Los agentes de IA sí han cambiado para siempre el trabajo y la economía. Pero de momento solo en un sector: la programación

Los agentes de IA comienzan a demostrar su capacidad, pero el único ámbito en el que lo hacen es el de la programación. Un informe de Anthropic revela cómo la ingeniería software es donde actualmente se concentra la mitad de la actividad de los agentes de IA, y eso demuestra dos cosas. La primera, que la IA efectivamente puede potenciar el trabajo. La segunda, que hay una oportunidad enorme para cientos de verticales donde la IA apenas ha desembarcado. Qué ha pasado. Si hay un sector que ha abrazado la IA y los agentes de IA ese es el de la programación. Plataformas como Cursor o WindSurf primero y como Claude Code, OpenAI Codex o Antigravity en la actualidad han hecho que todo tipo de personas —tanto si saben programación como si no— puedan convertir sus proyectos en realidad de forma realmente sencilla. Es un caso claro de cómo la IA puede contribuir en un campo, pero hay un problema: es prácticamente el único caso donde realmente lo ha hecho. Distribución de peticiones a herramientas de IA por segmento. La ingeniería de software es casi responsable del 50% de esas llamadas o peticiones, al menos en el caso de la plataforma Claude. Fuente: Anthropic. Verticales con mucho margen. Como se puede apreciar en esa gráfica, la presencia de agentes de IA es muy reducida o prácticamente nula en un gran número de verticales en los que es evidente que hay una oportunidad notable para aprovechar dichas herramientas. La automatización de tareas ofimáticas es la segunda gran protagonista con un 9,1% de las llamadas a funciones del modelo de IA de Anthropic en este informe. Por debajo de ella encontramos segmentos como el marketing, las ventas, las finanzas, los análisis de negocio o la investigación científica. Y otros que están ignorando la IA. Hay bastantes sectores en los que los agentes de IA parecen no estar teniendo apenas presencia. El segmento de los viajes, el legal, el de la medicina, el comercio electrónico o la educación parecen perfectos para comenzar a aprovechar estas herramientas, pero de momento no está siendo así y esa presencia es muy, muy reducida en todos ellos.  Claude Code puede trabajar seguido más y más tiempo. El doble que hace tres meses, de hecho. Fuente: Anthropic. Los modelos ya pueden trabajar de forma autónoma mucho tiempo. En esos escenarios es cierto que los modelos solían estar limitados por el tiempo que podían funcionar de manera autónoma y "encadenar" acciones y autoanalizar el progreso para seguir actuando. Eso ya no es tan cierto ahora. Claude Code, por ejemplo, ha doblado el tiempo de sus sesiones más largas en apenas tres meses: de los 25 minutos de octubre de 2025 a los 45 minutos de enero de 2026.  Y necesitan menos intervención humana. Otro de los datos reveladores del estudio es que la evolución de estos agentes hace no solo que puedan funcionar de forma autónoma más tiempo seguido, sino que eso también implica menos intervenciones humanas. Esas situaciones en las que un agente "necesita ayuda humana" para seguir con el proceso se van acotando. En agosto de 2025 la media eran 5,4 intervenciones humanas por sesión. En diciembre esa media bajó a 3,3 intervenciones.  En Xataka En 2025 la IA parecía haberse topado contra un muro de progreso. Un muro volatilizado en febrero de 2026 Cada vez nos fiamos más de la IA. En Anthropic han notado además un comportamiento singular de los usuarios: cada vez se van fiando más de los agentes de IA. En programación los novatos aprueban cada nuevo paso antes de que se ejecute, pero los veteranos delegan e intervienen cuando algo va mal: han pasado de preabrobarlo todo a ejercer una monitorización activa y constante. Como dicen en Anthropic, "los usuarios desarrollan confianza a medida que trabajan con el modelo, y cambian su estrategia de monitorización en base a esa confianza creciente".  De la programación a otros campos. Lo que ha pasado con la programación podría pasar en otros escenarios. El reto es lograr construir agentes de IA que se adapten a cada segmento usando esos datos específicos de dicho vertical. Si una IA quiere ayudar en el segmento legal, debe estar específicamente entrenada para ese segmento. Lo que hizo la IA al entrenarse con miles de repositorios de código en GitHub fue ir aprendiendo y perfeccionándose. Pues bien, eso mismo se puede aplicar a otros verticales, aunque el reto es ciertamente notable porque la programación era un segmento perfecto para la aplicación de la IA: es muy determinista. O funciona o no, y tanto si lo hace como si no, los registros de ejecución permiten afinar ese funcionamento. Los nuevos unicornios esperan. Como señala el emprendedor Garry Tan en su newsletter, en las últimas dos décadas las plataformas SaaS han logrado capturar el 40% de las inversiones de capital riesgo y esa industria tiene más de 170 unicornios. "La tesis es simple", concluye Tan, "todos esos unicornios tienen un equivalente en forma de IA vertical esperando".  Promesas y realidades. El segmento de los agentes de IA promete por lo tanto muchos cambios en multitud de segmentos, pero la realidad es que hoy por hoy el éxito práctico (no lo hay económico de momento) de la IA se circunscribe al mundo de la programación. ¿Seremos capaces de trasladarlo a otros segmentos? La oportunidad está ahí, pero una cosa es decirlo, y otra muy distinta hacerlo... aunque sea con IA. Imagen | Joshua Reddekopp En Xataka | Cada vez que a Facebook le salía un competidor, lo compraba: es exactamente lo mismo que está haciendo OpenAI - La noticia Los agentes de IA sí han cambiado para siempre el trabajo y la economía. Pero de momento solo en un sector: la programación fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .