Hasta hace poco, la inteligencia artificial era presentada como una herramienta para ayudar a las personas a trabajar más rápido. Ahora aparece una vuelta de tuerca: una de esas inteligencias artificiales ya está ayudando a construir a la próxima generación de IA’s.
Anthropic, la empresa que desarrolla Claude, acaba de publicar una medición sobre cuánto participa su propio sistema en la investigación y desarrollo de nuevos modelos.
De casi nada a más de una cuarta parte
Según la medición, en agosto Claude ya “lideraba” el 26% del trabajo de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. En febrero la cifra era inferior al 1%.
“Liderar” tiene aquí un significado preciso: Claude puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción de alto nivel, mientras una persona supervisa el trabajo.
No significa que la IA esté trabajando completamente sola. Anthropic dice expresamente que Claude todavía no opera de manera totalmente autónoma en ninguna de las áreas medidas.
La IA ya está dentro del laboratorio
El cambio, sin embargo, es rápido. Más del 90% del trabajo de I+D medido en agosto estaba en un nivel en que Claude colaboraba con los investigadores o asumía el liderazgo de la tarea.
Anthropic también informó que unos 30.000 agentes de IA realizaban trabajos de investigación e ingeniería en agosto dentro de su plataforma interna más utilizada. Las acciones de esos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
La empresa reconoce que sus cifras tienen límites: la medición utiliza una metodología propia basada en una escala desarrollada por Epoch AI y parte de la evaluación fue realizada por modelos de Claude. Por eso, los números describen el avance dentro de Anthropic, pero no permiten afirmar que todas las empresas de IA estén avanzando al mismo ritmo.
¿Y quién construye a quién?
Aquí aparece la parte más interesante de la historia.
Los mismos laboratorios que están tratando de hacer que la inteligencia artificial sea más poderosa están comenzando a utilizarla para desarrollar sus propios modelos.
La propia Anthropic plantea que esta tendencia permite acercarse a un escenario conocido como “mejora recursiva”: un sistema de IA que participa cada vez más en la construcción de sucesores más capaces.
Ese escenario todavía no existe de manera autónoma. Pero la distancia entre una IA que ayuda a construir modelos y una IA que pudiera hacer buena parte de ese trabajo por sí misma es precisamente una de las cosas que los investigadores quieren medir.
La paradoja de poner el freno
El dato aparece justo cuando algunos de los protagonistas de la industria están discutiendo si el desarrollo de los modelos más avanzados debería desacelerarse.
Dario Amodei, CEO de Anthropic, propuso recientemente una desaceleración coordinada del desarrollo de los modelos de frontera para dar más espacio a las evaluaciones de seguridad. Otros líderes de la industria se han sumado al debate.
Mientras tanto, la propia Anthropic muestra que la IA está entrando cada vez más rápido en el proceso de construir la siguiente IA.
No necesariamente es una contradicción. Una empresa puede querer más seguridad y, al mismo tiempo, usar inteligencia artificial para acelerar la investigación.
Pero deja una pregunta difícil de esquivar: si la IA ayuda a construir la próxima IA, ¿quién decide hasta dónde puede llegar esa colaboración?
Por ahora, la respuesta sigue siendo: las personas.
Lo interesante es que cada vez hay más trabajo que esas personas están entregando a las máquinas.