Anthropic ha dado a conocer hasta qué punto Claude ya participa en el desarrollo de su propia evolución. Es decir, que Claude ya tiene un importante porcentaje de partición en las que influye en el desarrollo de sus propios modelos de inteligencia artificial. Según datos internos publicados por la compañía, en agosto de 2026 Claude ya “lideraba” el 26% de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Hablamos de un avance sin precedentes si tenemos en cuenta que, en marzo, únicamente representaba un 1%. Además, los sistemas de IA colaboraban con trabajadores humanos en más del 90% del trabajo de I+D relacionado con modelos.
La cifra no significa que Claude esté creando de forma completamente autónoma a su sucesor. Anthropic utiliza una escala desarrollada junto a la metodología de Epoch AI donde “liderar” significa que la IA puede encargarse de la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de instrucciones de alto nivel. Ahora bien, es evidente que existe una supervisión humana. La propia compañía asegura que Claude no ha alcanzado el nivel máximo en cuanto a que una IA podría realizar estas labores completamente sola.
Claude ya lidera el 26% del desarrollo de sus futuras versiones más inteligentes
Tal y como has podido ver, en apenas 6 meses, hemos visto como Claude ha pasado a representar del 1 al 26% su impacto en el desarrollo de nuevos modelos de IA. Anthropic asegura que Claude no se limita a generar fragmentos de código o responder preguntas técnicas, sino que ya puede implementar soluciones, ejecutar código, realizar experimentos, analizar resultados y coordinar otras instancias de IA. La compañía afirma que más del 80% del código que integraba en su propia base de código en mayo ya había sido escrito por Claude, mientras que la cantidad de código incorporado por cada ingeniero se había multiplicado aproximadamente por ocho respecto a 2024. Anthropic advierte, no obstante, que las líneas de código son una métrica imperfecta para medir productividad.
En la escala empleada por Anthropic, el 26% del trabajo se encuentra ya en el nivel AL4, denominado “líderes de IA”. En este nivel el humano puede proporcionar un objetivo relativamente general y la IA se ocupa de gran parte de su ejecución, aunque sigue necesitando ser supervisado. Más del 90% del trabajo total alcanza al menos AL3, donde humanos e IA colaboran estrechamente. Solo el nivel AL5 supondría eliminar completamente al humano del proceso, algo que Anthropic recalca que todavía no sucede en ninguna de las tareas medidas.
Anthropic incluso muestra en sus datos que, si esa tendencia de crecimiento continuase, la participación podría crecer muy rápidamente antes de terminar el año. El escenario que preocupa a la compañía a largo plazo es la denominada mejora recursiva, donde una IA suficientemente avanzada fuese capaz de diseñar, entrenar y perfeccionar por sí misma a la siguiente generación de modelos.
Anthropic ya tiene unos 30.000 agentes de IA trabajando simultáneamente
Por otro lado, el pasado mes de agosto, Anthropic reveló que tenía aproximadamente 30.000 agentes de IA realizando trabajos de investigación e ingeniería de forma simultánea. La compañía asegura que el 100% de las acciones de estos agentes pasa por sistemas automáticos de supervisión antes de ejecutarse. Estos sistemas están diseñados para detener comportamientos potencialmente peligrosos. Aunque en el pasado ya hemos visto que realmente no se ha podido garantizar que estos agentes terminen escapando de su «caja» de desarrollo.
Durante agosto, esos agentes generaron más de 1.000 millones de decisiones, y alrededor de 1 de cada 47.000 fue bloqueada por los controles de seguridad. Esto da una cifra aproximada de un 0,002%. Anthropic también utiliza sistemas posteriores que analizan las actividades realizadas. En este caso se generan alrededor de 100.000 alertas semanales que son filtradas automáticamente. De estas, aproximadamente hay 50 casos de máxima prioridad por semana que terminan siendo revisados por humanos. Ahora bien, la baja tasa de bloqueo, por sí sola, no demuestra que los agentes sean completamente seguros. Más bien refleja concretamente cuántas acciones activaron esos sistemas de control.
