Durante años, la promesa de la inteligencia artificial en el trabajo se resumía en una idea: hará lo que antes hacían las personas, más rápido. Un informe interno de Anthropic publicado en octubre sugiere que, al menos dentro de la propia compañía, el problema ha cambiado de sitio. Los agentes producen tanto que lo escaso ya no es la capacidad de cómputo, sino la atención de quienes tienen que revisar, decidir y aprobar lo que generan.
El estudio, titulado «Cómo está cambiando el empleo en Anthropic», combina registros internos de empleo y de uso de IA, encuestas, comunicaciones corporativas, calendarios, decisiones de contratación y diecisiete entrevistas a empleados. Su dato más llamativo es que en marzo de este año las horas de trabajo de los agentes superaron por primera vez a las de las personas, y que en agosto los agentes dirigidos por empleados acumulaban seis horas de ejecución por cada hora humana estimada. La comparación tiene letra pequeña: para las horas humanas se asume una jornada de cuarenta horas semanales, y para los agentes se suma el tiempo de inferencia y de uso de herramientas, incluidos los subagentes, excluyendo esperas superiores a media hora. El propio informe advierte de que no mide trabajo equivalente ni implica que los agentes generen seis veces más valor.
De ahí sale la cifra que ha dado la vuelta a los titulares. Según el estudio, en torno al 80 % del tiempo de reloj de las sesiones interactivas con Claude corresponde a esperas: es el tiempo que el agente aguarda a que una persona responda, valide o dé instrucciones. No significa que los agentes pasen el 80 % del tiempo de la empresa parados, sino que, dentro de ese tipo de sesiones de varias rondas, la mayor parte del tiempo transcurrido es del humano y no de la máquina. Es una diferencia importante, porque el cuello de botella no es la velocidad de la IA sino la capacidad de las personas para seguirle el ritmo. Como resume el propio informe, esta aceleración convierte la atención humana en el factor limitante de la producción de los agentes.
El síntoma más visible es lo que el estudio llama meta-trabajo: el tiempo que los empleados dedican no a hacer las tareas, sino a gestionar agentes. Escribir instrucciones permanentes, crear habilidades para Claude, preparar planes y revisiones para otros agentes, construir paneles de control o documentar procesos. Esa categoría pasó de representar en torno al 10 % de las sesiones interactivas en el otoño de 2025 al 22 % en la primavera de 2026, y las instrucciones permanentes para agentes se multiplicaron de unas pocas centenas a unas 8.500 en un año. Un empleado lo resumió con una frase que se ha citado mucho: «un ejército de Claudes, y cada uno pidiéndome atención».
La productividad, mientras tanto, se mueve en la dirección que cabría esperar. Los commits de código por ingeniero se multiplicaron por cinco en seis meses, aunque el estudio reconoce que más código no equivale automáticamente a más valor y que sus indicadores de calidad no cubren todas las dimensiones. Los ingenieros que adoptaron agentes no eran una muestra aleatoria, así que la comparación no demuestra causalidad. Y el reverso de esa productividad es una carga de verificación que no escala: para los empleados no técnicos, leer todo lo que producen sus agentes ocuparía en torno a la mitad de la semana laboral, según una estimación basada en supuestos de lectura. El tiempo en reuniones también ha subido: la mediana de empleados dedica un 20 % más que hace un año, un 16 % más en perfiles técnicos individuales, en buena parte para validar colectivamente decisiones que antes tomaba una sola persona, aunque el crecimiento de la plantilla y de la contratación no técnica explica parte del aumento.
El cambio más delicado es el que afecta a los perfiles de entrada. La proporción de empleados junior en los departamentos técnicos bajó del 21 % al 14 % desde comienzos de 2025, y entre las nuevas contrataciones técnicas, la de nivel inicial cayó del 27 % al 9 %. El número absoluto de contrataciones técnicas siguió creciendo y los departamentos técnicos pasaron del 61 % al 56 % de la plantilla, con ventas, finanzas y selección de personal creciendo más rápido. Es un cambio de composición, no necesariamente de volumen, y el informe no demuestra por sí solo que la IA sea la causa. Lo que sí describe es un desplazamiento del tipo de trabajo: algunos empleados afirman que lo que antes era el veinte por ciento estratégico de su jornada se convierte ahora en el noventa por ciento del trabajo, y una parte de ellos dice que su rol ha pasado de hacer tareas a gestionar agentes.
Todo esto procede de una sola empresa, y eso lo cambia casi todo a la hora de extrapolar. Anthropic es un laboratorio que desarrolla y usa sus propios modelos, con una integración de la IA probablemente mucho más profunda que la de la media de las compañías, y con una plantilla de más de 3.500 personas en crecimiento. Los datos no permiten asumir que el resto de los centros de trabajo seguirá el mismo camino, ni que el efecto sobre el empleo junior se reproducirá fuera de este entorno. Más bien funcionan como un laboratorio de lo que podría ocurrir cuando la capacidad de generar trabajo se abarata y la capacidad de supervisarlo, no.