La persona que consume más tokens de IA dentro de una de las empresas de IA más avanzadas del mundo no es un ingeniero, un investigador ni un gerente de producto. Es el jefe de impuestos.
El CFO de Anthropic, Krishna Rao, hizo el anuncio durante una aparición el 13 de mayo en el podcast Invest Like the Best, señalando que los profesionales senior de finanzas se han convertido en los usuarios internos más frecuentes de Claude, el modelo de IA insignia de la empresa.
El cuaderno de instrucciones de IA del equipo de finanzas
Rao describió una organización financiera que ha ido mucho más allá de la experimentación casual con IA. El equipo mantiene entre 70 y 150 “habilidades” personalizadas de Claude, que son esencialmente flujos de trabajo y agentes diseñados para propósitos específicos almacenados en repositorios compartidos similares a GitHub.
Los estados financieros legales, el tipo de documentos que tradicionalmente requerían una montaje manual minucioso, ahora se generan predominantemente por Claude con una revisión humana aplicada encima. Los informes semanales de ingresos y utilización de cómputo que antes consumían varias horas ahora toman aproximadamente 30 minutos.
Rao también mencionó que Anthropic rastrea el uso interno de tokens a través de tablas de clasificación. Estas son puramente informativas y no están vinculadas a compensaciones ni revisiones de desempeño.
¿Por qué el equipo de impuestos, de todas las personas?
El hecho de que los profesionales fiscales hayan emergido como los principales consumidores de tokens cuenta una historia más profunda sobre dónde la IA aporta el mayor valor en entornos empresariales. El trabajo fiscal es notoriamente complejo, cargado de documentos y regulado por marcos normativos intrincados que cambian constantemente.
Un experto en impuestos sabe exactamente qué preguntas hacer y puede evaluar inmediatamente si una respuesta generada por IA es correcta. Los profesionales de finanzas que ya comprendían profundamente su dominio fueron los mejor posicionados para desarrollar esas 70 a 150 habilidades personalizadas e integrarlas en sus flujos de trabajo diarios.
Lo que esto significa para los inversores y el mercado en general
Las mejoras en la productividad descritas por Rao —informes de varias horas reducidos a 30 minutos, generación automatizada de estados financieros— son mejoras medibles de eficiencia. Si el equipo de finanzas de Anthropic puede mantener hasta 150 flujos de trabajo personalizados de IA, la escala de lo que podrían construir organizaciones financieras más grandes es significativa.
A medida que los equipos de finanzas automatizan procesos críticos como la presentación de informes legales y el análisis fiscal, las consecuencias de la precisión de la IA se vuelven significativamente mayores. Un número alucinado en un estado financiero legal es un posible problema regulatorio. El marco de “revisión humana según sea necesario” descrito por Rao deberá mantenerse genuinamente riguroso.
Rao también señaló la expectativa de que los modelos más nuevos y más capaces de Claude impulsarán un consumo aún mayor de tokens. A medida que los modelos mejoren, los rendimientos por cada consulta aumentan, lo que fomenta un mayor uso: una dinámica que vincula directamente las mejoras del producto con el crecimiento de los ingresos provenientes de usuarios existentes.