Anthropic está mejorando las capacidades de sus modelos de IA aproximadamente dos veces más rápido que hace un año, y gran parte de esa aceleración parece provenir de los sistemas de IA que ayudan a construir sus propios sucesores, según un análisis independiente publicado el jueves por el grupo de evaluación sin fines de lucro METR.
Los hallazgos, informados por Associated Press, tienen un peso inusual porque se basan en lo que METR describió como "acceso sin precedentes" a los datos internos de Anthropic. Investigadores del grupo con sede en Berkeley, California, cuyo nombre completo es Model Assessment and Threat Research, fueron invitados a ingresar a la empresa durante aproximadamente 11 semanas, desde mediados de agosto hasta finales de octubre, donde analizaron datos de investigación interna y entrevistaron al personal.
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El hallazgo principal: el progreso se está agravando
La estimación central de METR es que Anthropic está mejorando el rendimiento de sus modelos en tareas bien especificadas aproximadamente el doble de rápido que el año anterior. El informe lo expresa claramente: "Anthropic parece haber logrado tanto progreso en los puntos de referencia durante el año pasado como lo hizo entre octubre de 2023 y octubre de 2025".
Más trascendental es lo que METR cree que está impulsando la aceleración. Los investigadores dijeron que pudieron descartar "con confianza" que la causa fuera el crecimiento de la potencia informática, tradicionalmente la variable más estrechamente vinculada al rendimiento del modelo. Su conclusión: la mejora se debe en gran medida al uso de la propia IA para realizar investigaciones sobre IA.
Anthropic ha reconocido que su chatbot Claude ayuda cada vez más a la empresa a desarrollar versiones más nuevas y avanzadas de sí misma. El informe de METR no encontró "cuellos de botella", como restricciones en la computación o los datos, que frenan ese proceso, y señaló que si bien la IA aún no está haciendo "contribuciones muy significativas y totalmente autónomas" a las partes más importantes del entrenamiento del modelo, los investigadores de Anthropic describieron "signos de vida" significativos, lo que implica que eso podría cambiar pronto.
Los hallazgos llegaron a mitad del debate sobre la desaceleración
El momento es incómodo para una empresa cuyo director ejecutivo ha estado presionando para que haya moderación. Fue durante el período de evaluación de METR que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó un ensayo el 12 de septiembre instando a la industria de la IA a "reducir el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA" para que las medidas de seguridad pudieran ponerse al día.
METR también revisó tanto el informe público de riesgo Anthropic publicado en agosto como una versión privada, y concluyó que el documento público "en general subestima el nivel de aceleración que estaba ocurriendo".
Respuesta de Anthropic: acuerdo parcial, redacciones intensas
Sam McCandlish, cofundador de Anthropic y arquitecto jefe de la compañía, respondió al informe el jueves en una extensa publicación en X, escribiendo que muchas de las conclusiones de METR coinciden con su propio punto de vista.
"La IA está acelerando nuestra investigación, pero es difícil decir exactamente cuánto", escribió, añadiendo que Anthropic planea publicar su propio análisis del ritmo del progreso de la IA dentro de la empresa en las próximas semanas.
McCandlish también defendió la decisión de la compañía de redactar grandes partes del informe, lo que limitaba la precisión con la que METR podía comunicar sus estimaciones de aceleración. Dijo que compartir "exactamente qué está impulsando la aceleración no es lo correcto", porque la información es comercialmente sensible y "corre el riesgo de entregar una hoja de ruta para que otros vayan más rápido", lo que, argumentó, empeoraría los riesgos que preocupan a METR. "Esa es una compensación", escribió.
Advertencias importantes
El informe, según la propia descripción de METR, estaba plagado de advertencias. El grupo dijo que su hallazgo principal podría estar exagerando: la aceleración medida puede aplicarse sólo a tareas bien especificadas que pueden calificarse automáticamente, en lugar del trabajo más complicado y abierto que define la investigación de frontera. Alternativamente, es posible que Anthropic simplemente haya subestimado su línea de base anterior, haciendo que el último salto parezca más grande de lo que es.
La posición de METR también es digna de mención por razones de transparencia: la organización sin fines de lucro se financia a través de donaciones, no acepta compensación por sus evaluaciones y ha realizado evaluaciones de capacidad para Anthropic, OpenAI y otros laboratorios durante años, aunque las empresas asociadas sí brindan acceso a los modelos y los tokens necesarios para realizar su investigación.
Por qué es importante ahora
El análisis llega semanas antes de que Anthropic espere salir a bolsa en lo que podría ser la oferta pública inicial más grande de la historia, con el debate sobre si los modelos de IA cada vez más capaces podrían eludir el control humano. Los defensores de la seguridad han argumentado durante mucho tiempo que la verificación independiente (no los informes de laboratorio) es la única medida confiable de qué tan rápido se está moviendo la frontera, particularmente porque la administración Trump ha alentado a las empresas a controlarse a sí mismas.
METR señaló una última preocupación: si la investigación de IA asistida por IA comienza a agravarse, la aceleración misma podría acelerarse, y los riesgos de los modelos avanzados crecerán a un ritmo que los observadores externos no pueden seguir fácilmente. El informe del grupo sugiere que, al menos para un laboratorio líder, el circuito de retroalimentación que preocupa al campo ya no es hipotético: está apareciendo en los datos de referencia.
La rapidez con la que le sigue el resto de la industria es la cuestión que ahora estarán atentos los reguladores, los inversores y los propios ejecutivos de la empresa.
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