Claude de Anthropic Ya Escribe el 80% de Su Propio Código y Apunta a la Automejora Recursiva

La IA se ha vuelto tan eficaz escribiendo código e investigando que la mayor restricción para desarrollar nuevos sistemas de IA podría ser ahora los humanos que los supervisan, según un nuevo estudio de Anthropic.

En su informe "When AI Builds Itself", publicado el jueves, Anthropic argumentó que Claude ya está ayudando a construir futuros sistemas de IA escribiendo código, ejecutando experimentos y colaborando en investigaciones—una tendencia que, según la empresa, podría eventualmente derivar en una automejora recursiva, donde los sistemas de IA ayuden a diseñar a sus propios sucesores.

Claude ahora genera más del 80% del código incorporado a su base de código, señaló Anthropic, y ha ayudado a los ingenieros a multiplicar aproximadamente por ocho su producción de código desde 2024.

"Antes de que Claude Code se lanzara en vista previa de investigación en febrero de 2025, este número estaba en el rango de un solo dígito", escribió Anthropic, agregando que el cambio también se refleja en la producción por ingeniero. "Las líneas de código incorporadas por ingeniero por día se mantuvieron constantes durante los primeros cuatro años de Anthropic (2021-2024), y comenzaron a aumentar en 2025 cuando Claude empezó a ejecutar código en lugar de simplemente sugerirlo para que un ingeniero lo copiara y pegara".

Anthropic afirmó que el futuro podría desarrollarse de varias maneras: el progreso de la IA podría desacelerarse, los humanos podrían mantenerse 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 completamente autónoma a su propio sucesor", escribió Anthropic. "Esto se denomina automejora recursiva. Aún no hemos llegado a ese punto, y la automejora recursiva no es inevitable. Pero podría llegar antes de lo que la mayoría de las instituciones están preparadas para afrontar".

La empresa indicó que es demasiado pronto para saber cuál de los escenarios es más probable, aunque sostiene 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 automejora recursiva esté a la vuelta de la esquina", escribió Anthropic posteriormente en X. "Aún no está claro que Claude sea capaz de emitir juicio investigativo—de elegir los problemas correctos 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. Sin embargo, Anthropic señaló 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 orientados a mejorar la programación, el razonamiento y el rendimiento en 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 nada. Gestiona tareas en distintas aplicaciones, señala los elementos que requieren atención y completa 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 exhibido avances en programación, flujos de trabajo agénticos y rendimiento en tareas de larga duración, al tiempo que destaca la capacidad de Claude Mythos para identificar vulnerabilidades de software y llevar a cabo investigaciones complejas en ciberseguridad.

"Los humanos desempeñan un papel considerablemente reducido en su desarrollo, trasladando probablemente la mayor parte de nuestro esfuerzo hacia la supervisión, validación y verificación de un 'laboratorio virtual' en expansión gestionado por sistemas de IA", afirmó la empresa. "Esperamos que los sistemas capaces de investigación y desarrollo automatizados de IA posean habilidades transferibles al resto de la ciencia, lo que les permitiría comenzar a revolucionar otros campos".