Anthropic fábrica de paradojas: ajusta ingresos y descubre que criar criterio lleva años

El otro día quise explicarle a mi vieja cómo funciona el algoritmo del colectivo y terminé enredándome en un círculo vicioso. Algo parecido les pasa a los de Anthropic, la empresa que cocina a Claude, solo que a una escala bastante más cara: el mes pasado publicaron un informe interno donde reconocen, muy finitos ellos, que la estan pasando como gato engrasado con su propia estrategia de contrataciones.

La pregunta era simple y demoledora: cómo cambia el empleo adentro de la propia empresa que desarrolla inteligencia artificial. La respuesta, firmada por el investigador Nathan Wilmers junto a tres colegas del Anthropic Institute, salió a la luz el 16 de octubre y los números son de esos que duelen en la junta directiva.

Los números que nadie quiere mirar

Los avisos para puestos junior pasaron de representar el 27% de las búsquedas técnicas al 9% en menos de un año, una caída de casi tres cuartos. En planta, la proporción de personal junior técnico se derrumbó del 21% al 14% en pocos meses. La tijera cortó con más fuerza justo en las áreas donde el modelo de IA se usa para las tareas más complejas. Traducido al castellano del almacén: la empresa dejó de buscar cadetes y se quedó sin futuro gerente.

Qué buscan ahora, y por qué es un problema

En las planillas de entrevistas de 2024, los reclutadores mencionaban el uso de herramientas de IA en apenas el 5% de las evaluaciones técnicas. Para 2026, esa cifra trepó al 15%. Pero el dato más jugoso es otro: la mención a herramientas creció menos que la exigencia de juicio autónomo. Un gerente lo dejó por escrito, con una frase que parece un tatuaje generacional: «Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios».

O sea: quiero personas que puedan saltar de un tema a otro, porque la máquina se va a equivocar en cualquiera de los dos y alguien tiene que darse cuenta. Bonito en el papel. Imposible de aplicar si a esos saltadores profesionales nunca los dejamos pisar el charco.

Productividad por las nubes, formación por el piso

• Los ingenieros meten cinco veces más código que hace seis meses.
• Las horas trabajadas por agentes autónomos superan en seis a uno a las horas humanas.
• El equipo que escribía los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para que el contenido se genere solo; ahora ese mismo equipo se dedica a escribir instrucciones y pruebas para el modelo.
• Su responsable resume el cambio con una frase que corta como cuchillo: «Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude».

Acá admito que me da un poco de risa nerviosa. Cinco veces más código no significa cinco veces mejor producto, significa cinco veces más código para revisar. Y si la gente que tiene que revisarlo nunca escribió código desde cero, ¿qué está revisando exactamente? Fe, básicamente.

La paradoja que el propio informe no sabe destrabar

El documento reconoce la trampa sin proponerle una salida: la empresa pide criterio para evaluar lo que produce la IA, criterio que se forma haciendo las tareas de entrada que la IA ya ejecuta. En algunos puestos, los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les formó las habilidades. Para quienes todavía no ingresaron al mercado laboral, ese trabajo formador dejó de estar disponible.

Es como si una pizzería decidiera que ya no quiere más aprendices porque la máquina amasa mejor, y después se quejara de que ningún pizzero sabe dar vuelta la masa en el horno. La masa se amasa sola, sí. Pero también se quema sola, y alguien tiene que saber oler cuándo.

Anthropic, para su crédito, publicó el informe en vez de guardarlo en un cajón. Eso ya es más de lo que hacen la mayoría de las compañías que descubren un problema así. Pero publicarlo no lo resuelve. La próxima camada de gente con criterio tendrá que aparecer de algún lado, y este modelo no la está fabricando.

Qué hacer mientras tanto, según un amigo que recién empieza

Si sos junior o estás por recibirte, mi consejo es el mismo de siempre y nunca me lo banco: aprendé a hacer el trabajo aburrido. El que nadie quiere. El que parece tonto. Porque ese es justamente el que la IA todavía no sabe explicar, y el que te va a dar el olfato para distinguir cuando la máquina se equivoca. Y si ya sos manager en una empresa tech, dejá entrar cadetes. Aunque te salga más caro que un script de Python, sin ellos no hay próxima camada.