Los trabajos relacionados con la programación informática representan un pequeño sector de la economía moderna, pero su influencia es considerable. En los últimos años, esta área ha experimentado cambios dramáticos con la introducción de sistemas de inteligencia artificial capaces de asistir y automatizar gran parte del trabajo de codificación.
Anthropic, la empresa detrás del asistente de IA Claude, ha publicado un nuevo estudio titulado «Anthropic Economic Index: AI’s impact on software development», donde analiza cómo la IA está cambiando el panorama del desarrollo de software y qué implicaciones tiene para el futuro de esta profesión.
Anthropic analiza el impacto de la IA en el desarrollo de software
El estudio, publicado en la web oficial de Anthropic, analizó 500.000 interacciones relacionadas con la programación tanto en Claude.ai (la interfaz de chat convencional) como en Claude Code (un agente especializado en programación capaz de realizar cadenas de tareas complejas de forma independiente).
Esta investigación forma parte de una serie más amplia de análisis económicos de Anthropic, que anteriormente ya había detectado un uso desproporcionadamente alto de Claude entre trabajadores estadounidenses en ocupaciones relacionadas con la informática, así como entre estudiantes de Ciencias de la Computación.
Tres patrones clave en el uso de IA para programación
El estudio identificó tres patrones principales que están definiendo cómo se utiliza la IA en el desarrollo de software:
- Los agentes de codificación se utilizan más para la automatización. El 79% de las conversaciones en Claude Code fueron identificadas como «automatización» (donde la IA realiza tareas directamente), frente a solo un 49% en Claude.ai. Esto sugiere que a medida que los agentes de IA se vuelvan más comunes, podríamos esperar una mayor automatización de tareas.
- Los programadores utilizan comúnmente la IA para crear aplicaciones orientadas al usuario final. Los lenguajes de desarrollo web como JavaScript y HTML fueron los más utilizados, y las tareas relacionadas con la interfaz de usuario estuvieron entre los usos de codificación más frecuentes. Esto indica que los trabajos centrados en crear aplicaciones e interfaces de usuario simples podrían enfrentar una disrupción más temprana por parte de los sistemas de IA.
- Las startups son las principales adoptantes tempranas de Claude Code, mientras que las grandes empresas van a la zaga. Según el análisis preliminar, se estima que el 33% de las conversaciones en Claude Code sirvieron para trabajo relacionado con startups, en comparación con solo el 13% identificado para aplicaciones empresariales tradicionales.
La automatización gana terreno en la programación
Una de las conclusiones más interesantes del estudio es la diferencia en los patrones de uso entre Claude.ai y Claude Code. Este último mostró tasas de automatización dramáticamente más altas: el 79% de las conversaciones involucraron alguna forma de automatización, en comparación con el 49% en Claude.ai.
¿Qué significa automatización frente a aumentación? Anthropic define la «automatización» como casos donde la IA realiza tareas directamente, mientras que la «aumentación» se refiere a situaciones donde la IA colabora con el usuario para mejorar sus capacidades.
El estudio dividió estos conceptos en subtipos más específicos:
- Los patrones de «Feedback Loop» (donde Claude completa tareas de forma autónoma pero con ayuda de validación humana) fueron casi dos veces más comunes en Claude Code (35,8%) que en Claude.ai (21,3%).
- Las conversaciones «Directivas» (donde Claude completaba una tarea con mínima interacción del usuario) también fueron más altas en Claude Code (43,8%, frente al 27,5% en Claude.ai).
Estos resultados ilustran las diferencias entre agentes especializados en codificación y la forma «estándar» de interactuar con modelos de lenguaje grande a través de interfaces de chat.
¿Qué están construyendo los desarrolladores con Claude?
El estudio encontró que los desarrolladores utilizan Claude principalmente para construir interfaces de usuario y elementos interactivos para sitios web y aplicaciones móviles. Aunque ningún lenguaje domina por completo, los lenguajes de desarrollo web como JavaScript y TypeScript juntos representaron el 31% de todas las consultas, mientras que HTML y CSS sumaron otro 28%.
Entre las tareas más comunes, destacan el «Desarrollo de Componentes UI/UX» y el «Desarrollo de Aplicaciones Web y Móviles», que representaron el 12% y el 8% de las conversaciones, respectivamente.
Esto apunta a un fenómeno conocido como «vibe coding» (programación por vibra), donde los desarrolladores describen los resultados deseados en lenguaje natural y dejan que la IA se encargue de los detalles de implementación.
Los lenguajes para desarrollo back-end también estuvieron representados, con Python en el 14% de las consultas y SQL en el 6%. Sin embargo, Python sirve tanto para desarrollo back-end como para análisis de datos, por lo que estas cifras probablemente incluyen muchas aplicaciones de ciencia de datos y analítica.
Las startups lideran la adopción de IA para programación
Uno de los hallazgos más reveladores del estudio es la diferencia en la adopción de herramientas de IA para programación entre diferentes tipos de organizaciones.
Las startups parecen ser las principales adoptantes tempranas de Claude Code, con un 32,9% de las conversaciones (casi un 20% más que su uso en Claude.ai), mientras que el trabajo empresarial representó solo el 23,8% de las conversaciones en Claude Code.
Además, los usos que involucran a estudiantes, académicos, creadores de proyectos personales y usuarios de tutoriales/aprendizaje representan colectivamente la mitad de las interacciones en ambas plataformas. En otras palabras, los individuos —no solo las empresas— son adoptantes significativos de herramientas de asistencia para codificación.
Este patrón de adopción refleja cambios tecnológicos anteriores, donde las startups utilizan nuevas herramientas para obtener ventajas competitivas mientras que las organizaciones establecidas avanzan con más cautela y a menudo tienen controles de seguridad detallados antes de adoptar nuevas herramientas a nivel empresarial.
El futuro del desarrollo de software con IA
El análisis de Anthropic plantea importantes cuestiones sobre el futuro del desarrollo de software. ¿Persistirá la prevalencia de los «bucles de retroalimentación», donde los humanos siguen involucrados en el proceso, a medida que avancen las capacidades de la IA, o veremos un cambio hacia una automatización más completa?
A medida que los sistemas de IA se vuelven capaces de construir piezas de software a mayor escala, ¿los desarrolladores cambiarán principalmente a gestionar y guiar estos sistemas, en lugar de escribir código ellos mismos? ¿Qué roles de desarrollo de software cambiarán más, y cuáles podrían desaparecer por completo?
Las crecientes habilidades de codificación de la IA también podrían ser especialmente consecuentes para el propio desarrollo de la IA. Dado que gran parte de la investigación y desarrollo de IA depende del software, es posible que los avances en la codificación asistida por IA ayuden a acelerar los avances, creando un ciclo de refuerzo positivo que acelere aún más el progreso de la IA.
Como señala Anthropic, «el desarrollo de software podría ser un indicador adelantado que nos proporcione información útil sobre cómo podrían cambiar otras ocupaciones con el despliegue de modelos de IA cada vez más capaces en el futuro.»
Aunque los sistemas de IA son extremadamente nuevos en el panorama general, la codificación se encuentra entre los usos más desarrollados de la IA en la economía, lo que la convierte en un caso de estudio particularmente valioso para entender el futuro del trabajo en la era de la inteligencia artificial.
El informe completo está disponible en la web de Anthropic para quienes deseen profundizar en estos hallazgos y sus implicaciones para el futuro del desarrollo de software.
