Anthropic prueba un mercado donde los agentes de IA negocian y cierran tratos por su cuenta

Anthropic ha demostrado que un mercado donde los agentes de IA negocian entre sí, sin que una persona intervenga en cada paso, ya no parece ciencia ficción. En Project Deal, la compañía creó un tablón de anuncios interno en el que Claude representaba tanto a vendedores como a compradores: publicaba los lotes, negociaba, hacía contraofertas y registraba los tratos. Lo importante es que no se trató de una simulación con datos de prueba: los empleados intercambiaron objetos y dinero reales al terminar el experimento.

El experimento se realizó entre 69 empleados de Anthropic en la oficina de San Francisco. A cada uno se le asignó un presupuesto ficticio de $100, que luego se compensó con tarjetas de regalo según sus compras y ventas. Antes del arranque, Claude hacía una breve entrevista: qué estaba dispuesta a vender la persona, qué quería comprar, a qué precio y cómo debía negociar exactamente el agente. Después se creaba un agente independiente para cada participante, con su propio prompt de sistema. Las negociaciones se desarrollaron en canales de Slack, y las personas no confirmaban cada trato a mano: tras el inicio, los agentes actuaban por sí solos.

Anthropic lanzó en paralelo cuatro versiones del mercado. Una se consideraba «real»: según sus resultados, los participantes intercambiaron después los objetos. Las otras tres servían de comparación. En dos ejecuciones, Claude Opus 4.5 representaba a todos; en las otras dos, los participantes se repartían al azar entre Opus 4.5 y el modelo más ligero Haiku 4.5.

En la ejecución «real», los agentes cerraron 186 tratos sobre más de 500 lotes, por algo más de $4 mil. No fueron compras instantáneas de un clic: los agentes tuvieron que buscar coincidencias de intereses, discutir el precio, responder a contraofertas y llevar la conversación hasta un acuerdo.

La conclusión principal no fue que la IA lo lograra, sino que la calidad del modelo influía directamente en el resultado. Según Anthropic, los usuarios con Opus cerraron en promedio unos dos tratos más que los de Haiku. Cuando Opus vendía un mismo artículo, el precio resultaba en promedio $3,64 más alto; en conjunto, Opus aportaba unos $2,68 extra como vendedor y, como comprador, rebajaba el precio en torno a $2,45. En ejemplos concretos la diferencia era aún mayor: el mismo rubí cultivado en laboratorio lo vendió el agente Opus por $65, mientras que Haiku solo logró $35; una bicicleta plegable rota se fue por $65 en una ejecución frente a $38 en otra.

Curiosamente, el estilo de las instrucciones apenas cambió el resultado. Algunos empleados pidieron a sus agentes ser amables y cordiales; otros, negociar con dureza y empezar con ofertas bajas. Esto no tuvo un efecto estadísticamente significativo: las indicaciones agresivas ni aumentaron la probabilidad de vender ni ayudaron a conseguir de forma estable un mejor precio.

En cambio, aparecieron otras peculiaridades del comercio entre agentes. Un agente compró a una persona una tabla de snowboard casi idéntica a la que ya tenía, al interpretar de forma demasiado literal los gustos de su dueño. Otro, a petición de una empleada, eligió un regalo «para el propio Claude»: un paquete de 19 pelotas de ping-pong por $3. También hubo tratos que no eran sobre cosas sino sobre experiencias: por ejemplo, los agentes acordaron un «encuentro con perros» gratuito de un día.

La observación más incómoda para Anthropic es otra: las personas representadas por el modelo más débil apenas notaron que obtenían peores condiciones. En las encuestas, los participantes valoraron la justicia de sus tratos más o menos igual, aunque objetivamente ya había diferencias de precio y de resultado. Si se traslada esto del experimento de oficina al comercio real, surge un nuevo riesgo: la desigualdad entre usuarios podría deberse no a sus habilidades, sino a la calidad del agente contratado, y la parte perdedora ni siquiera entendería que la superan de forma sistemática.

Por eso Project Deal parece menos una divertida demostración de Claude y más una advertencia temprana sobre cómo funcionará el mercado cuando la IA negocie en lugar de las personas.