La inteligencia artificial está comenzando a desempeñar un papel cada vez más importante en la creación de sistemas más avanzados. Un estudio del instituto estadounidense Model Evaluation and Threat Research (METR) reveló que los modelos de Anthropic mejoraron sus capacidades en determinadas pruebas casi el doble de rápido desde octubre de 2025, en comparación con el ritmo registrado durante el período anterior.

El trabajo, publicado el 5 de noviembre de 2026, señaló que el uso de la tecnología en las actividades de investigación y desarrollo de la compañía habría contribuido significativamente a esta aceleración.

El resultado planteó una posibilidad cada vez más relevante para el futuro de esta herramienta: que los sistemas de IA ayuden a desarrollar nuevas generaciones de sistemas más potentes.

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La inteligencia artificial también impulsa su propio desarrollo

Para realizar la evaluación, METR llevó a cabo una investigación de once semanas, entre el 12 de agosto y el 29 de octubre de 2026. Durante ese período, sus especialistas analizaron información interna de Anthropic, indicadores de rendimiento de modelos todavía no publicados y entrevistas con investigadores y trabajadores de la empresa.

Los resultados mostraron que las puntuaciones de los modelos de Anthropic en determinadas pruebas de referencia aumentaron a un ritmo 1,9 veces superior al registrado antes de octubre de 2025. En términos prácticos, esto significó que la compañía habría conseguido en un año un progreso comparable al que anteriormente alcanzaba en aproximadamente dos.

Una parte importante de esta evolución estaría relacionada con la incorporación de herramientas al trabajo cotidiano de los investigadores. Estas tecnologías permiten escribir y revisar código, analizar datos, realizar experimentos, comprobar resultados y agilizar distintas etapas de la creación de nuevos modelos.

METR estimó que la IA podría explicar alrededor del 80 por ciento de la aceleración observada en octubre de 2026. Sin embargo, sus especialistas advirtieron que se trata de una estimación con un grado considerable de incertidumbre y que otros factores también pudieron influir en el avance de la compañía.

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Más productividad sin aumentar al mismo ritmo la capacidad informática

Uno de los aspectos destacados del estudio es que los autores no encontraron pruebas convincentes de que la aceleración estuviera relacionada con un crecimiento más rápido de la capacidad informática utilizada para entrenar los modelos.

Este resultado apuntó a que la mejora de los procesos de investigación, programación y experimentación podría estar desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de sistemas más avanzados.

En lugar de depender exclusivamente de mayores recursos tecnológicos, las empresas pueden aprovechar sus propios modelos para agilizar tareas que antes requerían más tiempo y trabajo humano. De esta manera, la inteligencia artificial comenzó a convertirse en una herramienta de apoyo para los equipos encargados de crear nuevas generaciones de esta tecnología.

No obstante, METR aclaró que los resultados no demuestran que los sistemas actuales puedan desarrollar modelos avanzados de manera completamente autónoma. Los investigadores siguen desempeñando un papel fundamental en las decisiones y etapas más importantes del entrenamiento, mientras que la IA funciona principalmente como una herramienta de asistencia.

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¿Puede la inteligencia artificial acelerar su propia evolución?

Los resultados volvieron a situar en el centro del debate la llamada mejora recursiva de la inteligencia artificial, una posibilidad en la que los sistemas contribuyen a desarrollar versiones más avanzadas de sí mismos y estas, a su vez, ayudan a acelerar la creación de nuevas generaciones.

Este escenario despertó interés entre los investigadores, pero también plantea interrogantes sobre la seguridad y la capacidad de supervisión humana. Si el desarrollo de estos sistemas continúa acelerándose, las evaluaciones de sus capacidades y riesgos podrían tener dificultades para seguir el mismo ritmo.

La investigación también presentó algunas limitaciones. Anthropic restringió la publicación de una parte importante de la información interna utilizada durante la evaluación, alegando motivos comerciales y de seguridad. Esta decisión redujo la posibilidad de que otros especialistas comprobaran de manera independiente todos los elementos que sustentan las conclusiones.

Aunque todavía no existe evidencia de que estas herramientas puedan sustituir a los investigadores en el desarrollo de modelos avanzados, el estudio mostró cómo su incorporación al trabajo científico y tecnológico puede transformar los tiempos y métodos de investigación.