Anthropic analiza 1,2 millones de sesiones con agentes de IA: el uso principal es el trabajo de oficina que nadie quiere
La mitad del uso de Claude Cowork se destina a informes de situación, listas de comprobación y presentaciones, lo que Anthropic llama «el trabajo que rodea al trabajo». Los datos dicen mucho sobre dónde ayuda realmente la IA.
¿Qué hace realmente la gente con un agente de IA cuando dispone de uno? Anthropic acaba de publicar una respuesta inusualmente concreta. La empresa analizó 1,2 millones de sesiones anonimizadas de Claude Cowork, su agente para el trabajo cotidiano de oficina, procedentes de más de 600.000 organizaciones y recopiladas durante tres semanas de mayo. La actividad ganadora, con mucha diferencia, fue el trabajo organizativo rutinario que acompaña a todos los empleos de oficina, pero que rara vez es el trabajo propiamente dicho de alguien.
Las dos categorías principales cuentan la historia. «Procesos y operaciones empresariales» encabeza la lista con un 33,4 %: reunir actualizaciones de situación dispersas en un único informe, crear listas de incorporación o conciliar hojas de cálculo. Le sigue «creación de contenidos y redacción» con un 16,4 %: borradores, presentaciones, publicaciones y propuestas. Juntas representan la mitad de todo el uso, algo que Anthropic resume como «el trabajo que rodea al trabajo». Todo lo demás es menor: el desarrollo de software se queda en solo un 8,7 %; la investigación, en un 6,4 %; y el análisis de datos, en un 5,8 %.
Esa baja cifra de programación merece una segunda mirada. No significa que los desarrolladores no utilicen la IA: emplean Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic para terminal, en el trabajo técnico y recurren a Cowork para las tareas de comunicación que lo rodean. En otras palabras, la interfaz determina el uso: los mismos modelos subyacentes realizan trabajos completamente distintos según estén envueltos en un terminal o en una ventana de chat.
¿Qué hay detrás de las cifras? Anthropic denomina «conectivas» a estas tareas: las hojas de cálculo reúnen datos dispersos, las presentaciones trasladan decisiones a públicos diferentes y las listas transmiten conocimientos institucionales a los nuevos empleados. Son el tejido que mantiene unidas las organizaciones, y casi nadie las incluye como su habilidad principal. Esto las convierte en el primer objetivo natural para la delegación. Una salvedad razonable sobre los propios datos: la taxonomía clasifica actividades, no profesiones; no existen categorías separadas para marketing, finanzas o recursos humanos, lo que probablemente infla esa gran cifra de operaciones empresariales. La muestra también limita las sesiones por hora, por lo que infrarrepresenta los momentos de mayor actividad, y los porcentajes no dicen nada sobre el volumen absoluto.
Qué significa esto para ti: si te preguntabas qué podrías probar realmente con un agente de IA, este es un mapa elaborado a partir de 1,2 millones de sesiones reales: empieza por el informe que sigues aplazando, la lista que solo existe en tu cabeza o las diapositivas que explican una decisión ya tomada. Ahí es donde cientos de miles de organizaciones están encontrando valor discretamente, no en una automatización de ciencia ficción, sino en descargar por fin el trabajo que rodea al trabajo.
Fuentes
SensorFM de Google quiere ser un único cerebro de IA para todos los datos de salud de tu dispositivo
Google Research entrenó un modelo fundacional con más de un billón de minutos de datos de Fitbit y Pixel Watch procedentes de cinco millones de personas. Supera a modelos especializados en 34 de 35 tareas de salud y da pistas sobre el rumbo de los asistentes sanitarios con IA.
