Los robots ya saben hacer tres cuartas partes del trabajo físico, pero solo salen a cuenta en el 0,3 % de los casos: el análisis de Anthropic

El 30 de septiembre de 2026, investigadores de Anthropic publicaron un estudio titulado "What work can robots do?", con el objetivo de trazar un índice de exposición a los robots en la economía estadounidense. Analizaron 7.594 tareas físicas extraídas de la base de datos O*NET del Departamento de Trabajo de Estados Unidos y usaron el modelo de lenguaje Claude para comparar los requisitos de cada tarea con los usos documentados de robots en la web. La clasificación tiene cuatro niveles de complejidad del entorno, desde el robot que no sabe realizar la tarea hasta su funcionamiento en contextos no estructurados como las calles de una ciudad.

Los resultados muestran una brecha clara entre la viabilidad técnica y la sostenibilidad económica. Según el análisis, los robots ya podrían realizar el 74 % de las tareas físicas en Estados Unidos, lo que equivale al 34 % del total de horas trabajadas. Casi siempre, eso sí, en entornos construidos expresamente para máquinas, como una cadena de montaje, o al menos ordenados, como un almacén logístico. Mucho menos en contextos no estructurados como una calle. Sin embargo, la rentabilidad se queda en apenas el 0,3 % de las tareas. Los autores consideran que una tarea sale a cuenta cuando el coste anual del robot (hardware, instalación, mantenimiento y funcionamiento, con los costes fijos repartidos en diez años y un coste de capital del ocho por ciento) es inferior al coste del trabajador, es decir, salario más prestaciones, por el tiempo dedicado a esas tareas. Las estimaciones de coste del robot y de productividad humana son de Claude. Si el abaratamiento de las máquinas siguiera al ritmo histórico que estiman los autores, alrededor del 3 % anual, harían falta cuarenta años para que la parte rentable llegara al 10 %.

Sumando el impacto de los robots al de los modelos de lenguaje, la exposición total sube a cerca del 80 % de las horas trabajadas. Entre los colectivos más expuestos destacan los taxistas, mientras que la atención sanitaria y las reparaciones siguen siendo las menos afectadas. Los autores señalan que los trabajadores más expuestos son sobre todo hombres con menor nivel de estudios y de salario. También reconocen varios límites: las descripciones de O*NET son escuetas y exigen interpretación, las estimaciones de coste son aproximadas, se aplica la misma caída de precios a todas las tareas, y quedan fuera del modelo la incertidumbre regulatoria y las preferencias humanas. Hay que añadir que capacidades y costes los estima Claude, el modelo de la propia Anthropic, sin verificación sobre el terreno. El estudio aún no tiene revisión por pares independiente y la proyección a cuarenta años ignora posibles saltos tecnológicos.

La distancia entre saber hacer algo y que compense hacerlo nos recuerda que la automatización no es un destino tecnológico lineal, sino una ecuación contable. Mientras el hardware siga siendo una inversión tan pesada, la flexibilidad humana seguirá siendo, paradójicamente, la solución más barata del mercado.

— Olya