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Informe de Anthropic: las horas de trabajo de la IA ya son 6 veces las de los humanos, los puestos de programadores junior se desploman, y…

IT之家, mensaje del 17/10: la empresa de inteligencia artificial Anthropic publicó ayer (16/10) un informe en el que afirma que, aproximadamente 5 años después de la fundación de la empresa, sus ingresos generados por…

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Gracias al lector de IT之家 Huanan Wu Yanzu、Buyao Ya por el envío de la pista de información!

IT之家 Mensaje del 17 de octubre: la empresa de inteligencia artificial Anthropic publicó ayer (16 de octubre) un informe en el que afirma que, aproximadamente 5 años después de la fundación de la empresa,sus ingresos por empleado ya alcanzan entre 2 y 4 veces los de Meta Platforms y Google en sus respectivos períodos de alto crecimiento.

Estos datos se basan en los registros internos de finanzas y tamaño de plantilla de Anthropic hasta 4/2026, y se compararon, con ajuste por inflación, con los datos públicos de informes financieros de Meta y Google a los cinco años de su fundación.

El informe muestra que la proporción de empleados junior en el departamento tecnológico de Anthropic ha caído del 21% a principios de 2025 al 14%, y la proporción de contrataciones en puestos técnicos junior se ha desplomado aún más, del 27% al 9%. Aproximadamente un tercio de los gerentes de aprendizaje automático y un quinto de los gerentes de ingeniería de software declararon haber reducido las contrataciones debido a la aparición de la IA. Al mismo tiempo, la empresa en su conjunto sigue expandiéndose, con un crecimiento más rápido en puestos como ventas, finanzas y reclutamiento.

Las horas de trabajo de los agentes superan las horas de trabajo humano. Nota: solo consideramos las sesiones interactivas lideradas por empleados y los grupos de subagentes. El concepto de horas de trabajo se refiere al tiempo de ejecución del agente, incluido el razonamiento y el uso de herramientas, pero sin incluir tiempos de espera superiores a 30 minutos. Las horas de trabajo humano se calculan según el número de personas, asumiendo 40 horas semanales.

La IA no solo trae contracción de puestos, sino también saltos de eficiencia. Tras adoptar agentes de programación, el número de commits de código por ingeniero alcanzó 5 veces el de hace 6 meses; los abogados procesan más contratos, las finanzas más facturas y los vendedores cierran más pedidos. Tras seguir a 192 ingenieros que adoptaron agentes de programación, el informe descubrió que su producción de código aumentó claramente tras la adopción, y la proporción de código posteriormente eliminado o revertido no empeoró.

El informe señala que, para 8/2026, las horas de trabajo de los agentes de IA interactivos desplegados por los empleados ya eran 6 veces las de los empleados humanos; ya en el mes 3, el total de horas de los agentes de toda la empresa superó por primera vez las horas de trabajo humano. IT之家 adjunta las imágenes correspondientes a continuación:

Aceleración de la productividad en cada departamento funcional. Nota: se ajustaron los datos de producción indexados subyacentes mediante el método de suavizado Loess.

Pero la "colaboración humano-máquina" también genera nuevas cargas. Según el informe, incluso para empleados no técnicos, leer toda la salida de su agente Claude puede ocupar media semana laboral; los empleados están pasando de "ejecutores" a "gestores de agentes", encargados de escribir instrucciones, construir paneles de monitoreo y revisar la producción de la IA. En la primavera de 2026, este tipo de "metatrabajo" ya representaba el 22% de las sesiones interactivas de Claude de los empleados, frente al 10% del año anterior.

Estimación de la mejora de productividad basada en la adopción gradual de la IA por individuos. Nota: los coeficientes comparan a los usuarios que adoptaron agentes de programación con los que no, y consideran efectos fijos bidireccionales de usuario y mes calendario. El tiempo de tratamiento se basa en el mes en que el usuario realizó por primera vez al menos 5 sesiones de agente. Las barras representan intervalos de confianza del 95% basados en errores estándar agrupados por usuario. El panel de calidad compara el código escrito directamente por los usuarios y el código escrito por el mismo usuario mediante agentes de programación. Las métricas de calidad incluyen: la proporción de líneas de código eliminadas por cualquier motivo en 90 días; la proporción de líneas de código eliminadas específicamente por corrección de errores; si se revirtió explícitamente un commit completo; si se añadieron comentarios de supresión de linters; si se añadieron comentarios que requieren corrección; y si se marcaron pruebas como omitidas, reintentadas o permitidas que fallen.

Los criterios de contratación también han cambiado: los gestores valoran más la autonomía, el criterio y la capacidad de uso creativo de la IA de los candidatos, que la especialización estrecha en un dominio y la capacidad de ejecución concreta. Anthropic también estableció un mecanismo de alerta temprana de riesgo de puestos, y prioriza la reasignación interna de los empleados afectados.

Crecimiento del empleo junior según la complejidad de uso de Claude. Nota: el gráfico se expresa en unidades de puestos de trabajo. Las tasas de crecimiento comparan el empleo de 1/2026 y 7/2026. La complejidad de la IA se basa en la codificación automática de los registros de los agentes (de 10/2025 a 12/2025, antes de la caída del empleo), convertida a percentiles. Los puntos del gráfico se escalan según el empleo del puesto en el mes 1; la línea de regresión se ajusta a los puntos ponderados.

Sin embargo, los ingresos por empleado no son el único indicador de la salud de una empresa. La agencia de investigación externa Epoch AI estimó previamente que los ingresos anualizados por empleado de Anthropic en abril de 2026 eran de unos 9 millones de dólares, claramente superiores a los aproximadamente 2,55 millones de dólares de Meta y los aproximadamente 2,11 millones de dólares de Google; pero la agencia también advirtió de que sus datos de número de empleados e ingresos no se divulgaron en el mismo período, por lo que la estimación conlleva incertidumbre.

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