Los trabajos en programación informática, aunque representan un segmento pequeño de la economía moderna, han sido profundamente transformados recientemente por sistemas de inteligencia artificial que ayudan o automatizan tareas de codificación. Investigaciones previas han hallado que el uso de IA—específicamente con Claude—es desproporcionadamente alto entre los trabajadores estadounidenses en roles relacionados con la informática y en entornos educativos como las carreras en Ciencias de la Computación, reflejando una participación intensiva en la codificación. Para explorar esta tendencia más a fondo, un análisis de 500, 000 interacciones relacionadas con la programación en Claude. ai (una interfaz general de chatbot) y Claude Code (un agente de IA especializado en tareas de codificación) reveló tres ideas principales: 1. **Mayor automatización mediante agentes de codificación:** Las conversaciones en Claude Code fueron un 79% enfocadas en automatización (donde la IA realiza tareas de forma autónoma), en comparación con solo un 49% en Claude. ai, lo que indica que las herramientas especializadas de IA tienden más a automatizar el trabajo que a complementar la labor humana. Dentro de la automatización, las interacciones de “Retroalimentación” (feedback), donde los humanos validan los resultados de la IA, fueron casi el doble de frecuentes en Claude Code, y las tareas “Directivas”, que requieren mínima interacción del usuario, también fueron más comunes. Los patrones de augmentación que implican aprender de la IA fueron menos prevalentes en Claude Code, resaltando las diferencias entre herramientas de codificación agentes y chatbots generales. 2. **Enfoque en el desarrollo de aplicaciones de cara al usuario:** La mayoría de las consultas relacionadas con programación involucraron lenguajes web como JavaScript, TypeScript, HTML y CSS—que en conjunto representaron casi el 60%—mientras que lenguajes de backend como Python (14%) y SQL (6%) también aparecían pero con menor dominio. Las tareas comunes incluían desarrollo de componentes UI/UX (12%) y creación de aplicaciones web/móviles (8%). Esto sugiere que roles enfocados en crear aplicaciones sencillas e interfaces podrían enfrentarse a una disrupción temprana por parte de la IA, a medida que la “codificación con actitud” (“vibe coding”, es decir, describir metas en lenguaje natural para que la IA las implemente) se vuelve estándar. Mientras tanto, el trabajo en backend y tareas genéricas como arquitectura de software o depuración siguen siendo relevantes, pero menos predominantes. 3. **Startups como primeros adoptantes, las empresas establecidas con rezago:** Aproximadamente un 33% de las conversaciones en Claude Code estuvieron relacionadas con proyectos startup, casi el doble del porcentaje en Claude. ai, mientras que el uso en el sector corporativo fue de alrededor del 24%, ligeramente menor que en Claude. ai. Usuarios como estudiantes, académicos, desarrolladores de proyectos personales y aprendices constituyeron la mitad del uso en ambas plataformas. Esto refleja un patrón común donde las startups ágiles adoptan rápidamente herramientas punteras en busca de ventaja competitiva, mientras que las grandes empresas proceden con cautela por temas de seguridad y procedimientos.

Las ganancias en productividad derivadas de los agentes de IA podrían ampliar esta brecha, acentuando desigualdades competitivas. ### Metodología y análisis Las 500, 000 interacciones se procesaron mediante herramientas que preservan la privacidad para extraer insights anonimizados, clasificando las conversaciones por tema (p. ej. , desarrollo UI/UX) y tipo de interacción (automatización vs. augmentación). También se identificaron subtipos específicos, consolidando el hallazgo de que Claude Code es mucho más orientado a la automatización. Sin embargo, la participación humana sigue siendo significativa en la categoría de “Retroalimentación”, en la que los usuarios validados resultados, aunque en el futuro las capacidades de la IA podrían reducir esta necesidad. ### Implicaciones para los roles de los desarrolladores El auge de la IA, especialmente mediante agentes especializados como Claude Code, está desplazando cada vez más los flujos de trabajo de los desarrolladores hacia la automatización, particularmente en el desarrollo de interfaces y aplicaciones web. A medida que la IA maneje tareas rutinarias de codificación y estilo, los desarrolladores podrán centrarse más en aspectos de alto nivel como diseño y experiencia del usuario. La creciente competencia en programación asistida por IA también tiene implicaciones profundas para la propia investigación en AI, pudiendo acelerar avances mediante mejoras en el desarrollo de software asistido por IA. ### Limitaciones Varias limitaciones afectan estos hallazgos: - El análisis solo considera Claude. ai y Claude Code, excluyendo uso en equipos, empresas o a través de API. - La distinción entre automatización y augmentación se vuelve difusa con herramientas agentes avanzadas. - El contexto del usuario en la clasificación de las conversaciones (startup versus empresa, personal versus académico) se infiere con datos limitados, lo que puede llevar a errores. - Puede existir sesgo de adopción temprana, favoreciendo a usuarios más familiarizados con tecnología. - Los datos reflejan solo interacciones en un período de retención fijo, sin captar ciclos de desarrollo recurrentes. - El uso de Claude representa solo una parte del apoyo en codificación con IA, dado que muchos desarrolladores emplean varias herramientas. - El análisis no evaluó la calidad o productividad del código generado por IA. ### Mirando al futuro La IA está impulsando cambios fundamentales en el desarrollo de software, especialmente en la automatización mediante agentes especializados y favoreciendo a startups sobre a las grandes empresas. Siguen abiertas preguntas importantes: cómo será el balance entre la participación humana a medida que la IA mejora, cuál será el rol evolutivo del desarrollador en gestión del software generado por IA y qué roles podrían transformarse o desaparecer. Dado que el desarrollo de software es clave para el progreso de la IA, las mejoras en la codificación asistida por IA podrían crear ciclos de refuerzo que aceleren aún más los avances en inteligencia artificial en general. Aunque el apoyo en programación por IA todavía está en etapas iniciales, su evolución podría ofrecer valiosas ideas sobre cómo otras profesiones también podrían verse afectadas por la integración de la inteligencia artificial. ### Invitación Anthropic invita a economistas y científicos de datos interesados en investigar los impactos de la IA en el mercado laboral a aplicar a las posiciones correspondientes. ### Insights adicionales Comparar interacciones de software y no software dentro de Claude. ai mostró que el desarrollo de software implica en general mayor automatización. Este incremento se debe principalmente a más interacciones de “Retroalimentación”, lo que indica que, incluso cuando la IA realiza la mayor parte del trabajo de codificación, aún es necesaria una revisión humana sustancial. Por otro lado, la automatización directiva (directives) es algo menos común en programación que en otras tareas.