Un equipo de Anthropic realizó un estudio titulado “¿Qué tareas económicas se realizan con IA?”

Y esto es enorme.

Mapearon millones de conversaciones en Claude.ai contra clasificaciones estándar de ocupaciones para determinar qué tipos de trabajos están usando inteligencia artificial.

Es importante aclarar que el estudio excluye la actividad de clientes empresariales y llamadas vía API.

Puntos clave

• Al comparar las ocupaciones en la economía de EE. UU. con las ocupaciones asociadas a las conversaciones en Claude, hay algunas áreas donde la proporción de uso en Claude es muy superior a la de trabajadores en la economía:
   
  • Computación y matemáticas: 37.2% de las consultas en Claude vs. 3.4% de los trabajadores – nada sorprendente aquí.
    
    
  • Artes, diseño, entretenimiento deportivo y medios: 10.3% de las conversaciones en Claude vs. 1.4% de los trabajadores; esto parece estar mayormente relacionado con generación de contenido.
    
    
  • Ciencias naturales, físicas y sociales: 6.4% de las conversaciones vs. 0.9% de los trabajadores.
    
    
• También hubo otras áreas con uso significativo, aunque aún por debajo de su representación en la fuerza laboral, como negocios y finanzas, soporte administrativo y gestión.
  
  
• Como era de esperarse, habilidades como comprensión lectora, redacción y programación tienen una fuerte presencia en las conversaciones con IA, mientras que otras como mantenimiento de equipos o instalación son casi inexistentes. Me sorprendió particularmente que la negociación fuera tan poco común—puedo imaginar muchos casos de uso ahí.
  
  
• La adopción de IA es más fuerte entre ocupaciones de conocimiento con ingresos medios a altos—especialmente en roles técnicos o de software—y cae tanto en la parte baja como alta del espectro salarial.
   
  • Roles de altos ingresos como médicos, o tareas de baja remuneración como el personal de restaurantes, muestran poco uso de IA. Esto sugiere que las herramientas actuales están mejor posicionadas para ampliar el trabajo analítico y creativo, más que el manual o altamente especializado.
    
    
• Aproximadamente el 36% de las ocupaciones usan IA en al menos el 25% de sus tareas. Un ejemplo: terapeutas físicos.
  
  
• Aproximadamente el 11% de las ocupaciones usan IA en la mitad de sus tareas. Ejemplo: gerentes de marketing.
  
  
• Un porcentaje muy pequeño (alrededor del 4%) usa IA en al menos el 75% de sus tareas. Ejemplo: docentes de lenguas extranjeras y literatura.
  
  
• Desglosan la colaboración entre humanos e IA en cinco grandes áreas:
   
  • Aumento 
    • Validación (verificación y mejora del trabajo): 2.8%
    • Iteración de tareas (proceso de refinamiento colaborativo): 31.3%
    • Aprendizaje (adquisición de conocimiento y comprensión): 23.3

• • Automatización
    • Bucle de retroalimentación (tarea guiada por respuesta del entorno): 14.8%
    • Directiva (delegación total de la tarea con mínima interacción): 27.8%

¿Qué nos dice todo esto?

Para consultoras como Nimble Gravity, el estudio de Anthropic es un mapa ampliado de dónde se está desbloqueando verdadero valor de negocio con IA. Confirma lo que ya vemos en el terreno: la IA está transformando activamente el trabajo del conocimiento—especialmente en campos como ingeniería de software, marketing, generación de contenido y roles con fuerte carga investigativa.

Esto no son casos aislados ni escenarios futuros. La adopción más sólida ocurre en roles donde escribir, analizar y tomar decisiones lógicas son centrales—espacios donde la IA puede actuar como colaboradora y aceleradora. Si tus equipos aún no están experimentando, piloteando o escalando IA en estos ámbitos, lo más probable es que tus competidores sí. Y están construyendo ventajas compuestas.

En Nimble Gravity, ayudamos a nuestros clientes a cortar el ruido y encontrar oportunidades de alto impacto para integrar IA. Ya sea para mejorar la productividad, generar documentos o reducir los tiempos de ciclo, creamos soluciones enfocadas que entregan valor real.

Esto no se trata de reemplazar a tu equipo. Se trata de potenciarlo. No se trata de sueños imposibles. Se trata de victorias reales, aquí y ahora.

Algunas reflexiones finales

Nos entusiasma ver cómo evoluciona todo esto, y esperamos que el trabajo de Anthropic motive a otros a publicar estudios similares. Ver cómo cambian los patrones de uso entre plataformas e industrias ofrecerá aún más claridad sobre dónde vendrá la próxima ola de productividad.