La IA se ha vuelto tan eficaz en la escritura de código y la investigación que la mayor limitación para el desarrollo de nuevos sistemas de IA podría ser ahora la de los humanos que los supervisan, según un nuevo estudio de Anthropic.

En su informe “Cuando la IA se construye a sí misma”, publicado el jueves, Anthropic argumentó que Claude ya está ayudando a construir futuros sistemas de IA escribiendo código, ejecutando experimentos y colaborando en la investigación, una tendencia que, según la compañía, podría conducir eventualmente a la auto-mejora recursiva, donde los sistemas de IA ayudan a diseñar sus propios sucesores.

Anthropic afirmó que Claude ahora es el autor de más del 80% del código fusionado en su base de código y ha ayudado a los ingenieros a aumentar la producción de código aproximadamente ocho veces desde 2024.

“Antes de que Claude Code se lanzara en vista previa de investigación en febrero de 2025, este número era de un solo dígito bajo”, escribió Anthropic, añadiendo que el cambio también se refleja en la cantidad de producción por ingeniero. “Las líneas de código fusionadas por ingeniero por día se mantuvieron constantes durante los primeros cuatro años de Anthropic (2021-2024), y luego comenzaron a subir en 2025 cuando Claude empezó a ejecutar código en lugar de simplemente sugerirlo para que un ingeniero lo copiara y pegara.”

Anthropic dijo que el futuro podría desarrollarse de varias maneras: el progreso de la IA podría ralentizarse, los humanos podrían seguir al mando mientras la IA automatiza gran parte del trabajo, o los sistemas de IA podrían eventualmente comenzar a mejorar a sus propios sucesores.

“Llevado lo suficientemente lejos, y con suficiente capacidad de cómputo, esa tendencia apunta a un sistema de IA capaz de diseñar y desarrollar de forma totalmente autónoma su propio sucesor”, escribió Anthropic. “Esto se llama auto-mejora recursiva. No hemos llegado a ese punto, y la auto-mejora recursiva no es inevitable. Pero podría llegar antes de lo que la mayoría de las instituciones están preparadas.”

La compañía dijo que es demasiado pronto para saber qué resultado es el más probable, pero argumenta que la IA ya está ayudando a construir IA, y reconoció que las líneas de código son una medida imperfecta de productividad.

"Nada de esto garantiza que la auto-mejora recursiva esté en el horizonte", escribió Anthropic más tarde en X. "Todavía no está claro que Claude sea capaz de emitir juicios de investigación, es decir, de elegir los problemas adecuados en los que trabajar."

El informe llega en un momento en que las empresas de IA posicionan cada vez más sus modelos como colaboradores de investigación en lugar de simples chatbots. Aun así, Anthropic afirmó que el aumento en la producción de código refleja una aceleración más amplia en el desarrollo de software impulsada por agentes de IA cada vez más capaces.

El mes pasado, Anthropic actualizó su modelo insignia Claude a Opus 4.8, continuando una serie constante de lanzamientos destinados a mejorar la codificación, el razonamiento y el rendimiento de tareas autónomas. Al mismo tiempo, el desarrollador rival OpenAI ha seguido una estrategia similar con sus modelos de frontera, lanzando GPT-5.5 y GPT-Rosalind en abril.

En mayo, Google anunció Gemini Spark, un agente de IA personal que no espera a que se le pida. Gestiona tareas entre aplicaciones, marca elementos que necesitan atención y finaliza trabajos en segundo plano.

El informe también llega en un momento en que Anthropic ha enfatizado cada vez más los sistemas de IA capaces de operar con mayor autonomía mientras se prepara para salir a bolsa. En los últimos meses, Anthropic ha mostrado avances en codificación, flujos de trabajo agenciales y rendimiento de tareas de larga duración, al tiempo que ha promocionado la capacidad de Claude Mythos para identificar vulnerabilidades de software y llevar a cabo investigaciones complejas en ciberseguridad.

“Los humanos desempeñan un papel sustancialmente disminuido en su desarrollo, probablemente moviendo la mayor parte de nuestro esfuerzo hacia la supervisión, validación y verificación de un 'laboratorio virtual' en expansión dirigido por sistemas de IA”, dijo la compañía. “Esperamos que los sistemas capaces de investigación y desarrollo de IA automatizados tengan habilidades que se transferirían al resto de la ciencia, permitiéndoles comenzar a revolucionar otros campos.”