La paradoja de Anthropic: quiere gente con criterio y, al mismo tiempo, ya no la forma

El problema es concreto y le pega de lleno a quien busca su primer empleo en tecnología: la propia empresa que más habla de inteligencia artificial en el mundo acaba de admitir, con números propios, que dejó de buscar perfiles junior. Y no por una moda: porque ya no los necesita para lo que antes los necesitaba.

El 16 de octubre se publicó un análisis del Anthropic Institute, firmado por el investigador Nathan Wilmers y otros tres colegas. Lo que midieron no fue el mercado laboral en general, sino el comportamiento interno de Anthropic, la compañía que desarrolla a Claude. Cruzaron datos de búsquedas laborales, evaluaciones de entrevistas y métricas de uso de IA dentro de la empresa. Lo que encontraron es un cambio silencioso pero profundo en lo que se entiende por un buen empleado técnico.

Los números: de 27 a 9 por ciento

• Los avisos para posiciones junior pasaron de representar el 27 por ciento de las búsquedas técnicas a apenas el 9 por ciento en menos de un año.
• La proporción de personal junior dentro del área técnica cayó del 21 al 14 por ciento.
• La caída fue más pronunciada en los lugares exactos donde el modelo de IA se usa para las tareas más complejas.

El dato no es solo cuánto bajó, sino qué lo reemplazó. Las búsquedas ahora apuntan a gente con autonomía y criterio propio. Dos atributos que, según el propio informe, solo se consiguen haciendo el trabajo que ahora hace la máquina.

Qué se evalúa hoy en una entrevista

Las planillas de entrevistas cuentan la otra parte de la historia. En 2024, los entrevistadores mencionaban el uso de herramientas de IA en el 5 por ciento de las evaluaciones técnicas. En 2026, esa mención trepó al 15 por ciento. Pero más rápido que eso creció la exigencia de juicio autónomo. Un gerente lo dejó por escrito en los registros: "Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios". La frase resume la nueva lógica: ya no alcanza con saber; hay que saber decidir.

Productividad cinco veces mayor, con un problema adentro

El informe también midió productividad. Los ingenieros hoy suben cinco veces más código que hace seis meses. Las horas trabajadas por agentes autónomos superan a las horas humanas en una proporción de seis a uno. Un equipo que se dedicaba a redactar los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para generar ese contenido solo. Después rotó: ahora esos redactores escriben instrucciones y pruebas para el modelo. La responsable del equipo lo dijo con una imagen potente: "Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude".

La trampa que el propio informe reconoce

Acá aparece la contradicción que el documento no resuelve y que a mí me parece lo más importante de toda la nota. La empresa pide criterio para evaluar lo que produce la IA, pero ese criterio se forma haciendo las tareas de entrada que la IA ya pasó a ejecutar. El propio informe lo advierte: en algunos puestos, los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les formó las habilidades. Para los que todavía no ingresaron al mercado, ese trabajo concreto directamente dejó de estar disponible. La pregunta es cuándo aparece el primer caso concreto de un proyecto entero que sale mal porque nadie aprendió a hacerlo a mano antes de aprender a pedirle a la máquina que lo haga.