El índice económico de Anthropic: cómo se usa realmente Claude

El nuevo reporte de la empresa, basado en un análisis masivo de interacciones con Claude, ofrece cifras claras sobre el uso real de la IA en el trabajo, el estudio y la vida cotidiana. Para CIOs, CSOs y líderes de tecnología, estos datos no solo cuantifican tendencias sino que también revelan cómo la IA está reconfigurando la economía global.

A diferencia de muchos debates teóricos sobre el impacto de la inteligencia artificial, el Anthropic Economic Index (AEI) ofrece una mirada cuantitativa y detallada a la manera en que se usa Claude en múltiples contextos y qué implicancias económicas reales tiene ese uso. El informe, que examina datos de noviembre de 2025 justo antes del lanzamiento de Opus 4.5, introduce lo que Anthropic denomina primitivos económicos: indicadores que permiten medir no solo cuánta IA se usa, sino cómo se usa, con qué éxito y en qué tareas específicas.

Una IA que “acelera” tareas pero aún es selectiva

Entre las cifras más relevantes, el reporte muestra que las diez tareas más comunes representan 24 % del uso total en Claude.ai, una concentración que ha aumentado con respecto a reportes anteriores. Para clientes empresariales que usan Claude vía API, esta concentración alcanza 32 % del tráfico, lo que indica que ciertas aplicaciones de alto valor —como desarrollo de software o automatización de flujo de trabajo— dominan la adopción empresarial.

El uso colaborativo de la IA, donde el humano interactúa con Claude para iterar y aprender (lo que el informe llama augmented use), representa el 52 % de las conversaciones en Claude.ai, mientras que la automatización directa (tareas completadas con mínima interacción humana) cae a 45 % en noviembre de 2025. Este movimiento sugiere que, aunque los modelos son cada vez más potentes, los humanos siguen involucrados activamente en muchos flujos de trabajo.

Productividad real medible

El análisis también traduce el uso de IA en métricas económicas tangibles. Anthropic estima que Claude puede aumentar la productividad laboral anual en alrededor de 1,8 puntos porcentuales durante la próxima década en EE. UU., una aceleración significativa respecto a los patrones históricos de crecimiento productivo. Para muchas tareas complejas —como programación o análisis técnico— el tiempo requerido con IA se reduce drásticamente en comparación con hacerlo sin asistencia. Aunque estos números dependen de supuestos y metodologías específicas, apuntan a un impacto económico profundo si la adopción continúa expandiéndose.

Uso por contexto: trabajo, educación y personal

El informe desglosa el uso de Claude según el propósito:

• 46 % de uso orientado al trabajo profesional,

• 19 % relacionado con estudios y cursos,

• 35 % con fines personales o cotidianos.

Este reparto no solo revela la diversidad de aplicaciones de la IA, sino también cómo el propósito de uso cambia según el contexto económico y educativo.

La geografía del uso: riqueza, educación y acceso

Una de las conclusiones más llamativas del AEI es la fuerte correlación entre el uso intensivo de Claude y el ingreso per cápita. Países como Estados Unidos, India, Japón, Reino Unido y Corea del Sur lideran la adopción per cápita, mientras que naciones con menores ingresos tienden a usar la IA principalmente para tareas educativas o aplicaciones técnicas muy especializadas. Esto refuerza hallazgos recientes que señalan que los países más ricos están, de hecho, adoptando IA mucho más rápido que sus pares más pobres.

Dentro de Estados Unidos, el informe señala que los cinco estados con mayor uso concentran cerca del 50 % de todo el tráfico de Claude, aun cuando representan solo el 38 % de la población en edad de trabajar. Sin embargo, también hay señales de convergencia regional: los estados con menor adopción están creciendo más rápido en uso, lo que podría equilibrar la distribución en 2–5 años si esas tendencias se mantienen.

Tareas, habilidades y éxito

El reporte introduce también métricas que estiman el tiempo que tomaría completar tareas con y sin IA, así como el nivel educativo asociado a cada tipo de tarea. Por ejemplo, solicitudes relacionadas con desarrollo de software tienen un valor de complejidad y exigencia educativa mucho más alto que tareas de gestión de vida personal. En términos de resultados, Claude tiene un 78 % de éxito en tareas personales, pero ese porcentaje baja al 61 % en tareas de software complejas, indicando que —aunque la IA puede acelerar trabajos sofisticados— los retos de precisión y calidad aún persisten en ámbitos avanzados.

¿Qué significan estos números para los líderes de TI?

Más allá del valor académico del índice, los datos ofrecen lecciones prácticas para CIOs y gerentes de tecnología:

• La IA multiplica la productividad, pero lo hace de forma heterogénea: los mayores beneficios emergen en tareas de alta educación y complejidad.

• La adopción global es desigual y está fuertemente vinculada a estructuras económicas preexistentes, lo que puede agravar brechas entre países y dentro de las economías desarrolladas.

• La coexistencia humano–IA sigue siendo la norma, con un predominio de flujos colaborativos sobre la automatización total en muchas aplicaciones laborales.

Estos resultados sugieren que, para capturar plenamente las ventajas de la IA, las organizaciones deben invertir no solo en tecnología, sino en capacitación, procesos y estrategias que promuevan un uso sofisticado y contextualizado de herramientas como Claude.

En un escenario donde la IA se vuelve ubicua, los datos del Anthropic Economic Index no solo cuantifican tendencias —también iluminan las decisiones estratégicas que definirán quiénes capturan los beneficios de la próxima ola de transformación digital y quiénes quedan rezagados.

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