27-9 en contra de los humanos: Claude Code deja fuera a los desarrolladores junior de las contrataciones de Anthropic

Anthropic comenzó a contratar con mucha menos frecuencia a especialistas técnicos principiantes en medio de la adopción masiva de Claude en el trabajo diario. Según un estudio interno de la empresa, la proporción de novatos entre los nuevos empleados técnicos cayó del 27% al 9%, y para agosto de 2026 los agentes de IA acumularon en total seis veces más horas de trabajo que las personas.

La plantilla de Anthropic siguió creciendo. Cambió la estructura de contratación: desde principios de 2025 la proporción de empleados de nivel inicial en las divisiones técnicas se redujo del 21% al 14%, y el número de vacantes para novatos descendió con especial rapidez después de diciembre de 2025. Los líderes de equipo explicaron a los autores del estudio que Claude con más frecuencia se encarga de escribir código y buscar errores, por lo que la empresa necesitó menos especialistas a los que antes se les asignaban esas tareas.

Los agentes de IA en Anthropic no se limitan a responder preguntas en el chat. Escriben y revisan código, gestionan calendarios y mensajes, preparan a los empleados para reuniones y realizan otras tareas con mínima intervención humana. Ya en marzo de 2026, el tiempo total de trabajo de los agentes autónomos e interactivos superó el tiempo de trabajo de los empleados. Para agosto, solo los agentes que los propios empleados ponían en marcha habían acumulado seis veces más horas de trabajo.

Al mismo tiempo, los empleados empezaron a producir muchos más resultados. En seis meses, la cantidad de cambios en el código por ingeniero aumentó aproximadamente cinco veces. Los juristas procesaron más contratos, los comerciales cerraron más acuerdos y los especialistas financieros tramitaron más facturas. Los autores advierten que no se puede atribuir todo el aumento a Claude: la propia Anthropic creció rápidamente en ese mismo periodo.

Para separar la influencia de la IA del crecimiento del negocio, los investigadores siguieron a 192 ingenieros después de su transición a herramientas con agentes de IA y los compararon con 74 colegas que aún no habían empezado a usarlas. Tras la adopción de agentes, los ingenieros empezaron a añadir notablemente más código. Al mismo tiempo, el código escrito por personas y por agentes se eliminaba o revertía completamente con aproximadamente la misma frecuencia. Los autores precisan por separado que estas métricas reflejan solo una parte de la calidad del software.

El gran volumen de trabajo creó un cuello de botella inesperado: las propias personas. En las sesiones interactivas con Claude, alrededor del 80% del tiempo se espera una respuesta o una decisión del empleado. Incluso los especialistas no técnicos tendrían que dedicar más de la mitad de la semana laboral solo para leer todo el texto que generan los agentes que ponen en marcha.

Por eso, parte de los empleados pasa gradualmente de realizar tareas directamente a gestionar la IA. Escriben instrucciones, configuran cadenas de agentes, supervisan su trabajo y hacen que un modelo verifique los resultados de otro. La proporción de este tipo de tareas en las sesiones con Claude aumentó aproximadamente del 10% en otoño de 2025 al 22% en la primavera de 2026. Al mismo tiempo, el empleado medio de Anthropic ahora dedica un 20% más de tiempo a las reuniones que hace un año.

También cambiaron los requisitos para los candidatos. Los directivos evalúan cada vez más la autonomía, la capacidad de tomar decisiones y la habilidad para trabajar con herramientas de IA, y la especialización técnica estrecha ha pasado a tener un papel menor. Anthropic advierte que la experiencia de una sola empresa no se puede extrapolar a todo el mercado laboral; sin embargo, sus propios datos ya muestran cómo la automatización puede reducir la demanda de especialistas principiantes incluso cuando la empresa en conjunto sigue contratando personal.