Anthropic mejora sus modelos de IA al doble de velocidad que hace un año, estima el grupo independiente METR, en plena salida a bolsa y mientras su CEO pide frenar

La propia empresa le abrió sus datos internos durante 11 semanas. METR cree que gran parte de la causa es que la IA ya ayuda a mejorarse a sí misma, aunque aclara que puede estar sobreestimando y que Anthropic tachó partes del informe.

Anthropic mejora las capacidades de sus modelos para «tareas bien especificadas» a un ritmo de alrededor del doble que hace un año, según un análisis publicado este jueves por METR (Model Evaluation and Threat Research), una organización sin fines de lucro de Berkeley, informó AP. «Anthropic parece haber progresado en el último año, en las pruebas de referencia, tanto como entre octubre de 2023 y octubre de 2025», dice el informe.

El dato pesa por quién lo dice y cuándo. Casi todo lo que se sabe de estos sistemas y sus riesgos lo cuentan las propias empresas. Acá fue un tercero, con lo que METR llama «acceso sin precedentes» a datos internos, que Anthropic le abrió durante unas 11 semanas, de mediados de agosto a fines de octubre, además de entrevistas con empleados. Y coincide con el pedido del CEO, Dario Amodei, que el 12 de septiembre pidió en un ensayo frenar el ritmo de mejora para que la seguridad alcance a la tecnología, mientras la compañía prepara para este mes una salida a bolsa que podría ser la mayor de la historia.

La explicación: METR dice que puede descartar «con confianza» que la aceleración venga de usar más poder de cómputo. Su hipótesis es que viene de usar la IA para mejorar la IA. También dice que no encontró cuellos de botella, como falta de cómputo o de datos, que frenen ese avance. Lo que más le preocupa es que ese proceso empiece a potenciarse a sí mismo. Por ahora, aclara, la IA todavía no hace aportes muy significativos y totalmente autónomos en las partes clave del entrenamiento, aunque investigadores de la empresa describieron «señales de vida» de que eso podría pasar pronto.

Las salvedades, que son varias. METR admite que podría estar exagerando, porque la aceleración quizá sólo valga para tareas que se califican de forma automática y no para las más desprolijas. También es posible que Anthropic haya subestimado su progreso anterior, lo que inflaría la comparación. Las tachaduras de la empresa limitaron cuánto detalle pudo publicar el grupo, y dentro de su equipo hubo desacuerdos e incertidumbre.

Sobre la independencia: METR se financia con donaciones y no cobra por este trabajo, aunque las compañías con las que evalúa le dan acceso y créditos de uso. Trabajó para Anthropic, OpenAI y otros laboratorios durante años, y Amodei lo había mencionado en su ensayo como un evaluador apropiado.

Qué sigue: la respuesta de Anthropic, que no contestó a AP, y si otras compañías abren sus datos del mismo modo. Sam Altman, de OpenAI, ya dijo que apoya esa idea.