a16z: Los empleos de desarrollador de software aumentan un 14,6% tras el lanzamiento de Claude Code, la IA potencia el valor humano

Autor: a16z

Traducción: Deep潮 TechFlow

Guía de Shenchao: Cuando toda la industria tecnológica recortó un 7% de sus empleados, los puestos de desarrollo de software aumentaron un 14,6%: la razón es que las herramientas de IA permiten a principiantes escribir código de producción. Este no es un relato de "la IA se lleva los empleos", sino una prueba de que las herramientas hacen a las personas más valiosas. Desde el auge de los puestos de prácticas hasta que los adolescentes lideran el crecimiento salarial, las señales del mercado laboral son claras: las personas que saben usar IA se están convirtiendo en muy demandadas.

Gráfico: La cantidad de publicaciones de puestos de desarrollo de software ha reboundido a 114.6 desde el lanzamiento de Claude Code, mientras que el mercado en general ha caído a 93. Fuente: a16z

Las dificultades de las empresas de software de comercio público continúan, pero, como hemos mencionado anteriormente, la situación actual no es una "masacre" indiscriminada.

La venta de acciones de software no refleja el desempeño actual o reciente, sino la sospecha colectiva del mercado sobre la capacidad de estas empresas para mantener su rendimiento a largo plazo:

El múltiplo de flujo de efectivo libre para el próximo período de diciembre se encuentra en o por debajo de los niveles de 2014. En otras palabras, los inversores otorgan el menor premio en más de una década por la capacidad de las empresas de software para generar efectivo.

Lo importante es que, aunque las pruebas de que "el SaaS está muerto" aún son débiles, la responsabilidad de los inversores es tener una visión del futuro, y ese futuro les parece algo sombrío.

Sin embargo, no todas las empresas de software tienen un futuro oscuro. La diferenciación y la capacidad de discernimiento están volviéndose cada vez más el factor determinante. Puedes ver esto desde varios ángulos distintos.

Primero, observe la diferencia en el rendimiento entre la mediana del índice IGV y los cuartiles superior e inferior:

En los últimos 30 días de negociación, el cuartil superior y la mediana de las acciones IGV superaron al ETF general; el cuartil inferior (que incluye algunas de las empresas más grandes) redujo el rendimiento general.

En comparación con el año pasado, la situación es muy diferente:

En el último año, la mediana siguió de cerca el rendimiento general del ETF, hasta principios de año, momento en que los cuartiles de rendimiento comenzaron a divergir (actualmente hay una diferencia de aproximadamente 50 puntos porcentuales entre el top y la parte inferior).

Al regresar a la vista de 30 días, es evidente que los fundamentos no han sido un factor impulsor estricto del rendimiento reciente del precio de las acciones:

Desde la perspectiva del crecimiento de ingresos, existe casi ninguna correlación entre el crecimiento y el desempeño reciente (aunque, para ser justos, muchos casos pueden explicarse por cambios en el crecimiento más que por el nivel de crecimiento). Al dividir por cuartiles de desempeño, se observa el mismo patrón: una gran cantidad de empresas de software se concentran en el rango de crecimiento de ingresos de alrededor del 10-20%, pero el desempeño se distribuye casi verticalmente, con algunas de las empresas con el crecimiento de ingresos más rápido (y también las más grandes en el ETF) ubicadas en el cuartil inferior del desempeño.

Más importante que el crecimiento es la percepción de durabilidad a largo plazo. A continuación, el mismo gráfico dividido por industria:

Aunque es difícil clasificar claramente a cada empresa, los desempeños de los cuartiles superior y segundo suelen estar dominados por (1) ciberseguridad/observabilidad; y (2) SaaS vertical. En contraste, los dos cuartiles inferiores son una combinación de SaaS horizontal, nube/infraestructura y la categoría "otro", que incluye plataformas de mercado, tecnología publicitaria y soluciones puntuales (así como empresas difíciles de clasificar como MicroStrategy).

El enfoque es claro. Independientemente de si es correcto o no, el mercado ya ha percibido una diferencia clara entre las empresas de software: aquellas que parecen tener alguna ventaja o protección de IA (y aquellas que no la tienen).

Para la seguridad cibernética y la observabilidad, se espera que la IA aumente la urgencia de los compradores (y los fabricantes existentes disfrutan de una prima de confianza más difícil de desafiar por parte de nuevos actores de IA).

Para el SaaS vertical, la información especializada en flujos de trabajo, datos y relaciones con clientes se considera una barrera de entrada para los competidores de IA (lo cual no se puede decir de las plataformas horizontales).

But for everyone else, the message is clear: the software itself is not a moat.

La ARR pegajosa y acumulada durante años, el amplio conjunto de funciones y la amplia adopción son simplemente noticias de ayer. Es probable que un crecimiento estable y/o mejorado durante varios trimestres cambie la situación, pero actualmente el mercado no lo acepta ni se convence.

Probablemente hayas escuchado recientemente el cambio de percepción de token-maxxing a token-optimizing, y es algo importante.

Aunque el costo de entrenar modelos de vanguardia sigue aumentando, los beneficios marginales de estas mejoras pueden no ser suficientes para convencer a los clientes de asumir costos adicionales. Los clientes podrían no utilizar maximamente los tokens más recientes y potentes, sino optar por reducir a modelos más económicos y con menos funcionalidad (incluidos los modelos de pesos abiertos) siempre que sea posible.

Para algunos, creen que este cambio cuestiona la sostenibilidad del desarrollo de modelos de vanguardia: ¿qué pasa con los laboratorios si los clientes no respaldan el costo de los modelos más recientes y potentes? Justo, aunque esta oposición es un poco irónica, ya que la obsolescencia rápida de los modelos no de vanguardia también se consideraba una amenaza para la sostenibilidad del desarrollo de modelos de vanguardia... y ahora que los modelos no de vanguardia se vuelven cada vez menos obsoletos, claramente sigue siendo algo malo. Bien.

Sin entrar en discusiones sobre los méritos de ese debate, simplemente observamos que los costos inteligentes están disminuyendo rápidamente, lo que parece tener un impacto positivo en la demanda de IA. En otras palabras, la dinámica jevonsiana sigue vigente: cuanto más barata sea la IA, más personas y empresas querrán utilizarla (para más cosas).

Ampliar la base de demanda es exactamente lo que quieres ver.

Comencemos con otro precedente innovador que también comenzó centralizado y costoso, y luego se volvió descentralizado y económico: las computadoras. En comparación con el último salto tecnológico impulsado por PC, en IA, el costo de la inteligencia ha disminuido más rápidamente:

A los PC les tomó casi veinte años lograr el aumento de asequibilidad que la IA logró en aproximadamente tres años.

Esta es una trayectoria extraordinaria; al igual que las computadoras, la caída de los costos parece estar ayudando a empujar la demanda de IA hacia arriba y a la derecha (aún hay mucho espacio para crecer).

En el lado del consumidor, según los datos de PNC Bank, la tasa de penetración pagada sigue siendo pequeña, pero está en crecimiento:

La cuota familiar de la IA de pago y sus gastos mensuales promedio continúan aumentando: los gastos mensuales crecen de forma más pronunciada, con un aumento de aproximadamente un 25% desde principios del año.

Claramente no son una comparación perfecta, pero como punto de referencia, en 1997 solo alrededor del 45% de los adultos de 35 a 54 años informaron poseer una PC (decenas de años después del lanzamiento comercial de las computadoras, principalmente en el sector empresarial). Actualmente, aproximadamente el 90% de los hogares poseen una computadora, y si se incluyen los smartphones, se acerca al 97%: el punto clave es que la adopción masiva requiere cierto tiempo y se expande según la utilidad y el costo.

También hay otros datos que muestran que la demanda de IA aumenta con la eficiencia de costos.

Según el análisis de YipitData sobre los datos de OpenRouter (que solo miden un subconjunto del consumo total de tokens), el uso de tokens前沿 continúa creciendo, mientras que los tokens de pesos abiertos continúan ganando cuota rápidamente:

La participación de los proveedores asiáticos en el total de tokens (un proxy para alternativas de pesos abiertos) ha crecido hasta aproximadamente el 60%, tres veces más que al inicio del año. La muestra de OpenRouter podría estar sesgada, al menos en cierta medida, hacia usuarios de pesos abiertos, pero esto sí concuerda con la historia de diferenciación de precios y también con la historia de tipo Jevons.

Igualmente, según OpenRouter, aunque el número de tokens por usuario y el gasto por usuario están creciendo rápidamente, desde principios de año el primero ha crecido mucho más que el segundo:

Recordatorio nuevamente: OpenRouter solo puede ver lo que puede ver; este modelo es muy consistente con el establecido por Jevons (la demanda crece en sincronía con los rápidos beneficios de eficiencia de costos de la IA).

Al menos por ahora, está claro que a medida que la inteligencia se vuelve más barata, empuja aún más la curva de demanda hacia arriba y a la derecha. Los tokens más baratos provenientes de modelos de segunda línea han ganado cuota, pero el efecto neto es un aumento exponencial en el gasto total. Esto difícilmente puede considerarse una historia pesimista.

Los pesimistas aún podrían afirmar que los modelos de pesos abiertos están erosionando el frente, pero los escenarios alternativos en los que los aumentos de eficiencia no tienen un impacto evidente en la demanda y/o están impulsando una disminución del gasto total serían, de hecho, más cercanos a un escenario de fin del mundo. En contraste, Jevons es exactamente lo que los alcistas desean.

En cuanto a la demanda de IA, aunque se dice que la IA no es lo suficientemente útil como para generar un ROI significativo, pero lo suficientemente útil como para eliminar todos los trabajos, nos complace informar que actualmente hay casi ninguna evidencia de que la IA esté generando realmente algún efecto de eliminación de empleos.

De hecho, incluso una debilidad en el mercado laboral (la contratación de niveles de entrada) ha ganado algo de impulso recientemente, y si algo ha cambiado, la IA parece estar ayudando, no dañando.

Primero, según los datos de Revelio, el seguimiento de las prácticas de verano de 2026 es mucho más alto que en años anteriores:

El internado no equivale a un trabajo, pero al menos es una señal de demanda para los jóvenes; el ciclo 2026 supera ampliamente a los de '25 y '24 (aunque no llega al de '23).

Lo que es aún mejor es que el crecimiento salarial de los adolescentes y adultos jóvenes también parece estar aumentando:

Según los datos de ADP, los aumentos salariales para los trabajadores jóvenes (de 16 a 24 años) han recuperado terreno desde el mínimo de 2025. Los aumentos salariales son casi con certeza una señal de demanda; si los salarios están subiendo, es razonable suponer que las perspectivas de empleo para puestos de entrada también están mejorando.

En cuanto al impacto de la IA (si lo hay), la situación es aún mejor: la IA parece estar acelerando significativamente la contratación de niveles básicos:

Según el análisis de los datos de puestos de Revelio y los datos de gastos de Ramp, la "adopción intensiva de IA" se corresponde con un aumento de aproximadamente 6 puntos porcentuales en el número de empleados de nivel inicial dos años después de la adopción. En comparación, la "adopción de baja intensidad de IA" se corresponde con una disminución de aproximadamente 0,5 puntos porcentuales.

Gráfico: Las empresas con adopción intensiva de IA aumentaron en promedio un 1,15 % el porcentaje de empleados de nivel inicial después de dos años, mientras que las empresas con adopción de baja intensidad disminuyeron un 0,52 %, lo que indica que la IA está 'creando' en lugar de 'reemplazar' puestos de nivel inicial. Fuente: a16z

Hay varias formas de interpretarlo: desde "la IA está creando puestos de entrada" hasta "los adoptantes de IA son empresas de crecimiento, por lo que naturalmente están contratando", hasta "los datos de Ramp probablemente no representan a la economía en su conjunto, por lo que es difícil sacar conclusiones". Todas son coherentes, pero casi con certeza no es válida la interpretación de que "la IA está eliminando puestos de entrada".

Tal vez algún día sí (aunque hay razones suficientes para creer que no), pero no hoy.

En general, aunque se ha discutido ampliamente la disminución de los puestos con "exposición a IA" en la era post-tasa de interés cero, se ha discutido relativamente poco el hecho de que los puestos con "exposición a IA" recientemente están liderando la recuperación:

Según los datos de Indeed Hiring Lab, desde mayo de 2025, cuanto mayor es la exposición a la IA, mayor es la recuperación en términos de vacantes. Esto es especialmente evidente para ingenieros de software, cuyas publicaciones de puestos aumentaron aproximadamente un 15%, mientras que en general disminuyeron aproximadamente un 7% (desde el lanzamiento de Claude Code).

Desde una perspectiva más amplia, aún es demasiado pronto para sacar conclusiones, pero los datos no respaldan en absoluto la afirmación de que la IA está haciendo obsoleta a la humanidad. Si acaso, lo contrario es cierto: la exposición a la IA parece estar correlacionada positivamente con el crecimiento del empleo.

Gráfico: Los puestos de trabajo con mayor exposición a la IA han mostrado un mayor repunte en las publicaciones desde mayo de 2025, con un aumento del 15 % en los puestos de desarrollo de software, por encima del mercado en general. Fuente: a16z

Para ser justos, aún no está claro cuánto sentido tiene la categoría "exposición a la IA", ya que casi no existe consenso sobre qué o quién está expuesto a la IA (ni en qué medida):

Cuanto mayor sea el nivel promedio de "exposición a la IA" en una profesión determinada, mayor será la divergencia en torno a ese nivel de exposición.

Gráfico: Cuanto mayor es la puntuación promedio de exposición a la IA de una profesión, mayor es la divergencia en la exposición percibida en el mundo académico, lo que indica que aún no existe consenso sobre este concepto. Fuente: a16z

As expected, rational people may have different opinions when predicting the future impact of new technologies.

Claro que también hay algunas excepciones. Todos parecen estar de acuerdo en que los correctores, los bajoescritores de seguros, los estadísticos y, curiosamente, los economistas están muy expuestos a la IA. Si la IA finalmente reemplaza a los economistas humanos, ¿reconocerá este crimen, o no quedará ningún economista para contar la historia?

A principios de esta semana, la gobernadora de Nueva York, Hochul, anunció una pausa de un año en el desarrollo de centros de datos. Entre otros aspectos, el objetivo establecido de la pausa es "proteger a los usuarios de electricidad... debido a la amenaza de que el desarrollo de centros de datos aumente los costos de agua y electricidad". Sin intención de menospreciarla, la gobernadora proporcionó más detalles sobre sus razones en el podcast Odd Lots, que vale la pena escuchar.

Non obstante, esto sigue siendo una declaración confusa.

Aunque los centros de datos realmente aumentan la demanda de electricidad, las pruebas indican que los centros de datos están ayudando a reducir los costos para los usuarios:

Según un estudio del Laboratorio Nacional de Berkeley y The Brattle Group, a nivel estatal, el aumento de los precios de la electricidad está negativamente correlacionado con el aumento de la demanda. Cuanto más consumes, menos pagas: extraño, pero cierto.

De hecho, en los últimos seis años, algunos estados con el crecimiento de carga más rápido (más desarrollo de centros de datos), como Texas y Virginia, apenas han experimentado aumentos de precios. Por otro lado, los estados con los mayores aumentos de precios (pocos nuevos centros de datos), como California y Nueva York, han visto una desaceleración en el crecimiento de la carga: la demanda eléctrica en California disminuyó aproximadamente un 5%, mientras que los aumentos de precios superaron los de cualquier otro estado del país, aproximadamente un 33% más que el segundo estado más alto.

Gráfico: Entre 2019 y 2025, el crecimiento de la carga eléctrica en los estados de EE. UU. muestra una correlación negativa con los cambios en los precios de la electricidad; California y Nueva York experimentaron una disminución en la demanda, pero los mayores aumentos en los precios de la electricidad. Fuente: a16z

Moreover, the inverse relationship between energy demand and energy prices also appears to hold in Europe:

Según los datos de la EIA, los países de la UE con los mayores aumentos de precios, excepto Irlanda, también registraron las mayores caídas en la demanda eléctrica.

Gráfico: La demanda de electricidad en las principales economías de Europa y EE. UU. entre 2019 y 2024 mostró una correlación negativa similar con los precios de la electricidad; la demanda creció en Texas y Virginia, pero los precios se mantuvieron básicamente estables. Fuente: a16z

Igualmente, consume más y paga menos. Esto va en contra de la intuición, ¿verdad?

Todos sabemos que, manteniendo otros factores constantes, una mayor demanda debería aumentar los precios, no al revés (como afirmó el gobernador Hochul). Sin embargo, en el caso de la red eléctrica, ocurre exactamente lo contrario. La razón por la que la demanda y los costos tienen una relación inversa es que las redes eléctricas suelen beneficiarse de economías de escala: cuanto mayor sea la demanda de electricidad, más se distribuyen los costos fijos de infraestructura, lo que reduce el precio general para los usuarios.

En otras palabras, la orden de suspensión de centros de datos de Hochul podría no "proteger a los usuarios de electricidad", sino generar el efecto contrario: los aumentos en las tarifas eléctricas podrían ser mucho más altos que en el caso de que los centros de datos ayudaran a compartir los costos fijos de la red. Tal vez esta relación no se mantenga así, pero este es el estado actual hasta ahora.

Aparte del costo energético, hay impactos económicos más amplios que considerar. La realidad es que, sin inversión en infraestructura relacionada con la IA, casi no hay crecimiento de inversión:

La inversión relacionada con la tecnología es la única categoría que crece, por lo que la orden de suspensión golpea justo en el punto más vulnerable.

Gráfico: Desde 2022, la inversión relacionada con la tecnología (software, investigación y desarrollo, equipos de TI y centros de datos) ha sido casi el único aporte positivo al crecimiento de la inversión fija privada. Fuente: a16z

La gobernadora ciertamente tiene sus razones, pero una política que podría (a) aumentar las tarifas eléctricas (como parte de un esfuerzo para "proteger a los usuarios de electricidad") y (b) privar al estado de Nueva York de su inversión más importante en cola de viento es difícil de comprender.