Anthropic contrata cada vez menos perfiles junior en sus equipos técnicos, y sus agentes ya echan seis horas de trabajo por cada hora de un empleado. Lo cuenta la propia compañía en un informe sobre cómo ha cambiado el empleo dentro de Anthropic, publicado el viernes 17 de octubre y firmado por los economistas Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff y Peter McCrory.
Es raro ver a una empresa abrir así sus datos de plantilla. Y lo que enseñan va bastante más allá de Anthropic: es lo que le pasa a una organización que ha metido la IA en todos sus procesos, con un año de ventaja sobre casi todo el mundo.
Puntos clave
- Menos juniors: la proporción de empleados junior en los departamentos técnicos ha bajado del 21% al 14% desde principios de 2025. En las contrataciones técnicas, del 27% al 9%.
- Agentes por delante: en marzo de 2026 las horas de trabajo de los agentes superaron por primera vez a las humanas. En agosto, los agentes que dirige cada empleado trabajaban 6 veces más horas que él.
- Más producción: los commits de código por ingeniero van a 5 veces la velocidad de hace seis meses, y sin señales de que la calidad haya empeorado.
- Más reuniones: el empleado mediano pasa un 20% más de tiempo en reuniones que hace un año. Entre los perfiles técnicos, un 16% más.
Qué puestos están desapareciendo
El informe cruza datos internos de plantilla, uso de IA, producción, encuestas, calendarios y fichas de contratación, más 17 entrevistas a empleados. La conversación sobre la caída de la demanda de juniors empezó en enero de 2026 en los equipos técnicos que más usaban Claude. Escribir código y encontrar bugs se podía delegar cada vez más.
En abril, ingeniería e investigación ya habían dejado de priorizar los puestos técnicos de nivel bajo. Ese mismo mes, en una encuesta interna, la mayoría de los managers decía estar contratando otras habilidades por culpa de la IA. Alrededor de un tercio de los managers de machine learning y una quinta parte de los de ingeniería de software reconocían contratar menos.
Los departamentos técnicos también pesan menos en la plantilla: han pasado del 61% al 56% en un año. Siguen creciendo en número, pero ventas, finanzas y selección crecen más rápido. Parte de la explicación es que la gente no técnica ya programa: las sesiones de agentes de código entre empleados sin commits previos pasaron de 2 al mes en agosto de 2025 a 90 en mayo de 2026. Un comercial cuenta que se montó su propio panel con su pipeline, conectado a sus herramientas por MCP, en tres o cuatro horas.
Las funciones administrativas, las que suelen crecer al ritmo de la empresa, apenas han crecido. En finanzas, un responsable del área construyó un agente que revisa las solicitudes de compra. En dirección, quien lleva la asistencia ejecutiva se hizo uno para agenda y correo, y ahora dedica su tiempo a tareas de jefe de gabinete. Su resumen: Claude ya ha dejado atrás el puesto administrativo de entrada.
Este dato encaja con lo que ya contaban fuera. En agosto publicamos que el empleo de 22 a 25 años cae un 19% en las ocupaciones más expuestas a la IA, según Stanford, y que automatizar los puestos junior vacía la cantera de la que salen los expertos de mañana. La diferencia es que ahora lo cuenta la empresa que vende la herramienta, con sus propios números.
Cuánto produce una empresa llena de agentes
Anthropic ingresa entre 2 y 4 veces más por empleado que Meta y Google cuando tenían su misma edad, cinco años, en dólares de 2025. Y la plantilla se ha triplicado en el último año.
Para separar el efecto de la IA del viento de cola comercial (vender es más fácil cuando tienes un buen modelo), el equipo siguió a 192 ingenieros que adoptaron agentes de código frente a 74 que no lo hicieron en el mismo periodo. En los meses posteriores a la adopción, el código que añaden sube con fuerza. Para medir la calidad compararon código del mismo empleado, el mismo mes y en el mismo directorio, escrito por él o por su agente: no encontraron diferencias en las líneas que luego se borran o se revierten.
Fuera de ingeniería pasa algo parecido. Los comerciales que adoptaron agentes cierran tratos con más clientes; uno calcula que Claude le quitó el 20% de sus tareas y otro que ahora habla con un 30% más de clientes. Los abogados procesan más contratos y cuentas a pagar mueve más facturas.
El cuello de botella es la atención humana
La parte más interesante para cualquiera que dirija un equipo está aquí. Cuantos más agentes, más texto sale de ellos, y alguien tiene que leerlo. Según el informe, en las sesiones interactivas Claude pasa alrededor del 80% del tiempo esperando a que el humano conteste. Y leer todo lo que producen los agentes de un empleado no técnico ocuparía más de media semana laboral.
Un ingeniero lo compara con hacer de canguro: cada agente le pide atención con la misma urgencia, venga a cuento o no.
La respuesta de la plantilla ha sido el metatrabajo. Las instrucciones permanentes escritas para agentes pasaron de unos pocos cientos en julio de 2025 a 8.500 un año después. Ese trabajo de montar skills, planes, revisores y paneles para vigilar a otros agentes pasó del 10% de las sesiones de Claude del empleado medio en otoño de 2025 al 22% en primavera de 2026. Hay quien tiene un agente jefe de gabinete que filtra las peticiones del resto, y quien le escribió una evaluación de desempeño a su equipo de Claudes.
En la encuesta de abril, el 27% hablaba de ganancias de productividad y el 20% de que su trabajo había pasado de hacer cosas a gestionar Claudes. En agosto, los empleados creían que la IA podrá hacer el 75% de su trabajo en 2030. El estadounidense medio dice un 28%.
Por qué hay más reuniones
Las reuniones suben porque los problemas que quedan son los que necesitan a varias personas decidiendo juntas. Al tirar de un bug, explica un empleado, aparecen deudas técnicas y de organización que solo se arreglan con gente sentada y alguien que asuma la responsabilidad.
A la vez, la empresa empuja a trabajar a la vista. Si una decisión se toma en una reunión y nadie la deja escrita, los agentes trabajan con contexto viejo. Hay una anécdota buena: alguien que figuraba en un documento antiguo sobre merchandising seguía recibiendo de los agentes peticiones de camisetas y tazas meses después de cambiar de puesto.
En contratación, las fichas de entrevista que mencionan el uso creativo de la IA se han triplicado en perfiles técnicos y cuadruplicado en no técnicos desde 2024. Lo que más sube es la autonomía y el criterio. Lo que más baja, la experiencia en un dominio concreto.
Qué hace Anthropic con todo esto
La compañía ha montado un sistema de alerta temprana que cruza métricas de demanda y productividad por puesto con las capacidades de la IA, para detectar qué trabajos están en riesgo y recolocar a la gente antes. Los empleados con más de un año en la casa tenían en 2026 un 50% más de probabilidades de cambiar de departamento cada mes que en 2025. Un equipo entero de redacción de producto, el que escribía los saludos de Claude.ai, ahora escribe prompts y evaluaciones para el modelo.
El propio informe reconoce el límite: nada de esto ayuda a quien no llegó a ser contratado. Y pide política pública de recualificación y apoyo a la renta.
Por qué importa
Si tu empresa usa Claude, ChatGPT o Gemini en serio, esto es lo que viene, contado desde dentro. Hay tres cosas que yo me llevaría ya.
La primera, que el límite de lo que produce tu equipo se mueve de la ejecución a la revisión, y eso hay que diseñarlo: quién lee qué, qué se automatiza para revisar y qué no.
La segunda, que lo que no está escrito no existe para los agentes. Las decisiones de pasillo cuestan cada vez más.
Y la tercera, la incómoda. Si dejas de contratar juniors porque Claude hace su trabajo, dentro de cinco años no tendrás seniors. Anthropic lo dice sin rodeos y no tiene la solución. Nadie la tiene todavía, así que conviene pensarlo antes de que el problema llegue solo.
Fuente original: Anthropic
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