¿El tiempo que los empleados utilizan la IA aumenta sus habilidades y eficiencia laboral? La aplicación de Claude ha pasado de ser utilizada por los primeros adoptantes tecnológicos a un uso por parte de usuarios mainstream, y la naturaleza del trabajo asistido por inteligencia artificial está cambiando, así como su impacto en el mercado laboral y la desigualdad económica. Este artículo recopila y analiza el último informe de Anthropic, el Índice Económico de Anthropic, que ofrece un estudio sobre la integración de la inteligencia artificial en el mercado laboral moderno. El informe se basa en datos recopilados entre el 5 y el 12 de febrero de 2026, de un millón de muestras de conversaciones de consumidores y desarrolladores de API en Claude.ai, rastreando cambios en el uso y tendencias de adopción geográfica, y presenta análisis de tendencias en el uso de IA y predicciones de retorno económico futuro.
Programación como principal uso, aumento en conversaciones diarias de grupos personales
La señal más evidente en los datos es que la base de usuarios de Claude se está expandiendo desde un núcleo centrado en la tecnología hacia un público más amplio. La programación sigue siendo dominante, con trabajos relacionados con computación y matemáticas representando el 35 % de las conversaciones en Claude.ai, pero la concentración en tareas específicas está disminuyendo notablemente.
Este cambio se debe en parte a la migración de tareas de codificación hacia APIs, especialmente mediante Claude Code, que divide tareas de programación en múltiples llamadas API más pequeñas. Pero también refleja una verdadera expansión del grupo de usuarios: las conversaciones relacionadas con uso personal en Claude.ai han aumentado del 35 % al 42 %, principalmente por consultas deportivas, comparaciones de productos y problemas de mantenimiento del hogar. Las conversaciones relacionadas con tareas académicas han bajado del 19 % al 12 %, en parte porque algunos países están en vacaciones de invierno.
El tiempo promedio que los usuarios dedican a Claude ha disminuido ligeramente, pero sigue siendo superior al salario promedio
Cada vez más usuarios generales utilizan Claude, y el valor promedio de las tareas (medido en el salario horario promedio en EE. UU. para esas tareas) ha bajado ligeramente, de 49.30 a 47.90 dólares por hora. Esto sigue la curva clásica de adopción tecnológica: los primeros usuarios priorizan tareas de alto valor (como desarrollo de software), mientras que los usuarios posteriores aplican la IA en usos más amplios y sencillos en la vida diaria. Aunque ha bajado, los usuarios de Claude aún realizan tareas que requieren educación y salarios por encima del promedio laboral en EE. UU., destacando que la adopción de IA sigue concentrada en trabajadores del conocimiento.
Otros indicadores también muestran una ligera disminución en la complejidad de Claude.ai: el nivel educativo promedio requerido para las entradas de los usuarios bajó de 12.2 a 11.9 años; además, los usuarios otorgan mayor autonomía a la IA, reduciendo en aproximadamente 2 minutos el tiempo estimado para completar tareas solo por humanos.
El grado de automatización mediante API continúa aumentando
Aunque la tendencia de Claude.ai apunta a aplicaciones más enriquecidas (es decir, asistencia de IA en lugar de reemplazo total del trabajo humano), en realidad, el desarrollo de APIs va en dirección opuesta. En comparación con noviembre de 2025, en febrero de 2026, el uso de APIs en dos categorías específicas de flujos de trabajo se duplicó o más.
Automatización en ventas y expansión: generación de datos de ventas, calificación de prospectos B2B, enriquecimiento de datos de clientes y redacción de correos electrónicos de prospección.
Monitoreo de mercado, recomendaciones de inversión, alertas de trading en tiempo real, automatización de operaciones y gestión de mercado.
Estos resultados muestran que los casos de uso orientados a la automatización se desarrollan más rápido en el ecosistema de desarrolladores que en el entorno de consumidores, y este patrón tiene un impacto significativo en sectores como ventas, finanzas y atención al cliente. El informe señala que, a medida que las tareas de codificación migran de Claude.ai a APIs, estas funciones enfrentan una transformación laboral más urgente. La mayor automatización mediante APIs se considera un indicador temprano de cambios en las profesiones.
Reducción de la brecha en EE. UU., aumento de la desigualdad global
La tendencia en EE. UU. muestra una reducción en la brecha regional: la disparidad en la tasa de uso de Claude en diferentes estados se ha reducido, con la proporción de uso per cápita en los cinco estados principales bajando del 30 % en agosto de 2025 al 24 % en febrero de 2026. La base de uso en diferentes estados también disminuye, indicando que los estados con menor adopción están alcanzando a los más avanzados. Sin embargo, la velocidad de esta convergencia se ha desacelerado; a este ritmo, alcanzar una distribución equilibrada en todos los estados podría tomar entre 5 y 9 años, en lugar de los 2 a 5 años estimados anteriormente.
A nivel global, la brecha se amplía: la desigualdad en el uso de IA entre países se intensifica. La proporción del uso per cápita en los 20 países principales ha aumentado del 45 % al 48 %. La brecha entre países ricos y con alta conectividad a internet se está ampliando, generando preocupaciones sobre una creciente brecha global en el acceso y beneficio de la IA.
Las diferencias en la adopción global reflejan un patrón más amplio de «desigualdad económica en IA»: si los primeros adoptantes en países de altos ingresos obtienen una proporción desproporcionada de los beneficios en productividad, esto puede profundizar las desigualdades económicas existentes.
La experiencia hace más competente en IA
Uno de los hallazgos más relevantes y relacionados con políticas es la estrecha relación entre la experiencia del usuario y la efectividad de la IA. El equipo de investigación analizó los patrones de uso de diferentes grupos (según el tiempo de uso en la plataforma), comparando a los «usuarios experimentados» (que llevan al menos seis meses registrados) con los nuevos.
Los usuarios con más experiencia trabajan de manera diferente
Los usuarios a largo plazo no solo usan Claude con mayor frecuencia, sino que también lo hacen mejor. Tienden a colaborar en iteraciones con Claude, plantean tareas más complejas y necesitan menos comunicación reiterada para obtener la información que buscan.
Tareas principales incluyen investigación en IA, operaciones con Git, revisión de textos y financiamiento de startups
El informe revela que por cada año adicional de uso, la complejidad educativa de las entradas aumenta casi un año de aprendizaje. Esto indica que los usuarios realmente mejoran en sus habilidades de prompts de IA con el tiempo, no solo repiten las mismas preguntas con más experiencia.
Tras controlar por tipo de tarea, idioma, modelo y país de origen, los usuarios experimentados mantienen una tasa de éxito en las conversaciones un 4 % superior a la de los novatos. Esto demuestra que la práctica y la experiencia en el uso de IA se traducen en aplicaciones más efectivas.
Los datos también muestran que los usuarios con más experiencia tienden a seleccionar tareas en las que permanecen más tiempo en la plataforma. Las tareas con mayor duración promedio incluyen investigación en IA, operaciones con Git, revisión de textos y financiamiento de startups. Las tareas con menor duración son creación de haikus, consulta de resultados deportivos y recomendaciones gastronómicas, típicas de exploración recreativa.
Los desarrolladores de API usan Opus en proyectos de computación y matemáticas
El informe también indica que los usuarios, especialmente desarrolladores de API, se vuelven más cautelosos en la selección de modelos. Para los usuarios de Claude.ai, Opus (el modelo más potente) se eligió en el 55 % de las tareas de computación y matemáticas, pero solo en el 45 % de tareas educativas. Por cada 10 dólares adicionales por hora en valor de tarea, la proporción de usuarios que usan Opus aumenta en 1.5 puntos porcentuales, y en API, en 2.8 puntos porcentuales.
En las API de desarrolladores, la calibración entre modelo y tarea es el doble que en productos de consumo, indicando que los usuarios profesionales optimizan en costo y funcionalidad.
La experiencia en IA puede crear ventajas en el mercado laboral
Uno de los hallazgos más influyentes del informe es la curva de aprendizaje: si los usuarios con más experiencia en IA siempre rinden mejor en tareas iguales, esto sugiere que la IA puede estar ampliando en lugar de reducir la brecha de habilidades laborales. Los empleados que adoptaron IA temprano y la han usado durante meses o años en su trabajo ya pueden haber establecido ventajas de productividad duraderas.
Esto es un camino directo hacia la «tecnología con sesgo de habilidades» que los economistas describen: las nuevas tecnologías aumentan los salarios de los trabajadores altamente cualificados, pero también pueden eliminar empleos de baja cualificación. Los trabajadores más vulnerables a la disrupción de la IA podrían ser también los que más se beneficien de ella.
La automatización mediante API avanza silenciosamente
El doble en el uso de APIs en flujos de trabajo de ventas y trading es una señal importante: estos no son casos hipotéticos, sino ejemplos de despliegue a gran escala en entornos productivos. El informe anterior ya señalaba que los puestos de ventas y atención al cliente dependen mucho de la IA, y ahora estos roles están logrando automatizar procesos específicos. Los responsables políticos y planificadores laborales deben seguir de cerca esta tendencia.
La adopción de IA en aumento en todo el mundo, con EE. UU. acercándose a la igualdad, pero la desigualdad global se amplía
Aunque EE. UU. se acerca a la igualdad en la adopción, la tendencia global es opuesta. La participación en el uso de Claude en países de altos ingresos continúa creciendo. Si la mejora en productividad impulsada por IA se concentra en las economías ya ricas, el impacto en la desigualdad internacional puede ser severo, especialmente para aquellos países que aún no están preparados para aprovechar ampliamente las herramientas de IA.
Las empresas deben aprovechar la oportunidad para capacitar en alfabetización en IA
Para las empresas, la recomendación más práctica para implementar IA es simple: el tiempo y la práctica en el uso de herramientas de IA son cruciales. Si la experiencia y el éxito están tan estrechamente vinculados, ofrecer proyectos estructurados de uso continuo de IA, junto con capacitación en estrategias de prompts y casos de uso, puede aumentar significativamente la productividad. Los datos muestran que la competencia en IA no es innata, sino que se desarrolla con uso constante.
¿Qué significa el índice económico para el empleo y la economía?
La adopción generalizada de IA y la reducción en la ventaja de los primeros desarrolladores indican que, si bien la adopción temprana se concentraba en aplicaciones de alto valor y alta cualificación, la tecnología se está extendiendo a un uso más cotidiano. Esto es una señal saludable de madurez tecnológica, pero también una advertencia: la ventana para que los desarrolladores iniciales obtengan ventajas relativas puede estar cerrándose.
¿Quién se beneficiará más de la IA y cuándo?
Los beneficios económicos de la IA no se distribuyen de manera uniforme. Los empleados con más experiencia, habilidades técnicas y que invierten continuamente en IA obtendrán retornos más significativos. A medida que la IA se convierta en una herramienta universal para trabajadores del conocimiento, mejorar la capacidad de aplicar IA en las organizaciones puede convertirse en la política económica más importante de la próxima década.
Los primeros usuarios de IA no solo son los primeros en usarla, sino que también se están convirtiendo en los más efectivos. En un mundo donde la IA puede aumentar significativamente la productividad de quienes saben usarla, la «experiencia en IA» será una nueva ventaja competitiva. El informe «Índice Económico Humano» publicado en marzo de 2026 describe un panorama complejo de la transformación económica impulsada por IA, en la que herramientas como Claude se están integrando cada vez más en el entorno laboral.
Fuente: Informe del Índice Económico Humano – Curva de aprendizaje (24 de marzo de 2026)
Informe original: anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
Autores: Maxim Massenkoff, Eva Lyubich, Peter McCrory, Ruth Appel, Ryan Heller
