La brecha de expectativas sobre la IA
16 de octubre de 2026Leer en PDF
Szymon Sacher, Tess Cotter, Charles I. Jones, Anton Korinek, Peter McCrory
Hallazgos clave
- Los adultos estadounidenses esperan que las capacidades de la IA avancen rápidamente en los próximos años; el personal de Anthropic espera un progreso aún más rápido; el 39% de los adultos estadounidenses y el 91% del personal esperan que la IA pueda hacer un descubrimiento de nivel Nobel para 2030.
- El personal de Anthropic espera ganancias de productividad mucho mayores de la IA en las tareas para las que es adecuada. Entre los adultos estadounidenses que usan la IA en el trabajo, el 26% dice que una tarea toma un cuarto del tiempo o menos con IA, en comparación con el 59% del personal de Anthropic.
- En cuanto a su propio trabajo, más de la mitad del personal de Anthropic espera que la IA pueda hacer al menos el 80% de su trabajo actual para 2030, en comparación con el 5% de los trabajadores estadounidenses.
- Tanto entre los trabajadores estadounidenses como entre el personal de Anthropic, las personas que esperan que la IA haga más de su propio trabajo anticipan un mayor desempleo. Si bien hay diferencias en las creencias sobre las capacidades futuras, el vínculo percibido entre cómo la IA podría cambiar el propio trabajo y el desempleo general es muy similar para ambos grupos.
Introducción
¿Cómo remodelará la IA la economía en los próximos años? Las capacidades de la IA avanzan rápidamente, y la posibilidad de que los futuros modelos de IA puedan construir sus propios sucesores (auto-mejora recursiva) podría acelerar aún más el ritmo del progreso. No está claro qué tan rápido podría materializarse esto ni en qué medida. Los pronósticos varían ampliamente y son ferozmente debatidos.
¿Cuál es la fuente principal de desacuerdo sobre el impacto futuro de la IA en la economía? ¿Se debe principalmente a diferencias de creencias sobre la rapidez con que mejorarán las capacidades de la IA? ¿O refleja un desacuerdo sobre la rapidez y la forma en que esas capacidades se traducen en adopción del mundo real? ¿Qué puntos de vista sobre la trayectoria futura de la IA son consistentes con un crecimiento económico rápido?
Esta nota presenta nueva evidencia de encuestas sobre estas preguntas. En agosto de 2026, encuestamos a dos grupos: una muestra de adultos estadounidenses representativa a nivel nacional y al personal de Anthropic.1 Las preguntas cubrían, entre otras cosas, las capacidades de la IA, qué tan ampliamente se usará, cuánto tiempo ahorra, qué tan autónoma será y qué tan difícil será para un trabajador desplazado encontrar un empleo en una ocupación diferente.2 El personal de Anthropic construye y usa IA de frontera todos los días. Por lo tanto, la segunda encuesta muestra cómo las personas más cercanas a la tecnología anticipan su futuro, tanto en capacidades como en impacto económico más amplio.
Reportamos los siguientes hallazgos principales. Primero, los dos grupos coinciden en gran medida sobre lo que la IA puede hacer hoy, pero discrepan sobre el ritmo del progreso futuro. El personal de Anthropic espera que las capacidades avancen más rápido, que la IA se use más ampliamente y con menos participación humana, y que el tiempo que ahorra en una tarea sea mucho mayor. Por ejemplo, el 91% del personal espera que la IA pueda hacer un descubrimiento de nivel Nobel para 2030, en comparación con el 39% de los adultos estadounidenses.
Segundo, hay diferencias marcadas con respecto a los propios trabajos de las personas. En promedio, los miembros del personal esperan que la IA pueda hacer el 75% de su trabajo actual para 2030, en comparación con el 28% para el total de trabajadores estadounidenses.
Tercero, los dos grupos parecen razonar sobre el mercado laboral de manera similar: las personas que esperan que la IA haga más de su propio trabajo en el futuro pronostican un mayor desempleo. Y, al mismo nivel de automatización esperada de la IA de su propio trabajo, ambos grupos pronostican aproximadamente la misma tasa de desempleo.
Qué esperan que haga la IA
Capacidades
Primero investigamos las expectativas sobre las capacidades de la IA. Preguntamos cuándo la IA podrá hacer cada una de ocho tareas tan bien como un profesional calificado, desde escribir correos electrónicos rutinarios hasta hacer un descubrimiento científico de nivel Nobel. Los adultos estadounidenses y el personal de Anthropic coinciden en gran medida sobre lo que la IA puede hacer hoy, particularmente en lo que respecta a tareas más complejas. Ambos grupos clasifican las tareas en casi el mismo orden de dificultad (Figura 1, panel A).
Los grupos discrepan sobre la trayectoria del progreso futuro de la IA. Por ejemplo, alrededor de una cuarta parte de los adultos estadounidenses y del personal de Anthropic piensa que la IA puede diseñar, realizar y publicar estudios científicos hoy. Pero para el próximo año, 9 de cada 10 miembros del personal esperan que esto sea factible para la IA, en comparación con solo el 38% del público general. Para 2030, el 39% de los adultos estadounidenses espera que la IA pueda hacer un descubrimiento de nivel Nobel (panel C), en comparación con el 91% del personal. Quizás la diferencia más llamativa es que, dependiendo de la tarea, entre el 19 y el 40% de los adultos estadounidenses dicen que la IA nunca podrá hacer una tarea determinada, en comparación con como máximo el 2% del personal.
En parte, las diferencias de opinión reflejan diferencias en la frecuencia de uso de la IA. Entre quienes usan la IA en el trabajo regularmente (alrededor de una quinta parte de los encuestados), el 56% espera que la IA pueda hacer al menos siete de las ocho tareas mencionadas para 2030. Esto es sustancialmente más alto que entre todos los adultos estadounidenses (41%) y entre quienes nunca han usado una herramienta de IA (28%), pero aún muy por debajo de la opinión del personal (96%).
La adopción y sus obstáculos
El impacto de la IA en la economía no está determinado únicamente por las capacidades brutas. Las personas y las empresas necesitan realmente usar la IA, lo cual requiere tiempo y experimentación. De las tareas laborales que la IA podrá realizar, los adultos estadounidenses esperan que el 42% se realicen con IA para 2030. El personal de Anthropic espera una difusión notablemente más rápida en los próximos años, con IA utilizada para el 65% de todas las tareas para las que podría usarse.
Para entender qué podría frenar la adopción de la IA en el trabajo, pedimos a los adultos estadounidenses que eligieran hasta tres obstáculos de una lista de nueve que ellos esperan que sean los mayores. El público en general espera que las preferencias y las normas de las personas, más que las limitaciones tecnológicas, puedan ser lo que frene la adopción (Figura 2). «Los clientes prefieren tratar con una persona» fue el obstáculo seleccionado con mayor frecuencia, seguido de «preocupaciones de privacidad y seguridad de los datos», «la IA no es lo bastante fiable» y «leyes, regulaciones o responsabilidad».
En particular, los adultos estadounidenses que usan la IA regularmente en el trabajo sitúan las preocupaciones de privacidad y seguridad de los datos en primer lugar (el 42% las considera entre los 3 obstáculos principales, en comparación con el 37% entre el resto) y consideran las preferencias de los clientes por tratar con humanos como ligeramente menos importantes (37% frente a 42%).
Cómo de autónoma será la IA
El impacto de la IA en el mercado laboral dependerá en parte de si la IA completa tareas complejas de forma autónoma o en colaboración con un humano. Lo primero tiende a desplazar a los trabajadores humanos. Alternativamente, cuando la IA complementa las capacidades humanas, los trabajadores se vuelven más productivos. Para hacerse una idea de la automatización frente a la ampliación previstas para 2030 entre el personal de Anthropic y el público en general, preguntamos cómo trabajarán juntos la IA y los humanos en varias tareas que van desde la redacción de correos electrónicos hasta la contratación legal para 2030. En Anthropic, la gran mayoría del personal dice que para 2030 la IA completará las tareas sola o con un trabajador evaluando el trabajo (Figura 3). En cambio, 4 de cada 10 adultos estadounidenses esperan que los humanos hagan la mayor parte del trabajo por sí mismos o con algo de ayuda de la IA.
Ahorro de tiempo
Cuánto aumenta la IA la producción depende no solo de qué tareas puede hacer y de lo ampliamente que se usa, sino también de cuánto más rápido y mejor las hace. Una tecnología que es apenas lo bastante buena para reemplazar a los trabajadores —lo que Acemoglu y Restrepo (2019) llaman una tecnología "regular"— desplaza trabajo sin mucho aumento del PIB. En cambio, una tecnología que completa tareas a una pequeña fracción del coste o en una fracción del tiempo puede aumentar significativamente el PIB.
Para medir las percepciones sobre el impulso de productividad de la IA, preguntamos al público en general y al personal de Anthropic cuánto tarda una tarea para la que la IA es muy adecuada con IA, en comparación con hacerla sin IA. Una tarea hecha en la mitad del tiempo corresponde a una duplicación de la producción por hora.3
El personal de Anthropic informa de ahorros esperados mucho mayores, con un 85% que dice que tarda la mitad del tiempo o menos. Entre los adultos estadounidenses que usan la IA en el trabajo, la respuesta típica es la mitad del tiempo, y el 29% dice que la tarea tarda igual o más, mientras que solo el 5% del personal lo dice. Entre los adultos estadounidenses, el 26% de los que usan la IA en el trabajo dice que una tarea tarda un cuarto del tiempo o menos, y el 21% de los que no usan la IA en el trabajo dice lo mismo. Para el personal, ese porcentaje es del 59% (Figura 4).
El personal puede estar describiendo lo que experimenta en el trabajo. Como se analiza más adelante en How Employment is Changing at Anthropic, los empleados de Anthropic aumentaron la productividad en algunas dimensiones después de adoptar herramientas agénticas: las líneas de código que añadieron los ingenieros se triplicaron en el mes posterior a adoptar agentes de programación, y los representantes de ventas cerraron más acuerdos con clientes después de adoptar agentes de IA. La producción por persona también aumentó en otras funciones empresariales, como las jurídicas y la selección de personal.
El trabajo propio y los empleos
Cuánto de su propio trabajo podrá hacer la IA
Quizás sin sorpresa, encontramos una gran brecha en las percepciones entre el público general y el personal de Anthropic en cuanto al impacto de la IA en sus propios empleos (Figura 5). En promedio, los miembros del personal de Anthropic dicen que la IA podrá hacer el 75% de sus horas de trabajo actuales para 2030. Los trabajadores estadounidenses (encuestados que declaran tener empleo) sitúan esa proporción en un promedio del 28%, y solo 1 de cada 20 dice que la IA podría hacer el 80% o más de sus horas de trabajo para 2030.
Entre los trabajadores estadounidenses, las expectativas varían según la ocupación: se espera que la IA pueda hacer el 25% de las horas de trabajo entre los trabajadores de oficios manuales, producción y transporte, y el 33% para los trabajadores en ocupaciones de informática, ingeniería y ciencia. Para este último grupo, quienes usan la IA regularmente esperan solo un 40%, una creencia más cercana al promedio del trabajador estadounidense que al promedio del personal de Anthropic (75%).
Exposición del propio empleo y pronósticos de desempleo
Cuánto de su propio trabajo espera la gente que haga la IA explica en gran medida lo que espera del mercado laboral. Les dijimos a los encuestados que la tasa de desempleo actual era de aproximadamente 4.2% y les pedimos que pronosticaran la tasa para 2030. La Figura 6 agrupa a los encuestados según la proporción de sus propias horas que esperan que la IA pueda hacer para 2030, y muestra el pronóstico promedio de la tasa de desempleo de cada grupo.
Los trabajadores estadounidenses que esperan que la IA pueda hacer menos de la mitad de su trabajo pronostican un desempleo de 7 a 8%. Por encima de la mitad, el pronóstico aumenta con la proporción de trabajo expuesto a la IA. Quienes esperan que la IA haga el 80% o más de su trabajo esperan, en promedio, una tasa de desempleo de 12.2% en 2030, por encima de su pico durante la Gran Crisis Financiera. Entre los trabajadores estadounidenses, diez puntos porcentuales más de trabajo afectado se asocian con 0.4 puntos más de desempleo pronosticado. El optimismo general sobre la IA no explica esto. Manteniendo fija su propia exposición laboral, la proporción de las ocho tareas que un trabajador espera que la IA domine no está relacionada con el pronóstico.
Aunque su exposición declarada es mucho mayor, el mismo gradiente aparece entre el personal de Anthropic, con pronósticos que reflejan de cerca los de la población general. Por lo tanto, estos dos grupos no parecen tener teorías diferentes sobre cómo la IA afectará simultáneamente sus propios empleos y el mercado laboral en general. Tienen experiencias diferentes de cuáles son las capacidades de la IA y, en consecuencia, expectativas diferentes.
Contratación y recolocación laboral
Aunque el personal de Anthropic espera que la IA pueda hacer la mayor parte de su trabajo, también espera que Anthropic siga contratando. El 95% del personal de Anthropic espera que la plantilla crezca en los próximos 12 meses, el miembro mediano del personal espera que crezca un 66%, y el 27% espera que al menos se duplique. Estas son las expectativas personales de los miembros del personal en una encuesta interna y no representan los planes de Anthropic ni su visión sobre su plantilla. Aun así, muestran que automatizar tareas y eliminar empleos son pronósticos diferentes, al menos en un laboratorio de IA de frontera.
Sin embargo, el personal de Anthropic es ligeramente más pesimista que los adultos estadounidenses sobre la rapidez con la que los trabajadores desplazados por la IA pueden encontrar un nuevo trabajo. Preguntamos cuánto tardaría una persona que pierde su empleo por la automatización con IA en 2030 —y que necesita cambiar de ocupación— en encontrar uno nuevo.4 El miembro mediano del personal de Anthropic espera que un trabajador desplazado por la IA tarde 12 meses en encontrar un puesto en una nueva ocupación. Esto se compara con la respuesta mediana de los adultos estadounidenses, en el rango de 7-12 meses.
Expectativas sobre la IA y sus implicaciones económicas
Vinculación de las respuestas de la encuesta con escenarios económicos implícitos en el modelo
En Escenarios Económicos para una IA Transformadora introdujimos un marco estructurado para evaluar cómo los diferentes caminos futuros de las capacidades y la difusión de la IA podrían traducirse en diferencias en los resultados económicos. El modelo nos permite traducir las respuestas de cada encuestado en cinco dimensiones —capacidades, difusión, automatización, productividad y fricciones en la transición de los trabajadores— en resultados económicos implícitos en el modelo.5 En ambas muestras, la de adultos estadounidenses y la del personal de Anthropic, identificamos a cada encuestado que respondió todas las preguntas relacionadas con los insumos clave del modelo (3,259 adultos estadounidenses y 1,093 miembros del personal). Luego evaluamos el escenario económico implícito en esas respuestas para cada encuestado, centrándonos a continuación en las implicaciones para el crecimiento del PIB en 2030.
Las respuestas del adulto estadounidense mediano implican un crecimiento del PIB de 5.4% en 2030, según el modelo. Las respuestas del miembro del personal mediano implican un crecimiento del PIB que se acelera hasta el 17.1% para 2030. Existe una variación significativa dentro de cada grupo, por lo que las distribuciones se superponen ampliamente (Figura 7). La Figura A1 del apéndice muestra cuánto contribuye cada creencia a esta brecha.
Respuestas del cuestionario del explorador de escenarios en línea
La Figura 7 también muestra los escenarios económicos implícitos en las aportaciones proporcionadas por los visitantes del sitio a un explorador de escenarios interactivo basado en este modelo económico que se publicó en www.anthropic.com/institute/econ-scenarios el 9 de septiembre de 2026.
El explorador interactivo planteaba versiones más breves de las preguntas que hicimos a los adultos estadounidenses y al personal de Anthropic en agosto de 2026. 23,075 visitantes completaron la encuesta en las primeras 48 horas tras la publicación, conectándose desde más de 140 países de todo el mundo. Estos visitantes decidieron acudir a una página del sitio web de Anthropic y realizar el cuestionario, por lo que es probable que estén más interesados en la IA que el público general. De hecho, sus respuestas los sitúan entre las de los adultos estadounidenses y las del personal de Anthropic: las respuestas del visitante mediano implican un crecimiento del 12.5%.
Dentro del laboratorio
Una de las razones por las que el personal es más optimista respecto a las capacidades de la IA puede ser que tiene mayor visibilidad del proceso de desarrollo. El Instituto de Anthropic publicó recientemente un informe sobre el progreso hacia la auto-mejora recursiva (RSI), un proceso en el que los sistemas de IA mejoran cada vez más sus propias capacidades (Favaro y Clark, 2026).
Para arrojar luz sobre si el propio personal espera que esto ocurra, preguntamos al personal de Anthropic qué porcentaje del trabajo de construir un modelo frontera de principios de 2026 lo realiza hoy la IA, y qué porcentaje esperan que sea en el futuro (Figura 8).6 Entre el personal de Anthropic encuestado, la respuesta mediana hoy es 51%, 80% para finales de 2027 y 95% para finales de 2030.
Las estimaciones del porcentaje del trabajo que la IA realiza en el desarrollo de IA varían mucho más dentro de los equipos que entre ellos. Aun así, el personal de los equipos de investigación, que está más cerca del trabajo de construir modelos, sitúa el porcentaje actual de la IA algo más alto: 60% de media, frente al 53% de todos los demás encuestados. Esto es coherente con que la información desempeñe cierto papel, aunque los investigadores, por la naturaleza de su trabajo, también pueden usar la IA más en su propio trabajo que otros empleados.
Al igual que las previsiones de contratación, estas respuestas son las opiniones personales de los miembros del personal en una encuesta interna realizada al personal de Anthropic en agosto de 2026.
Conclusión
Los adultos estadounidenses y el personal de Anthropic coinciden en gran medida sobre lo que la IA puede hacer hoy. Sin embargo, discrepan sobre la rapidez con la que mejorará, la amplitud con la que se utilizará y la magnitud de las ganancias de productividad medidas por el tiempo ahorrado. A través del prisma del modelo de Economic Scenarios for Transformative AI, las respuestas del adulto estadounidense mediano implican un escenario en el que la economía estadounidense crece a más del doble de su tasa habitual. Entre el personal de Anthropic que trabaja en la frontera del desarrollo y uso de la IA, las expectativas sobre el progreso de la IA, su adopción y la automatización del trabajo del conocimiento implican un cambio transformador e históricamente sin precedentes para la economía: para 2030, el PIB se duplica de tamaño aproximadamente cada cuatro años y medio.
Quienes esperan que la IA haga más de su propio trabajo en los próximos años también esperan un mayor desempleo. Esto es cierto tanto para el público general de Estados Unidos como entre los empleados de Anthropic; en promedio, el personal de Anthropic espera una automatización más rápida de su propio trabajo y, a su vez, un mayor desempleo. Descubrimos que esta discrepancia en las expectativas está estrechamente ligada a las distintas opiniones entre el personal de Anthropic y el público general sobre cuánto de su propio trabajo se automatizará en los próximos años.
La experiencia cotidiana con la IA varía mucho entre los dos grupos. La mayoría del personal de Anthropic ya trabaja junto a una IA que hace gran parte de su trabajo, mientras que pocos trabajadores estadounidenses lo hacen. Quienes ya lo hacen tienen expectativas más cercanas a las del personal de Anthropic, lo que sugiere que las expectativas del público pueden cambiar a medida que se difunda el uso de la IA. Cuánto cambiarán dependerá de si la IA llega a hacer tanto trabajo en otros lugares como lo hace en un laboratorio frontera.
Cita sugerida
@techreport{sacher2026expectations,
author = {Sacher, Szymon and Cotter, Tess and Jones, Charles I. and Korinek, Anton and McCrory, Peter},
title = {The {AI} Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on {AI}'s Impact on Work},
institution = {The Anthropic Institute},
type = {Technical Report},
year = {2026},
month = sep,
url = {https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap}
}Agradecimientos
Scott Booth, Meredith Callan, Yena Cho, Adam Farina, Ben Fowler, Ryan Heller, Aisling Keenan, Eva Lyubich, Maxim Massenkoff, Matt Mohn (Morning Consult), Matt Monday (Morning Consult), Kerry Persen, Sarah Pollack, Santi Ruiz, Monika Tuchowska, Heather Whitney, Nathan Wilmers, Kim Withee, Charles Yang, Jack Clark, Dario Amodei
Referencias
Acemoglu, D. y P. Restrepo (2019). "Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor." Journal of Economic Perspectives 33(2), 3–30.
Favaro, M. y J. Clark (2026). «When AI Builds Itself». The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement.
Korinek, A., C. I. Jones, S. Sacher, T. Cotter y P. McCrory (2026). «Economic Scenarios for Transformative AI». The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02.
Massenkoff, M., E. Lyubich, S. Sacher, Z. Hitzig, S. Zhang, R. Heller y P. McCrory (2026). «Anthropic Economic Index report: Cadences». The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report.
Wilmers, N., R. Catipon, M. Massenkoff y P. McCrory (2026). «How Employment is Changing at Anthropic». The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic.
Apéndice
Disponible aquí.
Notas al pie
- Morning Consult realizó la encuesta a adultos estadounidenses entre el 11 y el 23 de agosto y alcanzó a 10,980 adultos estadounidenses. Sus respuestas se ponderan para ser representativas de la población adulta. Las preguntas sobre el futuro se formularon sobre 2027 para la mitad de los encuestados y sobre 2030 para la otra mitad. Informamos las respuestas de 2030 salvo que indiquemos lo contrario. La encuesta se administró en línea a panelistas de inscripción voluntaria, por lo que excluye a los adultos sin acceso a internet y puede diferir de la población en formas que la ponderación demográfica no puede corregir. La encuesta al personal fue una encuesta interna que se realizó del 9 al 12 de agosto y reunió a 1,334 encuestados de todas las partes de la empresa. No está ponderada y a todos se les preguntó sobre 2030.
- Morning Consult volvió a realizar las mismas preguntas entre el 17 y el 24 de septiembre, con dos preguntas nuevas añadidas al final, y alcanzó a 7,613 adultos estadounidenses. Los resultados principales cambiaron poco: las respuestas del adulto estadounidense mediano en esta muestra implican un crecimiento del PIB de 5.6% y un desempleo de 4.7% en 2030. El mayor cambio fue un aumento en la proporción de adultos estadounidenses que esperan un descubrimiento de nivel Nobel para 2030, hasta 44%, frente al 39%. Informamos los resultados de agosto en todo el documento.
- Esto es análogo al clasificador que utilizamos en el Anthropic Economic Index para evaluar el ahorro de tiempo entre las tareas que las personas y las empresas llevan a Claude. Véase, por ejemplo, Estimating AI productivity gains from Claude conversations.
- Se hizo la siguiente pregunta a ambos grupos: En tiempos normales, alguien que pierde un trabajo suele tardar unos 3 meses en encontrar uno nuevo. Ahora piense en una persona que pierde su trabajo en 2030 debido a la automatización por IA y necesita cambiarse a una ocupación diferente. ¿Cuánto tiempo cree que tardaría en encontrar un nuevo trabajo?. Para el público general, las opciones de respuesta iban desde "menos de 1 mes" hasta "más de 3 años, o nunca encontraría un nuevo trabajo". El personal de Anthropic respondió en meses mediante un control deslizante.
- Seguimos el procedimiento descrito en Economic Scenarios for Transformative AI para convertir las respuestas brutas de la encuesta en trayectorias implícitas de los insumos clave del modelo. Véase el Apéndice B de dicho documento. Para este ejercicio, mantenemos todos los demás parámetros del modelo en sus valores del escenario «Substantial».
- Las medianas se calculan por separado para cada resultado, por lo que la tasa de crecimiento mediana y la tasa de desempleo mediana pueden no provenir del mismo encuestado.
- Esta es una pregunta más amplia que cuánto código escribe la IA. Favaro y Clark (2026) informan que más del 80% del código fusionado en la base de código de Anthropic ahora lo escribe Claude, pero construir un modelo de frontera también implica dirección de investigación, diseño de experimentos, evaluación y más.
Contenido relacionado
Designing more efficient quantum circuits with Claude
Le dimos a Claude especificaciones en lenguaje natural para ocho circuitos cuánticos, junto con un evaluador automatizado para verificar y puntuar sus diseños. Trabajando en gran medida por su cuenta, Claude mejoró los mejores circuitos publicados, en algunos casos en un orden de magnitud o más, lo que podría acercar las computadoras cuánticas prácticas más de lo que se anticipaba previamente.
Leer másClaude reveals ECDSA curve origins
El misterio de décadas sobre los orígenes de uno de los estándares criptográficos más populares ha sido explicado.
Leer másCómo está cambiando el empleo en Anthropic
¿Cómo ha reestructurado la IA el trabajo y el empleo en Anthropic? Como una empresa a la vanguardia de la adopción de la IA, Anthropic podría ser un indicador adelantado de cómo la IA transformará la organización del trabajo, la contratación y la demanda laboral en toda la economía.
Leer más