Anthropic plantea tres mediciones para saber qué tan rápido avanza la IA

Anthropic ha propuesto tres mediciones para comprender mejor el ritmo al que avanza la inteligencia artificial de frontera y determinar cómo está cambiando el papel de estos sistemas dentro de los propios laboratorios que los desarrollan.

Las métricas se centran en la automatización del desarrollo de modelos, la capacidad para supervisar a los agentes de IA y la cantidad de recursos informáticos destinados a desarrollar y proteger estos sistemas.

La compañía considera que estas mediciones son necesarias porque los modelos más avanzados no solo están aumentando sus capacidades, sino que también comienzan a participar en tareas relacionadas con la investigación y el desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial.

El objetivo de Anthropic es obtener una visión más clara de la relación entre los recursos utilizados para crear los modelos y las capacidades que estos terminan adquiriendo. La empresa sostiene que conocer mejor este proceso puede ayudar a anticipar cómo evolucionará la IA y facilitar su supervisión.

La propuesta llega después de las advertencias de Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, sobre los riesgos asociados al desarrollo acelerado de sistemas de IA de frontera.

Claude ya realiza parte del trabajo de desarrollo

La primera medición analiza cuánto del trabajo de investigación y desarrollo de inteligencia artificial puede realizar directamente Claude, el modelo de Anthropic.

La compañía denomina a esta herramienta Índice de Automatización de I+D de Anthropic y la utiliza para conocer qué proporción del trabajo realizado en sus laboratorios está siendo liderada por su propia IA.

Según los datos publicados por la empresa, desde agosto Claude lidera el 26 % del trabajo de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Además, participa en más del 90 % de estas tareas de alguna manera.

La diferencia entre ambos porcentajes permite distinguir entre las actividades en las que Claude simplemente colabora y aquellas que puede desarrollar de manera más directa.

Anthropic considera que seguir esta evolución es importante porque una aceleración de la automatización podría dificultar que los investigadores humanos comprendan y controlen el proceso de desarrollo.

Anthropic mide cómo supervisa a sus agentes

La segunda medición está relacionada con la supervisión de los agentes de inteligencia artificial. A medida que estos sistemas realizan más tareas por su cuenta, también aumenta la importancia de detectar y detener comportamientos que puedan resultar problemáticos.

Anthropic analizó más de 30.000 agentes de investigación e ingeniería que funcionaban simultáneamente en su plataforma interna. Para evaluar el funcionamiento de sus sistemas de supervisión utiliza tres variables: cobertura, latencia y tasa de escalado.

En el análisis de más de 1.000 millones de decisiones, los sistemas de monitorización bloquearon el 0,002 % de ellas, equivalente a una decisión de cada 47.000. El sistema de supervisión offline, destinado a analizar posteriormente determinados registros, identifica entre uno y dos casos por cada 1.000.

La compañía señala que los agentes individuales rara vez presentan comportamientos indebidos, pero advierte de que las consecuencias de una decisión podrían ser mayores a medida que aumente la automatización.

Cuánto cómputo se destina a la seguridad

La tercera métrica estudia cómo se distribuye la capacidad de cálculo utilizada por una empresa de inteligencia artificial.

Anthropic considera relevante conocer cuánto cómputo se dedica a desarrollar modelos y cuánto se destina a cuestiones relacionadas con la seguridad, como alineamiento, interpretabilidad y evaluación.

En una medición realizada durante una semana, entre el 13 y el 20 de julio de 2026, la compañía calculó que el 6 % del cómputo utilizado para investigación y desarrollo de IA se destinó a trabajos de seguridad.

Cuando se analizaron específicamente las tareas de I+D realizadas con ayuda de agentes de IA, la proporción dedicada a seguridad alcanzó el 12 %.

Anthropic reconoce que estos porcentajes deben interpretarse teniendo en cuenta que la investigación de seguridad puede necesitar menos capacidad informática que el entrenamiento de modelos de frontera.

Las tres métricas buscan ofrecer una fotografía más completa del desarrollo de la IA: cuánto trabajo puede automatizar, qué capacidad existe para supervisar sus acciones y qué recursos se destinan a construir y proteger estos sistemas. Para Anthropic, seguir estos indicadores permitirá entender mejor la velocidad con la que avanza una tecnología que cada vez participa más en su propio proceso de desarrollo.