Jason Lemkin lee los datos de Anthropic: el límite de los agentes de IA ya es la revisión humana

¿Qué dicen los datos de Anthropic?

El 16 de octubre de 2026, Anthropic publicó el informe «How employment is changing at Anthropic», con datos sobre cómo cambia el trabajo dentro de la propia empresa. Entre las cifras: los agentes desplegados por empleados ya trabajan seis veces más horas que las personas que los dirigen, las sesiones interactivas con Claude pasan cerca de 80% del tiempo esperando input humano, y las instrucciones permanentes escritas para agentes pasaron de unos cientos en julio de 2025 a 8.500 un año después.

El informe también muestra que la proporción de contrataciones técnicas junior cayó de 27% a 9%.

¿Cuál es la tesis de Jason Lemkin?

El 19 de octubre, Jason Lemkin, fundador de SaaStr, publicó en SaaStr su lectura de esos datos. Su argumento: la capacidad del agente dejó de ser el freno. El nuevo cuello de botella es humano, y está en revisar, decidir y gestionar lo que los agentes producen.

Lemkin dice que SaaStr opera con tres personas y más de 20 agentes, y que los hallazgos de Anthropic coinciden con lo que ve en su equipo. Su frase más directa: «A new agent we can’t review just adds to the backlog».

¿Por qué más agentes no significa más resultados?

Si un agente pasa la mayor parte del tiempo esperando una aprobación, sumar otro agente no acelera nada: alarga la fila de trabajo pendiente de revisión. El ritmo del sistema lo marca el humano que aprueba, no la máquina que ejecuta.

Lemkin agrega dos matices. Primero, que vale la pena registrar desde ya qué funciones están absorbiendo los agentes y planificar hacia dónde se mueven las personas. Segundo, que no conviene usar a Anthropic como referencia literal: su demanda y su capacidad de atraer talento son excepcionales.

¿Qué significa para RevOps?

Para un equipo de Revenue Operations, la tesis cambia la pregunta. Ya no basta con decidir qué automatizar; hay que diseñar dónde interviene una persona, con qué criterio y en cuánto tiempo. Ejemplos típicos en un equipo comercial:

• Descuentos y cotizaciones: un agente puede preparar la propuesta, pero la aprobación de margen sigue siendo humana.
• Correos a cuentas estratégicas: el borrador es automático, el envío requiere revisión.
• Cambios en el CRM: fusiones de registros, reasignaciones de cuentas y cambios de etapa con impacto en el forecast.

Las 8.500 instrucciones permanentes de Anthropic apuntan a lo mismo: el conocimiento que antes vivía en la cabeza del equipo ahora tiene que estar escrito para que el agente lo use.

¿Cómo se ve esto en empresas de Chile y Latinoamérica?

En Chile y el resto de Latinoamérica, muchas empresas B2B medianas tienen equipos comerciales pequeños donde una misma persona aprueba descuentos, revisa propuestas y actualiza el pipeline. Si a ese equipo se le suman agentes sin rediseñar los puntos de aprobación, el resultado probable es una gerencia comercial saturada de revisiones y no un equipo más productivo.

La oportunidad está en hacer lo que Lemkin sugiere a bajo costo: documentar las reglas de decisión, por ejemplo cuándo un descuento requiere aprobación, y definir umbrales para que el agente actúe solo en los casos de bajo riesgo.

¿Por dónde empezar?

1. Mide la espera: identifica cuánto tiempo pasan las tareas automatizadas esperando aprobación humana.
2. Clasifica decisiones por riesgo: separa lo que el agente puede ejecutar solo de lo que requiere revisión.
3. Escribe las reglas: convierte criterios implícitos en instrucciones documentadas dentro de tu CRM o tus flujos.
4. Asigna responsables de revisión: con tiempos de respuesta definidos, igual que cualquier etapa del proceso.
5. Planifica los roles: registra qué tareas absorbe la IA y hacia dónde puede crecer cada persona.

Nuestra lectura editorial

Este texto es el análisis de Revenue Hub sobre la opinión de Jason Lemkin, no una reproducción de su artículo. Coincidimos en que el freno de los agentes ya no es técnico sino de diseño operativo, y en que eso pone a RevOps en el centro. Un matiz: Anthropic es una empresa de IA con ingenieros que usan agentes de forma intensiva, por lo que sus cifras describen la frontera, no la realidad de una empresa típica de la región. La dirección, en cambio, sí aplica. Te recomendamos leer el artículo original de Jason Lemkin en SaaStr y el informe de Anthropic, ambos en inglés.