?.UnitPossible coordination pairs per direct report02465 direct reports8 direct reports15 direct reports27
Tripling span increases possible pairwise coordination per person by 3.5 times, showing why standardized work can tolerate spans that complex work cannot.
Al pasar de 5 a 15 subordinados, cadapersona coordina con 2 a 7 colegasDividir las 10, 28 y 105 relaciones posibles entre pares por equipos de 5, 8 y 15 personas.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: McKinsey & Company. (2019). How to identify the right spans of control.; How do you calculate 15Combinations of 2?.UnidadPares posibles de coordinación por subordinado directo02465 subordinados directos8 subordinados directos15 subordinados directos27
Triplicar el tramo multiplica por 3,5 la coordinación posible entre pares por persona, lo que muestra por qué el trabajo estandarizado tolera tramos que el trabajo complejo no puede sostener.
Amazon employed 1.56 million workers,Meta employed 74,067.Employees declared by 4 major tech companies in 2024.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Meta Platforms, Microsoft, Alphabet, and Amazon. (2024-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and ExchangeCommission.UnitemployeesAmazon1.6MMicrosoft228KAlphabet183.3KMeta74.1K
Major tech companies do not converge toward a single size. Amazon declared around 1.56 million employees, while Meta had 74,067. Microsoft and Alphabet fell between both extremes. Product, logistics, and operating model matter more than the technology label.
Amazon empleaba 1,56 millones detrabajadores, Meta empleaba 74.067.Empleados declarados por 4 grandes tecnológicas en 2024.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Meta Platforms, Microsoft, Alphabet, and Amazon. (2024-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and ExchangeCommission.UnidadempleadosAmazon1,6 MMicrosoft228KAlphabet183,3KMeta74,1K
Las grandes tecnológicas no convergen hacia un único tamaño. Amazon declaró cerca de 1,56 millones de empleados, mientras Meta tenía 74.067. Microsoft y Alphabet quedaron entre ambos extremos. El producto, la logística y el modelo operativo importan más que la etiqueta tecnológica.
Each division gains responsibility, but canrecreate the same company.The tension between product accountability and shared capabilities does not disappear ina multiproduct company.Sources: Wiley Encyclopedia of Management.
Product-based division makes clear who is accountable for results. The cost appears when each unit rebuilds sales, operations, and technology. Autonomy can speed decisions while multiplying duplications. Central platforms must earn their place by delivering better service than the local alternative.
Cada división gana responsabilidad, peropuede reconstruir la misma empresa.La tensión entre responsabilidad por producto y capacidades compartidas no desapareceen una empresa multiproducto.Fuentes: Wiley Encyclopedia of Management.
La división por producto hace visible quién responde por el resultado. El costo aparece cuando cada unidad recrea ventas, operaciones y tecnología. La autonomía puede acelerar decisiones y, al mismo tiempo, multiplicar duplicaciones. Las plataformas centrales deben ganar su lugar prestando un servicio mejor que la alternativa local.
Meta closed 2024 with more revenue andfewer staff than in 2022.Meta global staff between 2019 and 2024, and revenue between 2022 and 2024, billions USD.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and Exchange Commission.; MetaPlatforms, Inc. (2025). Annual report on Form 10-K for 2024. U.S. Securities and Exchange Commission.Unitstaff and revenueStaff44.9K74.1K20192024Revenue$116.6B$164.5B20222024
Meta nearly doubled its staff between 2019 and 2022, reaching 86,482 employees. It then cut back and closed 2024 with 74,067. In parallel, revenue rose from USD 116.6 billion in 2022 to USD 164.5 billion in 2024. The prior structure was oversized for the later result, though demand and strategy also played a role.
Meta cerró 2024 con más ingresos ymenos personal que en 2022Personal global de Meta entre 2019 y 2024 e ingresos entre 2022 y 2024, miles de millones USD.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and Exchange Commission.; MetaPlatforms, Inc. (2025). Annual report on Form 10-K for 2024. U.S. Securities and Exchange Commission.Unidadempleados e ingresosPersonal44,9K74,1K20192024Ingresos$116,6 mil M$164,5 mil M20222024
Meta duplicó casi su personal entre 2019 y 2022, hasta 86.482 empleados. Después recortó y cerró 2024 con 74.067. En paralelo, los ingresos subieron de USD 116,6 mil millones en 2022 a USD 164,5 mil millones en 2024. La forma anterior estaba sobredimensionada para el resultado posterior, aunque demanda y estrategia también influyeron.
Meta's revenue per employee rose 65%from 2022 to 2024Divide annual revenue by annual headcount, then index revenue, headcount and revenue per employee to their2022 levels.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and Exchange Commission.; MetaPlatforms: Number of Employees 2012-2026 - Macrotrends.; Meta Platforms, Inc. (2025). Annual report on Form 10-K for2024. U.S. Securities and Exchange Commission.UnitIndex, 2022 = 100050100150202220232024RevenueHeadcountRevenue peremployee
Revenue reached 141 on the index while headcount remained at 86, lifting revenue per employee from about $1.35M to $2.22M.
Los ingresos por empleado de Metasubieron 65% entre 2022 y 2024Dividir los ingresos anuales entre la plantilla anual e indexar los ingresos, la plantilla y los ingresos porempleado a sus niveles de 2022.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form 10-K. U.S. Securities and Exchange Commission.; MetaPlatforms: Number of Employees 2012-2026 - Macrotrends.; Meta Platforms, Inc. (2025). Annual report on Form 10-K for2024. U.S. Securities and Exchange Commission.UnidadÍndice, 2022 = 100050100150202220232024IngresosPlantillaIngresos porempleado
Los ingresos alcanzaron 141 en el índice mientras la plantilla permaneció en 86, elevando los ingresos por empleado de unos US$1,35 millones a US$2,22 millones.
Zappos’ self-management reorganizationcoincided with 30% of employees leavingSeverance and total turnover during Zappos' organizational transition in 2015.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Bernstein, E., Bunch, J., Canner, N., & Lee, M. (2016). Beyond the holacracy hype. Harvard Business Review, 94(7-8),38-49.Unit% of employeesAccepted severanceTotal turnover2.1×14%30%
Zappos eliminated traditional management through holacracy. During the transition, 14% accepted a severance package and total turnover reached approximately 30%. The new structure didn't just change reporting lines; it changed who wanted to stay. Talent loss is a signal of organizational cost, not automatic proof of failure.
La reorganización autogestionada de Zapposcoincidió con la salida del 30% del personalSalida indemnizada y rotación total durante la transición organizacional de Zappos en 2015.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Bernstein, E., Bunch, J., Canner, N., & Lee, M. (2016). Beyond the holacracy hype. Harvard Business Review, 94(7-8),38-49.Unidad% de empleadosAceptó la salidaRotación total2,1×14 %30 %
Zappos eliminó la gerencia tradicional mediante holacracia. Durante la transición, 14% aceptó una salida indemnizada y la rotación total llegó aproximadamente a 30%. La estructura nueva no solo cambió reportes; cambió quién quiso permanecer. La pérdida de talento es una señal de costo organizacional, no una prueba automática de fracaso.
EU companies using AI rose from 8% to13.5%EU companies with at least 10 employees using some AI technology, 2021, 2023, and 2024.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.Unit% of companies8%10%12%202120232024By 2024, adoption reached 13.5%.7.9%
European enterprise adoption was nearly flat between 2021 and 2023. In 2024 it jumped to 13.5%. That increase confirms AI enters more operations. However, the measure includes general AI technologies and does not identify autonomous agents in production.
Las empresas de la UE que usan IAaumentaron de 8% a 13,5%Empresas de la Unión Europea con al menos 10 empleados que usaban alguna tecnología de IA, 2021, 2023y 2024.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.Unidad% de empresas8 %10 %12 %202120232024En 2024, el uso alcanzó 13,5%.7,9 %
La adopción empresarial europea fue casi plana entre 2021 y 2023. En 2024 subió a 13,5%. Ese salto confirma que la IA entra en más operaciones. Sin embargo, la medida incluye tecnologías de IA en general y no identifica agentes autónomos en producción.
Adoption readings are at least 13.5x to 78xGartner's 2024 agentic-app estimateUse Gartner's under-1% estimate as a conservative 1% denominator and divide the EU broad-AI rate andLangChain survey rates by it.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.; Usage of AItechnologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat.; LangChain. (2024). State of AI agents.UnitMinimum multiple of Gartner's under-1% estimateEU firms using any AI13.5LangChain agents in production51LangChain active implementation plans78
Changing the definition and sample moves the apparent adoption level by at least an order of magnitude, so broad AI use cannot proxy for autonomous agents in production.
Las mediciones de adopción son al menos 13,5 a 78veces la estimación de Gartner sobre aplicacionesagénticas en 2024Usar la estimación inferior a 1% de Gartner como denominador conservador de 1% y dividir entre ella latasa amplia de IA de la UE y las tasas de la encuesta de LangChain.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.; Usage of AItechnologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat.; LangChain. (2024). State of AI agents.UnidadMúltiplo mínimo de la estimación inferior a 1% de GartnerEmpresas de la UE que usan alguna IA13,5Agentes en producción según LangChain51Planes activos de implementación según LangChain78
Cambiar la definición y la muestra desplaza el nivel aparente de adopción por al menos un orden de magnitud, por lo que el uso amplio de IA no representa a los agentes autónomos en producción.
Under 1% of apps used AI agents, versus51% of LangChain respondentsTwo non-equivalent measures of agentic adoption in 2024: enterprise applications and a self-selectedsurvey.Made for Jose Romero, by HanademiSources: LangChain. (2024). State of AI agents.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for2025.Unit% within each sampleLangChain survey51%78%In productionActive plansGartner estimate1%33%20242028 projected
LangChain found 51% of respondents with agents in production and 78% with active plans. Gartner estimated that less than 1% of enterprise applications included agentic AI in 2024. This is not a mathematical contradiction: they are different populations and definitions. Any decision on structure must start by defining what counts as an agent in production.
Menos del 1% de apps usaba agentes IA,frente al 51% de encuestados por LangChainDos medidas no equivalentes de adopción agéntica en 2024: aplicaciones empresariales y una encuestaautoseleccionada.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: LangChain. (2024). State of AI agents.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trendsfor 2025.Unidad% dentro de cada muestraEncuesta LangChain51 %78 %En producciónPlanes activosEstimación Gartner1 %33 %20242028 proyectado
LangChain encontró 51% de encuestados con agentes en producción y 78% con planes activos. Gartner estimó que menos de 1% de las aplicaciones empresariales incluía IA agéntica en 2024. No es una contradicción matemática: son poblaciones y definiciones distintas. Cualquier decisión de estructura debe empezar por definir qué cuenta como agente en producción.
Klarna said its AI cut customer-serviceresolution time from 11 to 2 minutesAverage resolution time reported by Klarna during the first month of its customer service assistant in 2024.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Klarna. (2024). Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.UnitminutesBefore11With the assistant25.5x
Klarna reported the assistant handled 2.3 million conversations in a month. The company compared it to the work of 700 agents and reported a drop from 11 to 2 minutes in resolution. It also reported that it covered 67% of chats and reduced repeat inquiries by 25%. These are self-reported business results, not a universal rule for headcount.
Klarna dijo que su IA redujo de 11 a 2minutos la resolución al clienteTiempo medio de resolución informado por Klarna durante el primer mes de su asistente de atención alcliente en 2024.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Klarna. (2024). Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.UnidadminutosAntes11Con el asistente25,5x
Klarna afirmó que el asistente atendió 2,3 millones de conversaciones en un mes. La empresa lo comparó con el trabajo de 700 agentes y reportó una caída de 11 a 2 minutos en resolución. También informó que cubrió 67% de los chats y redujo 25% las consultas repetidas. Son resultados empresariales autodeclarados, no una regla general de headcount.
Klarna’s 2.3M AI chats imply 3.4Mcustomer chats each monthDivide 2.3M agent conversations by the reported 67% share, then subtract agent conversations to estimatethe remaining load.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Klarna. (2024). Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.; Klarna AIassistant handles two-thirds of customer service chats in its first ....UnitMillions of monthly chatsTotal chat load3.4AI assistant2.3Remaining load1.1
The two claims imply roughly 3.43M total monthly chats, with about 1.13M handled outside the assistant.
Los 2,3 millones de chats con IA de Klarnaimplican 3,4 millones mensualesDividir 2,3 millones de conversaciones del agente entre la participación reportada de 67% y restar esasconversaciones para estimar la carga restante.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Klarna. (2024). Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.; KlarnaAI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first ....UnidadMillones de chats mensualesCarga total de chats3,4Asistente de IA2,3Carga restante1,1
Las dos afirmaciones implican unos 3,43 millones de chats mensuales totales, con cerca de 1,13 millones atendidos fuera del asistente.
NIST governs risk, but doesn'tdraw the org chart.The clearest design separates functional ownership of the outcome, technical ownershipof the system, and risk oversight.Sources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0. U.S. Department ofCommerce.
NIST requires governance, context, measurement, and risk management. It doesn't decide whether an agent should report to technology, risk, or the operating function. That choice remains the company's responsibility. The framework guides controls, but doesn't substitute for outcome ownership.
NIST gobierna el riesgo, pero nodibuja el organigrama.El diseño más claro separa la propiedad funcional del resultado, la propiedad técnica delsistema y la supervisión del riesgo.Fuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0. U.S. Department ofCommerce.
NIST exige gobierno, contexto, medición y gestión del riesgo. No decide si un agente debe reportar a tecnología, riesgo o la función operativa. Esa elección sigue siendo responsabilidad de la empresa. El marco orienta controles, pero no sustituye la propiedad del resultado.
The European AI Act can fine up to 7% ofglobal revenueMaximum fines as a percentage of global revenue by infraction type.Made for Jose Romero, by HanademiSources: European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.; EuropeanUnion. (2024). Regulation (EU) 2024/1689, Article 99.Unit% of global revenue7%Prohibited practices3%Other obligations1%Incorrect information
The European AI Act assigns distinct obligations to providers and deployers. For high-risk systems it requires human oversight. Fines can reach 7% of global turnover for prohibited practices. The agent may execute the process, but the organization retains responsibility.
La Ley de IA europea puede cobrar hasta7% de ventas mundialesMultas máximas como porcentaje de la facturación mundial según el tipo de infracción.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.;European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689, Article 99.Unidad% de facturación mundial7 %Prácticas prohibidas3 %Otras obligaciones1 %Información incorrecta
La Ley de IA europea asigna obligaciones distintas a proveedores y responsables del despliegue. Para sistemas de alto riesgo exige supervisión humana. Las multas pueden llegar a 7% de la facturación mundial por prácticas prohibidas. El agente puede ejecutar el proceso, pero la organización conserva la responsabilidad.
Microsoft’s revenue could set AI Act finesat $17.2B, $7.4B, or $2.5BAt Microsoft scale, even the lowest maximum equals roughly $2.5B, while the prohibited-practicesmaximum reaches $17.2B.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Microsoft Corporation. (2024). Form 10-K for the fiscal year ended June 30, 2024. U.S. Securities and ExchangeCommission.; European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689, Article 99.; AI Act Service Desk - Article 99: Penalties -European Union.UnitBillions of US dollarsProhibited practices$17.2BOther obligations$7.4BIncorrect information$2.5B
At Microsoft scale, even the lowest maximum equals roughly $2.5B, while the prohibited-practices maximum reaches $17.2B.
Los ingresos de Microsoft permitirían multasmáximas de US$17,2, US$7,4 o US$2,5 mil millonesA la escala de Microsoft, incluso el máximo más bajo equivale a unos US$2,5 mil millones, mientras que elmáximo por prácticas prohibidas alcanza US$17,2 mil millones.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Microsoft Corporation. (2024). Form 10-K for the fiscal year ended June 30, 2024. U.S. Securities andExchange Commission.; European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689, Article 99.; AI Act Service Desk -Article 99: Penalties - European Union.UnidadMiles de millones de dólares estadounidensesPrácticas prohibidasUS$17,2 mil MOtras obligacionesUS$7,4 mil MInformación incorrectaUS$2,5 mil M
A la escala de Microsoft, incluso el máximo más bajo equivale a unos US$2,5 mil millones, mientras que el máximo por prácticas prohibidas alcanza US$17,2 mil millones.
ILO: AI could assist 13% of jobs and fullyautomate 2.3%Share of global employment by potential effect of generative AI.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on jobquantity and quality. International Labour Organization.Unit% of global employmentPotentialexpansion13%Automation potential2.3%Remaining or low exposure84.7%
The ILO estimated that 13% of global employment could expand through generative AI. Only 2.3% had automation potential. The difference reframes the organizational question: it's not enough to decide which roles disappear. You must redesign tasks, review, and learning within each function.
OIT: la IA podría apoyar 13% de losempleos y automatizar totalmente 2,3%Proporción del empleo mundial por efecto potencial de la IA generativa.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on jobquantity and quality. International Labour Organization.Unidad% del empleo mundialAmpliaciónpotencial13 %Automatización potencial2,3 %Exposición restante o baja84,7 %
La OIT estimó que 13% del empleo mundial podría ampliarse mediante IA generativa. Solo 2,3% tenía potencial de automatización. La diferencia cambia la pregunta organizacional: no basta con decidir qué puestos desaparecen. Hay que rediseñar tareas, revisión y aprendizaje dentro de cada función.
Labor change projects 78 million net jobsby 2030Jobs created, displaced, and net balance projected by the World Economic Forum toward 2030.Made for Jose Romero, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.All 3 figures are projections toward 2030, not observed results.Unitmillions of jobsCreated170Displaced92Net balance78
The World Economic Forum projects 170 million jobs created and 92 million displaced by 2030. The net balance would be positive at 78 million. However, new jobs do not automatically reach those who lose prior ones. The organization must finance transition, learning, and mobility, not just count the net.
El cambio laboral proyecta 78 millones deempleos netos hacia 2030Empleos creados, desplazados y saldo neto proyectados por el Foro Económico Mundial hacia 2030.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.Las 3 cifras son proyecciones hacia 2030, no resultados observados.Unidadmillones de empleosCreados170Desplazados92Saldo neto78
El Foro Económico Mundial proyecta 170 millones de empleos creados y 92 millones desplazados hacia 2030. El saldo sería positivo en 78 millones. Sin embargo, los empleos nuevos no llegan automáticamente a quienes pierden los anteriores. La organización debe financiar transición, aprendizaje y movilidad, no solo contar el neto.
In 2024, 75% of British financial firms usedAIAdoption status among financial firms surveyed by the Bank of England and the FCA.Made for Jose Romero, by HanademiSources: Bank of England & Financial Conduct Authority. (2024). Artificial intelligence in UK financial services, 2024.Unit% of firms0%20%40%60%80%100%Used AIPlanned to use itNo immediate plansFirms surveyed75%10%15%
In British financial services, 75% of surveyed firms used AI in 2024. Another 10% planned to adopt it and 15% had no immediate plans. Technology entered a sector where responsibilities are already documented. The useful pattern is to integrate AI into existing controls, not create an unowned zone.
En 2024, 75% de firmas financierasbritánicas usaba IAEstado de adopción entre firmas financieras encuestadas por el Banco de Inglaterra y la FCA.Made for Jose Romero, by HanademiFuentes: Bank of England & Financial Conduct Authority. (2024). Artificial intelligence in UK financial services, 2024.Unidad% de firmas0 %20 %40 %60 %80 %100 %Usaba IAPlaneaba usarlaSin planes inmediatosFirmas encuestadas75 %10 %15 %
En servicios financieros británicos, 75% de las firmas encuestadas usaba IA en 2024. Otro 10% planeaba adoptarla y 15% no tenía planes inmediatos. La tecnología entró en un sector donde las responsabilidades ya están documentadas. El patrón útil es integrar la IA al control existente, no crear una zona sin dueño.
Since 2020, the US authorizes more than200 AI medical devices per year.The scale shows regulatory maturity, but does not establish a single reporting line oridentical human signature for every output.Sources: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024.; U.S. Food and DrugAdministration. (2024). Artificial intelligence-enabled medical devices.
Medical AI is already part of numerous regulated products. US authorizations rose from single-digit figures in 2015 to more than 200 per year since 2020. Adoption did not eliminate risk assessment or definition of intended use. Human review depends on the product and clinical act, not a universal rule.
Desde 2020, EE. UU. autoriza más de 200dispositivos médicos con IA al año.La escala demuestra madurez regulatoria, pero no establece una única línea de reporteni una firma humana idéntica para cada salida.Fuentes: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024.; U.S. Food and DrugAdministration. (2024). Artificial intelligence-enabled medical devices.
La IA médica ya forma parte de numerosos productos regulados. Las autorizaciones estadounidenses pasaron de cifras de un dígito en 2015 a más de 200 por año desde 2020. La adopción no eliminó la evaluación de riesgo ni la definición del uso previsto. La revisión humana depende del producto y del acto clínico, no de una regla universal.
AI performance varies by task,adoption remains limited, and humanaccountability stays essential.The evidence spans productivity, adoption, employment exposure, and regulation. Keepfunctional ownership of outcomes, technical ownership of systems, action boundaries,risk-proportional review, and a clear escalation path.Sources: Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.; Measuring the Impact of Early-2025 AI on ExperiencedOpen-Source Developer Productivity.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for 2025.; Agentic AI Set to Rise, With New Cybersecurity Risks: Gartner.; Gmyrek, P., Berg, J., &Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.; [PDF] AI substitutes tasks, not entire jobs - Daily Insights.; European…
Agents do not justify a parallel organizational structure. Their performance varies by task, adoption is still difficult to measure, and the evidence does not support assuming automatic gains. The strongest protocol is explicit human accountability, with functional ownership of outcomes, technical ownership of systems, and intervention rights proportionate to risk.
El rendimiento de la IA cambia segúnla tarea, la adopción sigue limitada y laresponsabilidad humana continúasiendo esencial.La evidencia abarca productividad, adopción, exposición laboral y regulación. Conservala responsabilidad funcional por los resultados, la responsabilidad técnica por lossistemas, límites de acción, revisión proporcional al riesgo y una ruta clara deescalamiento.Fuentes: Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.; Measuring the Impact of Early-2025 AI on ExperiencedOpen-Source Developer Productivity.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for 2025.; Agentic AI Set to Rise, With New Cybersecurity Risks: Gartner.; Gmyrek, P., Berg, J., &Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.; [PDF] AI substitutes tasks, not entire jobs - Daily Insights.; European…
Los agentes no justifican un organigrama paralelo. Su rendimiento cambia según la tarea, la adopción aún es difícil de medir y la evidencia no permite asumir ganancias automáticas. El protocolo más sólido es una responsabilidad humana explícita, con propiedad funcional de los resultados, propiedad técnica de los sistemas y derechos de intervención proporcionales al riesgo.
In summaryMade for Jose Romero, by HanademiSources: Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.; Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI andjobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for 2025.; Klarna. (2024). Klarna AIassistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.; Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first ....; Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form…METR reportó que 16 desarrolladores experimentados tardaron 19% más usando herramientas de IA en 246 tareas de repositorios conocidos.La OIT estimó que 13% del empleo mundial tenía potencial de aumento por IA generativa, frente a 2,3% con potencial de automatización.Gartner estimó que menos de 1% de las aplicaciones empresariales incluía IA agéntica en 2024 y proyectó 33% para 2028.Klarna afirmó que su agente atendió dos tercios de los chats, redujo resolución de 11 a 2 minutos y disminuyó 25% las consultas repetidas.Klarna afirmó que su asistente atendió 2,3 millones de conversaciones en un mes, equivalentes al trabajo de 700 agentes,y redujo resolución de 11 a 2 minutos.Meta pasó de 44.942 empleados en 2019 a 86.482 en 2022, cayó a 67.317 en 2023 y cerró 2024 con 74.067.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Jose Romero, by HanademiFuentes: Model Evaluation and Threat Research. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity.; Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs:A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization.; Gartner. (2024). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for 2025.; Klarna. (2024). Klarna AIassistant handles two-thirds of customer service chats in its first month.; Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first ....; Meta Platforms, Inc. (2020-2025). Annual reports on Form…METR reportó que 16 desarrolladores experimentados tardaron 19% más usando herramientas de IA en 246 tareas de repositorios conocidos.La OIT estimó que 13% del empleo mundial tenía potencial de aumento por IA generativa, frente a 2,3% con potencial de automatización.Gartner estimó que menos de 1% de las aplicaciones empresariales incluía IA agéntica en 2024 y proyectó 33% para 2028.Klarna afirmó que su agente atendió dos tercios de los chats, redujo resolución de 11 a 2 minutos y disminuyó 25% las consultas repetidas.Klarna afirmó que su asistente atendió 2,3 millones de conversaciones en un mes, equivalentes al trabajo de 700 agentes,y redujo resolución de 11 a 2 minutos.Meta pasó de 44.942 empleados en 2019 a 86.482 en 2022, cayó a 67.317 en 2023 y cerró 2024 con 74.067.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

AI changes work without settling accountability: task time ranges from 64 to 119, augmentation potential is 13% versus 2.3% for automation, and high-risk systems still require human oversight. An agent executes work, but still operates within an organization.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La IA cambia el trabajo sin resolver la responsabilidad: el tiempo de tarea va de 64 a 119, el potencial de aumento es 13% frente a 2,3% de automatización, y los sistemas de alto riesgo aún requieren supervisión humana. Un agente ejecuta trabajo, pero sigue operando dentro de una organización.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

Related researchInvestigación relacionada