Anthropic está desarrollando sus sistemas de inteligencia artificial aproximadamente al doble de velocidad que hace un año, según un análisis difundido por el grupo independiente de monitoreo Model Evaluation and Threat Research (METR). La firma, con sede en Berkeley, California, fue invitada por Anthropic a revisar sus datos internos y entrevistar a su personal, en un momento en que la compañía se prepara para su debut en Wall Street y el debate sobre los riesgos de la IA se intensifica.
El hallazgo es relevante porque los detalles sobre la tecnología y sus riesgos han sido proporcionados principalmente por las propias empresas de IA, en un contexto en el que la administración del presidente Donald Trump ha alentado a la autorregulación en materia de seguridad. La evaluación de METR se conoce mientras Anthropic planea una oferta pública inicial (IPO, por sus siglas en inglés) para finales de este mes, que podría convertirse en la mayor de la historia.
Un crecimiento impulsado por la propia IA
METR estimó que Anthropic está mejorando la capacidad de sus modelos para realizar “tareas bien especificadas” a un ritmo aproximadamente el doble que el año anterior. Los investigadores de la organización sin fines de lucro señalaron que gran parte de la razón de esta aceleración se debe a la ayuda de la propia inteligencia artificial. Anthropic ha declarado que su chatbot Claude contribuye cada vez más al desarrollo de versiones más nuevas y avanzadas de sí mismo.
El grupo evaluador tiene años de experiencia realizando análisis de capacidades de modelos para Anthropic, OpenAI y otros laboratorios. Se financia mediante donaciones y no acepta compensación por su trabajo, aunque las empresas de IA con las que colabora le proporcionan acceso y tokens que METR utiliza para evaluaciones, investigación e ingeniería.
Uno de los dos informes de METR se basó en el análisis de datos internos de Anthropic proporcionados por la compañía durante un período de aproximadamente 11 semanas, desde mediados de agosto hasta finales de octubre, así como en entrevistas con empleados. El grupo dijo que recibió “un acceso sin precedentes a datos internos” sobre el proceso de investigación y desarrollo de IA de Anthropic.
Sin embargo, las redacciones que Anthropic aplicó al informe limitaron la capacidad de METR para comunicar estimaciones más detalladas de la aceleración, y hubo algunos desacuerdos internos e incertidumbre entre el equipo de METR. Aun así, el grupo afirmó creer que la tasa de mejora de la compañía se había duplicado.
“Anthropic parece haber logrado en el último año tanto progreso en los benchmarks como el que logró entre octubre de 2023 y octubre de 2025”, según el informe de METR. El grupo también revisó tanto un informe de riesgos público que Anthropic publicó en agosto como una versión privada, además de otros datos no públicos, y concluyó que el informe público “en general subestima el nivel de aceleración que estaba ocurriendo”.
Advertencias y salvedades del informe
El documento está lleno de matices. METR advirtió que sus conclusiones podrían ser exageradas, ya que la aceleración podría limitarse a “tareas bien especificadas” que pueden calificarse automáticamente o con un modelo de lenguaje, en lugar de tareas “desordenadas” más difíciles de definir. Otra posibilidad es que Anthropic haya subestimado su progreso anterior, haciendo que la cifra más reciente parezca mayor.
No obstante, METR dijo que pudo descartar “con confianza” que el crecimiento de la potencia de cómputo utilizada en el entrenamiento de modelos de IA fuera la razón de la aceleración. Tradicionalmente, la cantidad de potencia de cómputo está directamente relacionada con el rendimiento de un modelo. Los investigadores conjeturan que la mejora se debe al uso de la propia IA para mejorar la IA.
Una preocupación clave, según METR, es que el uso de IA para mejorarse a sí misma podría comenzar a componer la aceleración, lo que sería especialmente alarmante dado que los investigadores no encontraron “cuellos de botella” como restricciones en la potencia de cómputo o en los datos que frenaran el progreso de Anthropic.
“Entendemos que la IA aún no es capaz de hacer contribuciones altamente significativas y completamente autónomas a las partes más importantes del proceso de entrenamiento de modelos”, señala el informe. Sin embargo, los investigadores de Anthropic describieron “señales de vida” significativas que implican que eso podría suceder pronto, según METR.
El llamado de Amodei a la prudencia
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, abordó este tema en un ensayo del 12 de septiembre, en el que instó a la industria de la IA a “frenar el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA”. En ese texto, respondiendo a las crecientes preocupaciones sobre una IA fuera de control, Amodei destacó el concepto de auto-mejora recursiva, que definió como “la creciente capacidad de la IA para construir la próxima generación de IA”.
“Si no se controla, podría superar nuestra capacidad de entender y controlar estos sistemas, por lo que debe perseguirse con mucho cuidado, si acaso”, escribió Amodei. En ese mismo ensayo, abogó por la idea de tener evaluadores externos integrados en los principales laboratorios de IA y destacó específicamente a METR como un evaluador de terceros adecuado. El CEO de OpenAI, Sam Altman, dijo en ese momento que también apoyaba la idea de evaluadores independientes con acceso similar al de los empleados.
Anthropic no comentó de inmediato sobre el informe en respuesta a las consultas. La compañía, con sede en San Francisco, planea salir a bolsa a finales de este mes en lo que podría ser la mayor IPO de la historia.
Implicaciones para la industria y la seguridad
El análisis de METR subraya una tensión creciente en la industria de la IA: mientras los líderes tecnológicos piden pausas y regulaciones, sus propias empresas aceleran el desarrollo. Para México y América Latina, este debate es relevante porque la región busca posicionarse en la adopción de IA y establecer marcos regulatorios. La velocidad de innovación en laboratorios como Anthropic puede influir en la disponibilidad de herramientas avanzadas y en la necesidad de políticas de seguridad y transparencia.
La evaluación independiente también plantea interrogantes sobre la autorregulación. Con acceso limitado a datos internos y con redacciones, los evaluadores externos enfrentan obstáculos para ofrecer una imagen completa de los riesgos. Esto cobra importancia en un contexto donde las decisiones de las principales empresas de IA pueden tener impactos globales.
El informe de METR, aunque con salvedades, sugiere que la aceleración podría estar impulsada por la auto-mejora de la IA, un fenómeno que, según Amodei, debe manejarse con cautela. La comunidad internacional, incluida Latinoamérica, observa de cerca estos desarrollos para entender cómo regular una tecnología que avanza más rápido que los marcos de control.