Estudio de productividad con Claude halla un 50% más
El estudio de productividad con Claude de Anthropic, publicado en diciembre de 2025, encuestó a 132 ingenieros e investigadores de la propia empresa y encontró que usan Claude en el 60% de su trabajo. Ellos mismos reportan un aumento de productividad del 50%, y el 27% del trabajo asistido por Claude son tareas que no se habrían hecho de otro modo. Aun así, la mayoría dice que solo puede delegar por completo del 0 al 20% de su trabajo. Para los líderes de ingeniería, el estudio muestra dónde rinde hoy la ayuda de la inteligencia artificial para programar: más producción, con personas que la siguen revisando.
Por qué Anthropic estudió a sus propios ingenieros
Anthropic quería ver de cerca cómo cambia la IA el trabajo de software, y empezó por su propio personal, uno de los primeros en adoptar la tecnología. En agosto de 2025, la empresa encuestó a 132 ingenieros e investigadores, hizo 53 entrevistas a fondo y estudió los datos internos de uso de Claude Code. En ese momento, Claude Sonnet 4 y Claude Opus 4 eran sus modelos más capaces.
El estudio también puso a prueba una afirmación pública. En marzo, el CEO Dario Amodei dijo que para fin de año el 90% del código de software en las empresas lo escribiría la IA. Un portavoz de Anthropic le dijo a Fortune que la muestra del estudio era pequeña y que no trató «escribir código» como una tarea aparte, así que no se puede comparar directamente con ese pronóstico.
Qué tareas les pasan los ingenieros a Claude cada día
Depurar y entender código existente son los usos más comunes. En la encuesta, el 55% de los empleados usaba Claude para depurar todos los días, el 42% lo usaba a diario para entender código y el 37% lo usaba a diario para implementar funciones nuevas.
El diseño y la planificación de alto nivel, la ciencia de datos y el desarrollo front-end fueron menos frecuentes. Anthropic dice que la gente tiende a dejar el diseño y la planificación en manos humanas, mientras que las otras dos son simplemente tareas menos comunes.
Cómo deciden los ingenieros qué delegar
La mayoría de los empleados usa Claude a menudo, pero dice que solo puede «delegar por completo» del 0 al 20% de su trabajo. Usarlo suele implicar supervisión activa y revisión, sobre todo en el trabajo de alto riesgo.
Los ingenieros entregan tareas fáciles de verificar, de bajo riesgo o aburridas, como código desechable de depuración o de investigación. Muchos describen una confianza que avanza por etapas: primero tareas simples y luego trabajo más complejo a medida que crece la confianza.
«Cuanto más me emociona hacer una tarea, más probable es que no use Claude». Un ingeniero de Anthropic, en las entrevistas de la empresa
Qué midió el estudio en producción y autonomía
Los empleados reportan que usan Claude en el 60% de su trabajo y un aumento de productividad del 50%, de 2 a 3 veces más que en la misma época del año anterior. La ganancia se ve como un poco menos de tiempo por categoría de tarea, pero bastante más producción. Cerca del 27% del trabajo asistido por Claude son tareas que no se habrían hecho de otro modo, como tableros de datos interactivos y trabajo exploratorio que no sería rentable hacer a mano.
Los datos de uso muestran a Claude trabajando más tiempo por su cuenta. Seis meses antes, Claude Code completaba unas 10 acciones antes de necesitar intervención humana; ahora maneja alrededor de 20. La proporción de uso para diseño y planificación de código subió del 1% al 10%, y para implementar funciones nuevas, del 14% al 37%. Cerca del 8,6% de las tareas de Claude Code fueron arreglos de «pequeñas molestias», mejoras menores como refactorizar para facilitar el mantenimiento que los equipos suelen posponer.
Qué les preocupa a los ingenieros
No todo son ganancias. Algunos ingenieros temen perder habilidades más profundas que se necesitan para escribir y criticar código, o volverse menos capaces de supervisar lo que produce Claude. Algunos practican tareas sin Claude a propósito. Claude se ha convertido en la primera parada para preguntas que antes iban a los colegas, y algunos reportan menos oportunidades de mentoría. Un ingeniero les dijo a los investigadores que llevaba 25 años programando y sentía que era «el fin de una era».
Qué significa el estudio para los equipos de ingeniería
Para una empresa, el estudio apunta a un tipo concreto de valor: más producción y trabajo que antes se dejaba de lado, no menos personas revisando el código. Los usos principales, depurar y entender código, son tareas en las que una persona puede verificar la respuesta rápido. El 27% de trabajo nuevo sugiere que la productividad de programación con IA aparece primero como herramientas y arreglos que nadie tenía tiempo de construir.
Anthropic señala los límites. Sus ingenieros tienen acceso anticipado a herramientas nuevas y trabajan en un campo relativamente estable, y la encuesta cubrió una muestra pequeña. La empresa dice que explora internamente cómo mantener fuertes la experiencia técnica, la mentoría y el desarrollo profesional en un lugar de trabajo asistido por IA.
Preguntas y respuestas
¿Cuánto de su trabajo hacen con Claude los ingenieros de Anthropic?
Reportan que usan Claude en el 60% de su trabajo. La mayoría dice que solo puede delegar por completo del 0 al 20%, porque todavía revisa lo que produce Claude.
¿El estudio muestra que la IA reemplaza a los ingenieros de software?
No en sus resultados. Muestra a ingenieros que hacen más trabajo, incluidas tareas que habrían dejado de lado, mientras supervisan los resultados. Algunos se preguntaron si con el tiempo podrían automatizar su propio puesto.
¿Qué tareas de programación delegan los ingenieros a la IA?
Tareas fáciles de verificar, de bajo riesgo o aburridas. Depurar y entender código son los usos diarios más comunes, e implementar funciones nuevas pasó del 14% al 37% del uso de Claude Code.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
Lo que describe este estudio es un asistente de programación que funciona mejor en tareas que una persona puede revisar rápido: encontrar un error, explicar código viejo, armar un tablero pequeño. Si estuviéramos implementando una herramienta como Claude Code en un equipo de ingeniería, empezaríamos por ahí. Le dejaríamos primero la depuración y la lectura de código, y mantendríamos las decisiones de diseño en manos de personas hasta que el equipo confíe en su trabajo en tareas más pequeñas.
También mediríamos más que la velocidad. El estudio muestra que la producción sube mientras la parte del trabajo que la gente puede delegar por completo sigue siendo pequeña. Así que mediríamos cuánto de cada cambio tuvo que corregir un revisor antes de integrarlo. Esa cifra, la proporción de cambios escritos por IA aceptados sin retrabajo, es la que vigilaríamos, porque dice si la herramienta ahorra tiempo de revisión o solo lo mueve de lugar.
El punto débil sería el aprendizaje. Cuando el asistente responde todas las preguntas, los ingenieros junior les preguntan menos a sus colegas y practican menos. Reservaríamos parte del trabajo para que la gente lo haga sin el asistente y formaríamos parejas de ingenieros junior y senior en las revisiones. Después, construiríamos un registro sencillo de qué tipos de tareas delega el equipo cada mes, para que los gerentes vean si la confianza crece o cae en lugar de adivinar.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.