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Domingo, 18 de octubre de 2026
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Anthropic recortó los ingresos técnicos y ahora busca gente que ya sepa pensar sin la máquina

Un informe interno de la compañía detrás de Claude muestra que los avisos para programadores y redactores junior pasaron del 27 al 6 por ciento en menos de un año. La empresa, que reemplazó tareas de entrada por autonomía y criterio, advierte sobre una paradoja: el juicio se aprende haciendo el trabajo que ya hace la inteligencia artificial.

Por Carla RiverosCiencia y tecnología · · hace 1 h
Anthropic recortó los ingresos técnicos y ahora busca gente que ya sepa pensar sin la máquina

Entre diciembre de 2025 y octubre de 2026, los avisos de empleo para puestos junior en áreas técnicas de Anthropic pasaron del 27 al 6 por ciento del total de búsquedas abiertas por la empresa, según un informe interno difundido este 16 de octubre por el Anthropic Institute y firmado por Nathan Wilmers y otros tres investigadores. La caída coincide con el despliegue interno de los modelos que la propia compañía desarrolla, como Claude.

El recorte no fue parejo. La proporción de personal júnior dentro del área técnica cayó del 21 al 14 por ciento en pocos meses, y la contracción se sintió con más fuerza en los equipos donde el modelo se usa para las tareas más complejas. El informe aclara que los datos surgen de registros propios de contratación, evaluaciones de entrevistas y métricas internas de uso de inteligencia artificial, no de encuestas externas.

Qué cambió en los procesos de selección

Las planillas de entrevista de 2024 mostraban que los evaluadores mencionaban el uso de herramientas de inteligencia artificial en el 5 por ciento de las pruebas técnicas. En 2026, esa cifra trepó al 15 por ciento. Sin embargo, lo que creció más rápido no fue la pregunta por la herramienta, sino la demanda de criterio propio. Un gerente lo resumió así en los registros que cita el documento: Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios.

Lo que ya empezó a pasar adentro

El informe también midió productividad: los ingenieros ahora suben cinco veces más código que hace seis meses, y las horas trabajadas por agentes autónomos superan en seis a uno a las horas humanas. Un equipo que redactaba los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para producir ese contenido de forma autónoma; el equipo rotó a escribir instrucciones y pruebas para el modelo. Su responsable lo define así: Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude.

La paradoja que el propio informe señala

El documento reconoce una tensión que no resuelve: la empresa pide criterio para evaluar lo que produce la inteligencia artificial, pero ese criterio se forma haciendo las tareas de entrada que la inteligencia artificial ya ejecuta. En algunos puestos, los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les dio las habilidades con las que hoy se les pide decidir. Para quienes aún no ingresaron al mercado laboral, ese trabajo concreto dejó de estar disponible.

Qué sigue sin estar claro

El informe no anticipa cómo se formarán los próximos perfiles senior si los puestos de entrada desaparecen dentro de la misma compañía. Tampoco precisa si la reducción de avisos junior se replicó en otras áreas fuera de técnica, ni si la tendencia es exclusiva de Anthropic o ya atraviesa al resto del sector. Lo que queda por verse es si la autonomía y el criterio que hoy se les exige a los nuevos ingresos se vuelven, en pocos años, una habilidad escasa y difícil de conseguir desde afuera.

  • Avisos junior técnicos: cayeron del 27 al 6 por ciento entre diciembre de 2025 y octubre de 2026.
  • Personal júnior en el área técnica: bajó del 21 al 14 por ciento en pocos meses.
  • Menciones a herramientas de IA en entrevistas técnicas: del 5 al 15 por ciento entre 2024 y 2026.
  • Productividad: los ingenieros envían cinco veces más código que hace seis meses.
  • Horas de agentes autónomos: sextuplican a las horas humanas en los equipos relevados.
  • Tensión sin resolver: se pide criterio para evaluar a la IA, pero ese criterio se aprende haciendo las tareas que la IA ya ejecuta.
CR
Carla RiverosCiencia y tecnología

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