Investigación
Anthropic: el 26 % de su I+D ya lo lidera Claude
El Anthropic Institute publicó el 17 de septiembre cuánto trabaja ya el modelo de la casa en la siguiente versión de sí mismo: en agosto, Claude lideraba el 26 % de su investigación y desarrollo. La cifra la mide y la publica la propia Anthropic, sin auditoría externa. Y «liderar» no es hacerlo solo: el objetivo lo sigue poniendo una persona.
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En resumen
- El documento del Anthropic Institute, del 17 de septiembre de 2026, mide tres cosas: cuánto construye la IA la siguiente versión de sí misma, cuánto vigila la empresa a sus agentes y cuántos recursos entran.
- Claude lideraba en agosto el 26 % del trabajo de I+D de Anthropic; en febrero era menos del 1 %.
- Más del 90 % del trabajo está en el nivel «la IA colabora» o por encima, sobre una escala de nivel de automatización (AL) desarrollada por Epoch AI.
- Anthropic dice tener unos 30.000 agentes a la vez, registrar el 100 % de sus acciones y bloquear en tiempo real 1 de cada 47.000, el 0,002 %.
- Ningún tercero ha verificado estas cifras, y la empresa escribe que «Claude no opera de forma totalmente autónoma en ningún subconjunto medido».
Una empresa pone número a cuánto de su trabajo hace ya su modelo
El 17 de septiembre, el Anthropic Institute —el brazo de investigación de la propia Anthropic, que lo sostiene y firma con él— publicó tres mediciones de la casa: cuánto construye su IA la siguiente versión de sí misma, cuánto puede la empresa vigilar e intervenir a los agentes que la construyen y cuántos recursos entran ahí.
El primer eje se resume en una cifra: en agosto, Claude lideraba el 26 % del trabajo de investigación y desarrollo de Anthropic. Conviene leerla sabiendo quién sostiene el metro: la medición la diseña, la ejecuta y la publica la empresa cuyo modelo sale retratado.
El documento tampoco dice qué tareas cuentan como «trabajo de I+D» ni quién comprueba el índice. Dos huecos que impiden poner este 26 % al lado de la cifra de otro laboratorio.
De menos del 1 % en febrero al 26 % en agosto
Ver los datos en tabla
| Febrero de 2026 | Agosto de 2026 | |
|---|---|---|
| Trabajo de I+D liderado por Claude | 1% | 26% |
La serie que publica Anthropic tiene dos puntos y ninguno intermedio. En febrero, el trabajo liderado por el modelo era «menos del 1 %», así, sin cifra exacta, que es como lo da el documento. En agosto era el 26 %.
Entre una medición y otra, el documento no cuenta qué pasó: no fecha ningún hito ni da valores por el camino. Quien quiera la curva tendrá que esperar a que la publiquen.
Son dos mediciones en seis meses, con el método que define quien mide: sirven para ver una dirección, no para proyectarla.
La escala no la ha hecho Anthropic, pero la aplica ella
Sobre esa escala, Anthropic sitúa más del 90 % del trabajo de I+D de la empresa en el nivel «la IA colabora» o por encima. La frase dice dónde cae cada tarea dentro de la escala, no cuánto aporta el modelo dentro de cada una: es un reparto de tareas por nivel, no una medida de esfuerzo.
Epoch AI es independiente de Anthropic, pero en el documento no consta que haya revisado cómo Anthropic aplica su escala. Sin esa validación, y sin la lista de tareas del índice, el 26 % es una cifra interna, no una evaluación externa.
Treinta mil agentes a la vez y medio centenar de revisiones humanas
| Qué se mide | Cuánto |
|---|---|
| Agentes trabajando a la vez | ~30.000 |
| Cobertura de las acciones | 100 % |
| Acciones bloqueadas en tiempo real | 0,002 %, 1 de cada 47.000 |
| Transcripciones marcadas por la revisión posterior | ~100.000 por semana |
| Las que llegan a revisión humana | ~50 por semana |
| Cómputo de I+D en IA dedicado a seguridad | 6 % |
| Cómputo de I+D liderada por IA dedicado a seguridad | 12 % |
El segundo eje mira la otra cara: si el modelo hace el trabajo, quién mira lo que hace. Anthropic dice tener unos 30.000 agentes a la vez en investigación e ingeniería, y registrar el 100 % de sus acciones.
De ahí sale la cifra más comentada. El sistema que vigila en tiempo real bloquea el 0,002 % de las acciones, una de cada 47.000: no las señala para que alguien mire después, las para antes de que se ejecuten. La revisión posterior marca unas 100.000 transcripciones agénticas por semana y solo unas 50 llegan a una persona.
El tercer eje es el cómputo: el 6 % del que va a I+D en inteligencia artificial se dedica a seguridad, y el 12 % del que va a I+D liderada por la IA. El doble, pero sobre un total que la empresa no cuantifica.
La misma semana, el mismo relato desde otra casa
El jueves pasado, Z.ai —laboratorio chino de IA, la casa de los modelos GLM— publicó «Toward Recursive Self-Improvement: How GLM Built Its Own Inference Infrastructure», donde cuenta que un agente movido por GLM-5.3 levantó la pila de inferencia de producción de GLM-5.3-Flash sobre más de 100.000 aceleradores chinos en menos de dos semanas. Y remata con el mismo aviso que Anthropic: no ha alcanzado la automejora recursiva, porque fijar los objetivos y evaluar el riesgo siguen siendo humanos.
Greg Jensen, director de inversiones de Bridgewater —gestora de fondos estadounidense, una de las mayores del mundo—, calcula que en dos años OpenAI y Anthropic controlarán entre el 35 % y el 50 % del cómputo mundial, y propone tratar a quien pase del 5 % del cómputo de Estados Unidos o del mundial como institución sistémicamente importante, con topes de propiedad.
Conclusión
Lo publicado no prueba que la IA se esté construyendo sola: es una empresa que enseña sus números con un método, una fecha y su letra pequeña. El dato que circulará es el 26 %; lo que decide cuánto vale es lo que sigue en blanco: qué tareas se cuentan, quién audita el índice y si Epoch AI da por buena la aplicación de su escala. Hasta que un tercero mida con la misma vara en varias casas, la serie sirve para seguir a una empresa comparada consigo misma.
Fuentes primarias
- Anthropic Institute — Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs ↗
- Z.ai — Toward Recursive Self-Improvement: How GLM Built Its Own Inference Infrastructure (17-09-2026) ↗
- The Information — Bridgewater's Greg Jensen calls for regulating AI firms like systemically important banks (Dakin Campbell) ↗
- AI Informator — Anthropic pone cifras al golpe de la IA en el empleo justo cuando pide frenar ↗
- AI Informator — El arnés, no el modelo: cuatro mecanismos para que un agente no pierda el hilo en tareas largas ↗
- AI Informator — Amodei propone tres pasos para marcar el ritmo de la IA frontier, y Microsoft se suma ↗
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