Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Anthropic asegura que sus modelos de inteligencia artificial ya participan activamente en el desarrollo de futuras generaciones de IA. Según la compañía, Claude escribe la mayoría del código utilizado internamente y podría acercar a la industria hacia un escenario de “auto-mejora recursiva”, donde las máquinas contribuyen al diseño de sistemas cada vez más avanzados.

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  • Anthropic afirma que Claude genera más del 80% del código incorporado a su base de desarrollo.
  • La productividad de los ingenieros habría aumentado ocho veces desde 2024 gracias al uso de IA.
  • La compañía explora la posibilidad futura de que las IA ayuden a diseñar sus propios sucesores.
  • Expertos advierten que aún no existe evidencia de que los modelos actuales puedan dirigir investigaciones científicas de forma autónoma.

 

La carrera por desarrollar sistemas de inteligencia artificial cada vez más avanzados podría estar entrando en una nueva fase. Según un informe publicado esta semana por Anthropic, sus modelos ya desempeñan un papel central en la construcción de futuras versiones de la propia tecnología.

El documento, titulado When AI Builds Itself, reseñado por The Block, sostiene que Claude no solo asiste a los desarrolladores generando sugerencias de código, sino que actualmente escribe, prueba y ejecuta una gran parte del trabajo necesario para desarrollar nuevos sistemas de IA.

La empresa indicó que más del 80% del código incorporado a sus proyectos internos ya es generado por Claude, una cifra que representa un cambio drástico frente a los primeros años de la compañía, cuando la participación de la IA en el desarrollo era prácticamente marginal.

Productividad multiplicada por ocho

Anthropic asegura que el impacto de estas herramientas se refleja directamente en la productividad de sus equipos.

Según el informe, durante los primeros cuatro años de existencia de la compañía, entre 2021 y 2024, la cantidad de líneas de código producidas por ingeniero permaneció relativamente estable. Sin embargo, esa tendencia cambió radicalmente en 2025 cuando Claude pasó de sugerir código a ejecutarlo directamente dentro de los flujos de trabajo de desarrollo.

La compañía estima que la producción de software por ingeniero se ha multiplicado aproximadamente por ocho desde entonces.

Aunque reconoce que medir productividad únicamente mediante líneas de código puede resultar imperfecto, Anthropic considera que la tendencia refleja una aceleración significativa en la velocidad de desarrollo impulsada por agentes de IA cada vez más sofisticados.

¿Puede una IA diseñar a la siguiente generación?

El aspecto más llamativo del informe es la posibilidad de que este proceso desemboque eventualmente en un fenómeno conocido como “auto-mejora recursiva” (recursive self-improvement).

Bajo este escenario, sistemas de inteligencia artificial suficientemente avanzados podrían participar activamente en el diseño, programación y optimización de sus propios sucesores, reduciendo progresivamente la necesidad de intervención humana directa.

Anthropic enfatiza que este escenario todavía no es una realidad y que tampoco considera inevitable que ocurra. Sin embargo, la empresa sostiene que el avance reciente de los modelos hace que esta posibilidad merezca una atención mucho mayor por parte de gobiernos, investigadores y reguladores.

“Tomado lo suficientemente lejos y con acceso a suficiente capacidad computacional, esta tendencia podría conducir a sistemas capaces de diseñar y desarrollar completamente a sus propios sucesores”, señala el documento.

Los humanos podrían pasar a supervisar

La visión planteada por Anthropic no implica necesariamente que los seres humanos desaparezcan del proceso de desarrollo tecnológico, pero sí que su papel podría transformarse profundamente.

La compañía prevé un futuro donde la mayor parte del trabajo de investigación y desarrollo sea ejecutado por laboratorios virtuales operados por agentes de IA, mientras que los humanos se concentran principalmente en supervisión, validación, auditoría y control de calidad.

Según el informe, las capacidades necesarias para realizar investigación automatizada en inteligencia artificial probablemente serían transferibles a otras disciplinas científicas, acelerando descubrimientos en áreas como biología, física, química y medicina.

Un debate cada vez más intenso sobre la AGI

Las conclusiones del informe llegan en un momento donde múltiples líderes tecnológicos sostienen que la inteligencia artificial general (AGI) podría estar más cerca de lo que muchos imaginan.

Recientemente, el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, proyectó que sistemas con capacidades comparables o superiores a las humanas podrían surgir alrededor de 2030. Sam Altman, de OpenAI, y Elon Musk también han realizado predicciones similares durante los últimos meses.

Sin embargo, Anthropic adopta una postura más cautelosa respecto a la capacidad actual de los modelos.

La empresa reconoció en una publicación posterior que todavía no está claro si Claude posee el criterio científico necesario para decidir de manera autónoma qué problemas de investigación merecen atención o cuáles son los enfoques más prometedores para resolverlos.

Claude, GPT y la carrera por los agentes autónomos

El informe también refleja una tendencia más amplia dentro de la industria de la inteligencia artificial.

Las principales compañías del sector están dejando atrás el concepto de chatbot tradicional para desarrollar agentes capaces de ejecutar tareas complejas con niveles crecientes de autonomía.

Anthropic continúa ampliando las capacidades de Claude mediante modelos como Opus 4.8 y Mythos, mientras OpenAI impulsa GPT-5.5 y GPT-Rosalind. Paralelamente, Google avanza con Gemini Spark y Microsoft apuesta por herramientas como Scout para automatizar flujos de trabajo completos.

En este contexto, la pregunta ya no parece ser si la IA ayudará a construir nuevas IA, sino hasta qué punto podrá hacerlo sin intervención humana significativa.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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