> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Claude ya “lidera” el 26% de la investigación con la que Anthropic construye su IA - URL: https://fomoera.com/anthropic-claude-lidera-26-id-ia/ - Published: 2026-09-18T01:20:10.000Z - Updated: 2026-09-18T01:20:10.000Z - Description: La compañía propone tres mediciones para que el público vigile qué tan rápido avanza la IA dentro de los laboratorios, y muestra sus cifras: Claude “lidera” el 26% de su investigación, unos 30,000 agentes trabajan bajo supervisión y el 6% del cómputo de I+D fue a seguridad en una semana. - Author: Gerardo Pavez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA Anthropic publicó un conjunto de mediciones para que el público pueda vigilar desde afuera qué tan rápido avanza la inteligencia artificial dentro de los laboratorios de frontera, y de paso mostró sus propios números. El más llamativo: Claude, su modelo, ya “lidera” el 26% del trabajo de investigación y desarrollo con el que la empresa construye sus próximos sistemas, frente a menos del 1% en febrero de 2026\. En su definición, “liderar” es completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, con un humano que supervisa; más del 90% de esa I+D ya ocurre en un nivel donde la IA al menos “colabora”. La compañía aclara que ningún tramo medido funciona de forma totalmente autónoma y propone tres métricas que cualquier laboratorio podría publicar para comparar el ritmo del sector. ## El “Índice de Automatización” que mide cuánta IA hace la IA Para llegar al 26%, Anthropic construyó un prototipo al que llama Anthropic R&D Automation Index. La idea es catalogar cada tipo de tarea de investigación y desarrollo que se hace en la empresa, calificar qué tan automatizada está hoy y sumar esas calificaciones en un solo número. La calificación usa una escala de “nivel de automatización” propuesta por Epoch AI, que va de AL0 (sin participación de la IA) a AL5 (la IA opera de forma totalmente autónoma, sin humano en el circuito). En el nivel “colabora” (AL3), la IA hace grandes porciones de trabajo bajo dirección humana cercana; en “lidera” (AL4), completa casi toda la tarea a partir de una instrucción de alto nivel mientras el humano supervisa. Según la empresa, en agosto de 2026 Claude no operaba de forma totalmente autónoma en ningún subconjunto medido, “lideraba” el 26% del trabajo y más del 90% se ubicaba en “colabora” o por encima. El salto es rápido. La propia gráfica de Anthropic ubica esa cifra por debajo del 1% en febrero de 2026 y proyecta que, si la tendencia continúa, podría llegar al 80% para fin de año. Para armar el índice, un agente de Claude revisó cada semana de julio de 2026 el trabajo de una muestra del 20% del personal de cada área, a partir de Slack y documentación interna, hasta reunir unas 15,000 tareas que después se ordenaron en un árbol de 542 nodos. Esa canasta de trabajo queda “congelada” para comparar siempre contra la misma base. ## La letra chica: Claude se evalúa a sí mismo Anthropic marca sus propios límites, y conviene leerlos. El primero es que la nota se la pone un modelo: es Claude quien juzga cuánto trabajo hace Claude, lo que arriesga que el “juez” cometa los mismos errores que el sistema que evalúa. Para contrastarlo, la empresa pidió a su personal calificar la automatización de sus áreas sin ver la evidencia que habían reunido los modelos. El juez coincidió con los humanos casi tan seguido como los humanos entre sí (59% de coincidencia exacta entre modelo y humano, frente a 35% entre humanos) y ambos quedaron dentro de un nivel de diferencia el 97% de las veces. Queda margen real de desacuerdo justo en la frontera entre “colabora” y “lidera”, que es donde se juega el 26%. El segundo límite es esa canasta congelada. Un número que sube sobre la base de julio de 2026 indica que el trabajo que los humanos hacían entonces se está automatizando; no dice, por sí solo, si aparecieron tareas nuevas a las que la gente se mudó. Anthropic comparó una versión de enero contra la de julio y no encontró un alza de tareas “novedosas”, aunque advierte que planea reconstruir la canasta cada cierto tiempo. Por eso, y por la falta de una metodología común, la empresa reconoce que hoy no se puede comparar directamente su cifra con la de otro laboratorio. ## Unos 30,000 agentes trabajando, y cómo los vigila La segunda medición mira la supervisión. Anthropic dice que en agosto de 2026 había alrededor de 30,000 agentes haciendo trabajo de investigación e ingeniería al mismo tiempo en su plataforma interna más usada, y aclara que estas cifras cubren solo esa plataforma. Esos agentes operan bajo dos tipos de monitores, que la empresa resume así: __Cómo Anthropic supervisa a sus agentes de IA (agosto de 2026)__ | Aspecto | Monitores en línea | Monitores fuera de línea | | ----------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Qué hacen | Revisan cada acción en tiempo real y bloquean o corrigen las peligrosas antes de que ocurran | Leen la actividad después del hecho, para detectar conductas que se desarrollan despacio, como señales de desalineación | | Cobertura | 100% de las acciones pasan por el monitor antes de ejecutarse, casi siempre en segundos | 100% de las acciones se ingieren después de tomarse | | Revisión | Automática antes de actuar; un humano revisa las acciones bloqueadas en menos de una semana | Marca unas 100,000 transcripciones por semana; las de mayor prioridad, cerca de 50, pasan a revisión humana | | Bloqueo o marcado | 0.002% de las decisiones (cerca de 1 de cada 47,000) | Entre 1 y 2 de cada 1,000 transcripciones se marcan para revisión adicional | Esas cifras salen de analizar más de mil millones de decisiones de sus agentes durante agosto de 2026\. La propia empresa admite que, cuando operan millones o miles de millones de agentes, hasta un evento raro puede volverse frecuente, y por eso sostiene que la supervisión debe crecer al mismo ritmo que el papel de la IA en la I+D. ## Solo una fracción del cómputo va a seguridad La tercera medición sigue el dinero, o más bien el cómputo. En una foto de una semana, del 13 al 20 de julio de 2026, cerca del 6% del cómputo que fue a I+D en IA se destinó a trabajo de seguridad; entre el cómputo de la I+D impulsada por IA, esa proporción subió a alrededor del 12%. Son estimaciones deliberadamente conservadoras: si un token servía por igual para avanzar capacidades y seguridad, no se contó como seguridad, y quedaron fuera los clasificadores de salvaguardas, que consumen una cantidad de cómputo comparable por separado. ![](https://fomoera.com/content/images/2026/09/31704b297a9350f392f143ea078561f36cd14908-1920x1230.webp) Anthropic advierte que el cómputo es un termómetro imperfecto de cuánto pesa la seguridad, porque ese tipo de investigación usa por naturaleza menos cómputo que un entrenamiento de frontera: gran parte del tiempo se va en que un investigador diseñe el experimento, no en correrlo. Y aclara que una semana alcanza para mostrar que la medición se puede hacer, no para trazar una tendencia. ## Por qué Anthropic enseña sus números ahora El hilo que une las tres métricas es la transparencia. Anthropic enmarca la publicación en el llamado de su director ejecutivo, Dario Amodei, a moderar el ritmo de la frontera, y argumenta que, si el mundo va a considerar frenar el desarrollo, primero necesita ver qué pasa dentro de los laboratorios. La empresa dice que planea integrar evaluadores externos independientes de varias organizaciones, con acceso a procesos, sistemas y datos internos parecido al de sus equipos de riesgo, para verificar prácticas, reportar incidentes y vigilar métricas como estas. El contexto ayuda a entender el momento: días antes, Amodei había publicado el ensayo We Must Pace the Frontier, que ya habíamos mencionado al abordar su posible salida a bolsa. [Anthropic prevé otro trimestre rentable antes del IPOAnthropic prevé otro trimestre rentable, pero su margen excluye entrenamiento y reparto con socios.![](https://fomoera.com/content/images/icon/favicon-4c612c71-f1a0-4f5f-b54f-9daf6e1b6fdc.ico)FomoEraPatricia Rodriguez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/fomoera-anthropic-preve-otro-trimestre-rentable-antes-de-su-posible-ipo-e44c5657-16x9-v2-1600x900-d064a633-80e7-4874-8321-aa4caf56bcf0.webp)](https://fomoera.com/anthropic-rentabilidad-ajustada-antes-ipo/) Anthropic insiste en que cualquier laboratorio de frontera podría publicar estas mismas medidas con una metodología abierta, y sugiere que en el futuro podrían servir de disparador para reglas más duras, como una ventana fija de pruebas antes de usar un modelo nuevo para más I+D, o compromisos sobre cuánto cómputo va a seguridad. Por ahora, los números los pone y los revisa la propia Anthropic. La apuesta de fondo es que, si el resto del sector y evaluadores externos adoptan mediciones comparables, dejarán de ser una foto que una empresa muestra cuando quiere y pasarán a ser una forma de vigilar, desde afuera, qué tan rápido la IA se está construyendo a sí misma. *Fuente:* [1](https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development?ref=fomoera.com)