La IA que se entrena con tu trabajo y después te lo quita: el caso Anthropic

¿La máquina que te reemplaza es la misma que te enseña a pensar? Bienvenidos al laberinto de Anthropic, donde las respuestas, como en toda buena nota, empiezan por el final.

El Anthropic Institute, esa suerte de Think Tank interno de la empresa que desarrolla a Claude (la IA, no el boxeador ni el galán francés, aunque todos confundan el nombre), publicó el 16 de octubre un informe que merece una lectura pausada. Lo firman Nathan Wilmers y otros tres investigadores, y no es un paper frío de academia: son ellos mismos los que contratan, evalúan y miden productividad. Hablan desde adentro.

Los números arden. Los avisos para puestos junior en áreas técnicas cayeron del 27 por ciento al 6 por ciento en menos de un año, tomando como punto de partida diciembre de 2025. Traducido al barrio, Provincia de Buenos Aires mediante: si antes el equipo técnico era un hospital con veinte residentes aprendiendo al lado de los médicos de planta, hoy es una guardia donde quedan dos residentes y dieciocho robots calibrando el electrocardiograma.

¿Qué lugar dejaron los que recién empezaban?

El dato no es solo cuántos puestos junior desaparecieron, sino quiénes los ocupan hoy. La proporción de personal júnior en el área técnica bajó del 21 al 14 por ciento en pocos meses, y la caída fue más pronunciada justo donde el modelo se usa para las tareas más densas. Es decir, ahí donde un pibe recién recibido podía equivocarse mil veces y aprender algo, ahora hay una API (es decir, una interfaz de programación, esos engranajes invisibles que conectan dos softwares)haciendo ese aprendizaje por él. Con menos café y sin sindicalista que lo defienda.

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

Esa frase, breve como un trago de grapa en Bariloche, condensa el problema: si lo que entra es inestable, hace falta criterio humano para chequearlo. Pero el criterio no se hereda, se pule en el barro de las primeras tareas. Y esas primeras tareas son las que hoy hace la IA. La paradoja es perfecta: para tener jueces necesitamos aprendices, y para tener aprendices necesitamos casos. Casos que ya no existen porque la máquina los resolvió en un parpadeo.

• Productividad en alza: los ingenieros suben cinco veces más código que hace seis meses.
• Horas de agentes: las máquinas trabajan seis veces más que las personas en tareas autónomas.
• Equipo de redacción: pasó de escribir textos para humanos a redactar instrucciones para Claude.
• Entrevistas técnicas: la mención a herramientas de IA subió del 5 al 15 por ciento, pero el pedido de criterio autónomo creció más todavía.

Hay un caso concreto que el informe desgrana con detalle: el equipo que redactaba los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para generar ese contenido de forma autónoma. ¿Y qué hicieron mientras tanto? Rotaron a escribir 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 responsable. Bonito. También inquietante: estamos canjeando oficio por oráculo.

El informe no esquiva el elefante en la sala, aunque a mí me gusta llamarlo con nombre de fantasía: lo nombra como una tensión que no se resuelve. La empresa pide criterio para fiscalizar lo que produce la IA, pero ese criterio se forma haciendo las tareas de entrada que la IA hoy ejecuta. Y los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les dio las habilidades. Para quienes aún están afuera del mercado, ese trabajo concreto directamente dejó de estar disponible. Traducido al mundial de selecciones: el banco de suplentes se achicó, y los que están entrando a la cancha lo hacen sin partidos de reserva previos.

Quedan preguntas abiertas que el paper deja picando. ¿Quién construye el juicio clínico de un abogado junior si el contrato modelo lo redacta un bot? ¿Quién aprende a distinguir un apunte médico relevante si el historial lo arma la IA? Anthropic, con honestidad poco frecuente, las reconoce. No las responde. Tampoco puede, porque el problema excede la oficina de Recursos Humanos de una sola empresa y toca la formación profesional de toda una generación. Veremos, che.