La paradoja de Anthropic: quiere criterio pero ya no forma a quien lo tiene

¿Puede una empresa pedir criterio profesional a candidatos que nunca tuvieron dónde formarlo? Esa es, en criollo, la pregunta incómoda que dejó flotando el último informe del Anthropic Institute, el brazo de investigación de la firma que desarrolla Claude.

El documento, firmado por Nathan Wilmers y otros tres investigadores, analiza registros internos de contratación, planillas de entrevista y métricas de uso de inteligencia artificial dentro de la propia compañía. Lo que encontró es un movimiento silencioso pero profundo: los avisos para perfiles junior en áreas técnicas cayeron del 27% al 9% del total de búsquedas en menos de un año, y hoy apenas representan el 6%.

Menos ingresos, más autonomía

El recorte no fue parejo. Pegó más fuerte justo donde Claude se usa para las tareas más complejas. En esos equipos, la proporción de personal junior pasó del 21% al 14% en pocos meses. Es decir: donde la máquina más ayuda, menos se necesita a quien recién empieza.

La contracara está en las entrevistas. En 2024, los entrevistadores mencionaban el uso de herramientas de IA en el 5% de las evaluaciones técnicas; en 2026, esa cifra trepó al 15%. Pero el dato más jugoso es otro: la mención a herramientas creció menos que la exigencia de juicio autónomo. O sea, no alcanza con saber usar la herramienta.

“Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios.”Gerente de Anthropic, citado en el informe interno

Cinco veces más código, seis veces más horas máquina

Un equipo que redactaba los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para generar ese contenido en automático. Los redactores, en vez de escribir para usuarios, ahora escriben instrucciones y pruebas para el modelo. Lo resume un responsable del equipo en una frase que quedó en el informe: "Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude".

La trampa que el propio informe reconoce

El documento no esquiva la contradicción. La empresa pide criterio para evaluar lo que produce la IA, pero ese criterio se forma haciendo las tareas de entrada que la IA ahora ejecuta. Para quienes aún no ingresaron al mercado, ese trabajo concreto dejó de estar disponible. La pregunta queda abierta y no tiene respuesta fácil: ¿dónde se aprende a desconfiar de la máquina si la máquina ya hace el trabajo del aprendiz?

Si te sirve, probalo: la próxima vez que una oferta pida autonomía total y juicio propio, preguntate en qué puesto se supone que esa persona debería haber adquirido todo eso.