METR: la IA ha duplicado aproximadamente el ritmo de desarrollo de modelos en Anthropic

Todo el mundo está acostumbrado a oír que la IA escribe código más rápido que una persona. Pero hay una pregunta más trascendente: ¿qué ocurrirá cuando la IA empiece a acelerar el desarrollo de la propia IA? La organización independiente METR intentó medirlo en una empresa real. El resultado es interesante y no tan fantástico como cabría esperar, aunque tampoco es aburrido.

Qué se evaluó exactamente

Varios empleados de METR trabajaron dentro de Anthropic entre agosto y octubre, con acceso ampliado a datos internos. Su tarea era doble: determinar cuánto se había acelerado el crecimiento de las capacidades de los modelos y qué parte de esa aceleración estaba vinculada específicamente al uso de IA en el trabajo.

La principal referencia utilizada para medir el progreso se llama AECI. Es una versión interna del índice de capacidades de Epoch AI. Desde octubre de 2025, crece 1,9 veces más rápido que antes. Dicho de forma sencilla, durante el último año Anthropic avanzó aproximadamente tanto como en los dos años anteriores.

Qué resultados obtuvieron

La estimación final indica que, para octubre de 2026, el ritmo de mejora de los modelos se había duplicado aproximadamente frente al periodo comprendido entre marzo de 2024 y octubre de 2025. Los autores reconocen con franqueza que la cifra es aproximada y ofrecen un amplio intervalo de 1,3x a 3x.

Lo más interesante es la contribución de la propia IA. Según la estimación de METR, cerca del 80% de la aceleración actual procede específicamente del uso de IA en investigación y desarrollo. Es decir, la mayor parte del aumento de velocidad no proviene de nuevas GPU ni de la contratación, sino de que los modelos ayudan a construir la siguiente generación de modelos.

Las valoraciones subjetivas de los empleados no contradicen este resultado. En promedio, consideran que la IA hace que su trabajo sea aproximadamente dos veces más rápido. En encuestas realizadas en Slack, las estimaciones individuales aumentaron de 1,2x para Claude 3.7 Sonnet a 12x para el modelo interno más reciente. En la encuesta, 12x se equiparaba con la frase: “Hago en un día lo que antes requería casi dos semanas”.

Qué ocurre con las limitaciones

Cabe esperar que, en algún momento, el crecimiento choque con un techo en los algoritmos, la capacidad de cómputo o los datos. METR afirma que no encontró limitaciones evidentes, al menos de cara al próximo año. Por ahora, ninguno de los tres posibles cuellos de botella resulta visible.

Pero el panorama tiene puntos débiles. En primer lugar, la estimación se realizó en una sola empresa y con métricas internas que no pueden verificarse desde fuera. En segundo lugar, el intervalo de 1,3x–3x es muy amplio: el límite inferior parece una mejora notable, mientras que el superior parece otra época. En tercer lugar, las estimaciones subjetivas de los empleados siempre contienen ruido, y la brecha entre el promedio de 2x y el máximo de 12x muestra que el efecto depende en gran medida de la tarea y de la persona.

Qué significa esto en la práctica

Para los desarrolladores y los equipos de producto, la conclusión es pragmática. Si incluso dentro del laboratorio, donde las personas conocen los modelos mejor que nadie, la aceleración ronda solo 2x, resulta arriesgado que un equipo convencional incluya en sus planes ser “diez veces más rápido”. Es más realista esperar mejoras considerables, pero desiguales.

Para los fundadores, hay otro aspecto más importante: lo más probable es que el ritmo de renovación de las generaciones de modelos siga aumentando. Esto significa que un producto construido alrededor de las limitaciones del modelo actual puede quedar obsoleto en cuestión de meses. Una estrategia sensata consiste en crear una arquitectura en la que el modelo pueda sustituirse fácilmente y revisar periódicamente qué soluciones alternativas siguen siendo necesarias.

Por último, conviene seguir de cerca la propia metodología. Las auditorías independientes de los datos internos de los laboratorios se están convirtiendo en la norma, y serán precisamente estos informes, y no las declaraciones de marketing, los que definirán las expectativas del mercado para el próximo año.