El 30 de septiembre de 2026, Anthropic publicó un estudio sobre robots y empleo que calcula que estas máquinas pueden realizar el 74 % de las tareas físicas en al menos algunos entornos de trabajo de Estados Unidos. Esas tareas representan el 34 % de todas las horas trabajadas en el país; sin embargo, el estudio estima que los robots solo son competitivos en costes para el 0,3 % del trabajo.
Qué estima el estudio de Anthropic
Las tres cifras describen aspectos distintos del trabajo en Estados Unidos. El 74 % mide la proporción de tareas físicas que los robots podrían realizar en algún tipo de entorno; el 34 % expresa cuánto representan esas tareas dentro del total de horas trabajadas. El 0,3 %, en cambio, corresponde al trabajo para el que el coste estimado del robot es inferior al coste laboral.
| Medida | Estimación o escenario | Qué representa |
| Exposición a tareas físicas | 74 % de las tareas físicas; 34 % de todas las horas trabajadas | Tareas que un robot puede realizar en al menos algunos entornos de trabajo. |
| Competitividad en costes actual | 0,3 % del trabajo | Trabajo para el que el coste estimado del robot es inferior al coste laboral. |
| Escenario de precios a la baja | Unos 40 años para alcanzar el 10 % del trabajo humano | Resultado del modelo si el precio de los robots cae alrededor de un 3 % anual. |
| Escenario de referencia | 2085 para la mitad del trabajo físico actual | Año en que el modelo sitúa la competitividad en costes para la mitad de ese trabajo. |
| Escenario rápido | 2050 para la mitad del trabajo físico actual | Supone que los costes bajan hasta cuatro veces más deprisa y que las capacidades avanzan al doble de velocidad. |
Poder hacer una tarea no equivale a sustituir un empleo
La exposición a tareas mide una capacidad potencial, no empleos ya eliminados. Un robot puede realizar ciertas tareas en un entorno adecuado y, aun así, no resultar rentable frente al coste laboral. Por eso el 74 % de tareas físicas y el 0,3 % de trabajo competitivo en costes no son resultados contradictorios: responden a preguntas diferentes.
La competitividad depende de comparar el coste estimado de automatizar una tarea con el coste del trabajo humano correspondiente. La capacidad técnica por sí sola no hace que la automatización compense económicamente.
Dos escenarios y dos umbrales distintos
En el escenario que mantiene una caída anual del precio de los robots cercana al 3 %, el modelo calcula que harían falta unos 40 años para que fueran competitivos en costes para el 10 % del trabajo humano. Es un umbral sobre el conjunto del trabajo, no sobre la mitad de las tareas físicas.
El escenario rápido plantea otra combinación: los costes bajan hasta cuatro veces más deprisa y las capacidades de los robots crecen al doble de velocidad. Con esos supuestos, el modelo sitúa en 2050 la competitividad en costes para la mitad del trabajo físico actual. En el escenario de referencia, ese umbral para el trabajo físico aparece en 2085.
Son resultados de escenarios que mantienen fijas las tareas y los salarios; el modelo no incorpora por completo los cambios derivados de políticas, preferencias o efectos de retroalimentación. Ninguno de esos plazos equivale a una fecha prevista para la desaparición de empleos.
Cómo construyó Anthropic las estimaciones
Anthropic partió de O*NET, una base de datos con descripciones de unas 19.000 tareas vinculadas a cerca de 900 ocupaciones, y evaluó 7.594 tareas físicas. Con ayuda de Claude, generó ejemplos y valoró las capacidades de los robots a partir de despliegues, ventas comerciales y demostraciones citados en el estudio.
La clasificación va de E0, para tareas que los robots no pueden realizar, a E3, que exige desenvolverse en entornos no estructurados. Para asignar una categoría, el estudio consideró el entorno menos estructurado en el que los robots podían realizar al menos la mitad de los ejemplos de una tarea, ponderando el tiempo dedicado a ella.
Al sumar costes de distintas tareas para estimar el resultado por ocupación, el cálculo puede contar dos veces un mismo robot o pasar por alto costes de coordinación. Las cifras describen el mercado laboral estadounidense y no son estimaciones para España.
