Anthropic centró su investigación en el interior, revisó cómo utiliza la IA internamente y respondió una pregunta que preocupa a todos: "Cuando la IA realmente esté en la oficina, ¿qué pasará con las personas que hacen el trabajo?" Realizaron una revisión sistemática utilizando cuestionarios a 132 personas, entrevistas en profundidad a 53 personas y registros internos del Código Claude. En resumen: Después de que los ingenieros comenzaran a usar a Claude como un "programador en pareja que nunca se irá", su productividad aumentó un 50 % y sus límites de habilidades se ampliaron significativamente. Sin embargo, esto también desencadenó tres inquietudes importantes: una profunda degradación de las habilidades, un debilitamiento de la colaboración y una identidad profesional difusa. 1. En primer lugar, la transformación de la productividad y la naturaleza del trabajo. La productividad ha mejorado significativamente: los empleados informan que utilizan Claude en el 60% de su trabajo, lo que resulta en un aumento del 50% en la eficiencia y un aumento de 2 a 3 veces en comparación con el mismo período del año pasado. Todos somos "guerreros hexagonales", lo que significa que los ingenieros pueden manejar tareas más allá de sus áreas principales de especialización, como desarrollo front-end, bases de datos y código API, acelerando así la iteración. En la nueva carga de trabajo, el 27% de la producción de Claude se incluye en "tareas que nunca hubiera hecho antes", como mejoras menores en herramientas internas, paneles de datos y refactorización de código. 2. Cambios en el mapa de la misión Los usos principales de Claude son corregir errores de código y comprender bases de código existentes. El 55% de las personas usa Claude diariamente para depurar, el 42% para leer código y el 37% para escribir nuevas funciones. Uso de alta frecuencia de baja delegación: solo entre el 0 % y el 20 % de las tareas se pueden delegar a Claude sin supervisión; el código de alto riesgo aún requiere supervisión y verificación manual. En una estrategia de delegación, los ingenieros tienden a delegar a la IA tareas de bajo contexto, baja complejidad, fácilmente verificables, bien definidas, de bajo riesgo o tediosas; el pensamiento de alto nivel, las decisiones de diseño o las tareas que requieren una reflexión profunda todavía las manejan los humanos. La confianza se desarrolló gradualmente. A medida que la experiencia se acumulaba, la confianza de los ingenieros en Claude aumentó y comenzaron a confiarle tareas más complejas. 3. Desarrollo de habilidades y desafíos La expansión y la contracción de habilidades coexisten. La IA amplía el conjunto de habilidades de los ingenieros, pero a algunos les preocupa que las habilidades técnicas básicas, como la programación profunda, la depuración y la comprensión de sistemas, puedan deteriorarse debido a la excesiva dependencia de la IA. La paradoja de la supervisión: supervisar eficazmente la IA requiere habilidades relevantes, pero estas habilidades podrían practicarse menos debido a su uso generalizado. Algunas personas podrían desactivar deliberadamente la IA para escribir código crítico y así mantener su competencia. La tendencia hacia la abstracción sugiere que la ingeniería de software podría estar evolucionando hacia niveles más altos de abstracción, similar a la evolución del lenguaje ensamblador a los lenguajes de alto nivel. El inglés podría incluso convertirse en un nuevo lenguaje de programación. 4. Significado y disfrute del trabajo El significado de la programación ha cambiado; algunos ingenieros valoran la alta productividad y los resultados finales que brinda la IA, mientras que otros anhelan la sensación zen de escribir código a mano. A medida que las relaciones se enfriaron, Claude se convirtió en el primer compañero al que contactaban, y el 80 % de las preguntas se formulaban primero. Esto generó menos oportunidades de interacción y mentoría con los compañeros, y una menor sensación de ser necesario. 5. Perspectivas profesionales e incertidumbres Cambio de roles: de escribir código a gestionar IA; algunas personas pasan el 70% de su tiempo revisando código de IA. La incertidumbre actual ha generado incertidumbre en muchos ingenieros sobre su trayectoria profesional a largo plazo en ingeniería de software, temerosos de que la IA lo haga todo y de que ir a trabajar a diario parezca automatizarse. Sin embargo, otros creen que la adaptabilidad y la comprensión de conceptos de alto nivel cobrarán aún más importancia. 6. Tendencias de uso del código Claude Con el aumento de la complejidad y la autonomía de las tareas, la complejidad promedio de las tareas de Claude aumentó, el número de llamadas a herramientas consecutivas aumentó en un 116% y el número de intervenciones humanas disminuyó en un 33%. La distribución de tareas ha cambiado, con un aumento significativo en la proporción de tareas que implican la implementación de nuevas características y el diseño/planificación de código. Diferentes equipos pueden usar Claude según sus necesidades. Por ejemplo, los equipos de seguridad lo usan para la comprensión del código, mientras que el personal no técnico lo usa para la depuración y la ciencia de datos. Sin embargo, este estudio también presenta limitaciones: la muestra autoseleccionada y su naturaleza no anonimizada pueden exagerar los efectos positivos; el análisis de Claude Code solo midió el cambio relativo en la distribución de tareas, en lugar de la carga de trabajo absoluta. Además, la tecnología de IA se está desarrollando rápidamente, y los resultados de la investigación pueden cambiar con la aparición de nuevos modelos y podrían no ser plenamente aplicables a otras organizaciones o sectores. #Investigación sobre IA#El impacto de la IA en el empleo
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