El pasado 16 de octubre, Anthropic divulgó un estudio interno sobre la evolución de su fuerza laboral. El documento, firmado por Nathan Wilmers y tres investigadores más del Anthropic Institute, analiza registros de contratación, uso de inteligencia artificial y evaluaciones de entrevistas. La proporción de incorporaciones junior en áreas técnicas pasó del 27% al 9% desde inicios de 2025.
Las ofertas para principiantes se desplomaron desde diciembre de 2025 y hoy representan apenas el 6% de las búsquedas técnicas. Hasta allí, la información confirma lo que muchos intuían: la inteligencia artificial se queda primero con los trabajos de entrada. Pero el dato que más llama la atención está más adelante, en las planillas con las que los entrevistadores califican a quienes sí ingresan.
Desde 2024, las menciones a la autonomía y al juicio fueron las que más crecieron en las evaluaciones de candidatos para puestos técnicos, mientras que las referencias al conocimiento específico del área registraron el mayor descenso. Un gerente explicó esta tendencia:
“Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios”.
Anthropic busca criterio, que se forma haciendo el trabajo que ahora hace la máquina. Esa es la cuenta que el informe plantea y deja abierta, con una franqueza poco común en un documento corporativo.
Los juniors desaparecen de los puestos donde más se emplea la IA
El debate comenzó internamente en enero de 2026, en los equipos que más usaban Claude en su labor diaria. Escribir código y detectar errores podía delegarse en el modelo. Un entrevistado comentó que un salto de capacidad de los modelos “cambió de la noche a la mañana lo que buscábamos”.
En Abril de 2026, los equipos de ingeniería e investigación redujeron la prioridad de los puestos de entrada. Ese mismo mes, un tercio de los jefes de aprendizaje automático y un quinto de los de software afirmaron que contrataban menos por la IA. Los juniors cayeron del 21% al 14% del personal técnico.
Y descendieron aún más justo en los puestos donde el modelo se usa para las tareas más complejas.
Un equipo redact los textos de la interfaz de Claude, como saludos como “¿Café y Claude?”, En la primavera boreal de 2026, montó un sistema para que los agentes – los programas de IA que realizan tareas solos – escribieran ese contenido de manera autónoma. Se quedó sin tarea y rotó a redactar instrucciones y pruebas para el modelo.
“Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude”, resume su jefe.
El criterio que piden ahora se aprendía en los puestos que ya no abren
Las planillas de entrevista traen otro dato. En 2024, los entrevistadores mencionaban en el 5% de las evaluaciones técnicas el uso de herramientas de IA. En 2026, el triple. En puestos no técnicos, se cuadruplicó desde el 7%. Pero las herramientas se aprenden a semanas. Lo otro, no.
A mi lectura, aquí está el nudo. Juicio es saber que un código está mal aunque compile, que un contrato tiene una trampa aunque esté bien escrito, que una fuente miente aunque suene convincente. Nadie nace con eso. Se adquiere equivocándose en tareas chicas, con alguien más experimentado al lado que te marca el error
Esas tareas chicas son las primeras que se fueron. El informe mide que los ingenieros suben cinco veces más código que hace seis meses y que las horas de los agentes superan seis a uno a las horas humanas. Donde se aprendía a juzgar hoy trabaja la máquina.
El informe lo reconoce con otras palabras: en algunos puestos, dice, los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les formó las habilidades. Lo escribe sobre los que están adentro. Para los que no entraron, ese trabajo concreto ni siquiera existe.
Lo que corre riesgo de escasear no es la mano de obra. Es el criterio. Lo vengo diciendo hace tiempo: formar a un junior ya no es enseñarle la operación, que la máquina hace mejor, sino enseñarle a juzgar lo que la máquina hace. Y eso solo se entrena con alguien al lado que todavía sepa hacerlo
Las generaciones que trabajaron sin IA se formaron juzgando todo, sin nadie a quien delegar. Ese criterio hoy sostiene a las empresas. Esa gente se jubila. Si no hay una camada nueva formada para juzgar, la empresa se queda con un modelo que produce y nadie que sepa decir que está mal
Quién va a tener ese criterio dentro de diez años no lo sé. El informe tampoco.
Anthropic reubic a los que están adentro y le pasa el resto al Estado
Hay que reconocerle a la empresa que no esquiva el problema. Propone dos cosas. Una, que los empleados tengan acciones, porque nadie acepta que le reorganicen el trabajo todo el tiempo gratis. Otra, un sistema de alerta temprana que mide puesto por puesto qué tareas está absorbiendo la IA, para reubic a la gente antes de que sobre.
<>Funciona para los que ya están dentro: la movilidad entre áreas subió 50% en un año. Pero el último párrafo del informe lo dice sin rodeos la protección para los que ya están adentro no beneficia a los que nunca fueron contratados. Le deja el resto al estado, políticas de recapacitación y de sostén de ingresos
Es honesto e insuficiente. Una empresa que publica que sus avisos junior se derrumbaron en menos de un año no puede esperar que la política pública llegue a tiempo. Los plazos de un ministerio son años. Los del informe, meses
Hay un dato que no cierra, el propio informe lo deja escrito. Cuando compara a los ingenieros que adoptaron agentes autónomos con los que no requirieron, los primeros ya venían produciendo más desde antes de adoptarlos. La adopción no se selección, no herramienta.
Y es una empresa midiéndose con su propio producto. Los datos de contratación, con todo, son registros, no opiniones.
Nada de eso cambia la cuenta central. Anthropic pide criterio como si ya existiera y solo hubiera salir a buscarlo. No existe hasta que alguien lo forma, y se forma en los puestos de entrada, los mismos que la empresa que fabrica el modelo acaba de contar que dejó de abrir.
Fuente: Infobae