Claude ya está creando a sus propios sucesores, pero el auténtico piloto automático aún queda muy lejos
El desarrollo de la IA está empezando a convertirse en una especie de proceso circular. Anthropic ha revelado que Claude ya «lidera» el 26 % del trabajo de investigación y desarrollo de IA de la empresa. En febrero, ese porcentaje era inferior al 1 %. Más llamativo aún es que la IA participa, al menos como colaboradora, en más del 90 % del trabajo de desarrollo de Anthropic.
Sin embargo, antes de dejarse llevar por la ciencia ficción, conviene definir los términos. Claude no está en un laboratorio digital decidiendo de forma independiente qué modelo crear a continuación, un modelo que será más inteligente que él mismo.
Anthropic utiliza una escala de automatización que va de AL0 a AL5. AL4, o «lidera», significa que la IA recibe de una persona una tarea general y puede completar por sí sola la mayor parte del proceso, de principio a fin. Una persona supervisa el trabajo, pero ya no tiene que especificar cada paso por adelantado. AL5 implicaría una autonomía total, sin intervención humana, y Claude todavía no ha alcanzado ese nivel en ningún área del trabajo de desarrollo analizado por Anthropic.
El salto del 1 % al 26 % importa más que el llamativo titular
Lo más destacable ni siquiera es el 26 % actual, sino la velocidad del cambio. Todavía en febrero, la proporción de trabajo liderado por Claude era inferior al 1 %.
Esto crea un ciclo de retroalimentación bastante interesante en el desarrollo de la IA. Un modelo mejor ayuda a investigadores e ingenieros a crear el siguiente modelo, que a su vez debería poder asumir una proporción aún mayor del trabajo necesario para desarrollar la próxima generación.
Un ejemplo reciente de la propia Anthropic muestra qué significa en la práctica este reparto del trabajo. En menos de cuatro semanas, Claude optimizó más de 30 modelos de código abierto para la modelización biomolecular y consiguió que fueran, de media, unas cuatro veces más rápidos.
Por tanto, ya no se trata simplemente de que un chatbot escriba unas líneas de código en Python para un ingeniero. A los agentes se les pueden asignar paquetes de trabajo completos y cada vez más amplios.
Unos 30.000 agentes de IA trabajan simultáneamente en el laboratorio de Anthropic
La escala hace que el asunto sea aún más interesante. En la plataforma interna más utilizada de Anthropic, unos 30.000 agentes trabajan simultáneamente en tareas de investigación e ingeniería. La empresa controla la actividad de los agentes mediante sistemas automatizados de seguridad.
Es un buen ejemplo del aspecto que está empezando a tener en la práctica la «IA en el trabajo». Una ventana de chat de Claude no resulta especialmente interesante. Decenas de miles de agentes resolviendo tareas en paralelo, sí.
Anthropic hace hincapié en la supervisión porque, cuanto mayores son las tareas asignadas a los agentes, más importantes son las decisiones que toman durante el trabajo. Llegado cierto punto, la cuestión ya no es si el modelo escribió la línea de código correcta, sino qué línea de investigación eligió de entrada.
La cifra aún debe tomarse con cautela
El 26 % no procede de una auditoría independiente ni responde a un estándar universal del sector. La métrica fue desarrollada por Anthropic, y la propia empresa reconoce que utiliza sus modelos para evaluar los sistemas. Esto puede dar lugar a una situación en la que el modelo evaluador cometa los mismos errores que el modelo evaluado. Además, actualmente los laboratorios de IA carecen de una metodología común que permita comparar de forma equitativa las cifras de Anthropic, OpenAI y Google DeepMind.
Por tanto, sería prematuro afirmar que Claude ya realiza una cuarta parte del trabajo de los investigadores de Anthropic o que se desarrolla a sí mismo de forma autónoma.
Una conclusión mucho más precisa —y, de hecho, más interesante— es esta: en una proporción cada vez mayor del desarrollo de IA más avanzado, los humanos están pasando de ejecutar directamente el trabajo a definir las tareas y supervisarlas.
Si, según la métrica de Anthropic, Claude era capaz de liderar menos del 1 % del trabajo de desarrollo en febrero y ya alcanzaba el 26 % en agosto, esta evolución será el principal aspecto que habrá que observar en futuros informes. La IA que ayuda a crear la siguiente IA ya no es una idea teórica. Por ahora, simplemente sigue necesitando a una persona a su lado.
