Claude Code: la experiencia aún importa en la IA

Anthropic analizó unas 400.000 sesiones de Claude Code y encontró un patrón claro: la IA puede encargarse de gran parte de la ejecución, pero los usuarios obtienen mejores resultados cuando entienden bien el problema que intentan resolver.

El estudio, basado en sesiones de unas 235.000 personas entre octubre de 2025 y abril de 2026, analiza cómo se usa Claude Code, qué decisiones toma cada parte y cuándo el trabajo llega a buen puerto. La conclusión principal es sencilla: la experiencia en un área parece importar más que saber programar.

La persona decide qué hacer y la IA cómo hacerlo

En una sesión típica, el usuario toma cerca del 70% de las decisiones de planificación: qué construir, qué enfoque seguir y cuándo considerar terminado el trabajo. Claude, en cambio, toma alrededor del 80% de las decisiones de ejecución: qué archivos modificar, qué código escribir y qué comandos ejecutar.

La división de tareas es bastante concreta. Una persona puede decirle a Claude que prepare una herramienta para detectar cláusulas ausentes en contratos. El agente decide cómo leer los documentos y generar el código, pero necesita que el usuario conozca las reglas legales que debe aplicar.

Cada indicación del usuario activa, en promedio, una cadena de unas 10 acciones de Claude. La herramienta lee archivos, modifica código, ejecuta comandos y devuelve cerca de 2.400 palabras por turno. Una sesión típica tiene alrededor de cuatro turnos, aunque algunas son mucho más autónomas.

La experiencia permite sacar más partido a la herramienta

Anthropic clasificó el nivel de experiencia que mostraba cada usuario en la tarea concreta, desde principiante hasta experto. No se trata necesariamente del cargo profesional. Un ingeniero puede ser principiante si trabaja por primera vez con Rust, mientras que un contable puede demostrar experiencia si conoce con precisión las reglas que debe cumplir un script financiero.

La diferencia se nota en cuánto trabajo consigue activar cada instrucción:

• En sesiones de principiantes, cada indicación desencadena unas 5 acciones y cerca de 600 palabras de respuesta.
• En sesiones de expertos, desencadena unas 12 acciones y alrededor de 3.200 palabras.

La explicación no es que los expertos escriban mejores instrucciones por conocer más código. Su ventaja está en que definen mejor el objetivo, detectan errores y saben qué deben pedirle a Claude que compruebe.

Los expertos también terminan más sesiones con éxito

El estudio usa dos medidas principales. Una estima si el usuario consiguió lo que buscaba y otra exige señales verificables, como pruebas superadas, cambios confirmados en Git o una indicación explícita de que el resultado funciona.

Con la medida más estricta, solo el 15% de las sesiones de principiantes alcanza un éxito verificado. En las sesiones clasificadas como intermedias o expertas, la cifra sube a entre 28% y 33%. Si se incluye el éxito parcial, los porcentajes pasan del 77% en principiantes al 91% o 92% en los demás grupos.

La diferencia aparece con más fuerza cuando algo sale mal. Entre las sesiones con problemas, el éxito verificado pasa del 4% en principiantes al 15% en expertos. Además, el 19% de las sesiones de principiantes que se complican termina abandonado, frente a entre el 5% y el 7% del resto.

La mayor mejora se produce al pasar de principiante a un nivel intermedio. La maestría aporta algo más, pero el salto es menor. Tener una comprensión funcional del área parece capturar buena parte del beneficio.

Claude Code ya se usa fuera de la programación

Entre octubre de 2025 y abril de 2026 cambió el tipo de trabajo realizado con la herramienta. Las sesiones dedicadas a corregir código bajaron del 33% al 19%. Al mismo tiempo, crecieron las tareas que rodean al código:

• Operar software pasó del 14% al 21%.
• La escritura y el análisis de datos aumentaron aproximadamente del 10% al 20%.
• La planificación y la exploración representaron el 14% de las sesiones.

En total, alrededor del 56% de las sesiones consistió en crear, reparar, probar u orquestar código. El resto se centró en ejecutar sistemas, entender proyectos, analizar datos o producir documentos y presentaciones.

Anthropic también estimó el valor de las tareas comparándolas con trabajos publicados en plataformas de freelance. Según esa referencia, el valor de la sesión típica aumentó un 27% durante el periodo analizado. La empresa advierte que no es una cantidad de dinero literal, sino una forma aproximada de comparar la complejidad y el valor relativo de las tareas.

Saber programar no es la única ventaja

En sesiones que producen código, los usuarios de profesiones relacionadas con software lograron un éxito verificado del 34%, frente al 29% de quienes trabajan en otras áreas. En éxito total o parcial, la diferencia fue mucho menor: 89% frente a 88%.

Las diez ocupaciones principales del conjunto quedaron a menos de siete puntos de los profesionales del software. Eso incluye áreas como gestión, finanzas, ventas, derecho y ciencias.

Para ti, la implicación es directa: una herramienta como Claude Code puede permitirte construir una automatización, analizar datos o poner en marcha un sistema sin dominar todos los detalles técnicos. Pero no elimina la necesidad de saber qué resultado necesitas, qué restricciones existen y cómo comprobar si la respuesta es correcta.

El estudio tiene límites importantes. Anthropic no pudo comprobar si el código se usó realmente después, si produjo valor económico o si el usuario quedó satisfecho fuera de la sesión. Además, buena parte de las conclusiones procede de clasificadores que interpretan las conversaciones, no de revisiones humanas de cada caso.

Lo que habrá que vigilar ahora es si esa ventaja de la experiencia se reduce a medida que los modelos mejoren. Si ocurre, significaría que la IA está empezando a aportar por sí misma más criterio sobre el problema. Si no ocurre, el mercado podría valorar cada vez menos la capacidad de escribir código y cada vez más la de entender bien un dominio y dirigir agentes que ejecuten el trabajo.