La historia que se vende en sala de directorio es clara: la inteligencia artificial reduce el tiempo de trabajo, baja los costos y libera a los equipos para tareas de mayor valor. La historia que muestran los datos es otra. Anthropic, la compañía estadounidense que creó Claude, uno de los tres modelos de IA generativa más usados del mundo junto con ChatGPT y Gemini, publicó un reporte interno sobre el uso de su propia tecnología entre sus empleados. Los números son llamativos.
El personal usa Claude en el 60% de su trabajo diario y reporta ganancias de productividad cercanas al 50%. La cantidad de pull requests por ingeniero, una métrica estándar para medir output en desarrollo de software, subió 67% tras la adopción de Claude Code. El dato se repite en clientes. HUB International, una aseguradora global con 20.000 empleados, reportó 85% de mejora en casos de uso específicos y un ahorro promedio de 2,5 horas semanales por empleado tras desplegar Claude a toda su füerza laboral a fines de 2025. Wiz, firma de ciberseguridad, migró 50.000 líneas de código en 20 horas, un proyecto que sus propios ingenieros habían estimado en dos o tres meses.
Hasta ahí, la promesa parece cumplirse. El problema aparece en la letra chica del mismo informe de Anthropic. El 27% del trabajo asistido por Claude son tareas que los empleados no hubieran hecho sin la herramienta. Tableros de datos ornamentales, refactorizaciones menores, exploraciones que antes no valían el esfuerzo. La IA no está ahorrando tiempo. Está expandiendo el universo de lo que se considera trabajo válido. Cada tarea individual puede tomar menos, pero el volumen total crece. La compañía lo reconoce en el mismo documento: el reporte describe a los empleados pasando tiempo extra entendiendo lo que la IA produjo, sobre todo en áreas donde no son expertos.
En Latinoamérica y España, donde la mayoría de las estructuras corporativas se apoyan en equipos junior amplios con pocos referentes senior, el riesgo es doble. Si el junior aprende a orquestar IA sin pasar por el oficio, el hueco de conocimiento se vuelve estructural. Cuando el power user con 20 años de experiencia se jubile o cambie de empresa, no hay quien lo reemplace. El conocimiento tácito que permite corregir a la máquina se pierde. La IA corporativa no está fallando. Está cumpliendo exactamente lo que se le pidió: producir más, más rápido, con menos input humano visible. El costo viene después, cuando toque defender el resultado sin la máquina al lado.
Con información de: La Vanguardia
