Anthropic: los junior caen del 27% al 9% en contrataciones

Anthropic contrataba un 27% de perfiles junior; en junio de 2026 era el 9%

En junio de 2026, solo el 9% de las contrataciones técnicas de Anthropic correspondía a perfiles junior. A principios de 2025, ese segmento representaba el 27%. En ese mismo período la compañía triplicó su plantilla, lo que significa que el problema no es que haya dejado de contratar: es que dejó de contratar en la puerta de entrada.

Para un founder, la cifra incomoda por una razón concreta. El trabajo junior —código pequeño, corrección de errores, tareas fáciles de verificar— es exactamente lo que los agentes de IA hacen mejor. Y es también el lugar donde históricamente se formaba el talento senior que hoy supervisa esos mismos agentes.

Qué dice el informe interno de Anthropic sobre el empleo junior

El documento se titula "How Employment Is Changing at Anthropic" y se apoya en registros internos de empleo, datos de uso de IA, métricas de productividad, encuestas a empleados y entrevistas con 17 personas, según la cobertura de CIOL.

Los números centrales:

• El peso de los perfiles junior dentro del área técnica cayó del 21% al 14% desde principios de 2025.
• La contratación técnica en general bajó del 61% al 56% del total de la plantilla en poco más de un año.
• Ventas, finanzas y selección de personal crecieron más rápido que ingeniería.
• Alrededor de un tercio de los gerentes de machine learning y una quinta parte de los gerentes de ingeniería de software admitieron haber contratado menos por causa de la IA.

Según The Decoder, las vacantes junior abiertas cayeron con especial fuerza a partir de diciembre de 2025. El informe sitúa además la discusión interna sobre la menor demanda de perfiles técnicos junior en enero de 2026, con un cambio de énfasis en las contrataciones hacia abril, cuando los equipos de ingeniería e investigación empezaron a priorizar menos los puestos de nivel inicial.

Seis horas de agente por cada hora humana: el cuello de botella cambió de lugar

En agosto de 2026, los agentes de IA dirigidos por empleados de Anthropic acumulaban seis horas de operación por cada hora humana. La cifra es llamativa, pero conviene leerla con la advertencia que el propio informe incluye: mide tiempo de ejecución de agentes y uso activo de herramientas, excluye esperas de más de 30 minutos y no significa que la IA completara seis veces más trabajo de forma autónoma (CIOL).

Lo que sí cambió es dónde está el trabajo humano. Según The Decoder, los ingenieros subieron 5,1 veces sus commits, los científicos de datos corrieron 3,1 veces más consultas, el equipo legal procesó 3,1 veces más contratos, ventas cerró 1,7 veces más operaciones y contabilidad gestionó 1,4 veces más facturas.

El freno aparece al medir resultados de negocio. Un estudio del NBER con desarrolladores de GitHub, citado por Xataka, encontró que el salto de actividad se queda en un 30% cuando se miden lanzamientos reales en lugar de volumen de código.

El nuevo cuello de botella es la atención. El 20% de los encuestados dijo que pasó de hacer el trabajo a gestionar el trabajo de los agentes, y el empleado medio dedica un 20% más de tiempo a reuniones que hace un año. En el informe recogido por CIOL, la proporción de sesiones interactivas de Claude dedicadas a supervisar —preparar instrucciones, planes y revisiones— subió del 10% en otoño de 2025 al 22% en primavera de 2026.

Qué buscan ahora las empresas en una entrevista técnica

El cambio también se ve en los criterios de selección. Las menciones a un uso creativo de la IA en entrevistas técnicas se triplicaron entre 2024 y 2026 y, según CIOL, se cuadruplicaron en puestos no técnicos. Al mismo tiempo crecieron los comentarios sobre autonomía y juicio de los candidatos, mientras las habilidades técnicas pierden peso relativo.

La lectura para un founder es directa: si tu proceso de selección sigue midiendo cuánto sabe alguien de un framework, estás evaluando justo la habilidad que menos se está valorando.

¿Es la IA la única causa? Lo que dicen Stanford y el resto del mercado

Fuera de Anthropic el patrón se repite, aunque con matices importantes.

Un estudio de Stanford encontró que los trabajadores de 22 a 25 años en los oficios más expuestos a la IA perdieron un 13% de empleo relativo, mientras los veteranos del mismo oficio se mantuvieron estables (Xataka). La actualización de agosto de 2026 del Stanford Digital Economy Lab, recogida por GCN, sitúa esa brecha en 19% a junio de 2026 —frente al 15% de la medición de julio de 2025— y precisa el mecanismo: no hay despidos masivos, hay menos contrataciones.

En Estados Unidos, las contrataciones para principiantes cayeron un 35% desde 2023 según Revelio Labs. En España, el responsable de DigitalES escribió en El Español que las ofertas para programadores junior bajaron un 33% en un año, y la fundación Mobile World Capital calculó un 27% menos de ofertas junior en empresas TIC de Barcelona entre 2023 y 2025.

Hay una tesis alternativa que conviene conocer antes de atribuir todo a la IA. En Yahoo Finance, los analistas Zanna Iscenko y Fabien Curto Millet revisaron 238 millones de ofertas de empleo y vincularon la caída al ciclo de subida de tasas iniciado en 2022, señalando que las ocupaciones más expuestas se concentran en información, finanzas y servicios profesionales, sectores sensibles a los tipos de interés. El Economic Policy Institute añade que los jóvenes sin título universitario, en ocupaciones con exposición negativa a la IA, también vieron subir su desempleo en el mismo período.

La conclusión honesta: la dirección del dato es consistente, la causalidad no está probada.

Qué significa esto para tu startup

Tres cosas, y ninguna es "deja de contratar juniors".

Primero: si delegas las tareas pequeñas a la IA, tienes que crear el espacio de aprendizaje en otro lado. Las implementaciones pequeñas y fáciles de verificar eran el gimnasio donde un junior construía criterio. Si desaparecen, necesitas diseñar un sustituto explícito: que revise outputs de agentes, que defina estándares de "terminado", que documente por qué una decisión se tomó de una forma y no de otra. Anthropic reconoce en su propio informe que la reubicación interna no resuelve el problema de quien nunca llegó a entrar.

Segundo: mide impacto de negocio, no volumen. El 5,1x en commits es una métrica de actividad. El NBER encontró que el efecto real cae al 30% cuando se miden lanzamientos. Define desde hoy qué indicador de negocio —ingresos, retención, tiempo de ciclo— va a justificar tu inversión en agentes, antes de que el volumen de output te convenza de algo que no está pasando.

Tercero: prepara la reubicación antes de necesitarla. En Anthropic, la probabilidad mensual de que un empleado con más de un año de antigüedad cambiara de departamento subió un 50% en 2026 respecto a 2025 (CIOL). Identifica qué roles de tu equipo son los primeros candidatos a ser absorbidos por agentes y hacia dónde pueden moverse esas personas, en lugar de improvisar cuando el rol ya quedó vacío de contenido.

Conclusión

El informe de Anthropic no demuestra que la IA destruya empleo. Demuestra algo más sutil y más útil para planificar: desplaza el punto de entrada. La empresa sigue creciendo, la contratación técnica sigue existiendo, pero el escalón donde antes se formaba el talento senior se está estrechando.

El investigador Nolan Lovett, de la NATO Special Operations University, describe el riesgo como una "tragedia de los bienes cognitivos comunes": cada empresa que sustituye un puesto junior con IA captura la eficiencia y reparte el costo entre todos los que necesitarán talento experimentado después. Lovett estima que el impacto completo no se verá hasta 2030-2045, porque los expertos disponibles hoy se formaron hace entre 5 y 20 años (The Decoder).

Para una startup, la decisión práctica no es si usar agentes, sino quién va a supervisarlos en cinco años. Quien no forma novatos hoy se queda sin gente con criterio mañana.

Fuentes

• Xataka (fuente original)
• CIOL
• The Decoder
• GCN
• Yahoo Finance