Autor: Anthropic
Compilación: Deep Tide TechFlow
Guía de Deep Tide: Esta es la primera vez que una empresa de IA realiza una encuesta a gran escala sobre las verdaderas ansiedades económicas de los usuarios. Los datos revelan una cruel paradoja: los programadores y diseñadores, que son los que mejor utilizan la IA, son precisamente los que más temen ser reemplazados por ella; quienes más rápido aumentan su eficiencia son los que menos seguridad sienten sobre el futuro. Para los inversores, esto significa que la penetración de la IA es más rápida de lo imaginado, y el impacto en el mercado laboral ya ha comenzado a nivel psicológico.
Hallazgos clave:
Nuestra reciente encuesta a 81,000 usuarios de Claude muestra que las personas que realizan trabajos más susceptibles de ser reemplazados por la IA están más preocupadas por el desempleo causado por ella. Esto es especialmente cierto para los encuestados en las primeras etapas de su carrera.
Las profesiones con los ingresos más altos y más bajos reportaron las mayores mejoras en productividad, principalmente debido a la ampliación del alcance del trabajo (realizar nuevas tareas).
Los encuestados que experimentaron las mayores ganancias de velocidad gracias a la IA mostraron, sin embargo, una mayor preocupación por el desempleo.
Para informar al público sobre los cambios económicos de la IA que observamos, nuestro índice económico comparte qué trabajos se le piden a Claude y en qué tareas Claude completa el mayor porcentaje del trabajo. Pero hasta ahora, carecíamos de información sobre cómo estos patrones de uso se relacionan con lo que la piensa y siente la gente sobre la IA.
Nuestra reciente encuesta a 81,000 usuarios de Claude proporciona un método para conectar las preocupaciones económicas de las personas con lo que cuantificamos en el tráfico de Claude.
La encuesta preguntó sobre las visiones y los miedos de las personas respecto al avance de la IA. Muchas ideas compartidas involucraban temas económicos. Aprendimos que muchos temen el desempleo, aunque también se sienten más productivos y capacitados. En algunos casos, la IA les permitió iniciar un negocio o les dio tiempo para hacer cosas más importantes; en otros, la IA les hizo sentir presión o les fue impuesta por sus empleadores.
Los resultados de la encuesta proporcionan evidencia preliminar de que la exposición observada (nuestra métrica de riesgo de reemplazo por IA) se correlaciona con las preocupaciones económicas en torno a la IA. Las personas en profesiones con alta exposición, definida por las tareas que se observa que realiza Claude, están más nerviosas por el reemplazo económico. Esto es consistente con una conciencia generalizada de la difusión y el impacto potencial de la IA. Desarrollamos nuestros hallazgos a continuación.
¿Quién teme perder su trabajo?
"Al igual que todos los trabajadores de cuello blanco en este momento, estoy 100% preocupado, casi las 24 horas del día, los 7 días de la semana, de que eventualmente la IA me reemplace." — Un ingeniero de software.
Una quinta parte de los encuestados expresó preocupación por el reemplazo económico. Algunos se preocupan por el tema de manera abstracta: un desarrollador de software advirtió sobre "la posibilidad de que la IA en su estado actual se utilice para reemplazar puestos junior". Otros se lamentaron de que su trabajo, o aspectos del mismo, esté siendo automatizado. Un investigador de mercado dijo: "En cuanto a mejorar mis capacidades, sin duda. Pero en el futuro, la IA podría reemplazar mi trabajo". En algunos trabajos, la gente siente que la IA ha hecho su trabajo más difícil. Un desarrollador de software observó que "cuando llegó la IA, los gerentes de proyecto comenzaron a asignarme tickets y errores cada vez más difíciles de resolver".
En todo el informe, utilizamos clasificadores impulsados por Claude para inferir atributos y emociones de las respuestas de los encuestados. Por ejemplo, muchos participantes mencionaron incidentalmente su campo de trabajo o proporcionaron detalles informativos sobre su vida laboral, lo que nos permitió inferir su profesión. De manera similar, cuantificamos la preocupación por el desempleo haciendo que Claude identificara e interpretara citas directas donde los encuestados indicaban que su rol enfrentaba riesgo de reemplazo impulsado por IA. Damos ejemplos de prompts en el apéndice.
La amenaza percibida de IA por parte de los encuestados se correlacionó con nuestra propia métrica de exposición, que refleja el porcentaje de tareas de un trabajo en las que se utiliza Claude. Cuando esta métrica de exposición observada era alta para un encuestado, su preocupación por la IA era mayor. Por ejemplo, los maestros de primaria estaban menos preocupados por ser reemplazados que los ingenieros de software, lo que es consistente con el hecho de que el uso de Claude está sesgado hacia tareas de codificación.
Mostramos esto en la Figura 1 a continuación. El eje y es el porcentaje de encuestados en una ocupación dada que indicaron que la IA ya ha o podría pronto reemplazar su rol. El eje x es la exposición observada. El gráfico muestra que, en promedio, las personas en ocupaciones con mayor exposición tienden a expresar más preocupación sobre la automatización de su trabajo. Por cada aumento de 10 puntos porcentuales en la exposición, la percepción de amenaza laboral aumenta 1.3 puntos porcentuales. El 25% con mayor exposición mencionó esta preocupación tres veces más que el 25% con menor exposición.
Figura 1: Percepción de la amenaza laboral por la inteligencia artificial versus exposición real. El gráfico muestra el porcentaje de encuestados que perciben que la inteligencia artificial representa cierta amenaza laboral, y la métrica de exposición real propuesta porMassenkoff y McCrory (2026). Un encuestado fue codificado como que percibe una amenaza laboral si indicó que su puesto ya había sido reemplazado o reducido significativamente, o que tales cambios podrían ocurrir en el futuro cercano (codificado usando Claude). La línea verde representa un ajuste lineal simple.
Otra característica importante del trabajador es la etapa profesional. En investigaciones anteriores, reportamos signos preliminares de una desaceleración en la contratación de recién graduados y trabajadores en etapas tempranas de su carrera en EE. UU. Para aproximadamente la mitad de los encuestados, pudimos inferir la etapa profesional a partir de sus respuestas. Encontramos que los encuestados en etapas tempranas de su carrera tenían más probabilidades de expresar preocupación por el desempleo que los empleados senior.
Figura 2: Preocupación por el desempleo económico por etapa profesional. Porcentaje de encuestados que indicaron que la inteligencia artificial representa cierta amenaza para su trabajo, desglosado por etapa profesional. Ambos campos se inferieron utilizando respuestas abiertas basadas en un clasificador de Claude.
¿Quién se beneficia de la IA?
Usando Claude para evaluar las respuestas de la encuesta, calificamos el grado autoinformado de mejora de productividad debido a la IA en una escala de 1 a 7, donde 1 es "productividad reducida", 2 es "sin cambios", y los niveles subsiguientes indican una mayor mejora. Las respuestas con una puntuación de 7 incluían testimonios como, "Hice en 4-5 días un sitio web que antes me llevaba meses"; Claude calificó con 5 declaraciones como "algo que normalmente llevaría cuatro horas se hizo en la mitad del tiempo", y con 2 "Personalmente, hice que la IA me ayudara a arreglar el código de mi sitio web. Pero me tomó varios intentos obtener el resultado deseado".
En general, las personas reportaron una mejora de productividad significativa en promedio. La puntuación media de productividad fue de 5.1, correspondiente a "productividad significativamente mejorada". Por supuesto, nuestros encuestados son usuarios activos de cuentas personales de Claude.ai dispuestos a participar en la encuesta. Esto podría hacerlos más propensos a reportar ganancias de productividad que el usuario promedio. Aproximadamente el 3% reportó un impacto negativo o neutral, y el 42% no dio una indicación clara de productividad.
Esto varió algo según los ingresos. El panel izquierdo de la Figura 3 muestra que las personas en trabajos bien remunerados, como desarrolladores de software, comunicaron las mayores mejoras de productividad gracias a la IA. Este resultado no solo está impulsado por la codificación; se mantiene cuando excluimos las ocupaciones informáticas y matemáticas. Esto hace eco de un hallazgo anterior del índice económico, que también favorecía a los trabajadores con salarios más altos: en tareas que requieren niveles educativos más altos, Claude tiende a reducir el tiempo necesario para completar la tarea (en relación con no usar IA) en un porcentaje mayor.
Algunos trabajadores con los ingresos más bajos también describieron altas mejoras de productividad. Esto incluye a un representante de servicio al cliente que usó "la IA para ahorrarme mucho tiempo creando respuestas basadas en otra respuesta". En algunos casos, las personas en trabajos de bajos salarios usan la IA para proyectos secundarios técnicos. Por ejemplo, un conductor de reparto está usando Claude para iniciar un negocio de comercio electrónico, y un jardinero está construyendo una aplicación musical.
Figura 3: Mejora de productividad inferida por ocupación. El gráfico izquierdo muestra las ganancias promedio de productividad inferidas debido a la IA (usando un clasificador basado en Claude), divididas por cuartiles según la mediana salarial de la ocupación proporcionada por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS). El gráfico derecho muestra el mismo resultado, pero por grupos ocupacionales principales. Las barras de error indican intervalos de confianza del 95%.
Examinamos esto con más detalle en el panel derecho de la Figura 3, que muestra la mejora de productividad inferida para los principales grupos ocupacionales. En la parte superior están las ocupaciones directivas. Estos encuestados eran en su mayoría emprendedores que usaban Claude para iniciar negocios. La segunda categoría más alta es informática y matemáticas, que incluye desarrolladores de software. Los dos grupos que mostraron las mejoras de productividad más moderadas fueron los trabajadores científicos y legales. Algunos abogados estaban preocupados por la capacidad de la IA para seguir instrucciones precisas. Por ejemplo: "He dado reglas muy específicas sobre qué, dónde, cómo leer documentos legales, lo que quiero que haga... pero se desvía cada vez".
A medida que la IA se difunde en la economía, una cuestión clave es hacia dónde fluirán los beneficios: los trabajadores, sus gerentes, los consumidores o las empresas. Aproximadamente una cuarta parte de los encuestados especificaron a los receptores de estos beneficios en sus respuestas. En general, la mayoría de estas personas mencionó beneficios para sí mismos, a través de tareas más rápidas, alcance ampliado y tiempo liberado. Pero el 10% de los encuestados que mencionaron receptores dijeron que el empleador o el cliente exigía y obtenía más trabajo. Una proporción menor mencionó beneficios para las empresas de IA, y una proporción aún menor dijo que la IA sería netamente negativa. Esto depende de la etapa profesional: solo el 60% de los trabajadores en etapas tempranas dijo beneficiarse personalmente de la IA, en comparación con el 80% de los profesionales senior.
Figura 4: ¿Hacia dónde fluye el excedente de las mejoras de productividad de la IA? Proporción de encuestados que enumeraron beneficiarios de las mejoras de productividad de la IA que indicaron cada beneficiario.
Alcance y velocidad
Los encuestados también compartieron dónde experimentaron las mejoras de productividad. Las clasificamos en alcance, velocidad, calidad y coste. Por ejemplo, muchos que usan IA para tareas de codificación dijeron "No soy técnico, pero ahora soy un desarrollador full-stack". Esta es una ampliación del alcance; la IA les desbloqueó nuevas capacidades. En contraste, algunos usuarios aceleraron tareas que ya estaban haciendo, como el contador que dijo: "Construí una herramienta que me ayuda a completar en 15 minutos una tarea financiera que antes me llevaba 2 horas". Las mejoras de calidad a menudo provienen de revisiones más exhaustivas de código, contratos y otros documentos. Una pequeña parte de los encuestados mencionó el bajo coste de usar IA: "Contratar a un gerente de redes sociales estaba fuera de mi presupuesto".
Encontramos que la mejora de productividad más común fue en términos de alcance, mencionada por el 48% de los usuarios que explicitaban el impacto en la productividad. El 40% de los que mencionaban productividad destacaron la velocidad.
Figura 5: ¿Qué tipos de mejora de productividad reportaron los usuarios? Proporción de encuestados que describieron cada tipo de mejora de productividad.
La experiencia de las personas usando Claude también puede influir en sus preocupaciones sobre la IA. Para evaluar esto, medimos la mejora de velocidad reportada por los encuestados, extrayendo si su trabajo ahora es mucho más lento (codificamos como 1), no ha cambiado de velocidad (4), o es mucho más rápido (7).
Encontramos que la relación entre la mejora de velocidad y la percepción de amenaza laboral tiene forma de U (ver Figura 6). El gráfico de barras más a la izquierda muestra a los encuestados que reportaron que la IA ralentiza su velocidad. Estos encuestados tenían más probabilidades de indicar que la IA representa una amenaza significativa para su sustento. Por ejemplo, algunos trabajadores creativos, como artistas y escritores, encuentran la IA demasiado restrictiva y rígida para ayudarles en su propio trabajo. Al mismo tiempo, les preocupa que la difusión de la IA en el ámbito creativo dificulte encontrar trabajo.
Figura 6: Amenaza laboral y aceleración por IA. Porcentaje de encuestados que indicaron que su puesto de trabajo ya ha sido o podría ser en el futuro cercano objeto de sustitución, según el grado de aceleración inferido.
Para el resto de los encuestados, la percepción de amenaza laboral aumentó continuamente con el nivel de mejora de velocidad implícito en sus respuestas. Esto tiene cierto sentido económico: si el tiempo necesario para completar las tareas se está reduciendo rápidamente, puede haber más incertidumbre sobre la viabilidad futura de ese rol.
El índice económico revela para qué la gente usa la IA. Pero otra entrada clave para comprender el impacto económico de la IA es escuchar directamente las experiencias de las personas. Las respuestas exploradas aquí muestran que la intuición de las personas coincide con los datos de uso: están más preocupadas por el impacto de la IA en los trabajos donde observamos que Claude hace más trabajo. También encontramos niveles más altos de ansiedad económica entre los trabajadores en etapas tempranas de su carrera, lo que coincide con investigaciones anteriores.
También hay indicios de que Claude empodera a los usuarios. Es más probable que las personas hablen de que los beneficios fluyen hacia ellos mismos, en lugar de hacia sus empleadores o las empresas de IA. Los trabajadores con salarios altos son los más entusiastas sobre el impacto de la IA en la productividad, pero las personas en trabajos de bajos salarios y con menor educación también reportaron mejoras sustanciales en la productividad. La mayoría de los encuestados informaron que Claude mejoró sus capacidades en forma de ampliación del alcance del trabajo o aumento de la velocidad. Pero los usuarios que experimentaron las mayores ganancias de velocidad también estaban más nerviosos por el impacto laboral de la IA.
Debido a la naturaleza de los datos, nuestro análisis tiene advertencias importantes. Primero, nuestra encuesta se limita a usuarios de cuentas personales de Claude.ai que optaron por responder. Entre otros posibles sesgos, estos usuarios pueden estar más inclinados a pensar que los beneficios fluyen hacia ellos. En segundo lugar, a los usuarios no se les preguntó directamente sobre muchas de estas variables derivadas, por lo que nuestras inferencias sobre ocupación, etapa profesional y otras variables a partir de pistas contextuales podrían ser incorrectas. Relacionado con esto, dado que la encuesta era de respuesta abierta, nuestras mediciones se basan en lo que los encuestados mencionaron casualmente; estos hallazgos deberían confirmarse en encuestas estructuradas que pregunten directamente sobre estos temas.
Aun así, las entrevistas revelan información genuina sobre lo que siente la gente respecto a la economía de la IA, mostrando cómo los datos cualitativos pueden hacer surgir hipótesis cuantitativas. La gran cantidad de preocupaciones relacionadas con la economía es en sí misma una señal fuerte.
Agradecimientos
Agradecemos a los 80,508 usuarios de Claude que compartieron sus historias.
Maxim Massenkoff lideró el análisis y escribió la publicación del blog. Saffron Huang lideró el proyecto de entrevistas y brindó orientación durante todo el proceso.
Zoe Hitzig y Eva Lyubich proporcionaron comentarios clave y orientación metodológica. Keir Bradwell y Rebecca Hiscott brindaron apoyo editorial. Hanah Ho y Kim Withee contribuyeron al diseño. Grace Yun, AJ Alt y Thomas Millar implementaron la herramienta de entrevistas de Anthropic en Claude.ai. Chelsea Larsson, Jane Leibrock y Matt Gallivan contribuyeron al diseño de la encuesta y la experiencia. Theodore Sumers contribuyó al procesamiento de datos y la infraestructura de agrupamiento. Peter McCrory, Deep Ganguli y Jack Clark proporcionaron comentarios clave, orientación y apoyo organizativo.
Además, agradecemos a Miriam Chaum, Ankur Rathi, Santi Ruiz y David Saunders por las discusiones, comentarios y apoyo.
Esta escala no está centrada en el punto medio porque la mayoría de las personas calificaron la productividad de manera positiva, casi todas con 6 y 7 en la escala Likert original. La escala que usamos aquí va desde 1 = productividad reducida, 2 = sin cambios, 3 = ligeramente mejorada, 4 = moderadamente mejorada, 5 = significativamente mejorada, 6 = sustancialmente mejorada, hasta 7 = mejora transformadora: la IA cambió fundamentalmente lo que pueden producir o cuánto pueden producir.
Incluso excluyendo estos "emprendedores independientes", la gerencia aún se encontraba a la par con las ocupaciones informáticas y matemáticas, mostrando las mayores ganancias de productividad.
Pero una limitación importante es que esta encuesta se dirigió a usuarios con cuentas personales de Claude. Una imagen más representativa también debería incluir usuarios empresariales, que podrían estar más inclinados a pensar que el valor pertenece al empleador.
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