Por Canuto  

Anthropic mantiene un equipo rotativo de unas 20 personas dedicado a probar productos de IA, descartar rápidamente los que no funcionan y escalar los que demuestran potencial, una estrategia vinculada al origen de Claude Code y del Model Context Protocol.

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  • El equipo Labs, creado en 2024 y asociado al cofundador Ben Mann, funciona como una incubadora interna con ciclos de revisión cada dos semanas.
  • Anthropic atribuye a este grupo productos como Claude Code, el Model Context Protocol y Claude Design, mientras estima que entre 20% y 30% de sus apuestas tienen éxito.
  • La compañía podría apoyarse en Labs para convertir sus modelos de frontera en herramientas empresariales y aplicaciones para ciencias como la biología y la energía.

 

 

Anthropic creó un equipo experimental que busca convertir los avances de sus modelos de inteligencia artificial (IA) en productos capaces de impactar el mercado.

Labs reúne a un elenco rotativo de alrededor de 20 empleados, con la instrucción de proponer ideas ambiciosas, probarlas y abandonarlas con rapidez cuando no muestran potencial.

Ben Mann, cofundador de Anthropic, ha estado al frente de la iniciativa, que adquirió especial relevancia después de contribuir al desarrollo de Claude Code, una herramienta que se convirtió en uno de los productos más visibles de la empresa.

La lógica de Labs se parece más a la de una incubadora de startups que a la de un departamento tradicional de desarrollo, porque sus responsables esperan que la mayoría de las apuestas fracase.

Mann explicó a Business Insider que el equipo revisa sus prototipos aproximadamente cada dos semanas para decidir si debe perseverar, pivotar, fusionar una idea con otra o descartarla. Esa dinámica permite que los empleados cambien de proyecto constantemente, en lugar de permanecer atados durante meses a productos que no encuentran una utilidad clara.

Una incubadora interna conectada con la investigación

Mann creó Labs en 2024, después de impulsar dentro de Anthropic la idea de que la compañía debía comenzar a lanzar productos, en lugar de depender únicamente de financiación filantrópica para avanzar hacia una inteligencia artificial más capaz. El equipo tomó como referencia a organizaciones históricas como Bell Labs y también a iniciativas de Google, entre ellas Area 120 y X. En esos modelos, la investigación y la experimentación sirven para descubrir negocios que posteriormente pueden convertirse en divisiones independientes.

La ventaja de Anthropic, según Mann, consiste en que los desarrolladores de producto reciben señales tempranas sobre la evolución de los modelos de la empresa. Esa cercanía con la investigación permite identificar capacidades que todavía no son evidentes para los usuarios y diseñar herramientas alrededor de ellas. El objetivo no es simplemente añadir funciones a Claude, sino ampliar el llamado espacio de acción de la IA, entendido como la cantidad de tareas que un modelo puede ejecutar realmente en el mundo.

Labs ha producido, además de Claude Code, el Model Context Protocol, un estándar abierto que conecta asistentes de inteligencia artificial con los sistemas donde viven los datos, y Claude Design, presentado durante 2026. La extensión de Chrome de Claude también aparece entre los proyectos que nacieron de sus experimentos o que se beneficiaron de ellos. Mann señaló que algunas ideas no desaparecen por completo cuando fracasan, ya que pueden integrarse en otros prototipos o reaparecer dentro de productos diferentes.

El equipo calcula una tasa de éxito de entre 20% y 30% para sus ideas, aunque el directivo aseguró que los resultados positivos han superado sus expectativas y han tenido un alcance considerable. El sistema también establece una frontera organizativa: cuando un proyecto supera aproximadamente las cuatro personas, suele graduarse de Labs y pasa a un equipo propio dentro de Anthropic. Así, el laboratorio conserva su tamaño reducido y mantiene espacio para incorporar nuevas apuestas.

El caso de Claude Code y la expansión del espacio de acción

Claude Code surgió después de que investigadores de Anthropic detectaran señales de fortaleza en las capacidades de codificación agéntica de sus nuevos modelos. Mann asignó la tarea a Boris Cherny, quien acababa de incorporarse a la empresa y originalmente había propuesto una herramienta para analizar código. Según el directivo, esa idea no era suficientemente grande, porque los agentes podían realizar muchas más operaciones de las que la mayoría de los usuarios conocía en ese momento.

El prototipo de Cherny ganó popularidad dentro de Anthropic y la compañía lo lanzó como vista previa en febrero de 2025. Los lanzamientos posteriores de modelos reforzaron sus capacidades y contribuyeron a que Claude Code se convirtiera en un producto de rápido crecimiento. Cherny dirige la herramienta, que permite escribir, editar y ejecutar código utilizando los modelos subyacentes de Anthropic.

La experiencia también mostró cómo Labs puede influir en la agenda técnica de la compañía. Mann afirmó que el equipo ha presionado a investigadores para mejorar los modelos de audio y para comprender mejor el amárico, una lengua etíope. Asimismo, el desarrollo de Claude Design generó interés en mejorar los resultados visuales, lo que demuestra que un producto experimental puede abrir nuevas líneas de investigación además de encontrar clientes.

El espíritu de experimentación ya comenzó a extenderse a otras áreas de Anthropic, donde algunos equipos de ingeniería de producto crearon sus propios grupos de apuestas. Mann quiere que Labs participe en avances relacionados con la investigación biológica, el almacenamiento de energía limpia y otras aplicaciones del mundo real. A su juicio, acelerar las ciencias duras permitiría que la tecnología produzca beneficios más amplios y acercaría el trabajo cotidiano del equipo a la misión declarada de la empresa.

El desafío de crecer sin perder la velocidad

Los planes de una posible salida a bolsa de Anthropic añaden presión sobre Labs, porque la empresa deberá demostrar que puede transformar modelos de frontera en productos sostenibles y relevantes para clientes empresariales. El grupo podría funcionar como un mecanismo para mantener la innovación mientras la compañía amplía sus operaciones, aunque su estructura rotativa también exige una coordinación cuidadosa. Cada proyecto que se gradúa deja espacio para nuevos experimentos, pero también traslada talento y responsabilidades a divisiones más grandes.

El crecimiento plantea además una competencia directa con compañías de software establecidas. Claude Design, por ejemplo, se enfrenta a productos de Adobe y Figma, mientras otras herramientas de Anthropic pueden disputar funciones que durante años estuvieron concentradas en plataformas empresariales. Mike Gualtieri, analista de inteligencia artificial de Forrester, describió el reto como una pequeña danza: la empresa debe construir una plataforma más atractiva sin perder de vista las necesidades de los clientes que ya dependen de otras soluciones.

Ese equilibrio será especialmente importante si Anthropic convierte más prototipos en productos comerciales. La compañía necesita aprovechar los avances de sus modelos sin asumir que toda capacidad técnica genera automáticamente una demanda masiva, y Labs intenta reducir ese riesgo mediante ciclos cortos de prueba. La posibilidad de abandonar una idea antes de dedicarle demasiados recursos puede resultar valiosa en un sector donde los modelos cambian con rapidez y las ventajas competitivas tienen una duración incierta.

Por ahora, el laboratorio representa una apuesta organizativa: mantener un grupo pequeño, aceptar una tasa elevada de fracasos y confiar en que unos pocos aciertos compensen los experimentos descartados. Claude Code es la demostración más visible de ese enfoque, pero Mann busca que el impacto futuro abarque desde el software hasta la biología y la energía. La evolución de Labs mostrará si Anthropic puede conservar la velocidad de una startup mientras se prepara para operar como una compañía tecnológica de mayor escala.

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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