McKinsey ha suprimido unas 200 funciones de su plantilla tecnológica como parte de una transición más amplia de la plantilla hacia funciones basadas en IA y automatización. La decisión afecta a los equipos tecnológicos globales que apoyaban los sistemas internos, el software y las operaciones de datos. Tras los titulares, la medida indica una recalibración de la estrategia corporativa en el sector tecnológico, donde Inteligencia artificial se sitúa ahora en el centro de la productividad, el control de costes y la entrega al cliente. Para los jóvenes ingenieros y recién licenciados, el mensaje es claro: las tareas tecnológicas de escaso valor se enfrentan a la presión, mientras que las habilidades centradas en la IA ganan prioridad.
Las consultoras operan en un entorno impulsado por los márgenes, y McKinsey se alinea con sus pares que automatizan el trabajo repetitivo para proteger la rentabilidad y la velocidad. La ola de reducción de puestos de trabajo vinculada a la IA ya no es teórica, pues varios informes contabilizan ahora más de diez mil funciones en 2025 directamente vinculadas a iniciativas de automatización. Al mismo tiempo, aparecen funciones impulsadas por la IA en ciencia de datos, MLOps, gobernanza de la IA y seguridad de la IA. Esta transición de la mano de obra se asemeja a los cambios anteriores del mainframe a la nube, pero con ciclos de retroalimentación más rápidos y un mayor impacto en el trabajo de cuello blanco. Las siguientes secciones exploran cómo este cambio encaja con las tendencias digitales más amplias, cómo la IA interactúa con Ciberseguridady qué competencias mantendrán la empleabilidad de los profesionales en los próximos cinco años.
McKinsey Reducción de plantilla en el sector tecnológico y estrategia de IA
La reducción de puestos de trabajo en la plantilla tecnológica de McKinsey afecta a unos 200 puestos, en su mayoría en funciones tecnológicas internas. Anteriormente, estos equipos se encargaban de la asistencia, el mantenimiento y el desarrollo de herramientas utilizadas por consultores y personal administrativo. Con las nuevas plataformas de IA, la empresa pretende automatizar tareas como el triaje de tickets, los análisis básicos y los informes rutinarios. Esto refleja un cambio de estrategia corporativa en el que las funciones impulsadas por la IA tienen prioridad sobre el trabajo de los sistemas tradicionales.
Varios factores explican esta decisión. En primer lugar, los clientes esperan que sus consultores demuestren el uso práctico de la Inteligencia Artificial en sus propias operaciones. En segundo lugar, las herramientas de IA reducen la carga de trabajo manual, lo que hace que algunas funciones sean redundantes al tiempo que crea demanda de nuevos perfiles. En tercer lugar, otros grupos de consultoría, como los contemplados en los análisis de la adquisición de IAMConcepts por Accenture el DualMediaLas empresas que avanzan más despacio corren el riesgo de perder credibilidad ante los clientes interesados en la tecnología. Las empresas que avanzan más despacio corren el riesgo de perder credibilidad ante los clientes interesados en la tecnología.
- Las funciones técnicas heredadas centradas en el mantenimiento se enfrentan a un mayor riesgo de automatización.
- Surgen nuevas funciones impulsadas por la inteligencia artificial en torno a la ingeniería de datos, el diseño rápido y la evaluación de modelos de inteligencia artificial.
- Los proveedores y socios, como los que construyen motores de respuesta de IA destacados en el Artículo sobre StardogEl personal de McKinsey utiliza a diario estas herramientas.
- Los equipos internos de TI se ven presionados para demostrar el impacto en el negocio, no sólo el tiempo de actividad.
Para los empleados, este cambio refuerza una idea simple: la alineación con la estrategia corporativa de la IA es ahora una condición para la resiliencia del puesto de trabajo.
Funciones impulsadas por la IA y transición de la mano de obra en la consultoría
La transición de la mano de obra en McKinsey se centra en la sustitución de tareas tecnológicas repetitivas por funciones impulsadas por la IA que crean y gobiernan sistemas de IA. Esto afecta al diseño de los puestos de trabajo en Desarrollo de softwarey soporte informático. Los desarrolladores que antes escribían código repetitivo ahora trabajan con copilotos de IA que generan grandes porciones de código. Los analistas de datos pasan de los cuadros de mando manuales a la supervisión de sistemas de IA que construyen sus propias visualizaciones. Estos cambios se hacen eco de tendencias más amplias descritas en la investigación sobre la experiencia laboral con IA en Experiencia laboral con IA.
Para gestionar esta transición, las consultoras reestructuran las trayectorias profesionales internas. Las funciones se agrupan en torno a tres pilares: constructores de IA, integradores de IA y gestores de riesgos de IA. Cada grupo trabaja con diferentes cadenas de herramientas y marcos de responsabilidad. Los creadores de IA se ocupan de los modelos, los datos de formación y la infraestructura. Los integradores integran los servicios de IA en los flujos de trabajo de los clientes. Los gestores de riesgos se centran en la auditabilidad, la ética y el cumplimiento de la normativa. Los profesionales que se posicionan en al menos uno de estos pilares aumentan su relevancia a largo plazo.
- Los creadores de IA, como los ingenieros de ML, se centran en el desarrollo y ajuste de modelos.
- Los integradores de IA conectan los servicios de IA a las plataformas ERP, CRM e industriales.
- Los gestores de riesgos de IA abordan la parcialidad, la privacidad de los datos y la gobernanza de los modelos.
- Los gestores del cambio enseñan a consultores y clientes a trabajar con socios de IA.
Esta transición de la mano de obra indica que los futuros ascensos dependen del dominio de la colaboración con los sistemas de IA, no sólo de los conocimientos técnicos convencionales.
Presión de la automatización en el sector tecnológico
La reducción de puestos de trabajo en McKinsey conecta con una ola más amplia de automatización en todo el sector tecnológico. Desde las nuevas empresas de software hasta los integradores globales, las herramientas de IA se encargan ahora de tareas que antes correspondían al personal de nivel básico. Los asistentes de codificación, como la IA generativa, reducen el tiempo de andamiaje y refactorización. La supervisión impulsada por la IA sustituye parte del trabajo de operaciones manuales. Informes como el análisis AI stats July 2025 sobre DualMedia muestran una rápida adopción en sectores como el financiero, el minorista y el manufacturero.
Esto no elimina la necesidad de ingenieros humanos. En cambio, empuja a los profesionales hacia la integración compleja, el diseño de sistemas y la ciberseguridad. Por ejemplo, el trabajo sobre la transformación de la IA en análisis de datos, tratado en un artículo de La IA transforma el análisis de datos, destaca que los analistas ahora supervisan los modelos de IA en lugar de construir cada gráfico manualmente. Efectos similares aparecen en la respuesta a incidentes, las pruebas y la gestión de infraestructuras. Las tareas que siguen patrones estrictos con KPI claros se enfrentan a una automatización más rápida.
- La codificación repetitiva y la generación de guiones pasan a copilotos de IA.
- La supervisión estándar y el triaje de alertas se trasladan a plataformas de operaciones de IA.
- El análisis de datos basado en patrones se convierte en una generación automatizada de conocimientos.
- La asistencia al usuario para problemas comunes pasa a los asistentes de IA y los chatbots.
El sector tecnológico se enfrenta a un doble reto: reducir costes con la automatización y reciclar al personal para la prestación de servicios en la era de la IA.
Transformación digital, IA e impacto intersectorial
La Transición de la Fuerza Laboral de McKinsey está estrechamente vinculada a programas más amplios de Transformación Digital en las industrias clientes. Minoristas, bancos y fabricantes esperan que sus asesores comprendan tanto la automatización como las limitaciones específicas del sector. Por ejemplo, los conocimientos de IA en hostelería, analizados en La IA transforma la hosteleríamuestran cómo el análisis de las opiniones de los clientes y la optimización de precios pasan del trabajo manual a los sistemas de IA. Cambios similares se producen en la logística, la sanidad y los servicios públicos.
La transformación digital atraviesa ahora cinco capas: infraestructura, datos, modelos de IA, flujos de trabajo empresariales y gobernanza. Los consultores que asesoran sobre estos programas deben comprender todas las capas, incluso si se especializan en una. El movimiento interno de McKinsey hacia los roles impulsados por la IA se alinea con la necesidad de demostrar el dominio práctico de tales arquitecturas. Los clientes evalúan la credibilidad a través de casos prácticos, el uso de herramientas internas y los resultados obtenidos, no sólo mediante diapositivas de PowerPoint.
- La migración de la infraestructura de las plataformas locales a la nube constituye la base.
- Las canalizaciones de datos estandarizan las entradas para los modelos de IA en todas las unidades.
- Los modelos de IA permiten realizar previsiones, personalizar y detectar anomalías.
- El rediseño de los procesos garantiza que los humanos supervisen las decisiones de la IA.
La Transformación Digital se vuelve persuasiva cuando los empleados ven que la IA apoya su trabajo en lugar de sustituir su juicio por completo.
Inteligencia artificial, ciberseguridad y riesgo en la transición de la mano de obra
A medida que McKinsey y otras empresas impulsan las funciones impulsadas por la IA, crece paralelamente el riesgo para la ciberseguridad. Los sistemas automatizados exponen nuevas superficies de ataque, desde la inyección puntual al envenenamiento de modelos. Los planes de transición del personal que ignoran la seguridad crean responsabilidades a largo plazo. Los analistas y consultores deben ser conscientes de las amenazas específicas de la IA, como las que se describen en los artículos sobre riesgos de ciberseguridad de la IA en Riesgos de ciberseguridad de la IA. Los atacantes atacan los canales de IA, los datos de entrenamiento y los servicios en la nube conectados.
Los equipos de seguridad responden con defensas mejoradas con IA. Despliegan sistemas de detección de anomalías, caza de amenazas asistida por IA y triaje automatizado de incidentes. Ejemplos como las estrategias de ciberdefensa en la nube con IA en Ciberdefensa en la nube con IA muestran cómo las empresas integran la IA tanto en ataque como en defensa. Esta carrera armamentística requiere personal de ciberseguridad con sólidos conocimientos de IA y desarrolladores con sólidos conocimientos de seguridad. La estrategia corporativa de McKinsey debe tener en cuenta este doble conjunto de competencias en los planes de contratación y reciclaje.
- Los sistemas de IA generan nuevos flujos de datos que atraen a los atacantes.
- Las herramientas basadas en prompts abren canales para la filtración y manipulación de datos.
- Las cadenas de suministro de modelos, desde las de código abierto hasta las propietarias, necesitan una revisión de seguridad.
- El personal necesita formación sobre phishing, ingeniería social y estafas basadas en IA.
Sin programas estructurados de seguridad de la IA, los beneficios de la automatización corren el riesgo de erosionarse por la filtración de datos, el daño a la reputación y las sanciones normativas.
Formación en ciberseguridad y defensa reforzada por IA
La reducción de puestos de trabajo en el soporte técnico tradicional no elimina la necesidad del juicio humano en ciberseguridad. Al contrario, las herramientas de IA aumentan la complejidad del trabajo de defensa. Los equipos de seguridad necesitan una formación específica que cubra tanto las amenazas clásicas como los riesgos específicos de la IA. Recursos como los programas corporativos de formación en ciberseguridad destacados en formación en ciberseguridad empresarial muestran cómo las empresas abordan el phishing, el robo de credenciales y la ingeniería social a escala. Los correos electrónicos de phishing generados por IA parecen ahora más convincentes y personalizados.
Las organizaciones despliegan cada vez más servicios de detección basados en IA que correlacionan registros, comportamiento de los usuarios e inteligencia sobre amenazas externas. Artículos como el dedicado al futuro de la ciberseguridad basada en IA en Futuro de la ciberseguridad de la IA ilustran esta tendencia. Estos sistemas detectan actividades sospechosas más rápidamente que la revisión manual. Los analistas humanos validan las alertas, ajustan los modelos y se encargan de investigaciones complejas. Esta colaboración cambia el perfil de competencias del personal de seguridad y aumenta las expectativas de los consultores tecnológicos que asesoran sobre programas cibernéticos.
- Las simulaciones de phishing ayudan a los empleados a reconocer las estafas generadas por IA.
- La inteligencia sobre amenazas mediante IA reduce el ruido en los centros de operaciones de seguridad.
- La formación continua mantiene al personal al corriente de la evolución de las técnicas de ataque.
- Unas guías claras definen lo que los humanos revisan y lo que la IA automatiza.
Las estrategias eficaces de transición de la mano de obra tratan las habilidades de ciberseguridad como un requisito fundamental para todas las funciones impulsadas por la IA, no como una preocupación aparte.
Estrategia empresarial, ética de la IA e impacto social de la reducción de puestos de trabajo
La reducción de puestos de trabajo en el sector tecnológico de McKinsey plantea interrogantes públicos sobre el impacto social de la estrategia empresarial basada en la IA. Mientras que los memorandos internos se centran en la competitividad y la eficiencia, los observadores externos ven una tensión entre el aumento de la productividad y la estabilidad laboral. Los informes sobre los debates de la burbuja de la IA, como los que se encuentran en La burbuja de la inteligencia artificial, a debatemuestran cómo algunos inversores se preguntan si las inversiones en IA justifican siempre los recortes de plantilla. Los empleados afectados por la automatización a menudo luchan con el apoyo a la recualificación, la calidad de la indemnización por despido y la búsqueda de empleo en mercados saturados de perfiles similares.
Las estrategias responsables de IA incluyen una comunicación transparente, programas de reciclaje y criterios claros para el rediseño de funciones. Las consultoras que asesoran a gobiernos y empresas sobre la transición de la mano de obra deben alinear su propio comportamiento con sus recomendaciones. Parte de este alineamiento implica marcos éticos de IA, auditorías de sesgos y supervisión humana. Cuando las empresas eliminan funciones, se enfrentan a un escrutinio sobre qué personal recibe oportunidades de transición a funciones impulsadas por la IA y cuál no.
- Una comunicación clara sobre los criterios de selección reduce los rumores y la desconfianza.
- Los programas de reciclaje ayudan a algunos empleados a pasar a puestos centrados en la IA.
- Las asociaciones con universidades y proveedores de formación apoyan al personal afectado.
- Los compromisos públicos sobre la calidad del empleo influyen en la reputación de las empresas y en la confianza de los clientes.
La estrategia empresarial que equilibra la automatización con esfuerzos creíbles de desarrollo humano tiende a mantener el valor de la marca durante períodos más largos.
Ejemplo de caso: de la función tradicional de TI a la de consultor centrado en la IA
Pensemos en una empleada ficticia de McKinsey, Laura, que trabajaba como ingeniera de sistemas internos. Su función se centraba en el mantenimiento de herramientas internas y la asistencia a consultores. Con la reorganización del personal técnico, su puesto apareció en una lista de funciones en riesgo de automatización. En lugar de abandonar el puesto de inmediato, se incorporó a un programa de reciclaje que combinaba fundamentos de IA, ingeniería rápida y formación en seguridad en la nube, inspirado en itinerarios de mejora de las competencias similares a los observados en los análisis educativos sobre IA, como el de La inteligencia artificial en la educación.
En doce meses, Laura pasó a ser consultora especializada en IA. Ahora trabaja en proyectos de clientes que introducen asistentes de IA para la gestión del conocimiento y la generación de propuestas. Su conocimiento previo de los sistemas internos le ayuda a conciliar los requisitos técnicos y empresariales. Su trayectoria ilustra cómo la transición estructurada de la mano de obra puede apoyar tanto los objetivos de la empresa como las carreras profesionales individuales. Sin una recualificación específica, los empleados que ocupan puestos comparables suelen pasar a engrosar el grupo afectado por la reducción de plantilla.
- La identificación temprana de las funciones de riesgo da tiempo al personal para prepararse.
- Los programas de aprendizaje combinado combinan contenidos en línea con formación en directo.
- Las rotaciones de proyectos permiten a los empleados probar el trabajo centrado en la IA antes de su traslado completo.
- Las vías de certificación proporcionan hitos claros y reconocimiento.
Estas narrativas demuestran que los roles impulsados por la IA no siempre llegan a través de la contratación externa, la transformación interna sigue siendo una opción sólida.
Nuestra opinión
La reducción de puestos de trabajo en el sector tecnológico de McKinsey pone de relieve un reajuste más amplio, en el que la inteligencia artificial, la automatización y la transformación digital definen la próxima década de la consultoría. Las empresas que se reestructuran en torno a las funciones impulsadas por la IA ganan velocidad y escala, pero también aceptan la responsabilidad del impacto social de los recortes de plantilla. Los profesionales que entienden los sistemas de IA, la ciberseguridad y los programas digitales intersectoriales reducen su exposición a estos cambios. Artículos sobre trabajo e IA, como AI insights on work experience en datos del mainframe perspectivas de la IArefuercen este mensaje.
Desde una perspectiva técnica, la IA determina ahora no sólo el funcionamiento de los servicios, sino también la forma en que las organizaciones contratan, forman y recompensan al personal. Para los lectores que trabajan en ingeniería, consultoría o ciberseguridad, la prioridad es alinear las competencias con una estrategia corporativa centrada en la IA. Esto implica aprendizaje activo, experimentación práctica con herramientas de IA y atención a la seguridad y la ética. Esta transición de la mano de obra no tendrá marcha atrás. La cuestión relevante para cada profesional es sencilla: dónde posicionarse para que la Inteligencia Artificial se convierta en un multiplicador del valor personal, en lugar de un impulsor de la reducción de puestos de trabajo.