Este es el resultado del kit ejecutado sobre los registros reales de un mes de trabajo de Nei Maldaner (INEMA) con Claude Code y Codex. Sirve como ejemplo de cómo leer tu propia escalera y hacia dónde apunta.
Del 13/10/2026 al 12/11/2026. El kit leyó 9.959 sesiones de Claude Code y 3.233 de Codex: 1.366 conversaciones con Nei y 11.269 sesiones que funcionaron solas (scripts, temporizadores, bots). La IA realizó 111.442 acciones (comandos, ediciones, lecturas). Un modelo económico (codex gpt-6-luna (low)) solo agrupó las solicitudes en tareas; el nivel de cada sesión se determina por el comportamiento registrado, no por opiniones.
La barra representa el total de horas de trabajo con IA en el mes, dividido entre los cuatro niveles. La mitad ya está en la parte superior de la escalera.
Cada barra representa una tarea: su longitud corresponde a las horas por semana y los colores muestran en qué nivel se realizó. ⚠ = tarea crítica (se hace pública o afecta un sistema), que el kit mantiene en AL4.
| Tarea | h/sem* | Nivel | La IA dirige | Funciona sola | Hacia dónde va |
|---|---|---|---|---|---|
| Producir videos y series crítica | 75,9 | AL4 | 64% | 18% | límite AL4 (crítica) · 95% en AL4+ en mar/2027 |
| Otras tareas | 46,0 | AL3 | 43% | 31% | 50% en AL5 en dic/2026 |
| Crear proyectos y kits | 19,0 | AL4 | 53% | 0% | aún sin AL5 medido |
| Investigar y validar contenido | 13,8 | AL3 | 35% | 7% | 50% en AL5 en mar/2027 |
| Mantener sistemas y servidores crítica | 8,4 | AL3 | 25% | 0% | límite AL4 (crítica) · 95% en AL4+ en jun/2027 |
| Traducir contenidos | 6,5 | AL5 | 65% | 54% | ya superó el 50% en AL5 |
| Analizar métricas y operaciones crítica | 5,7 | AL3 | 36% | 10% | límite AL4 (crítica) · 95% en AL4+ en may/2027 |
| Crear cursos y capacitaciones | 4,7 | AL4 | 74% | 0% | aún sin AL5 medido |
| Planificar productos y campañas crítica | 3,2 | AL3 | 15% | 0% | límite AL4 (crítica) · 95% en AL4+ en jul/2027 |
| Publicar y difundir contenido crítica | 1,7 | AL3 | 33% | 0% | límite AL4 (crítica) · 95% en AL4+ en may/2027 |
* Horas de trabajo CON la IA: suman sesiones en paralelo y el tiempo de la máquina (por eso el total, 184,9 h/semana, supera una semana real). Sirven para comparar tareas, no para contar el tiempo de la persona. Lo que se hace sin IA (grabar, reuniones, llamadas) no aparece en los registros.
En el informe de noviembre de 2026, la IA lideraba el 26% de la investigación de Anthropic y ninguna tarea era totalmente automática. En el caso de Nei, la IA dirige el doble y casi una quinta parte ya funciona sola, principalmente las traducciones y las rutinas de video.
Comparación ilustrativa: la rutina de un creador de contenido no es lo mismo que la investigación de modelos de IA. Lo importante es el ritmo, no la escala exacta.
La curva usa la misma velocidad que los autores de AI 2027 proyectan para la investigación automatizada (del 50% en jun/2027 al 95% en nov/2027), aplicada al punto de partida de Nei. Línea ámbar: parte dirigida por la IA (AL4+AL5). Línea naranja: parte que funciona sola (AL5).
| Mes | Fecha | La IA dirige | Funciona sola |
|---|---|---|---|
| 0 | nov/2026 | 52,2% | 17,9% |
| 1 | dic/2026 | 66,2% | 28,1% |
| 2 | ene/2027 | 77,9% | 41,3% |
| 3 | feb/2027 | 86,4% | 55,8% |
| 6 | may/2027 | 97,3% | 88,0% |
| 9 | ago/2027 | 99,5% | 97,7% |
| 12 | nov/2027 | 99,9% | 99,6% |
Es una extrapolación, no una profecía. Supone que la rutina de Nei se acelera al mismo ritmo que la del laboratorio e ignora el límite de las tareas críticas: en la práctica, publicar y modificar servidores seguirá requiriendo revisión humana, así que el total de AL5 no llegará al 100%.
Los números muestran que Nei ya no ejecuta la mayor parte del trabajo: lo dirige. En un mes hubo 11.269 sesiones automáticas y solo 1.366 conversaciones. El trabajo diario se convierte en cinco cosas que la IA no hace por él.
Si usas Claude Code o Codex, dos comandos generan el mismo informe para ti. El primero (de-logs.py) lee los registros solo en tu computadora, sin internet. El segundo (escada-logs.py) asigna nombres a las tareas de una de tres maneras: --motor codex, el predeterminado, envía a OpenAI, mediante tu suscripción de Codex, el comienzo de tus solicitudes y la tabla de tareas y horas para redactar el resumen (el kit elimina claves conocidas, correos electrónicos y números largos; el resto del texto se envía); --motor ollama usa un modelo en tu computadora; --motor palavras usa palabras clave y no envía nada. Datos confidenciales (trabajo de clientes, información reservada): usa --motor palavras u ollama, y ejecuta los comandos tú mismo en la terminal, porque si le pides a tu IA que los ejecute y resuma, el informe pasa por su proveedor. Claude Code borra los registros de más de 30 días (aumenta cleanupPeriodDays para medir un período más largo); si falta algún período, de-logs.py te avisa.
python3 kit/scripts/de-logs.py --dias 30 # lee los registros → sessoes.json python3 kit/scripts/escada-logs.py --motor codex # o --motor ollama / palavras