- María López Fernández
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Introducción
En septiembre de 2025, Anthropic publicó su tercer informe del Anthropic Economic Index, un estudio pionero que desglosa cómo la inteligencia artificial (IA) —particularmente su modelo Claude— está siendo incorporada en distintos países, estados, empresas y tareas. Los resultados muestran que la adopción de la IA —y sus beneficios económicos asociados— no se está distribuyendo uniformemente: más bien, está concentrada en regiones con mayor ingreso, empresas con recursos conectados digitalmente y tareas técnicas o automatizables.
Este fenómeno plantea interrogantes esenciales: ¿la IA amplifica las brechas existentes más de lo que las iguala? ¿Qué factores explican estas disparidades? ¿Cómo pueden las políticas públicas intervenir para que el acceso y las ventajas de la IA no queden en manos de unos pocos? En este artículo analizaremos:
- Qué es el Economic Index de Anthropic y su metodología
- Hallazgos clave y patrones de desigualdad
- Factores que explican esa desigualdad
- Implicancias económicas, laborales y sociales
- Riesgos y posibles estrategias para mitigar brechas
- Escenarios a futuro
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1. Qué es el “Anthropic Economic Index” y cómo funciona
1.1 Naturaleza y objetivos
El Economic Index de Anthropic es una iniciativa de investigación que busca cuantificar cómo se está utilizando la IA (Claude) en tareas reales, y ver su evolución geográfica, sectorial y empresarial. En vez de depender exclusivamente de encuestas o cálculos indirectos, este índice se basa en datos reales anonimizados de conversaciones con Claude (Claude.ai) y tráfico de API (uso empresarial).
Anthropic también ha lanzado su programa Economic Futures, que busca ampliar este enfoque, fomentar investigaciones externas y generar aportes de política pública basados en los datos.
1.2 Metodología clave
Algunos aspectos metodológicos que vale destacar:
- Se analizan conversaciones anonimizadas con Claude, clasificadas en tareas u ocupaciones (usando taxonomías como O*NET) para ver qué tipos de tareas se automatizan o se “aumentan”.
- Se define el Anthropic AI Usage Index (AUI), que ajusta el uso de Claude en una región según su población en edad de trabajar. Si una región tiene un AUI > 1, significa que usa Claude más de lo esperado dada su población trabajadora; si AUI < 1, menos de lo esperado.
- Se diferencian dos vertientes: uso de Claude vía interfaz de usuario (Claude.ai) y uso vía API (empresas).
- Se usa la distinción entre automatización (delegar tareas completas) y aumentación (colaboración humano‑IA) para clasificar los tipos de uso.
- Los datos geográficos cubren más de 150 países y todos los estados de EE.UU.
Esta combinación permite detectar dónde la IA está ganando tracción, en qué tareas, bajo qué condiciones, y con qué desigualdades.
2. Hallazgos clave: la desigualdad en adopción de la IA
El informe de Anthropic revela varias tendencias contundentes sobre cómo se distribuye el uso de Claude y sus implicancias económicas.
2.1 Concentración geográfica: países, estados y brechas por ingreso
- El uso de Claude no es proporcional al tamaño poblacional: algunas economías utilizan Claude mucho más que “lo esperado” (según su población trabajadora), mientras otras lo utilizan menos.
- Países como Israel (AUI ≈ 7×), Singapur (≈ 4,57×), Australia, Nueva Zelanda y Corea del Sur encabezan los rankings de uso per cápita relativamente alto.
- En países más emergentes, los valores son bajos: India muestra un AUI de ~0,27×, Indonesia ~0,36×, Nigeria ~0,20×.
- En EE.UU., los estados con mayor uso relativo son Washington D.C. (≈ 3,82× población trabajadora) y Utah (≈ 3,78×).
- En cambio, algunos estados del sur o centrales tienen uso muy inferior al que correspondería por población, lo que revela disparidades internas.
- La correlación entre ingreso (PIB per cápita o nivel económico general) y AUI es alta: las economías más ricas tienden a tener mayor uso relativo de Claude.
Este mapa desigual indica que la adopción de IA —y sus posibles beneficios— está más accesible para regiones con más recursos digitales, infraestructura tecnológica y ecosistemas de innovación.
2.2 Tareas, sectores y modalidad de uso (automatización vs. aumentación)
- En el uso por usuarios comunes en Claude.ai, el código / programación sigue dominando (~36 % de las tareas).
- Sin embargo, tareas educativas y científicas han crecido: educación pasó de ~9,3 % a ~12,4 %, ciencia de ~6,3 % a ~7,2 %.
- El porcentaje de “conversaciones directivas” (donde el usuario delega tareas completas a Claude) pasó de ~27 % a ~39 %. Esto sugiere una mayor confianza del usuario en la IA para ejecutar tareas de forma más autónoma.
- En el uso empresarial (vía API), la proporción de automatización es mucho mayor: ~77 % de las tareas delegadas corresponden a automatización en lugar de colaboración.
- Además, en empresas, tareas administrativas, de oficina y codificación tienden a ser las preferidas para delegar.
- Las regiones con menor adopción tienden a concentrarse en tareas técnicas como programación, mientras que las regiones con mayor adopción muestran una diversificación hacia educación, negocio, ciencia.
En síntesis: no solo la adopción es desigual, sino que la intensidad y el tipo de uso varían según el contexto económico y tecnológico.
2.3 Tendencias en el tiempo
- En los últimos meses, el uso de Claude se ha expandido rápidamente: aproximadamente 40 % de los empleados en EE.UU. reportan usar IA en el trabajo (frente al ~20 % hace dos años)..
- La salida de tareas más automatizadas y directivas sugiere que los usuarios están más dispuestos a delegar acciones completas, no solo pedir apoyo fragmentario.
- La adopción a nivel empresarial está contratando ritmo: a medida que las capacidades de Claude y funciones de API mejoran, más empresas están dispuestas a integrar la IA en procesos propios.
Estas tendencias indican que la IA está en una fase de rápida expansión, pero aún dentro de una zona de concentración inicial.
3. Factores que explican la adopción desigual
¿Por qué algunas regiones, empresas o tareas adelantan mucho más que otras? Aquí están los principales factores observados:
3.1 Infraestructura digital y conectividad
Las regiones con alta penetración de banda ancha, servidores adecuados, acceso a herramientas digitales modernas (computación en la nube, APIs) tienen ventajas estructurales para adoptar IA. En contraste, en lugares con conectividad limitada o infraestructura subdesarrollada, esos costos iniciales actúan como barrera.
3.2 Capital humano especializado
La IA tiende a ser adoptada más rápidamente por quienes poseen habilidades técnicas (programación, análisis de datos, ciencia de datos, habilidades digitales avanzadas). Esto crea una especie de “umbral de entrada”: quienes ya tienen ventajas de conocimiento pueden capturar los primeros beneficios de la IA.
3.3 Recursos organizacionales y escala
Las empresas con recursos —financieros, humanos, de datos— pueden absorber el costo inicial de diseñar, integrar y mantener sistemas con IA. Las pequeñas empresas o aquellas con estructuras más rígidas tienen menos margen para experimentar, lo que lleva a que la adopción se concentre primero en grandes compañías innovadoras.
3.4 Disponibilidad y calidad de datos
Muchos usos de IA requieren datos limpios, bien estructurados, con contexto. En muchas organizaciones o regiones, esos datos no están disponibles o están fragmentados, lo cual dificulta el uso efectivo de modelos como Claude.
3.5 Riesgo regulatorio, percepción y confianza
En sectores regulados (salud, finanzas, derecho), hay más cautela para adoptar IA por temor a responsabilidad legal, privacidad, sesgos o errores. Las empresas o países con marcos regulatorios claros o mayor confianza en la tecnología tienden a moverse más rápido.
3.6 Efectos de red y retroalimentación positiva
Una vez que algunos usuarios, empresas o regiones adoptan la IA, pueden ganar ventajas competitivas (eficiencia, innovación), atraer talento, generar ecosistemas de soporte tecnológico, lo cual refuerza la brecha con los rezagados. La adopción no es homogénea, tiende a concentrarse.
4. Implicancias económicas, laborales y sociales
Las desigualdades en la adopción de IA conllevan efectos amplios y preocupantes:
4.1 Brechas de productividad y acumulación de ventaja
Si algunas regiones y empresas aumentan su productividad gracias a la IA mientras otras no lo hacen, las diferencias económicas pueden ampliarse. Las zonas con adopción temprana pueden escalar su ventaja.
4.2 Riesgo para segmentos laborales vulnerables
Los trabajadores en tareas menos técnicas, menos conectadas o en industrias “tradicionales” pueden quedar rezagados, con menor acceso al apoyo de IA para mejorar su rendimiento. En el peor de los casos, pueden enfrentar automatización parcial o desventaja frente a colegas que sí tienen acceso.
4.3 Concentración de valor empresarial
Las empresas que primero adopten IA con éxito pueden capturar una mayor parte del valor generado (mayor eficiencia, productos mejorados, reducción de costos), lo que puede incrementar las diferencias entre empresas grandes y pequeñas.
4.4 Efectos en convergencia económica global
El hecho de que países de ingresos altos adopten más IA puede reforzar divergencias globales: los países que ya tienen ventajas de capital, infraestructura y talento pueden aumentar su liderazgo, mientras que países emergentes pueden quedar rezagados en la cadena de valor tecnológica.
4.5 Desafíos para políticas públicas y equidad
Para que la IA sirva como motor de desarrollo inclusivo, se requieren políticas deliberadas: formación tecnológica, acceso digital, subsidios, regulación inteligente, incentivos para adopción en sectores rezagados.
5. Riesgos, dilemas y estrategias de mitigación
5.1 Riesgos
- Reforzamiento de desigualdades existentes: la IA puede actuar como multiplicador de ventajas ya existentes en lugar de nivelarlas.
- Desempleo estructural parcial: algunas tareas pueden desaparecer o volverse menos demandadas en escenarios de automatización selectiva.
- Economías fragmentadas: dentro de un mismo país, regiones menos tecnológicamente desarrolladas podrían quedarse atrás.
- Dependencia tecnológica externa: regiones rezagadas podrían depender de IA importada, con poco control sobre datos, costo o adaptaciones locales.
- Desconfianza, sesgos y fallos: las personas o sectores menos acostumbrados a IA pueden desconfiar, lo que limita la adopción, o sufrir con errores no bien comprendidos.
5.2 Estrategias de mitigación
- Programas de capacitación digital en comunidades vulnerables
- Subvenciones o incentivos para pequeñas empresas que adopten IA
- Infraestructura digital pública (internet de alta calidad, centros de datos locales)
- Políticas regulatorias que favorezcan el acceso y la competencia en IA
- Fomento de ecosistemas locales de IA (startups, incubadoras) fuera de los centros tecnológicos tradicionales
- Publicación de datos abiertos de uso de IA para transparencia y monitoreo
6. Escenarios futuros
- Con el tiempo, la adopción podría volverse más equitativa si los costos de IA disminuyen, si nuevas tecnologías más accesibles emergen, o si hay intervención pública.
- Sin intervención, podría consolidarse una brecha de “clase IA”: regiones, empresas y trabajadores con acceso frente a los que no lo tienen.
- La evolución del Economic Index —o iniciativas similares— puede servir como indicador central para políticas de desarrollo digital.
- Podrían surgir alianzas internacionales para transferencia de tecnología e infraestructura IA hacia zonas menos desarrolladas.
Preguntas frecuentes sobre el lanzamiento de “Economic Index” por Anthropic
- ¿Qué mide el “Anthropic Economic Index”?
Un indicador que analiza cómo se usa la IA (Claude) en tareas reales dentro de países, estados y empresas, ajustando por población trabajadora. - ¿Por qué la adopción de IA es desigual?
Debido a diferencias en infraestructura digital, capital humano, recursos empresariales, acceso a datos, regulación y efectos de red. - ¿Qué significa AUI (Anthropic AI Usage Index)?
Es una métrica que compara el uso real de Claude en una región con lo que cabría esperar en función de su población trabajadora. - ¿Qué acciones puede tomar un país o empresa rezagada?
Invertir en conectividad, capacitar talento digital, ofrecer incentivos para adopción, fomentar ecosistemas tecnológicos locales, y asegurar acceso equitativo a IA.
