En Anthropic, el uso de agentes de IA coincidió con más trabajo de supervisión y coordinación humana y con cambios en la proporción de puestos técnicos junior. En su informe de empleo de octubre de 2026, la empresa también señaló que sus empleados esperaban que la IA pudiera realizar el 75% de sus horas de trabajo actuales para 2030. Esa cifra es una expectativa de encuesta, no un resultado observado.
Qué significa la expectativa del 75%
En la encuesta interna de Anthropic, realizada en agosto de 2026, el personal estimó que la IA podría hacer, de media, el 75% de sus horas de trabajo actuales para 2030. Entre las personas empleadas encuestadas en Estados Unidos, la media fue del 28%. La expectativa del 75% que analizamos en nuestra cobertura anterior se refiere a la capacidad que anticipaban los participantes, no a una previsión de despidos ni a una tasa de automatización ya alcanzada.
Más de la mitad del personal de Anthropic esperaba que la IA pudiera hacer al menos el 80% de su trabajo; entre los trabajadores estadounidenses, el porcentaje fue del 5%.
| Grupo encuestado | Proporción media del trabajo actual que la IA podría realizar para 2030, según la expectativa | Alcance de la encuesta |
| Personal de Anthropic | 75% | 1.334 empleados respondieron a una encuesta interna sin ponderar entre el 9 y el 12 de agosto de 2026. |
| Personas empleadas en Estados Unidos | 28% | Morning Consult encuestó en línea a 10.980 adultos del 11 al 23 de agosto de 2026. El panel optativo se ponderó para representar a la población adulta. |
Qué miden las horas de los agentes
En marzo de 2026, las horas combinadas de agentes autónomos e interactivos superaron las horas de trabajo humano en los registros de Anthropic. En agosto, los agentes interactivos dirigidos por empleados acumularon seis veces las horas estimadas de sus responsables.
Anthropic calcula esas horas de agente a partir del tiempo de inferencia y del uso activo de herramientas, suma el tiempo de los subagentes y excluye las esperas superiores a 30 minutos. Para las horas humanas, estima una semana laboral de 40 horas a partir del número de empleados. La proporción compara horas calculadas con horas humanas estimadas; no mide productividad.
Las sesiones interactivas de Claude permanecieron inactivas alrededor del 80% de su tiempo de reloj mientras esperaban una respuesta humana, según el cálculo de Anthropic. Ese tiempo de espera no forma parte de la medida de trabajo activo de los agentes.
Más supervisión y reuniones alrededor de los agentes
La proporción de sesiones interactivas de Claude clasificadas como metatrabajo, por ejemplo, gestionar agentes, redactar sus planes o vigilar procesos automatizados, pasó del 10% en otoño de 2025 al 22% en primavera de 2026.
Anthropic también registró un aumento interanual del 20% en el tiempo mediano de reuniones por empleado. Entre los colaboradores individuales de áreas técnicas, el incremento fue del 16%. La empresa relacionó parte del aumento general con su crecimiento y con los cambios en la composición de la plantilla.
Cómo cambió la proporción de puestos técnicos junior
Desde comienzos de 2025, la proporción de empleados junior en los departamentos técnicos de Anthropic bajó del 21% al 14%. La proporción de nuevas contrataciones técnicas junior pasó del 27% al 9%.
| Medida | Comienzos de 2025 | Periodo del informe |
| Empleados junior en departamentos técnicos | 21% | 14% |
| Nuevas contrataciones técnicas junior | 27% | 9% |
Son proporciones, no recuentos de empleados o contrataciones. Anthropic afirmó que el número total de contrataciones técnicas siguió creciendo, mientras que áreas como ventas, finanzas y selección crecieron más rápido.
Qué permiten concluir los datos de productividad
Anthropic comparó a 192 ingenieros que adoptaron agentes de programación con 74 que no los adoptaron durante el periodo analizado. La empresa observó aumentos de producción tras la adopción, pero señaló que esta no fue aleatoria y que otros factores podrían estar relacionados con los cambios. Por eso, los resultados no permiten atribuir por sí solos el aumento a la IA ni establecer que mejorara el impacto empresarial.
En una comparación más acotada, Anthropic no encontró diferencias en la proporción de líneas de código que después se eliminaron o revirtieron, al comparar cambios escritos por agentes con cambios escritos directamente por los mismos empleados, en el mismo mes y directorio. Ese indicador no abarca todas las dimensiones de la calidad del código.
