15 de septiembre de 2025 – En un análisis histórico del despliegue de inteligencia artificial, el último informe del índice económico de Anthrope destaca la velocidad de adopción sin precedentes de la tecnología mientras subraya las marcadas disparidades geográficas y sectoriales. Basándose de datos extensos sobre Claude.AI El uso de API de Claude y Enterprise, el informe documenta cómo la IA está transformando los flujos de trabajo en bolsillos concentrados, lo que plantea preocupaciones sobre la posible divergencia económica si los patrones actuales persisten. El estudio, titulado “Adopción de IA geográfica y empresarial desigual”, se basa en iteraciones anteriores al incorporar desgloses geográficos en más de 150 países y todos los estados de los Estados Unidos, junto con un examen pionero del uso de API de primera parte (1P). Esta expansión permite a los investigadores rastrear no solo los patrones de los consumidores, sino también cómo las empresas están integrando programáticamente modelos de IA fronterizos como Claude en operaciones. Los hallazgos del informe se basan en datos anonimizados y agregados de millones de interacciones, asignados a taxonomías ocupacionales como O*Net, y enfatizan la naturaleza dual de la IA como una herramienta de automatización y un potenciador de la productividad. En el núcleo del informe está la observación de que el despliegue de AI se está acelerando más rápido que los precedentes históricos. En los Estados Unidos, el uso de la IA de los empleados en el trabajo casi se ha duplicado, subiendo del 20% en 2023 al 40% para septiembre de 2025, según los datos de Gallup citados en el informe. Esta oleada supera la difusión de tecnologías transformadoras como la electricidad, que tardó más de 30 años en llegar a los hogares rurales de los Estados Unidos después de la adopción urbana, o computadoras personales, que requirieron dos décadas para penetrar en la mayoría de las casas después de su debut en 1981. Incluso Internet, a menudo aclamado por su rápida propagación, necesitaba unos cinco años para lograr niveles de penetración similares. Dicha velocidad se deriva de las ventajas inherentes de la IA: su amplia aplicabilidad en todas las tareas, la integración perfecta con las herramientas digitales existentes e interfaces intuitivas que no requieren capacitación especializada, generalmente escribiendo o hablan indicaciones. El informe atribuye un mayor impulso a los avances rápidos en los modelos fronterizos, que continuamente expanden las capacidades y atraen una base de usuarios más amplia. Sin embargo, esta máscara de entusiasmo en etapa inicial subyacente a las concentraciones: el uso de IA sigue enfocado en un conjunto limitado de tareas dentro de las empresas y se agrupan geográficamente los patrones que hacen eco vistos en las innovaciones del siglo XX, pero se comprime en líneas de tiempo más cortas. Para cuantificar estas dinámicas, el informe introduce el índice de uso de AI antrópico (AUI), una métrica que compara los volúmenes de conversación de Claude.AI con las poblaciones en edad laboral en regiones específicas. Este índice revela una fuerte correlación entre la adopción de IA per cápita y los niveles de ingresos económicos, lo que indica riesgos potenciales para la desigualdad global. Las naciones de altos ingresos como Singapur y Canadá lideran con puntajes AUI de 4.6 veces y 2.9 veces el uso esperado, respectivamente, en función del tamaño de la población. En contraste, las economías emergentes se retrasan significativamente: Indonesia registra 0.36 veces el uso esperado, India 0.27 veces y Nigeria solo 0.20 veces. Dentro de los Estados Unidos, los puntos de acceso de adopción reflejan las fortalezas económicas locales. Washington, DC, encabeza la lista en 3.82 veces el uso esperado, impulsado por las demandas en la edición de documentos y la asistencia profesional en medio de su centro de servicios y servicios profesionales. Utah sigue de cerca a 3.78 veces, beneficiándose de un ecosistema tecnológico floreciente. California exhibe aplicaciones elevadas relacionadas con la TI, mientras que Florida considera una mayor dependencia de las tareas de servicios financieros. Estas variaciones regionales ilustran cómo la implementación de AI se adapta a las necesidades sectoriales, con una codificación que dominaba en áreas de tecnología y funciones administrativas prominentes en las orientadas a los servicios. Al profundizar en los patrones de uso, el informe traza una evolución en las interacciones Claude.AI en los últimos ocho meses, coincidiendo con las actualizaciones del modelo y las mejoras de características. La codificación sigue siendo la categoría más grande con el 36% del uso total, subrayando el papel de IA en el desarrollo de software. Sin embargo, las aplicaciones no técnicas están ganando terreno: las tareas educativas han aumentado del 9.3% al 12.4%, lo que refleja a los estudiantes y profesionales que aprovechan la IA para el aprendizaje y la investigación. Las tareas científicas han aumentado de manera similar del 6.3% al 7.2%, apuntando a una creciente integración en el análisis de datos, simulaciones y pruebas de hipótesis. Un cambio notable es el aumento en las conversaciones de “directiva”, donde los usuarios delegan las tareas completas para claudarse en lugar de participar en intercambios iterativos. Estas interacciones orientadas a la automatización han aumentado del 27% al 39% de las sesiones. Dentro de la codificación, esto se manifiesta como un aumento de 4.5 puntos porcentuales en la creación de programas y una disminución de 2.9 porcentaje en las solicitudes de depuración, lo que sugiere que los usuarios están logrando los resultados de manera más eficiente en las interacciones individuales. Esta tendencia se alinea con la maduración de la IA, que permite una mayor autonomía y reduce la necesidad de supervisión humana en procesos de rutina. Las disparidades geográficas se extienden más allá de las tasas de adopción en bruto a la diversidad y el estilo de uso. En países bajos como India, la codificación representa más del 50% de las interacciones, que excede el promedio global de aproximadamente un tercio, indicando un enfoque limitado en aplicaciones técnicas en medio de un acceso limitado a herramientas más amplias. Las regiones de alta adopción, por el contrario, muestran carteras más variadas: educación, ciencia y tareas comerciales, cada una reclaman acciones significativas, fomentando ganancias integrales de productividad. Después de ajustar la composición de la tarea, el informe descubre modos de colaboración divergentes. Las áreas de baja aui se inclinan hacia la automatización, con los usuarios que descargan con mayor frecuencia las tareas completas a la IA. Sin embargo, las regiones de alta aui favorecen el aumento (paternos que involucran aprendizaje, iteración y trabajo en equipo humano-AI) que puede amplificar el desarrollo de habilidades a largo plazo y la innovación. Esta bifurcación plantea preocupaciones de capital: mientras que la automatización optimiza la eficiencia en entornos limitados por recursos, el aumento en áreas ricas podría ampliar las brechas de conocimiento y las divisiones económicas. Cambiando a los contextos empresariales, el informe proporciona una visibilidad sin precedentes en el tráfico de API 1P, que representa el acceso programático a Claude por parte de las empresas y desarrolladores. A diferencia del Claude.ai basado en el chat, el uso de API revela implementaciones especializadas y escalables. La codificación nuevamente domina, pero los patrones de API divergen: muestran concentraciones más altas en la codificación y las tareas administrativas/administrativas, mientras que Claude.ai se inclina hacia actividades educativas y de escritura. Esto refleja las empresas que priorizan la automatización del backend sobre la creatividad orientada al consumidor. La automatización prevalece en escenarios de API, que comprende el 77% de los usos comerciales en comparación con aproximadamente el 50% en Claude.ai. La interfaz programática facilita la integración perfecta en flujos de trabajo, como generar informes o procesar datos sin intervención del usuario. Sin embargo, el informe señala que el costo no parece ser una barrera principal; Las tareas utilizadas con frecuencia a menudo incurren en gastos más altos debido a las demandas computacionales, lo que indica una baja sensibilidad al precio. En cambio, las decisiones de implementación dependen de las capacidades del modelo y el valor tangible de automatizar funciones específicas, como reducir el trabajo manual en dominios de alto riesgo. Un cuello de botella clave identificado es la curación de datos contextuales. Para aplicaciones empresariales complejas, como el análisis legal o la optimización de la cadena de suministro, la efectividad de AI depende de proporcionar un contexto rico y relevante. El informe sugiere que muchas empresas enfrentan obstáculos en la modernización de datos y la reestructuración organizacional para suministrar esta entrada, lo que potencialmente estancó una adopción más amplia. Las inversiones en estas áreas podrían desbloquear el potencial de la IA en sectores sofisticados, pero representan costos iniciales significativos, particularmente para empresas más pequeñas. Estas ideas se ven reforzadas por la fuente abierta del informe de su conjunto de datos, un compromiso con la transparencia que invita a un escrutinio independiente. La versión incluye clasificaciones a nivel de tarea para datos de API de Claude.AI y 1P, desgloses de colaboración y detalles geográficos para el uso del consumidor. Los investigadores ahora pueden explorar preguntas apremiantes: ¿Cómo impacta la adopción de IA en los mercados laborales locales? ¿Qué políticas pueden democratizar el acceso en las regiones de baja adopción? ¿El costo de la tarea influye en las estrategias empresariales y qué perfiles de trabajadores se benefician más de la automatización versus el aumento? Históricamente, las tecnologías transformadoras como la electrificación y el motor de combustión interna impulsaron el crecimiento económico moderno, pero inicialmente exacerbaron las desigualdades globales, como lo documentan en las obras de los economistas Robert Gordon y Lant Pritchett. La IA corre el riesgo de una trayectoria similar: si la productividad aumenta se acumula principalmente a las economías de alta adopción, las tendencias recientes de convergencia de crecimiento, evidentes por estudios de Michael Kremer y otros, podrían revertir las divisiones entre las naciones ricas y emergentes. Dentro de las empresas, la adopción de tareas desiguales podría remodelar los paisajes de empleo. La automatización puede desplazar los roles de nivel de entrada en la codificación o el administrador, al tiempo que aumenta a los trabajadores experimentados con conocimiento organizacional, potencialmente elevando los salarios para este último. El informe cita la investigación de David Autor y otros sobre la difusión de la tecnología, enfatizando que las concentraciones tempranas a menudo preceden a la transformación generalizada a medida que surgen innovaciones complementarias. El análisis de Anthrope llega en un momento crucial, ya que los modelos fronterizos como Claude continúan evolucionando. Los autores del informe, liderados por Ruth Appel, Peter McCrory y Alex Tamkin, estresan que si bien el progreso técnico es inevitable, los resultados sociales dependen de las elecciones deliberadas. Los formuladores de políticas podrían promover un acceso equitativo a través de inversiones de infraestructura, subsidios para herramientas de datos en el desarrollo de regiones o programas educativos que combinen la alfabetización de IA con habilidades humanas. Mientras tanto, los líderes empresariales ganan al abordar las barreras contextuales temprano. Al modernizar las tuberías de datos y fomentar la colaboración de Human-AI, las empresas pueden extender la IA más allá de la codificación de silos en diversas operaciones, mejorando la competitividad. Los hallazgos del informe sobre la sensibilidad de los precios débiles sugieren que a medida que avanzan las capacidades, la adopción probablemente se acelerará, pero se necesitan intervenciones específicas para garantizar la inclusión. Mirando hacia el futuro, antrópico planea el monitoreo continuo de estos patrones, proporcionando anclajes empíricos para navegar por los efectos de ondulación económica de la IA. Como la tercera entrega del índice económico, esta edición amplía el marco con información de API y granularidad global, lo que subraya el dual potencial de la tecnología: amplificar la prosperidad o profundizar las disparidades. En los comentarios finales, los autores advierten que “los efectos económicos de la IA transformadora se darán a la forma tanto por las capacidades técnicas como por las opciones de políticas que hacen las sociedades”. La historia demuestra que las trayectorias de adopción son maleables, evolucionando con madurez, innovaciones y despliegue intencional. Los patrones concentrados de hoy pueden ampliarse, capturando el potencial de productividad total de la IA en sectores y fronteras. Sin embargo, los pasos proactivos ahora, desde la defensa pública hasta la estrategia corporativa, definirán si la IA fomenta la convergencia o la divergencia en la economía global. Este informe no solo ilumina las tendencias actuales, sino que también equipa a las partes interesadas con herramientas basadas en datos para influir en la trayectoria de la IA. A medida que la adopción se intensifica, la interacción de la geografía, las necesidades empresariales y los modos de uso será crítica para aprovechar la IA para un crecimiento equitativo.
Source: Antrópico libera el informe del índice económico sobre la adopción de la IA
