Reseña de la IA agencial Claude 2025 [Nuestra opinión sincera]

Imagina que te despiertas a las 2 de la madrugada porque un error crítico está bloqueando la implementación de tu equipo. Le describes el problema a Claude y, en cuestión de minutos, ejecuta diagnósticos, parchea tres archivos, realiza pruebas de regresión y envía una solicitud de validación mientras tú preparas café.

Ese escenario ya no es ciencia ficción. La IA agencial Claude de Anthropic convierte las solicitudes en lenguaje natural en flujos de trabajo autónomos de varios pasos, y las corporaciones ya están elaborando informes de aumentos de productividad de dos dígitos.

Puntos clave

¿Anthropic ofrece IA agencial?

Sí. Anthropic comercializa la IA agencial bajo la marca Claude a través de dos productos estrella: Claude Código y Claude for Chrome.

Claude Código se lanzó en marzo de 2025 como una vista previa de investigación y alcanzó la disponibilidad general en mayo, lo que actuó como desencadenante de un aumento de diez veces en su uso que impulsó los ingresos anualizados a más de 500 millones de dólares en tres meses.

La extensión de Chrome llegó en agosto de 2025 como un agente de barra lateral que reserva espacios en el calendario, redacta respuestas de correo electrónico y rellena formularios web sin necesidad de intervención humana.

Más allá de las herramientas independientes, Claude potencia los flujos de trabajo de la corporación. En octubre de 2025, Anthropic y Salesforce lanzaron la compatibilidad nativa con Slack, lo que permite a Claude resumir canales y extraer datos de CRM.

Ese mismo mes, Salesforce nombró a Claude el modelo central de Agentforce, su plataforma al servicio de sectores regulados como las finanzas y la sanidad.

¿Cómo es el trabajo en realidad?

La capacidad agencial de Claude se basa en una función llamada «uso del ordenador», introducida con Claude 3. 5 a finales de 2024. El modelo puede ejecutar comandos bash, edición de archivos, navegar por páginas web e invocar API, todo ello entrelazado con un razonamiento en cadena de pensamiento.

Los desarrolladores acceden a estas funciones a través del SDK de Anthropic, un kit de herramientas basado en REST que combina la comprensión del lenguaje de Claude con el permiso de las herramientas.

Cuando le pides a Claude que «refactorice el módulo de registro y actualice el documento», analiza tu intención, planifica una secuencia de ediciones, escribe el código, ejecuta pruebas y realiza la confirmación del resultado sin esperar la aprobación en cada micropaso.

La integración se produce en tres capas. La API de Anthropic da servicio directamente a Claude, mientras que Amazon Bedrock y Google Vertex AI alojan Claude en sus nubes para los clientes que prefieren la infraestructura de AWS o GCP.

Para los equipos corporativos, la integración nativa de Slack permite a Claude unirse a canales, resumir conversaciones y responder a preguntas extrayendo datos en tiempo real de los sistemas conectados.

La asociación de Salesforce con Agentforce va más allá, ya que integra Claude dentro del perímetro de confianza de Salesforce para que todos los datos permanezcan en la plataforma y cumplan los estrictos requisitos de reunión de los sectores regulados.

Esta arquitectura permite a Claude pasar de ser un asistente pasivo a un colaborador activo. En lugar de generar un fragmento de código que debes copiar y pegar, Claude abre el archivo, aplica el cambio, verifica la sintaxis y actualiza la documentación relacionada de una sola vez.

Esa diferencia es importante porque elimina el cambio de contexto. Los desarrolladores ya no necesitan usar el interruptor entre el chat, el editor, el terminal y el navegador. Claude coordina los cuatro, reduciendo un bucle manual de diez minutos a una automatización supervisada de treinta segundos.

¿Cómo se ve esto en la práctica?

La primavera pasada, un ingeniero sénior de una empresa de análisis de cadenas de suministro necesitaba migrar 200 puntos finales de API desde una biblioteca de autenticación obsoleta.

Actualizar manualmente cada punto final, ejecutar pruebas unitarias y reescribir los documentos de integración le habría llevado tres días. En lugar de eso, invocó Claude Code con una sola línea de indicación que describía el intercambio de autenticación.

Claude escaneó el código base, identificó todas las rutas afectadas, aplicó el nuevo patrón de autenticación, regeneró los elementos de prueba y actualizó la wiki interna. Tiempo total transcurrido: cuarenta minutos.

Competidores como GitHub Copilot y Cursor se centran en sugerencias de código en línea, acelerando la autoría línea por línea. El modelo de agente de Claude opera a un nivel de abstracción superior, gestionando tickets completos o refactorizaciones de principio a fin.

¿Qué diferencia a Claude de Anthropic?

Anthropic diferencia a Claude a través de tres pilares: confianza de la corporación, alineación de seguridad y ventanas de contexto extremas.

Mientras OpenAI y Google compiten por las puntuaciones brutas de los benchmarks, Anthropic ha creado Claude para entornos regulados en los que la fuga de datos o los resultados tóxicos pueden actuar como desencadenante de responsabilidades legales.

El marco de IA constitucional de la empresa entrena a Claude para que rechace instrucciones inseguras y muestre la incertidumbre en lugar de alucinar con confianza. En las pruebas del equipo rojo, la resistencia de Claude a la indicación de comandos redujo el intento correcto de los ataques del 23,6 % al 11,2 % tras las actualizaciones de mitigación.

Los clientes empresariales también valoran las garantías de privacidad de Anthropic.

De forma predeterminada, por defecto, ningún dato de los clientes se utiliza para entrenar futuros modelos, y Claude puede ejecutarse dentro de entornos aislados de AWS o GCP con cifrado de extremo a extremo y registros de auditoría.

Agentforce de Salesforce mantiene a Claude totalmente en la plataforma, lo que garantiza que los clientes de servicios financieros y atención sanitaria cumplan con los requisitos de residencia de datos.

Sin embargo, existen algunas desventajas. Algunos usuarios elaboran informes de que Claude puede ser prolijo, generando explicaciones exhaustivas cuando bastaría con una respuesta concisa. El coste por token es más elevado que el de los modelos más ligeros, aunque el almacenamiento en caché de las indicaciones ofrece un descuento en el contexto repetido hasta en un 90 %.

Integración y adecuación al ecosistema

Claude se conecta a los sistemas circundantes a través de conectores nativos, mercados de nube y API abiertas.

La integración más estrecha se encuentra en Slack, donde Claude se une a los canales como un bot, resume los hilos bajo demanda y captura datos de plataformas CRM o de análisis enlazadas utilizando el protocolo Model Context Protocol de Slack.

Los equipos informan de un ahorro de tiempo en las actualizaciones de estado y en la respuesta a preguntas interfuncionales, lo que reduce la necesidad de reuniones sincrónicas cuando Claude puede sintetizar las decisiones a partir de hilos de discusión asincrónicos.

La asociación con Salesforce amplía Claude a los flujos de trabajo de CRM. Los agentes de Agentforce basados en Claude pueden actualizar registros de oportunidades, actuar como desencadenante de secuencias de correo electrónico o generar resúmenes ejecutivos de los cambios en el proceso, todo ello respetando los controles de acceso basados en rol.

AWS Bedrock y Google Vertex AI ofrecen un alojamiento seguro similar, lo que permite a las corporaciones implementar Claude sin exponer las indicaciones o los resultados a la red pública de Internet.

Más allá de los conectores preintegrados, los desarrolladores utilizan el SDK de Claude Agent para conectar herramientas personalizadas al modelo. Una startup fintech podría conceder a Claude acceso de lectura a una base de datos de riesgos propia, lo que le permitiría responder a preguntas sobre cumplimiento normativo mediante consulta a API internas durante la conversación.

Prueba Claude

Estas integraciones convierten a Claude de un chatbot a una capa operativa, lo que reduce la latencia y los errores humanos.

Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios

Los primeros usuarios describen Claude Code como un paso radical en la velocidad de codificación, aunque las reacciones varían según el caso de uso y las expectativas.

Un hilo de Hacker News resume la división de opiniones: los usuarios avanzados (elaboración de) informes que Claude gestiona refactorizaciones de múltiples archivos con una supervisión mínima, mientras que los escépticos nota que, en ocasiones, se confirma con seguridad con soluciones erróneas antes de corregir el rumbo.

Los entusiastas probadores hacen uso compartido de logros específicos:

Las críticas equilibradas aparecen junto a los elogios, y la verbosidad de Claude encabeza la lista de quejas. Esto generó explicaciones exhaustivas cuando los ingenieros querían confirmaciones concisas.

Los usuarios experimentados de los foros de Hacker News sugieren utilizar el interruptor del modo de pensamiento extendido solo para problemas realmente complejos y dejarlo desactivado el resto del tiempo para mantener la claridad y reducir los costes.

El coste también es objeto de escrutinio. Un usuario de Reddit informó de que gastó 10 dólares en créditos API durante una sola sesión intensiva de depuración, aunque concluyó que el tiempo ahorrado justificaba el gasto.

Ese cálculo varía en función de los presupuestos de los equipos y los cronogramas de los proyectos, pero la opinión general entre los primeros usuarios es positiva para los equipos con casos de uso claros.

Pero, sobre todo, la mayoría de los usuarios destacan la curva de aprendizaje. Para que las indicaciones sean eficaces, es necesario especificar las restricciones por adelantado y conceder solo los permisos necesarios a la herramienta para establecer un límite en el riesgo.

Parece que los desarrolladores tratan Claude Code menos como un botón mágico y más como un ingeniero junior que necesita instrucciones claras, ajustando su flujo de trabajo para adaptarse a lo que la herramienta hace mejor.

Hoja de ruta y perspectivas del ecosistema

La hoja de ruta de Anthropic depende de la escala de computación, la iteración de modelos y la expansión del ecosistema.

A finales de 2025, la empresa utilizará más de un millón de chips Amazon Trainium v2 a través del superclúster Proyecto Rainier de AWS para entrenar los modelos Claude de próxima generación.

Esa inversión en infraestructura acelera el camino hacia Claude 5, que se espera para 2026 según el ritmo de lanzamiento anual de Anthropic.

Las primeras señales sugieren que Claude 5 ampliará aún más las ventanas de contexto e introducirá entradas multimodales, como audio y vídeo, lo que podría permitir el uso de complementos de herramientas de terceros que Claude puede invocar de forma autónoma.

Salesforce y Anthropic tienen plan de incorporar todas las capacidades de Agentforce 360 a Claude a mediados de 2026, difuminando la línea entre los flujos de trabajo de CRM y los agentes de IA.

La integración significa que Claude puede ejecutar de forma nativa procesos de Salesforce, como actualizar registros o lanzar campañas de divulgación para clientes, como parte de sus habilidades de asistente, creando un asistente empresarial más fluido que funciona dentro de Slack o la interfaz de usuario de Salesforce para impulsar directamente los procesos empresariales.

Las mejoras en cuanto a costes y eficiencia también siguen formando parte de la hoja de ruta.

Anthropic introdujo el almacenamiento en caché de indicaciones en 2025, lo que redujo los costes de las consultas repetitivas hasta en un 90 %. Para 2026, se espera que las opciones de modelos por niveles ofrezcan respuestas más rápidas y económicas para tareas ligeras, lo que hará que los agentes de IA siempre activos sean más viables económicamente a gran escala.

¿Cuánto cuesta la IA agencial Claude de Anthropic?

Anthropic estructura los precios de Claude en niveles individuales, de equipo y empresariales, cada uno calibrado para diferentes patrones de uso:

Más allá de los niveles de suscripción, los desarrolladores pagan costes variables por la API en función del modelo que invoquen. El precio de la API varía según el tamaño del modelo.

Claude 3.5 Haiku cuesta 0,80 $ de entrada y 4 $ de salida por cada millón de tokens para tareas ligeras, mientras que Sonnet cuesta 3 $ de entrada y 15 $ de salida para trabajos generales.

En el extremo superior, Claude Opus cobra 15 dólares por entrada y 75 dólares por salida por cada millón de tokens para razonamientos complejos en los que la precisión justifica el coste.

Para aquellos que necesitan datos en tiempo real, las búsquedas web añaden 10 dólares por cada 1000 consultas cuando se utiliza la función de navegación de Claude.

La tarifa no tiene en cuenta la intensidad computacional y los gastos generales de integración. Los equipos que ejecutan Claude Code durante el desarrollo activo pueden gastar entre 50 y 100 dólares semanales en créditos API, mientras que las corporaciones que se integran con Salesforce o sistemas personalizados a menudo requieren horas de consultoría para obtener permisos y formación.