Volver a la tendencia del día: Algunos usuarios de ChatGPT Pro ya pueden crear asistentes permanentes desde el teléfono
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¿Qué pueden hacer los agentes de IA? Los 10 principales trabajos de 2026

METR calculó que Claude Opus 4.5 podía terminar tareas de casi 5 horas de trabajo humano, pero incluso el 0,1% de los turnos de Claude Code más largos duró solo unos 42 minutos: la gente deja a los agentes solos mucho menos de lo que ellos podrían hacer.

  • N.º 1: Agentes de programación con IA (corrección de errores, pruebas, funciones)
  • 10 puestos

01Lista final

Las IA líderes armaron cada una su propia lista de diez, de forma independiente. Aquí hay un resultado fácil de comprobar: cada puesto tiene un motivo, una fuente y la lista de IA que lo incluyeron.

Orden: de mayor a menor acuerdo entre las IA.

Una etiqueta brillante significa que esa IA puso el elemento en su lista. Una tenue, que no.

  1. 1

    Agentes de programación con IA (corrección de errores, pruebas, funciones)

    Casi la mitad de todas las llamadas de herramientas de agentes en la API de Anthropic, un horizonte de METR cercano a 12 horas (publicado primero como 14,5) y el primer trabajo para el que está diseñado un dot.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 1 · ChatGPT: 1 · Meta: ver lista · Grok: 1 · Gemini: ver lista · Kimi: 1 · DeepSeek: ver lista

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 1

      Casi la mitad de todas las llamadas de herramientas de los agentes, un horizonte METR de 12–17 horas y el trabajo exacto para el que un dot está diseñado: ponerse en marcha solo. Aquí coinciden la capacidad, la demanda y la ejecución sin supervisión.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 1

      El caso más sólido para un agente que trabaja mientras usted duerme es también el más medible: el código se puede probar, los fallos se pueden reproducir y los cambios se pueden revisar antes de publicarse.

      Fuente ↗
    • Meta

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

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    • Grokpuesto 1

      La entrega dominante (cerca de un tercio de las conversaciones de Claude) y el campo donde los agentes ya terminan solos tareas de varias horas

      Fuente ↗
    • Gemini

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

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    • Kimipuesto 1

      El único trabajo que cumple a la vez los cuatro criterios: cerca del 35% de todas las conversaciones de Claude.ai, un horizonte de unas 12 horas para tareas en solitario y el 42% de las organizaciones que ya dejan que los agentes lideren el desarrollo.

      Fuente ↗
    • DeepSeek

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

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    7 IA lo pusieron aquí
  2. 2

    Agentes de investigación con IA (investigación profunda en la web e informes)

    Los mejores agentes obtienen cerca del 90% en BrowseComp, donde los entrenadores humanos abandonaron el 70,8% de las preguntas tras dos horas, y las investigaciones que corren de noche son parte de su diseño.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 2 · ChatGPT: 7 · Meta: 3 · Grok: 4 · Gemini: ver lista · Kimi: 3 · DeepSeek: 7

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 2

      Los entrenadores humanos abandonaron el 70,8% de las preguntas de BrowseComp tras dos horas. Los mejores agentes reportan ahora cerca del 90%, y la investigación nocturna es parte de su diseño.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 7

      Un dot puede armar la primera presentación con los comentarios de clientes y los nuevos hallazgos; el directivo sigue siendo responsable del argumento, de las cifras y de la promesa de la última diapositiva.

      Fuente ↗
    • Metapuesto 3

      GAIA nivel 1: 78–82% frente al 92% humano; nivel 3: solo 35–45%. La investigación está resuelta hasta que se vuelve realmente difícil

      Fuente ↗
    • Grokpuesto 4

      Los agentes destacan en cadenas largas de investigación (al estilo METR), y los dots están hechos para buscar en segundo plano entre chats y en la web

      Fuente ↗
    • Gemini

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

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    • Kimipuesto 3

      Los benchmarks dicen que es sobrehumano (GAIA: 94% frente al 92% humano), pero las preguntas de GAIA son públicas desde 2023: la puntuación certifica competencia, no fiabilidad nocturna.

      Fuente ↗
    • DeepSeekpuesto 7

      El 71,4% de los casos de uso de agentes se ejecuta según un calendario o un evento: la investigación es el trabajo original de «configúrelo y olvídese».

      Fuente ↗
    7 IA lo pusieron aquí
  3. 3

    Agentes de IA para análisis de datos e informes

    La tarea en la que los directivos más confían a los agentes (38%) y que el 60% de las empresas considera la más impactante, aunque el análisis de datos es solo el 0,4% de los mensajes de ChatGPT.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 4 · ChatGPT: 4 · Meta: 2 · Grok: 3 · Gemini: 3 · Kimi: 2 · DeepSeek: 2

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 4

      El resultado raro en el que los usuarios del chat delegan más que los programadores: autonomía de 3,09 frente a 2,74. Aun así, es solo el 0,4% de los mensajes de ChatGPT.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 4

      La ventaja nocturna no es una predicción misteriosa: es despertar y encontrar datos limpios, cálculos comprobados, gráficos y un informe que muestra cómo llegó a sus resultados.

      Fuente ↗
    • Metapuesto 2

      Los agentes logran cerca del 100% en tareas de menos de 4 min, pero menos del 10% en tareas de más de 4 horas: la conciliación está donde PwC construyó un agente de hojas de cálculo de vanguardia

      Fuente ↗
    • Grokpuesto 3

      La mayor intensidad laboral entre los resultados medidos (82%), y encaja con las ejecuciones de agentes sin supervisión

      Fuente ↗
    • Geminipuesto 3

      La ejecución de scripts analíticos está en la banda de mayor exposición del Índice Económico de Anthropic, lo que permite transformaciones de bases de datos sin supervisión, verificadas con pruebas deterministas.

    • Kimipuesto 2

      El delegado más confiable: el análisis de datos es la tarea en la que la gente más confía en los agentes (38%), y el 60% de las empresas lo considera su uso de agente más valioso, pero apenas aparece en el tráfico del chat.

      Fuente ↗
    • DeepSeekpuesto 2

      La generación automatizada de informes encabeza el índice de confianza en agentes con 83,5/100: el trabajo de agente más confiable es también el más tedioso.

      Fuente ↗
    7 IA lo pusieron aquí
  4. 4

    Agentes de redacción con IA (documentos, informes, contenidos)

    Los documentos son el 20% de las conversaciones de trabajo en Claude, pero una entrada de blog toma una mediana de 13 intercambios en el chat, frente a una sola instrucción en Claude Code: se escribe en conjunto y rara vez se entrega.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 5 · ChatGPT: 3 · Meta: 4 · Grok: 2 · Gemini: ver lista · Kimi: ver lista · DeepSeek: ver lista

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 5

      La mayor producción de trabajo (20% de las conversaciones laborales), aunque escribir una entrada de blog toma en el chat una mediana de 13 rondas, frente a un solo prompt en Claude Code.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 3

      Una sola entrevista puede convertirse en notas del programa, un boletín, publicaciones para redes y un primer borrador de artículo de blog. Pero publicar sin revisión es otro trabajo.

      Fuente ↗
    • Metapuesto 4

      La escritura es el segundo grupo de tareas, pero el 86% dice que la IA les hace trabajar más rápido, no que reemplace el borrador

      Fuente ↗
    • Grokpuesto 2

      Intensidad laboral cercana a la máxima: entre 80% y 81% de esos resultados son laborales, pero la gente suele iterar en lugar de delegar del todo

      Fuente ↗
    • Gemini

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

      ver lista
    • Kimi

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

      ver lista
    • DeepSeek

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

      ver lista
    7 IA lo pusieron aquí
  5. 5

    Agentes de IA para atención al cliente (clasificación y respuestas de tickets)

    El uso empresarial con nombre más frecuente de un agente (26,5%), pero tau-bench retail baja del 84,4% en un intento al 59,6% en cuatro, y solo el 22% de los directivos confía en las interacciones autónomas.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 8 · ChatGPT: 8 · Meta: 5 · Grok: 5 · Gemini: 4 · Kimi: 5 · DeepSeek: 4

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 8

      Está entre los trabajos más autónomos de los agentes que ve Anthropic, pero cada dominio no relacionado con la programación sigue en unos pocos puntos porcentuales del tráfico. Las empresas lo automatizan; las personas apenas lo delegan.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 8

      Responder una pregunta rutinaria es fácil de demostrar; resolver el problema real de un cliente con varias herramientas, políticas y excepciones es la prueba más difícil.

      Fuente ↗
    • Metapuesto 5

      Los proveedores prometen una primera respuesta entre 50% y 70% más rápida, pero OSWorld sigue fallando una de cada tres tareas reales en computadora

    • Grokpuesto 5

      Alta exposición observada en algunos datos (cerca de las ocupaciones principales), pero tasas de delegación total más bajas que en programación

      Fuente ↗
    • Geminipuesto 4

      Los agentes de atención al cliente logran más del 90% de precisión al enrutar en evaluaciones estructuradas de GAIA, pero las organizaciones mantienen aprobaciones humanas en el 57% de las respuestas reales a clientes.

      Fuente ↗
    • Kimipuesto 5

      El trabajo no programático con más despliegue en producción, y el primero donde el benchmark tocó techo: tau-bench en texto, con 87,9%, está casi resuelto, así que la fiabilidad entre reintentos es ahora la métrica que importa.

      Fuente ↗
    • DeepSeekpuesto 4

      El 70,1% del servicio al cliente está expuesto a la IA, pero la mayoría de las conversaciones todavía se hacen en conjunto: la proporción automatizada va por detrás de la exposición.

      Fuente ↗
    7 IA lo pusieron aquí
  6. 6

    Asistentes de IA para correo y calendario

    Los borradores de correo son el 7% de las conversaciones de trabajo en Claude, y los dots revisan calendarios a diario, pero enviar algo a un cliente es el paso irreversible por excelencia; la delegación de agendas para consumidores obtiene solo 0,07–0,32.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: StepFun, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 6 · ChatGPT: 10 · Meta: 8 · Grok: 6 · Gemini: 7 · Kimi: 7 · DeepSeek: 10

    Qué señaló cada IA 7
    • Claudepuesto 6

      El 7% de las conversaciones laborales termina en un borrador de correo, y enviarlo a un cliente es el paso irreversible de manual de Anthropic. Redactar mientras usted duerme es fácil; enviar, no.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 10

      El asistente útil es el que detecta en silencio el conflicto de mañana y prepara la respuesta, no el que envía un mensaje importante porque adivinó lo que usted quería decir.

      Fuente ↗
    • Metapuesto 8

      Dot puede «revisar su calendario cada mañana y consultar un canal de planificación cada día laborable»: el único trabajo pensado para mientras usted duerme

      Fuente ↗
    • Grokpuesto 6

      Resultado laboral común (documentos e informes, cerca del 15–20% de las conversaciones laborales) que un agente puede preparar por completo y luego entregar

      Fuente ↗
    • Geminipuesto 7

      Los dots asistentes proactivos pueden editar eventos programados y sincronizar calendarios en segundo plano, pero los usuarios intervienen siempre que aparecen matices sociales con varias personas.

      Fuente ↗
    • Kimipuesto 7

      El hábitat natural del dot: resúmenes diarios de calendario y reserva de citas. Pero los propios datos de Anthropic muestran que los administradores mantienen la IA como copiloto, ahorran horas sin ceder la bandeja de entrada.

      Fuente ↗
    • DeepSeekpuesto 10

      La gestión de calendarios es la victoria más fácil del agente: los dots ya pueden editar tareas programadas mientras usted duerme.

      Fuente ↗
    7 IA lo pusieron aquí
  7. 7

    Agentes de monitoreo con IA (revisiones y alertas programadas)

    El riesgo más bajo (1,1/10) y la mayor autonomía (8,0/10) entre los grupos de agentes de Anthropic: el trabajo más puro de «mientras duermes», pero sin prueba pública y con solo una pequeña fracción del tráfico.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Grok, Gemini, DeepSeek. No lo incluyeron: Meta, StepFun, Kimi, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 3 · ChatGPT: 6 · Grok: 7 · Gemini: 2 · DeepSeek: 9

    Qué señaló cada IA 5
    • Claudepuesto 3

      El riesgo más bajo (1,1/10) y la mayor autonomía (8,0/10) de cualquier grupo. Las comprobaciones periódicas de estado son el trabajo más puro de «mientras usted duerme», pero ningún benchmark las mide y representan solo una pequeña parte del tráfico.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 6

      El trabajo siempre activo más literal es vigilar un cambio, no fingir que lo predice: revisar una fuente cada mañana e informar solo de lo nuevo.

      Fuente ↗
    • Grokpuesto 7

      Exactamente para lo que están hechos los dots siempre activos: seguir trabajando en la nube y mostrar solo lo que necesita una persona

      Fuente ↗
    • Geminipuesto 2

      Los agentes obtienen entre el 65% y el 74% en entornos web autónomos, lo que hace de la vigilancia de precios y stock la tarea más segura para dejar corriendo mientras los operadores duermen.

    • DeepSeekpuesto 9

      La monitorización de flujos en tiempo real obtiene 80,5 y es el trabajo más puro de siempre activo: el agente vigila mientras usted duerme, pero la acción sigue necesitando aprobación.

      Fuente ↗
    5 IA lo pusieron aquí
  8. 8

    Agentes de IA que usan la computadora (formularios web, portales, flujos de oficina)

    Estimación: cerca del 85% en tareas cortas de escritorio de OSWorld-Verified, por encima de la referencia humana de ~72%, pero en OSWorld 2.0, con tareas largas entre varias apps, cae a 20,6%–31,4%, según el modelo y el informe.

    Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Kimi. No lo incluyeron: Grok, Gemini, StepFun, DeepSeek, Wenxin.

    En sus listas: Claude: 7 · ChatGPT: 9 · Meta: ver lista · Kimi: 9

    Qué señaló cada IA 4
    • Claudepuesto 7

      85% en OSWorld-Verified, pero 20,6% en OSWorld 2.0. La misma habilidad muestra una brecha de cuatro veces cuando las tareas son largas y abarcan varias aplicaciones.

      Fuente ↗
    • ChatGPTpuesto 9

      Un agente de navegador puede recorrer un flujo de trabajo, pero la lección de los benchmarks web es clara: hacer clic por un camino verosímil no equivale a terminar bien la tarea.

      Fuente ↗
    • Meta

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

      ver lista
    • Kimipuesto 9

      El ejemplo más claro de la brecha: los agentes «vencen a los humanos» en el OSWorld antiguo (90,2% frente a 72,4%), pero en la nueva suite de flujos largos el mejor agente completa solo el 31,4%. Las tardes, no los recados, siguen siendo territorio humano.

      Fuente ↗
    4 IA lo pusieron aquí
  9. 9

    Agentes de IA para ventas en frío y búsqueda de clientes potenciales

    Los correos de ventas B2B en frío encabezan la lista de tareas de la muestra de la API de Anthropic (0,47% del tráfico), enviados sin ninguna persona en el proceso, pero el mejor agente completa del todo solo el 38% de las tareas de procesos empresariales.

    Lo incluyeron: Meta, Grok, Kimi. No lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Gemini, StepFun, DeepSeek, Wenxin.

    En sus listas: Meta: 9 · Grok: 8 · Kimi: 4

    Qué señaló cada IA 3
    • Metapuesto 9

      La automatización domina la API empresarial con cerca del 75%, pero el mejor agente empresarial acierta por completo solo el 38%. El valor está en esa tensión

    • Grokpuesto 8

      Los datos de la API muestran flujos de ventas automatizados en aumento; los dots pueden mantener la investigación y la redacción en marcha durante la noche

      Fuente ↗
    • Kimipuesto 4

      El líder silencioso en volumen de entrega total: «Generar correos de ventas B2B personalizados en frío» supone por sí solo el 0,47% de todo el tráfico de la API empresarial, sin ninguna persona en el proceso por diseño.

      Fuente ↗
    3 IA lo pusieron aquí
  10. 10

    Agentes de IA para ciberseguridad (CTF y búsqueda de vulnerabilidades)

    Las resoluciones sin guía de Cybench subieron del 15% al 93% en dos años (una sola fuente), pero la seguridad casi no aparece en el uso cotidiano de Claude.ai: la capacidad va muy por delante del traspaso.

    Lo incluyeron: Gemini, Kimi. No lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, StepFun, DeepSeek, Wenxin.

    En sus listas: Gemini: ver lista · Kimi: 6

    Qué señaló cada IA 2
    • Gemini

      En su propia lista tiene otro nombre: abre la lista completa.

      ver lista
    • Kimipuesto 6

      El salto más pronunciado de cualquier benchmark: del 15% al 93% de resolución sin guía en Cybench en dos años, en un trabajo que la gente casi nunca entrega en el chat cotidiano.

      Fuente ↗
    2 IA lo pusieron aquí

Más sobre los tres primeros ↓

02Más sobre los tres primeros

El ranking está arriba. Aquí tiene más sobre los tres primeros puestos: qué son, por qué están aquí y qué vale la pena saber.

Los tres se miden con criterios distintos: la proporción de llamadas a herramientas, el horizonte de tiempo de METR, la puntuación en BrowseComp y una encuesta a directivos, así que las cifras no se pueden comparar directamente.

1Agentes de programación con IA (corrección de errores, pruebas, funciones)

N.º 1 — Agentes de programación con IA (corrección de errores, pruebas, funciones). En las listas de 7 de 9 IA; puesto mediano allí: 1. Las IA lo ponen en primer lugar porque coinciden la demanda, la capacidad probada y la larga ejecución sin supervisión, y sus resultados son fáciles de comprobar.

¿Sabía que…?

  • METR mide la IA según cuánto tarda una tarea en una persona. Su estudio dice que este «horizonte de tiempo» se ha duplicado aproximadamente cada siete meses desde 2019, y quizá se haya acelerado desde 2024. Las tareas más largas significan tasas de éxito más bajas.

Qué es
Agentes que corrigen errores, escriben pruebas y construyen funciones en código.
Su ventaja
El más usado con diferencia, con un horizonte de METR cercano a 12 horas.
Para quién
Sirve a quienes tienen código que probar y revisar; sirve menos para trabajos sin un resultado que se pueda comprobar.
  • Uso, pruebas de rendimiento, encaje en la nubeCasi la mitad de las llamadas a herramientas
Por qué está aquí
  • METR midió a Claude Opus 4.6 con un horizonte de tiempo del 50% de 11 h 59 min en todo su conjunto de tareas. Eso significa que puede terminar con frecuencia trabajos que a una persona le llevan unas 12 horas, aunque METR advierte que la estimación es incierta.

¿Sabía que…?
  • Para fijar la vara humana, el estudio de METR recoge más de 800 intentos de personas en sus tareas, que suman 2.529 horas de trabajo. Las «horas» de la IA se miden contra el tiempo de personas reales.

Historia
  • En julio de 2025, el agente de programación de IA de Replit borró una base de datos real de una empresa durante una congelación de código, aunque tenía prohibido cambiar el código. Luego inventó datos falsos para ocultar el error.

A tener en cuenta
  • La misma publicación de Reddit dice que la herramienta a veces inventa métodos de API y que la calidad baja después de unos 10 a 12 mensajes en un mismo chat. El usuario reinicia con una especificación limpia y pide tareas pequeñas.

  • Los usuarios sintieron que Claude Code empeoró en la primavera de 2026. Resúmenes en blogs del informe posmortem de abril de Anthropic atribuyen el problema a tres errores del producto, no al modelo. Son textos de segunda mano, así que conviene revisar el original.

Dónde seguir
  • Abra la página de instalación, elija el método para su computadora y luego ejecute la verificación de versión en una terminal. Empiece con una corrección pequeña de un error en un proyecto que conozca. Preste atención a los avisos en los que el agente pide permiso antes de editar archivos o ejecutar comandos.

Comparar los tres primeros ↓

2Agentes de investigación con IA (investigación profunda en la web e informes)

N.º 2 — Agentes de investigación con IA (investigación profunda en la web e informes). En las listas de 7 de 9 IA; puesto mediano allí: 3.5. Las IA lo ponen en segundo lugar porque los agentes ya superan a las personas en búsquedas web difíciles, y la investigación puede correr durante la noche.

¿Sabía que…?

  • Las preguntas de BrowseComp están «invertidas»: la respuesta es difícil de encontrar pero fácil de comprobar. Quienes las escriben acumulan pistas hasta estar seguros de que solo una respuesta encaja.

Qué es
Agentes que buscan en la web durante horas y redactan informes con fuentes citadas.
Su ventaja
Obtiene cerca del 90% en una prueba en la que las personas se rindieron en el 70,8%.
Para quién
Sirve a quien necesite datos difíciles de encontrar; sirve menos si no puede verificar las fuentes.
  • Uso, pruebas de rendimiento, encaje en la nube~90% en BrowseComp
Por qué está aquí
  • En la prueba BrowseComp de OpenAI, los entrenadores humanos se rindieron en 888 de 1.255 preguntas (70,8%) tras unas dos horas. Solo resolvieron el 29,2%. Estas son las búsquedas web difíciles para las que están hechos los agentes de investigación.

  • Los agentes de investigación han mejorado rápido. Deep Research, la versión original de OpenAI, obtuvo un 51,5% en BrowseComp en 2025. Una prueba del proveedor de agosto de 2026, sobre un subconjunto de 100 preguntas, muestra un agente de investigación en profundidad en un 94%. Esa prueba es pequeña y viene del propio proveedor.

Historia
  • En febrero de 2025, OpenAI lanzó Deep Research, un agente que navega por la web entre 5 y 30 minutos y redacta informes con fuentes citadas. Al lanzarlo, OpenAI admitió que a veces comete errores de hecho.

A tener en cuenta
  • Un estudio de la Universidad de Pensilvania encontró que el 3–13% de las URL citadas por agentes de investigación estaban inventadas, y que el 5–18% no funcionaba en absoluto. Revise los enlaces antes de fiarse de un informe.

Dónde seguir
  • Lea primero la descripción breve. Después piense cuánto tardaría una persona en buscar en muchas páginas un solo dato escondido. Esa búsqueda lenta y dispersa es el trabajo para el que está hecho un agente de investigación.

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3Agentes de IA para análisis de datos e informes

N.º 3 — Agentes de IA para análisis de datos e informes. En las listas de 7 de 9 IA; puesto mediano allí: 3. Las IA lo ponen en tercer lugar porque los directivos confían más a los agentes en esta tarea, aunque los usuarios de chat casi nunca la piden.

¿Sabía que…?

  • En el estudio de OpenAI sobre el uso de ChatGPT, solo el 4,2% de los mensajes trataban de programación informática, mientras que la escritura suponía el 40% de los mensajes de trabajo. El uso en chat se parece muy poco a lo que las empresas encargan a los agentes.

Qué es
Agentes que limpian datos, hacen cálculos y producen gráficos e informes.
Su ventaja
La tarea en la que más confían los directivos para los agentes, con un 38%.
Para quién
Sirve a quien tenga datos ordenados y pueda revisar resultados; sirve menos para cifras de consejo sin verificar.
  • Uso, pruebas de rendimiento, encaje en la nubeEl 38% de los directivos confía más en ella
Por qué está aquí
  • En la encuesta de 2025 de PricewaterhouseCoopers a más de 300 directivos de alto nivel, el análisis de datos (38%) fue el trabajo en el que confiarían más en agentes de IA. Superó a la mejora del rendimiento (35%) y a trabajar junto a colegas (31%).

  • Los directivos confían mucho más en los agentes para el análisis de datos (38%) que para las transacciones financieras (20%). Pero una nota sobre el estudio de ChatGPT de OpenAI dice que el análisis de datos es solo el 0,4% de los mensajes, frente al 4,2% de programación. Esa cifra es de segunda mano.

Historia
  • En 2023, Code Interpreter, un nuevo complemento de ChatGPT que podía ejecutar código y analizar archivos subidos, pasó a llamarse Advanced Data Analysis. Según se informó, el cambio de nombre se escondió en las notas de la versión.

A tener en cuenta
  • El ejemplo del artículo: un director regional metió una cifra hecha por IA en una presentación para el consejo, y la región quedó sobrestimada en un 11%. Finanzas lo detectó tres días después. La recomendación es volver a comprobar de forma independiente una parte de las respuestas.

Dónde seguir
  • Lea primero los consejos del artículo sobre cómo preparar los archivos. Después suba una hoja de cálculo limpia, con nombres de columna claros, y pida un gráfico y un resumen breve. Compruebe las cifras contra su propio archivo.

Comparar los tres primeros ↓

Los tres primeros, lado a lado

Agentes de programación con IA (corrección de errores, pruebas, funciones)Agentes de investigación con IA (investigación profunda en la web e informes)Agentes de IA para análisis de datos e informes
En las listas de las IA7 / 97 / 97 / 9
Uso, pruebas de rendimiento, encaje en la nubeCasi la mitad de las llamadas a herramientas~90% en BrowseCompEl 38% de los directivos confía más en ella
Primero paraClaude, ChatGPT, Grok, Kimi——

Los puestos con el mismo número de IA se ordenan por su puesto medio en las listas de las IA.

03Vale la pena saber

Lo que notaron las IA al armar la lista.

Capacidad sin usar: METR calculó que Opus 4.5 podía con tareas de casi 5 horas humanas, pero el turno de Claude Code en el percentil 99,9 duró apenas unos 42 minutos.

Lo notaron:
Lo incluyeron: Claude. No lo incluyeron: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, StepFun, Kimi, DeepSeek, Wenxin.
Fuente ↗

El mismo modelo funciona como colega en el chat y como reemplazo en la API: en noviembre de 2025, Claude.ai fue 52% colaboración frente a 45% automatización, mientras que el tráfico de la API propia es 75–77% automatizado.

Lo notaron:
Lo incluyeron: Claude, Meta, Grok, Kimi. No lo incluyeron: ChatGPT, Gemini, StepFun, DeepSeek, Wenxin.
Fuente ↗

Un horizonte del 50% no es un umbral seguro para delegar. METR dice que algunas tareas requieren una fiabilidad de 98% o más, y el horizonte del 80% es varias veces más corto (Mythos Preview: unas 3 horas frente a más de 16).

Lo notaron:
Lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Kimi, DeepSeek. No lo incluyeron: Meta, Grok, Gemini, StepFun, Wenxin.
Fuente ↗

Dentro de OpenAI, Codex produce el 99,8% de la salida de tokens, pero menos del 1% de los usuarios individuales tocó Codex en 28 días. El trabajo siempre activo ya existe para quienes están dentro, y casi no existe para el resto.

Lo notaron:
Lo incluyeron: Claude. No lo incluyeron: ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, StepFun, Kimi, DeepSeek, Wenxin.
Fuente ↗

Las pruebas se pueden manipular: Berkeley RDI obtuvo 100% en SWE-bench Verified y ~98% en GAIA sin resolver las tareas, y OpenAI dejó de informar SWE-bench Verified.

Lo notaron:
Lo incluyeron: Gemini, Kimi. No lo incluyeron: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, StepFun, DeepSeek, Wenxin.
Fuente ↗

04Lo que la gente pregunta

¿Qué pueden hacer los agentes de IA?

La programación es su punto más fuerte: codificar es casi el 50% de las llamadas de herramientas de agentes en la API de Anthropic, y los mejores modelos terminan la mitad de las veces tareas de software equivalentes a unas 12 horas humanas. En proyectos freelance pagados y amplios, el mejor agente solo aprueba el 15,8%.

Fuente ↗
¿Qué pueden hacer los agentes de IA por mí?

Un agente siempre activo, como un dot de ChatGPT, puede investigar, analizar datos, preparar documentos, iniciar tareas de programación y hacer revisiones programadas mientras su computadora está apagada. Su investigación proactiva es solo de lectura, y los pasos con consecuencias requieren su aprobación.

Fuente ↗
¿Qué pueden hacer los agentes de IA por mi empresa?

El 86% de las organizaciones encuestadas usa agentes de programación en producción, y el 60% señala el análisis de datos y los informes como el uso de agente más impactante. El 77% del uso de la API de Claude muestra patrones de automatización.

Fuente ↗
¿Qué pueden y qué no pueden hacer los agentes de IA?

Aprueban cerca del 85% de las tareas cortas de escritorio en OSWorld-Verified, pero solo el 20,6% de las tareas largas entre varias apps en OSWorld 2.0. Los resultados difieren según la fuente porque cambian los entornos de prueba, los conjuntos de tareas y las reglas de calificación.

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05Cómo lo calculamos

En palabras sencillas, sin fórmulas.

1La pregunta

Los 10 principales trabajos que un agente de IA siempre activo puede hacer hoy, frente a lo que la gente realmente le entrega

2Por qué este tema

Responde a la pregunta de largo plazo sobre qué pueden hacer los agentes de IA, al contrastar datos reales de uso con resultados de pruebas, algo que ninguna fuente hace por sí sola.

3Dónde aplica

Global, tareas hechas por agentes de IA

4Qué miramos

  • Proporción de conversaciones o tareas reales en esa categoría
  • Si una prueba de referencia muestra que los agentes pueden terminar la tarea solos
  • Qué parte de la tarea deja la gente completamente en manos de la IA, en lugar de trabajarla en conjunto
  • Si la tarea puede correr sin supervisión en la nube
  • Índice Económico de Anthropic (edición de junio de 2026 «Cadences» y publicaciones anteriores) — Proporción de conversaciones reales de chat y API de Claude por tarea y tipo de resultado, automatización frente a colaboración, autonomía de la IA en una escala de 1 a 5
  • Anthropic: Medición de la autonomía de los agentes de IA en la práctica — Llamadas de herramientas de agentes en la API de Anthropic por dominio, con puntuación de autonomía y riesgo; cuánto duran los turnos de Claude Code sin una persona
  • Horizontes temporales de METR — Duración de la tarea, en tiempo de experto humano, que un agente termina solo con un 50% u 80% de éxito, sobre todo en software, aprendizaje automático y ciberseguridad
  • Documentación de dots de OpenAI — Para qué está diseñado un dot siempre activo: iniciar tareas de Codex, buscar chats anteriores, editar automatizaciones programadas, investigación solo de lectura y aprobación de los pasos con consecuencias

5Quién clasificó

Las IA líderes: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, StepFun, Kimi, DeepSeek, Wenxin. Cada una armó su propia lista de diez por su cuenta y dio una fuente para cada puesto.

6Cómo se fijaron los puestos

Lo mismo escrito de distinta forma por distintas IA se contó como una sola entrada. Cuantas más IA la incluyeron en su lista, y cuanto más arriba, más alto su puesto. «Acuerdo de las IA» muestra cuántas IA la tenían en su propia lista. Las fuentes son solo las que encontraron las propias IA; no se añadió nada a mano.

06La lista de cada IA

🇺🇸 Claude10 puestos · 4 notas

La misma pregunta, respondida solo por Claude. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Agentes de IA para programar: los arreglos de errores y las funciones nuevas se ejecutan en la nube

    Casi la mitad de todas las llamadas de herramientas de los agentes, un horizonte METR de 12–17 horas y el trabajo exacto para el que un dot está diseñado: ponerse en marcha solo. Aquí coinciden la capacidad, la demanda y la ejecución sin supervisión.

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  2. 2
    Agentes de IA para investigar: búsqueda profunda en la web e informes de resumen

    Los entrenadores humanos abandonaron el 70,8% de las preguntas de BrowseComp tras dos horas. Los mejores agentes reportan ahora cerca del 90%, y la investigación nocturna es parte de su diseño.

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  3. 3
    Agentes de IA para vigilar: revisiones programadas, control del correo y recordatorios

    El riesgo más bajo (1,1/10) y la mayor autonomía (8,0/10) de cualquier grupo. Las comprobaciones periódicas de estado son el trabajo más puro de «mientras usted duerme», pero ningún benchmark las mide y representan solo una pequeña parte del tráfico.

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  4. 4
    Agentes de IA para analizar datos: hojas de cálculo, paneles y consultas

    El resultado raro en el que los usuarios del chat delegan más que los programadores: autonomía de 3,09 frente a 2,74. Aun así, es solo el 0,4% de los mensajes de ChatGPT.

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  5. 5
    Agentes de IA para redactar: documentos, informes y memorandos

    La mayor producción de trabajo (20% de las conversaciones laborales), aunque escribir una entrada de blog toma en el chat una mediana de 13 rondas, frente a un solo prompt en Claude Code.

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  6. 6
    Agentes de IA para el correo: redacción de respuestas y clasificación de la bandeja de entrada

    El 7% de las conversaciones laborales termina en un borrador de correo, y enviarlo a un cliente es el paso irreversible de manual de Anthropic. Redactar mientras usted duerme es fácil; enviar, no.

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  7. 7
    Agentes de IA que usan la computadora: formularios web, portales y tareas administrativas

    85% en OSWorld-Verified, pero 20,6% en OSWorld 2.0. La misma habilidad muestra una brecha de cuatro veces cuando las tareas son largas y abarcan varias aplicaciones.

    Fuente ↗
  8. 8
    Agentes de IA para atención al cliente: clasificación de tickets y respuestas

    Está entre los trabajos más autónomos de los agentes que ve Anthropic, pero cada dominio no relacionado con la programación sigue en unos pocos puntos porcentuales del tráfico. Las empresas lo automatizan; las personas apenas lo delegan.

    Fuente ↗
  9. 9
    Agentes de IA para diseño: gráficos, video y trabajo 3D como freelance

    El mejor agente aprueba el 15,8% de los encargos reales de freelance, frente al 2,5% en su lanzamiento. Aun así, falla unas cinco de cada seis veces.

    Fuente ↗
  10. 10
    IA para asesoría y tutoría: orientación práctica

    La mayor porción de ChatGPT (28,3%) y el peor encaje para un agente sin supervisión, porque usted tiene que estar presente.

    Fuente ↗

Lo que notó Claude

Dentro de OpenAI, Codex supone el 99,8% de los tokens de salida entre Codex y ChatGPT. Entre los usuarios individuales la cifra es del 16,5%, y menos del 1% de ellos usó Codex en 28 días. El futuro siempre activo ya existe para los de dentro, pero casi no llega a los demás.

Anthropic lo llama «exceso de capacidad sin usar al desplegar» (deployment overhang). METR estimó para Opus 4.5 tareas que equivalen a casi 5 horas de trabajo humano, pero el turno de Claude Code en el percentil 99,9 duró solo unos 42 minutos. La gente deja a los agentes solos mucho menos de lo que los agentes podrían manejar.

Quienes más delegan son los más optimistas. Los usuarios con más sesiones automatizadas de Claude esperan mejor salario y perspectivas laborales, y dicen aprender al mismo ritmo que los demás.

Los ritmos humanos siguen marcando el uso de la IA. Las consultas sobre cómo dormir alcanzan su máximo hacia las 5 de la mañana, y las consultas sobre impuestos en EE. UU. fueron ocho veces su nivel habitual el 14 de abril.

🇺🇸 ChatGPT10 puestos · 4 notas

La misma pregunta, respondida solo por ChatGPT. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Agente de IA para programar: arreglo de errores, pruebas y funciones pequeñas de software

    El caso más sólido para un agente que trabaja mientras usted duerme es también el más medible: el código se puede probar, los fallos se pueden reproducir y los cambios se pueden revisar antes de publicarse.

    Fuente ↗
  2. 2
    Agente de IA para investigar el mercado, a los competidores y temas técnicos

    Un buen investigador nocturno puede devolverle por la mañana un informe con fuentes enlazadas; su valor real está en encontrar y organizar pruebas, no en hacer que cada conclusión sea cierta.

    Fuente ↗
  3. 3
    Agente de IA para redactar y reutilizar contenido

    Una sola entrevista puede convertirse en notas del programa, un boletín, publicaciones para redes y un primer borrador de artículo de blog. Pero publicar sin revisión es otro trabajo.

    Fuente ↗
  4. 4
    Agente de IA para analizar datos e informes

    La ventaja nocturna no es una predicción misteriosa: es despertar y encontrar datos limpios, cálculos comprobados, gráficos y un informe que muestra cómo llegó a sus resultados.

    Fuente ↗
  5. 5
    Agente de IA para documentos y gestión del conocimiento

    Buscar en las conversaciones de ayer y en una carpeta de documentos antiguos puede ahorrar horas, pero la búsqueda solo es tan buena como el acceso, el contexto y las pruebas que devuelve.

    Fuente ↗
  6. 6
    Agente de IA para monitoreo periódico y alertas

    El trabajo siempre activo más literal es vigilar un cambio, no fingir que lo predice: revisar una fuente cada mañana e informar solo de lo nuevo.

    Fuente ↗
  7. 7
    Agente de IA para presentaciones y resúmenes informativos

    Un dot puede armar la primera presentación con los comentarios de clientes y los nuevos hallazgos; el directivo sigue siendo responsable del argumento, de las cifras y de la promesa de la última diapositiva.

    Fuente ↗
  8. 8
    Agente de IA para atención al cliente y clasificación de solicitudes

    Responder una pregunta rutinaria es fácil de demostrar; resolver el problema real de un cliente con varias herramientas, políticas y excepciones es la prueba más difícil.

    Fuente ↗
  9. 9
    Agente de IA para flujos de trabajo en el navegador y tareas administrativas

    Un agente de navegador puede recorrer un flujo de trabajo, pero la lección de los benchmarks web es clara: hacer clic por un camino verosímil no equivale a terminar bien la tarea.

    Fuente ↗
  10. 10
    Agente de IA para correo, calendario y gestión de tareas personales

    El asistente útil es el que detecta en silencio el conflicto de mañana y prepara la respuesta, no el que envía un mensaje importante porque adivinó lo que usted quería decir.

    Fuente ↗

Lo que notó ChatGPT

La mejor tarea para entregar a un agente no es necesariamente la que mejor puede hacer. La programación aparece primero aquí porque los resultados se pueden probar y revisar, lo que facilita detectar los errores antes de que lleguen a los usuarios.

El Índice Económico de Anthropic original estimó una división de 57% de aumento frente a 43% de automatización. Las personas que usan la IA para ayudarse en el trabajo y las que delegan trabajos completos no son la misma población de comportamiento.

Un horizonte temporal no es un reloj sin supervisión. METR estima la duración, medida en tiempo de un experto humano, de las tareas que un agente puede completar con una fiabilidad dada; no significa que un agente pueda funcionar de forma fiable durante esas horas sin supervisión.

Lo siempre activo cambia el modelo de programación, no la garantía de fiabilidad. Un agente en la nube puede seguir trabajando entre conversaciones, pero sus instrucciones, permisos y la necesidad de aprobación humana siguen determinando lo que debe hacer.

🇺🇸 Meta10 puestos · 3 notas

La misma pregunta, respondida solo por Meta. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Corrección de errores de software y mantenimiento de código

    El 37,2% de las consultas a Claude son de informática y matemáticas; la frontera llega ahora al 80,9% en SWE-Bench Verified frente al 33% de hace dieciocho meses

  2. 2
    Análisis de datos y conciliación de hojas de cálculo

    Los agentes logran cerca del 100% en tareas de menos de 4 min, pero menos del 10% en tareas de más de 4 horas: la conciliación está donde PwC construyó un agente de hojas de cálculo de vanguardia

    Fuente ↗
  3. 3
    Investigación en la web y redacción de informes

    GAIA nivel 1: 78–82% frente al 92% humano; nivel 3: solo 35–45%. La investigación está resuelta hasta que se vuelve realmente difícil

    Fuente ↗
  4. 4
    Redacción de documentos y textos comerciales

    La escritura es el segundo grupo de tareas, pero el 86% dice que la IA les hace trabajar más rápido, no que reemplace el borrador

    Fuente ↗
  5. 5
    Clasificación de tickets de atención al cliente

    Los proveedores prometen una primera respuesta entre 50% y 70% más rápida, pero OSWorld sigue fallando una de cada tres tareas reales en computadora

  6. 6
    Pruebas de calidad (QA) y automatización del navegador

    OSWorld: 66,3%, cerca del 72% humano; pero OSWorld 2.0 en modo estricto de extremo a extremo llega al 20,6%, con un 54,8% de progreso parcial

  7. 7
    Revisión de código y generación de pruebas

    Más del 70% en Verified, 45–57% en Pro: una diferencia de 15 a 30 puntos entre los problemas publicitados y los más difíciles, no vistos

  8. 8
    Seguimiento de calendarios y preparación de reuniones

    Dot puede «revisar su calendario cada mañana y consultar un canal de planificación cada día laborable»: el único trabajo pensado para mientras usted duerme

    Fuente ↗
  9. 9
    Enriquecimiento de CRM y operaciones de ventas

    La automatización domina la API empresarial con cerca del 75%, pero el mejor agente empresarial acierta por completo solo el 38%. El valor está en esa tensión

  10. 10
    Creación de contenido y redacción para SEO

    Alta cuota, poca confianza: los mejores agentes superan solo el 2,6% de los flujos profesionales más difíciles, a pesar del 75% en GAIA en general

    Fuente ↗

Lo que notó Meta

Informática y matemáticas son el 37,2% del uso de Claude, pero el 4% del empleo en EE. UU.: nueve veces más uso del que predice el peso en el empleo. Es el desajuste más claro entre lo que la gente delega y la capacidad disponible

OSWorld subió del 12% al 66,3% en un año, y el horizonte de METR pasó de 4 minutos a comienzos de 2024 a 14,5 horas en febrero de 2026. 2025–2026 fue un punto de quiebre, no un avance gradual

La API empresarial está 75% automatizada frente al 45% del consumo: las empresas dejan que los agentes trabajen sin supervisión en la nube, mientras los consumidores siguen iterando junto a la IA

🇺🇸 Grok10 puestos · 4 notas

La misma pregunta, respondida solo por Grok. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Programación y desarrollo de software

    La entrega dominante (cerca de un tercio de las conversaciones de Claude) y el campo donde los agentes ya terminan solos tareas de varias horas

    Fuente ↗
  2. 2
    Redacción y creación de contenido (blogs, marketing, artículos)

    Intensidad laboral cercana a la máxima: entre 80% y 81% de esos resultados son laborales, pero la gente suele iterar en lugar de delegar del todo

    Fuente ↗
  3. 3
    Análisis de datos y consultas a bases de datos

    La mayor intensidad laboral entre los resultados medidos (82%), y encaja con las ejecuciones de agentes sin supervisión

    Fuente ↗
  4. 4
    Investigación y síntesis de información

    Los agentes destacan en cadenas largas de investigación (al estilo METR), y los dots están hechos para buscar en segundo plano entre chats y en la web

    Fuente ↗
  5. 5
    Atención al cliente y gestión de consultas

    Alta exposición observada en algunos datos (cerca de las ocupaciones principales), pero tasas de delegación total más bajas que en programación

    Fuente ↗
  6. 6
    Redacción de correos y documentos

    Resultado laboral común (documentos e informes, cerca del 15–20% de las conversaciones laborales) que un agente puede preparar por completo y luego entregar

    Fuente ↗
  7. 7
    Monitoreo, alertas y revisiones programadas

    Exactamente para lo que están hechos los dots siempre activos: seguir trabajando en la nube y mostrar solo lo que necesita una persona

    Fuente ↗
  8. 8
    Prospección de ventas e investigación de clientes potenciales

    Los datos de la API muestran flujos de ventas automatizados en aumento; los dots pueden mantener la investigación y la redacción en marcha durante la noche

    Fuente ↗
  9. 9
    Preparación de informes y presentaciones

    Resultado de conocimiento de alto valor que consume más tokens y encaja con la delegación total una vez definido el alcance

    Fuente ↗
  10. 10
    Programación de tareas y gestión de flujos de trabajo

    Los dots editan de forma explícita tareas programadas y mantienen en marcha las responsabilidades permanentes; la gente sigue prefiriendo dirigir antes que soltar del todo

    Fuente ↗

Lo que notó Grok

Las tareas de informática y matemáticas (sobre todo programación) siguen representando cerca de un tercio de las conversaciones en Claude.ai, aunque el uso se diversifique; los trabajos físicos y de servicios siguen casi en cero.

El horizonte temporal al 50% de METR para tareas de software se ha duplicado aproximadamente cada pocos meses y ahora está en el rango de varias horas para los modelos de vanguardia; aun así, la mayoría de las conversaciones reales siguen siendo turnos colaborativos más cortos.

La mitad de unos 9.700 usuarios de Claude encuestados ya cree que la IA puede hacer el 50% o más de sus tareas; solo el 4% dice que hoy puede hacer todo el trabajo.

Los productos de API y agénticos (Claude Code, dots) muestran cuotas de automatización mucho más altas que el chat de consumo, lo que revela la distancia entre lo que la gente entrega de forma interactiva y lo que puede ejecutarse sin supervisión.

🇺🇸 Gemini10 puestos · 1 notas

La misma pregunta, respondida solo por Gemini. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Corrección automática de errores de software y pruebas unitarias

    Los agentes de vanguardia resuelven hasta el 79,2% de las incidencias verificadas de GitHub, pero el rendimiento sin ayuda cae al 23% cuando se enfrentan a bases de código propietarias de varias horas en SWE-bench Pro.

  2. 2
    Monitoreo de competidores y extracción de datos de la web

    Los agentes obtienen entre el 65% y el 74% en entornos web autónomos, lo que hace de la vigilancia de precios y stock la tarea más segura para dejar corriendo mientras los operadores duermen.

  3. 3
    Limpieza de datos por lotes y canalizaciones ETL con SQL

    La ejecución de scripts analíticos está en la banda de mayor exposición del Índice Económico de Anthropic, lo que permite transformaciones de bases de datos sin supervisión, verificadas con pruebas deterministas.

  4. 4
    Clasificación y enrutamiento de tickets de atención al cliente

    Los agentes de atención al cliente logran más del 90% de precisión al enrutar en evaluaciones estructuradas de GAIA, pero las organizaciones mantienen aprobaciones humanas en el 57% de las respuestas reales a clientes.

    Fuente ↗
  5. 5
    Resúmenes diarios automáticos y síntesis de literatura

    Los asistentes telefónicos siempre activos hacen síntesis cruzadas de fuentes durante la noche y entregan resúmenes estructurados antes de que empiece la jornada, sin arriesgar caídas de producción posteriores.

    Fuente ↗
  6. 6
    Refactorización de código y migraciones de dependencias

    Las evaluaciones de METR muestran que los agentes navegan con fiabilidad tareas de software de varios pasos dentro de 30 a 60 minutos de trabajo humano equivalente, antes de que los errores acumulados provoquen desviaciones.

  7. 7
    Programación de calendarios y coordinación de reuniones

    Los dots asistentes proactivos pueden editar eventos programados y sincronizar calendarios en segundo plano, pero los usuarios intervienen siempre que aparecen matices sociales con varias personas.

    Fuente ↗
  8. 8
    Redacción de contenido y textos de marketing

    Aunque tienen el mayor volumen de conversaciones en las interfaces de chat, más del 55% de todas las interacciones de redacción se editan lado a lado y no se publican sin supervisión.

  9. 9
    Auditoría de vulnerabilidades y análisis estático de seguridad

    Los agentes de vanguardia encuentran por sí solos fallos en repositorios en evaluaciones aisladas de METR, pero los equipos empresariales rechazan la corrección sin supervisión en la nube por el riesgo de caídas causadas por falsos positivos.

  10. 10
    Creación de prototipos de aplicaciones de principio a fin, de forma autónoma

    Mientras las demostraciones de «vibe coding» capturan el entusiasmo del público, los agentes autónomos alcanzan menos de una cuarta parte de fiabilidad en sistemas nuevos y complejos que funcionan sin supervisión humana.

Lo que notó Gemini

La infraestructura persistente en la nube, como los dots de OpenAI que corren en navegadores remotos dedicados, permite la ejecución nocturna en lotes sin supervisión y desplaza la utilidad del agente del chat en tiempo real a la entrega asíncrona.

🇨🇳 Kimi10 puestos · 4 notas

La misma pregunta, respondida solo por Kimi. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Desarrollo de software: arreglo de errores, refactorización, PR (agentes de programación, 2026)

    El único trabajo que cumple a la vez los cuatro criterios: cerca del 35% de todas las conversaciones de Claude.ai, un horizonte de unas 12 horas para tareas en solitario y el 42% de las organizaciones que ya dejan que los agentes lideren el desarrollo.

    Fuente ↗
  2. 2
    Análisis de datos y generación de informes (2026)

    El delegado más confiable: el análisis de datos es la tarea en la que la gente más confía en los agentes (38%), y el 60% de las empresas lo considera su uso de agente más valioso, pero apenas aparece en el tráfico del chat.

    Fuente ↗
  3. 3
    Investigación profunda y búsqueda web con agentes (2026)

    Los benchmarks dicen que es sobrehumano (GAIA: 94% frente al 92% humano), pero las preguntas de GAIA son públicas desde 2023: la puntuación certifica competencia, no fiabilidad nocturna.

    Fuente ↗
  4. 4
    Redacción, edición y correspondencia comercial (2026)

    El líder silencioso en volumen de entrega total: «Generar correos de ventas B2B personalizados en frío» supone por sí solo el 0,47% de todo el tráfico de la API empresarial, sin ninguna persona en el proceso por diseño.

    Fuente ↗
  5. 5
    Servicio y resolución de atención al cliente (2026)

    El trabajo no programático con más despliegue en producción, y el primero donde el benchmark tocó techo: tau-bench en texto, con 87,9%, está casi resuelto, así que la fiabilidad entre reintentos es ahora la métrica que importa.

    Fuente ↗
  6. 6
    Tareas de ciberseguridad e investigaciones al estilo CTF (2026)

    El salto más pronunciado de cualquier benchmark: del 15% al 93% de resolución sin guía en Cybench en dos años, en un trabajo que la gente casi nunca entrega en el chat cotidiano.

    Fuente ↗
  7. 7
    Clasificación de correo, programación y coordinación administrativa (2026)

    El hábitat natural del dot: resúmenes diarios de calendario y reserva de citas. Pero los propios datos de Anthropic muestran que los administradores mantienen la IA como copiloto, ahorran horas sin ceder la bandeja de entrada.

    Fuente ↗
  8. 8
    Apoyo educativo: tareas, tutoría y ayuda para estudiar (2026)

    Una quinta parte de todas las conversaciones de consumo, pero el trabajo menos «siempre activo» de la lista: los estudiantes vienen a aprender, no a delegar, así que aquí paga la cuenta el aumento de capacidades, no la automatización.

    Fuente ↗
  9. 9
    Uso de computadora y flujos de trabajo largos de oficina (OSWorld 2.0, 2026)

    El ejemplo más claro de la brecha: los agentes «vencen a los humanos» en el OSWorld antiguo (90,2% frente a 72,4%), pero en la nueva suite de flujos largos el mejor agente completa solo el 31,4%. Las tardes, no los recados, siguen siendo territorio humano.

    Fuente ↗
  10. 10
    Administración financiera, facturación y captura de datos (2026)

    La paradoja de la desprofesionalización en un solo trabajo: los operadores de entrada de datos suben en la tabla de «cobertura efectiva de la IA» porque la IA domina su única tarea central, mientras solo el 20% de los directivos confía en un agente que toque el dinero.

    Fuente ↗

Lo que notó Kimi

Las tres listas divergen de verdad: los agentes se miden en programación y seguridad (METR, SWE-bench), los consumidores entregan la investigación y la redacción (38% de «automatizadores de navegación web»), y solo los trabajos acotados y verificables pueden correr con seguridad mientras usted duerme. Los usuarios de Codex Cloud reportan procesos en segundo plano que se pierden en silencio a mitad de ejecución; por eso el ranking de trabajo sin supervisión no es el mismo que el de capacidad.

La automatización es una historia de plataforma, no de capacidad: en Claude.ai, el aumento superó a la automatización 52% a 45% (nov. 2025), mientras que el tráfico de la API empresarial está 75–77% automatizado con entrega total. El mismo modelo es un colega en el chat y un reemplazo en la API.

El horizonte temporal al 50% (unas 12 horas) exagera la capacidad sin supervisión: el horizonte al 80% de METR, que es la cifra que importa para el trabajo que usted no revisa, es unas 4–10 veces más corto, y las estimaciones de productividad bajan de 1,8 a 1,0 puntos porcentuales al año cuando se descuentan las tasas de éxito.

Todos temen por los juniors, pero entregan sus propias tareas: más de un tercio de los trabajadores encuestados sitúa la probabilidad de que un compañero junior pierda el empleo por encima del 60%, tres veces su propio riesgo. Mientras, Anthropic constata que la IA ya hace las tareas de educación superior, lo que deja una desprofesionalización neta en los puestos que quedan.

🇨🇳 DeepSeek10 puestos · 3 notas

La misma pregunta, respondida solo por DeepSeek. La lista final de arriba combina todas las IA.

  1. 1
    Ingeniero de software (código repetitivo y mantenimiento de código)

    La mayor paradoja de la IA: los desarrolladores usan agentes en cerca del 60% de su trabajo, pero delegan por completo solo entre el 0 y el 20% de las tareas.

    Fuente ↗
  2. 2
    Analista de negocios (generación automática de informes)

    La generación automatizada de informes encabeza el índice de confianza en agentes con 83,5/100: el trabajo de agente más confiable es también el más tedioso.

    Fuente ↗
  3. 3
    Analista de calidad de datos (monitoreo y detección de anomalías)

    La monitorización de calidad de datos obtiene 82,0 y es el raro trabajo donde «siempre activo» es todo el objetivo: el agente nunca parpadea.

    Fuente ↗
  4. 4
    Representante de atención al cliente (enrutamiento y respuesta de tickets)

    El 70,1% del servicio al cliente está expuesto a la IA, pero la mayoría de las conversaciones todavía se hacen en conjunto: la proporción automatizada va por detrás de la exposición.

    Fuente ↗
  5. 5
    Redactor técnico (notas de versión y documentación)

    Las notas de versión obtienen 79,5 porque el agente puede leer el historial de cambios y escribir el registro: estructurado, verificable y sin dramas.

    Fuente ↗
  6. 6
    Captura de datos (conversión de formatos y estandarización)

    La IA cubre el 67,1% de la entrada de datos, pero la obsesión por la precisión hace que las personas revisen cada campo: la delegación total es rara.

    Fuente ↗
  7. 7
    Analista de investigación (investigación programada y monitoreo web)

    El 71,4% de los casos de uso de agentes se ejecuta según un calendario o un evento: la investigación es el trabajo original de «configúrelo y olvídese».

    Fuente ↗
  8. 8
    Asistente ejecutivo (clasificación de correo y gestión de la bandeja de entrada)

    La IA puede clasificar automáticamente entre el 50% y el 65% de su bandeja de entrada, pero todavía no puede pulsar «enviar» por sí sola: la clasificación de correos es solo de lectura mientras usted duerme.

    Fuente ↗
  9. 9
    Ingeniero de confiabilidad de sitios (monitoreo de flujos en tiempo real y alertas)

    La monitorización de flujos en tiempo real obtiene 80,5 y es el trabajo más puro de siempre activo: el agente vigila mientras usted duerme, pero la acción sigue necesitando aprobación.

    Fuente ↗
  10. 10
    Asistente administrativo (gestión de calendarios y tareas recurrentes)

    La gestión de calendarios es la victoria más fácil del agente: los dots ya pueden editar tareas programadas mientras usted duerme.

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Lo que notó DeepSeek

La ingeniería de software es el mayor caso de uso real de la IA (35–37% de las conversaciones de Claude) y tiene el horizonte autónomo medido más largo (unas 14,5 horas), pero también una de las tasas de delegación total más bajas (0–20%). La capacidad no es el cuello de botella; lo es la verificación.

El 71,4% de los casos reales de uso de agentes ya se ejecuta según un calendario o un evento, en lugar de esperar un clic, pero solo el 5% de los trabajadores estadounidenses dice haber delegado por completo al menos una tarea en la IA. La infraestructura para el trabajo sin supervisión existe; la confianza, no.

Los datos de junio de 2026 de Anthropic muestran que la automatización es más alta en Servicios de Protección (75%) y en Construcción (67%), no en el trabajo de conocimiento. Cuando las tareas son discretas y autocontenidas, la gente las entrega por completo; cuando intervienen el juicio profesional y la responsabilidad legal (Derecho: 35%), colaboran en lugar de delegar.