Anthropic revela cómo se aprende a usar la IA
Un informe de Anthropic encuentra que los usuarios con más de seis meses de experiencia con Claude consiguen mejores resultados y lo utilizan para tareas más complejas y profesionales. El estudio también muestra que la adopción se diversifica, mientras la automatización avanza especialmente en los flujos de trabajo conectados a la API.
Los usuarios con más tiempo en Claude no solo lo utilizan más: también parecen sacar mejores resultados de sus conversaciones. El nuevo informe de Anthropic apunta a una curva de aprendizaje en el uso de la inteligencia artificial, aunque todavía no demuestra por completo que la experiencia sea la única causa.
El análisis estudia el uso de Claude entre el 5 y el 12 de febrero de 2026. Anthropic analizó de forma agregada y con un sistema diseñado para proteger la privacidad un millón de conversaciones de Claude.ai y de su API, la herramienta que permite integrar el modelo en productos y flujos de trabajo.
Los usuarios experimentados obtienen mejores resultados
Anthropic compara a quienes llevan al menos seis meses usando Claude con usuarios más recientes. El grupo con más experiencia:
- Usa Claude un 7% más para tareas relacionadas con el trabajo.
- Tiene menos conversaciones personales y más usos educativos o profesionales.
- Trabaja con tareas que requieren, en promedio, un nivel educativo más alto.
- Itera más sobre sus resultados en lugar de limitarse a dar una instrucción y aceptar la primera respuesta.
La diferencia también aparece en el éxito de las conversaciones. En una comparación simple, los usuarios veteranos tienen una tasa de éxito unos 5 puntos porcentuales superior. Cuando Anthropic compara tareas muy similares y controla factores como el idioma, el país y el modelo utilizado, la diferencia se mantiene entre 3 y 4 puntos.
Eso podría significar que las personas aprenden a escribir mejores instrucciones, dividir problemas complejos y revisar las respuestas de Claude. Pero hay una advertencia importante: los primeros usuarios quizá ya eran más técnicos o tenían tareas especialmente adecuadas para la IA. Además, el análisis no incluye a quienes abandonaron Claude, lo que introduce un sesgo de supervivencia.
La IA se extiende a tareas más variadas
El uso de Claude.ai se diversificó entre noviembre de 2025 y febrero de 2026. Las diez tareas más frecuentes pasaron de representar el 24% al 19% de las conversaciones. La programación sigue siendo el uso más común, con el 35% de las conversaciones asociadas a ocupaciones informáticas y matemáticas, pero perdió peso en la aplicación web porque parte del trabajo migró a la API y a Claude Code.
También cambió el tipo de usuario y de consulta. El trabajo académico bajó del 19% al 12% de las conversaciones, mientras que el uso personal subió del 35% al 42%. Anthropic relaciona parte de esta variación con las vacaciones escolares de invierno y con la llegada de usuarios más ocasionales.
El valor salarial estimado de las tareas realizadas en Claude.ai también descendió ligeramente, de 49,30 a 47,90 dólares por hora. No significa que Claude pague esos salarios ni que cada conversación tenga ese valor: es una estimación basada en el salario medio de las ocupaciones que normalmente realizan esas tareas. El descenso refleja más preguntas sencillas sobre deportes, clima o mantenimiento del hogar, y menos programación en la aplicación web.
Los modelos más potentes se reservan para tareas difíciles
Los usuarios parecen elegir el modelo según la complejidad del trabajo. Opus, la familia de modelos más capaz de Anthropic, aparece en el 55% de las tareas informáticas y matemáticas, frente al 45% de las educativas entre los usuarios de pago de Claude.ai.
La diferencia es aún más concreta: en Claude.ai, el 34% de las tareas de desarrolladores de software utiliza Opus, frente al 12% de las tareas de tutores. Por cada aumento de 10 dólares en el salario asociado a una tarea, la proporción de conversaciones con Opus sube 1,5 puntos porcentuales. En la API, el aumento llega a 2,8 puntos.
En la práctica, esto muestra que los usuarios no tratan todos los modelos como equivalentes. Guardan los más caros o potentes para trabajos donde esperan obtener una ventaja clara, como programar, analizar datos o preparar modelos financieros.
La automatización avanza sobre todo en la API
Mientras Claude.ai se vuelve más diverso y colaborativo, la API concentra cada vez más flujos de trabajo automatizados. Entre los usos que al menos duplicaron su presencia aparecen:
- Automatización de ventas y prospección, incluida la búsqueda de clientes y la redacción de correos.
- Operaciones de mercados financieros, como vigilar posiciones, analizar condiciones y proponer inversiones.
Esto importa porque en la API la IA suele trabajar con menos intervención humana. Un chatbot que ayuda a redactar una respuesta no tiene el mismo efecto que un sistema que analiza datos, toma decisiones intermedias y ejecuta una parte del proceso automáticamente.
La adopción sigue siendo desigual
El acceso y el uso de Claude continúan concentrados geográficamente. Los 20 países con mayor uso por habitante representan ahora el 48% del uso global ajustado por población, frente al 45% anterior.
Dentro de Estados Unidos ocurre lo contrario, aunque lentamente: la cuota de los diez estados con mayor uso bajó del 40% al 38%. Anthropic estima que, si la tendencia actual se mantiene, los estados podrían acercarse a un uso per cápita similar en un plazo de 5 a 9 años, no de 2 a 5 años como calculaba antes.
Para ti, la idea central es sencilla: saber usar una IA puede convertirse en una habilidad acumulativa. Quien aprende a plantear mejor los problemas, elegir el modelo adecuado y revisar las respuestas puede obtener más valor que quien solo la usa para consultas aisladas. Anthropic seguirá necesitando separar ese aprendizaje real de las diferencias entre tipos de usuarios, pero el informe ya señala un posible riesgo: la IA podría beneficiar primero y más a quienes ya tienen conocimientos técnicos y trabajos de mayor valor.