Anthropic duplica su ritmo de mejora mientras pide frenar: la IA que acelera su propia investigación ya no es una hipótesis

Anthropic mejora sus modelos aproximadamente el doble de rápido que hace un año. Lo afirma un análisis publicado este jueves por METR (Model Evaluation and Threat Research), una organización sin ánimo de lucro de Berkeley (California) que evalúa las capacidades de los modelos de IA. Según METR, el laboratorio ha avanzado en los benchmarks (pruebas estandarizadas de rendimiento) del último año tanto como entre octubre de 2023 y octubre de 2025. La causa principal, según sus investigadores, es la propia IA: Claude ya ayuda a desarrollar las siguientes versiones de Claude.

El momento del informe lo hace más llamativo. Durante el periodo de evaluación, el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, publicó un ensayo el 12 de septiembre en el que pedía a la industria «frenar el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA» para que las medidas de seguridad pudieran ponerse al día. Además, la empresa prepara su salida a bolsa para finales de este mes, que podría ser la mayor de la historia. Fue Anthropic quien invitó a METR: le dio acceso a datos internos durante unas 11 semanas, de mediados de agosto a finales de octubre, y le permitió entrevistar a sus empleados. METR habla de un acceso «sin precedentes».

El informe tiene límites, y conviene leerlos con la misma atención que la cifra principal. Las partes que Anthropic tachó impidieron a METR detallar sus estimaciones de aceleración. El propio equipo de METR reconoce desacuerdos internos e incertidumbre, aunque mantiene la conclusión de que el ritmo se ha duplicado. Además, la medición se refiere a tareas «bien especificadas», no a la capacidad general. Sobre la independencia: METR se financia con donaciones y no cobra por sus evaluaciones, pero los laboratorios con los que trabaja, Anthropic y OpenAI entre ellos, le dan acceso y tokens (las unidades de cómputo que se consumen al usar un modelo).

La reacción de Anthropic llegó por boca de Sam McCandlish, cofundador y arquitecto jefe de la empresa. En una larga publicación en X, escribió que muchas conclusiones de METR coinciden con las suyas. También admitió que «la IA está acelerando nuestra investigación, pero es difícil decir exactamente cuánto». Anunció que la compañía publicará su propio análisis en las próximas semanas. Según McCandlish, este trabajo es independiente de los evaluadores externos integrados que forman parte del compromiso de Anthropic de «marcar el ritmo de la frontera», pero lo presenta como un ejemplo de por qué esos evaluadores tienen sentido. El contexto político también cuenta: según la fuente, la administración Trump anima a las empresas de IA a vigilarse a sí mismas en materia de seguridad. Por eso, casi todo lo que se sabe de estos sistemas y de sus riesgos procede de las propias compañías.

Nuestra lectura: la aparente contradicción entre pedir que se frene y acelerar es lo menos interesante de la noticia. Lo relevante es que, por primera vez, un tercero con acceso a datos internos pone una cifra aproximada a la llamada «aceleración recursiva», es decir, que la IA acelere la investigación en IA. Hasta ahora era una hipótesis de manual de seguridad. Si el ritmo se duplica en un año, también lo hace la velocidad a la que aparecen los riesgos, como reconoce el propio McCandlish. Y los mecanismos de supervisión no se duplican solos. Llamarlo hipocresía sería simplificar. Es más exacto decir que Anthropic describe un problema del que forma parte y que no puede resolver por su cuenta. Por eso un auditor externo vale más que un ensayo bien escrito. En Zendoric ya señalamos que las 93 páginas de riesgos de su folleto de salida a bolsa solo valen si después se cumplen. Este informe es la primera prueba de que puede abrirse a una auditoría, aunque con partes tachadas.

Hacia dónde va: a corto plazo, la pregunta es cuánto de este escrutinio se mantendrá cuando Anthropic cotice y tenga que rendir cuentas cada trimestre. A largo plazo, hay motivos para el optimismo. El mismo ciclo que preocupa por su velocidad es el que puede acortar de décadas a años la investigación en biomedicina, energía o materiales. La condición es que la capacidad de medir avance al mismo ritmo que la de construir. Habrá que comparar el informe propio que ha prometido Anthropic con las cifras de METR y ver si otros laboratorios aceptan el mismo nivel de acceso. Si se convierte en norma del sector, puede ser la base de una regulación basada en datos y no en el miedo.