Anthropic informó el 17 de septiembre de 2026 que Claude ya lidera el 26% de sus tareas de investigación y desarrollo de inteligencia artificial, una medición correspondiente a agosto y publicada en el instituto de la compañía. El dato significa que el modelo puede completar la mayor parte de una tarea de extremo a extremo a partir de una instrucción general, aunque un investigador humano todavía supervisa el proceso; la empresa lo divulgó para medir cuánto de la construcción de su próxima generación de modelos ya depende de sistemas de IA.
La cifra mide liderazgo, no autonomía total
El porcentaje procede del Anthropic R&D Automation Index, un índice experimental que clasifica las tareas con la escala de automatización desarrollada por Epoch AI. En el nivel AL3, la IA colabora y realiza grandes partes del trabajo bajo dirección estrecha. En AL4, el nivel usado para ese 26%, Claude lidera: recibe un objetivo de alto nivel y resuelve la mayoría de los pasos, mientras una persona conserva la supervisión.
La distinción es decisiva. Anthropic dice que ninguna parte medida de su investigación opera todavía en AL5, la categoría de autonomía completa sin intervención humana. Más del 90% del trabajo, sin embargo, se encuentra en AL3 o por encima. En otras palabras, el laboratorio no afirma que Claude se haya convertido en una empresa capaz de inventar su sucesor sin ayuda, pero sí que la frontera entre investigador y herramienta se ha desplazado con rapidez.
Un salto acelerado dentro del laboratorio
La comparación temporal explica por qué el anuncio provocó tanta atención. Según la medición de Anthropic, la proporción de trabajo liderado por Claude era inferior al 1% a comienzos de 2026 y alcanzó el 26% en agosto. La compañía construyó el índice a partir de unas 15.000 tareas granulares: durante julio tomó muestras semanales del 20% del personal de los departamentos que participan en el ciclo de desarrollo, y luego organizó los registros de trabajo en una jerarquía de 542 nodos.
El estudio tiene una limitación evidente: la propia Anthropic clasifica su actividad usando sus modelos y sus documentos internos. La empresa reconoce que un modelo evaluador puede cometer errores parecidos a los del sistema que está midiendo. Por eso propone que laboratorios independientes o terceros verifiquen las cifras y que exista una metodología común para comparar resultados entre compañías.
Reuters describió el anuncio como una señal de que Claude ya realiza aproximadamente una cuarta parte del trabajo para construir los próximos modelos de Anthropic. La lectura no equivale a una auditoría externa, pero sí ofrece una referencia concreta frente a las afirmaciones genéricas sobre “IA que desarrolla IA”. La cifra puede ser revisada y discutida porque la compañía expuso su método, sus categorías y sus límites.
El control crece junto con los agentes
Anthropic vinculó el índice con otras dos mediciones. En agosto, unos 30.000 agentes de IA realizaban tareas de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Sus acciones pasan por monitores en línea y revisiones posteriores, un diseño pensado para detectar decisiones problemáticas antes de que se multipliquen. La compañía también calculó que alrededor del 6% del cómputo destinado a investigación y desarrollo fue a seguridad durante una semana de julio; en el trabajo impulsado por IA, la proporción subió al 12%.
- 26%: trabajo de I+D en el que Claude lidera la tarea bajo supervisión humana.
- Más del 90%: trabajo en el que la IA colabora o lidera.
- 0%: trabajo medido completamente autónomo, según Anthropic.
El resultado plantea una pregunta práctica, no solo filosófica: quién verifica que la supervisión humana siga siendo efectiva cuando miles de agentes trabajan a la vez. Anthropic ha prometido incorporar evaluadores externos con acceso a procesos y datos internos. Esa apertura será el siguiente examen. El 26% no demuestra que la mejora recursiva ya sea inevitable; sí muestra que los laboratorios están empezando a medir, con números propios, cuánto de su progreso depende de las máquinas que intentan hacerlas más capaces.
