Estudio interno describe un cambio en la composición de las incorporaciones, pero no demuestra por sí solo que la IA lo cause.
Anthropic ha utilizado su propia plantilla como laboratorio para estudiar cómo los agentes de inteligencia artificial están modificando la contratación, la productividad y la distribución de tareas. El informe, publicado el 16 de octubre de 2026 y elaborado por Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff y Peter McCrory, combina registros internos de empleo y uso de IA con encuestas, calendarios, comunicaciones corporativas, decisiones de contratación y 17 entrevistas a empleados.
Los autores presentan a Anthropic como un posible indicador adelantado de lo que podría suceder en organizaciones construidas alrededor de la IA. También reconocen que un laboratorio que desarrolla y adopta sus propios modelos no representa a la mayoría de las empresas, por lo que sus resultados no deben extrapolarse directamente al conjunto del mercado laboral.
Menor peso de las posiciones iniciales
La proporción de empleados de nivel inicial en los departamentos técnicos de Anthropic disminuyó del 21% al 14% desde comienzos de 2025. La caída fue más pronunciada entre las nuevas contrataciones técnicas, donde estos perfiles pasaron del 27% al 9%.
Esto no significa que Anthropic haya dejado de ampliar sus equipos técnicos. El número de contrataciones continuó creciendo en términos absolutos, pero las áreas de ventas, finanzas y selección de personal aumentaron con mayor rapidez. Como resultado, la proporción de empleados pertenecientes a departamentos técnicos bajó del 61% al 56% en un año.
El estudio también detectó un cambio en los criterios de selección. Las evaluaciones de candidatos mencionan con mayor frecuencia la autonomía, el criterio profesional y el uso creativo de herramientas de IA, mientras disminuye el peso relativo de la experiencia limitada a un dominio o de la capacidad de ejecución técnica.
Los agentes acumulan más horas de actividad
Las horas registradas por agentes autónomos e interactivos superaron por primera vez las horas humanas en marzo de 2026. En agosto, los agentes manejados directamente por empleados acumulaban seis veces las horas estimadas para las personas que los utilizaban. La empresa calcula el tiempo humano suponiendo jornadas de 40 horas semanales, mientras que para los agentes suma el tiempo de ejecución de los agentes y subagentes, incluida la inferencia y el uso activo de herramientas, y excluye las esperas superiores a 30 minutos. Esta comparación no mide trabajo equivalente ni implica que los agentes produzcan seis veces más valor.
Anthropic asegura que los commits – registros de cambios en el código – por ingeniero se multiplicaron por cinco en seis meses. También observó aumentos en indicadores como contratos legales procesados, facturas gestionadas y operaciones comerciales cerradas. Al seguir a los mismos empleados antes y después de que adoptaran agentes de programación, los investigadores encontraron incrementos de producción, aunque reconocen que la adopción no fue aleatoria y que los trabajadores con proyectos más ambiciosos podían tener mayores incentivos para utilizar estas herramientas.
Los indicadores empleados tampoco permiten equiparar automáticamente más código con mayor valor empresarial. El análisis no encontró diferencias en varias señales de corrección o eliminación posterior entre el código humano y el generado por agentes, pero reconoce que esos indicadores no capturan todas las dimensiones de calidad.
La atención humana aparece como cuello de botella
La expansión de los agentes no eliminó la intervención humana. Según el estudio, cerca del 80% del tiempo transcurrido en las sesiones interactivas correspondía a esperas por nuevas instrucciones. En las áreas no técnicas, leer toda la producción generada por los agentes consumiría más de la mitad de una semana laboral.
Esta situación está impulsando lo que los autores denominan metatrabajo: redactar instrucciones, crear sistemas de seguimiento, coordinar varios agentes y revisar sus resultados. Su proporción dentro de las sesiones interactivas creció del 10% al 22% entre el otoño de 2025 y la primavera de 2026, según las estaciones del hemisferio norte.
La coordinación entre personas tampoco disminuyó. El empleado mediano de Anthropic pasó un 20% más de tiempo en reuniones que un año antes. Incluso entre los profesionales técnicos sin responsabilidades directivas, el tiempo dedicado a reuniones aumentó un 16%.
La productividad de una tarea no equivale al resultado final
El contraste puede expresarse con cifras concretas. En la versión revisada en septiembre de Writing Code vs. Shipping Code, Mert Demirer, Leon Musolff y Liyuan Yang estudian a más de 500.000 desarrolladores de GitHub. El efecto acumulado asociado a sucesivas generaciones de herramientas alcanza un 240% en commits, pero se reduce al 80% en número de proyectos y al 30% en versiones publicadas. Estas magnitudes corresponden a resultados distintos y no deben interpretarse como porcentajes intercambiables de productividad. Se trata de un documento de trabajo basado en un estudio de eventos con grupos emparejados, no de un experimento aleatorizado.
También conviene separar el tamaño de cada empresa del empleo total. El documento de trabajo AI-Native Firms, de Hyunjin Kim y Rembrand Koning, encuentra plantillas aproximadamente un 25% menores en empresas emergentes nativas de IA frente a compañías comparables. Sin embargo, sus autores advierten que, si la tecnología facilita la creación y expansión de más empresas, la demanda agregada de trabajo podría aumentar. El estudio no permite deducir una pérdida neta de empleo a partir del menor tamaño de cada organización ni demuestra que la IA sea por sí sola la causa de las diferencias observadas.
Reasignación frente a sustitución
Anthropic afirma que está creando un sistema de alerta para identificar puestos expuestos a transformaciones importantes y facilitar el traslado de empleados hacia otras funciones. Durante 2026, los trabajadores con al menos un año en la empresa tuvieron una probabilidad mensual de cambiar de departamento un 50% superior a la registrada en 2025.
El informe sostiene que la reasignación interna, la formación y la participación de los trabajadores en los beneficios de productividad pueden reducir parte del impacto. Sin embargo, admite que estas medidas protegen principalmente a quienes ya tienen empleo y no solucionan la reducción de oportunidades para quienes intentan acceder a su primer puesto técnico.
Fuentes
- Anthropic Institute, How employment is changing at Anthropic
- National Bureau of Economic Research, Writing Code vs. Shipping Code: Productivity Effects Across Generations of AI Coding Tools
- Harvard Business School, AI-Native Firms
Ilustración generada por IA
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