Los modelos de IA de Anthropic mejoran casi al doble de velocidad que antes, y la mayor parte de esa aceleración probablemente se debe al uso de IA en su propio desarrollo. Lo concluyó METR, una organización sin fines de lucro que revisó datos internos de la empresa y publicó su informe el 5 de noviembre.
METR, cuyas siglas en inglés significan Evaluación de Modelos y Amenazas, trabajó en Anthropic desde el 12 de agosto hasta el 29 de octubre. Según su informe, la empresa le dio acceso a datos sobre el entrenamiento, el cómputo, los resultados de modelos todavía no publicados y entrevistas con su personal.
La conclusión central es que, a octubre de 2026, Anthropic mejora las capacidades de sus modelos en tareas bien definidas a un ritmo cercano al doble del que tuvo entre marzo de 2024 y octubre de 2025. METR advierte que la estimación es muy incierta y que la cifra real podría estar entre 1,3 y 3 veces.
Con el índice de pruebas comparativas que usa la propia Anthropic, la aceleración desde octubre de 2025 fue de 1,9 veces, con un intervalo de confianza del 95% de entre 1,5 y 2,8 veces. En la práctica, la empresa avanzó en un año lo que antes le llevaba dos.
Más IA en el desarrollo, no más cómputo
METR afirma estar seguro de que la aceleración no se debe a un mayor crecimiento del cómputo, es decir, de la capacidad de procesamiento usada para entrenar los modelos. Su estimación es que alrededor del 80% de la aceleración actual proviene del uso de IA, aunque aclara que ese número tiene mucha incertidumbre.
Los investigadores de Anthropic usan sus propios modelos sobre todo como asistentes, no como reemplazo. METR indicó que le dijeron que la I+D avanza principalmente con ayuda de IA y no con contribuciones totalmente autónomas, aunque hay señales de que estas últimas tendrán un papel mayor pronto.
Las encuestas internas pintan un cuadro más extremo. En votaciones informales en Slack, los empleados estimaron que el último modelo les permitía trabajar hasta 12 veces más rápido en octubre. METR consideró esas respuestas como evidencia muy débil: se dieron con poco esfuerzo y la mejora individual no equivale a una aceleración de toda la empresa.
La tarjeta técnica del modelo Haiku 5.5 había informado una aceleración de 1,7 veces. METR explicó que su cifra es mayor porque incluyó datos de modelos nuevos que aún no se lanzaron.
Anthropic ocultó la mayoría de las pruebas clave
El informe incluye una salvedad de peso: Anthropic tenía derecho a censurar información no pública, y METR dice que eliminó la mayoría de la evidencia que consideraba más útil para sus conclusiones. La empresa justificó los cambios como una forma de quitar datos confidenciales que podrían acelerar a otros desarrolladores de IA.
Por eso, el público debe confiar en el criterio de METR más de lo ideal. La organización reconoce que el informe no logra transparencia sobre la evidencia, y que sus propios investigadores y los de Anthropic tienen dudas sobre cómo interpretar esos datos.
Anthropic invitó a METR a revisar sus datos mientras se prepara para su debut en Wall Street, en medio del debate sobre el riesgo de que los modelos escapen al control humano, según informó la agencia AP. La conclusión llega después de que el director ejecutivo de la empresa pidiera frenar el ritmo de la tecnología.
METR también señala límites de su propio cálculo: el índice mide tareas fáciles de verificar y podría exagerar la mejora real, y el ritmo de crecimiento de 2023 a 2025 pudo ser inusualmente bajo. Pero también podría subestimarla si la automatización de más tareas de investigación acelera todavía más el progreso.
Sobre el futuro, METR afirma que no vio evidencia de frenos importantes —ni en algoritmos, ni en cómputo, ni en datos— que impidan seguir avanzando en los próximos 12 meses. Aclara que su comprensión de esos posibles obstáculos cambió varias veces durante la evaluación y que no tiene confianza en esa conclusión.
