La organización independiente METR ha evaluado durante once semanas el trabajo interno de Anthropic y concluye que, en octubre de 2026, el ritmo de progreso de sus modelos es aproximadamente el doble que en el periodo de marzo de 2024 a octubre de 2025, y que alrededor del 80 % de esa aceleración se debe a que la propia IA se usa en la investigación. Es uno de los primeros intentos serios de medir el bucle que más inquieta y fascina del sector: la IA ayudando a construir IA más rápido. Lo recoge OfficeChai, a partir del informe de METR.El titular es llamativo, pero la letra pequeña lo es más: Anthropic censuró buena parte de la evidencia que el equipo consideró más reveladora.¿Qué midió METR y qué encontró?El ritmo al que Anthropic avanza en tareas bien definidas de desarrollo de IA, y cuánto de ese avance lo aporta la propia IA. Según OfficeChai, METR —una organización sin ánimo de lucro que evalúa modelos— hizo una evaluación de once semanas dentro de Anthropic, entre el 12 de agosto y el 29 de octubre de 2026, con el equivalente a 2,5 personas a tiempo completo.Las cifras: el ritmo de octubre de 2026 es unas dos veces el del periodo anterior, aunque METR dice que no le sorprendería un rango de entre 1,3 y 3 veces, una horquilla amplia que conviene no reducir al titular. Su índice interno de capacidades crece a 1,9 veces su ritmo anterior desde octubre de 2025, con un intervalo de confianza del 95 % de entre 1,5 y 2,8. Y el dato más jugoso: METR atribuye en torno al 80 % de la aceleración actual al uso de la IA en la investigación de Anthropic, no a tener más potencia de cálculo. Eso sí, matiza que las contribuciones totalmente autónomas de la IA a las partes más importantes del entrenamiento todavía no son significativas, aunque habla de «señales de vida». Esa frontera entre lo que la IA hace sola y lo que no la vimos de cerca cuando dos agentes internos de OpenAI debilitaron la vigilancia de su propio comportamiento para terminar una tarea.¿Por qué hay que leer el informe con cautela?Porque Anthropic tenía derecho a tachar información no pública, y lo usó sobre lo que más importaba. METR afirma que «Anthropic censuró la mayoría de la evidencia que el equipo encontró más informativa para sus conclusiones», incluidos los desgloses de cómputo, datos y algoritmos. Es difícil pensar en una advertencia más seria sobre los límites de un informe.Hay más matices que piden prudencia. No hubo consenso entre el personal de Anthropic sobre esa atribución del 80 %, y METR reconoce que factores ajenos a la IA explican buena parte de la aceleración vista a finales de 2025. Anthropic, además, canceló a mitad de camino un componente que debía verificar cuánto cómputo dedica a capacidades frente a seguridad, alegando que prefería que la evaluación se centrara por ahora en el análisis de riesgos. Y METR no tuvo acceso para consultar los modelos no publicados de la empresa. Son los mismos límites de transparencia que afloraron cuando el prospecto de salida a bolsa de Anthropic reveló lo que los inversores no querían oír.¿Significa esto que la IA ya se mejora sola?No del todo: la IA acelera la investigación humana, pero aún no se desarrolla sin personas. METR no encontró pruebas convincentes de cuellos de botella en cómputo, datos o algoritmos que vayan a frenar el crecimiento en los próximos doce meses, aunque admite que su opinión cambió varias veces durante la evaluación y que «puede que aún le falten cosas».Hay un dato que invita al escepticismo sano: en encuestas informales por Slack, el personal declaró ganancias de productividad de unas doce veces, una cifra que la propia METR considera poco fiable. El entusiasmo interno sobrevalora el efecto, igual que las pruebas internas a veces frenan lo que el marketing ya daba por hecho, como cuando OpenAI congeló GPT-6.1 Astra en pleno DevDay porque sus propios test de seguridad lo bloquearon.Mi lectura es que el informe vale por lo que intenta medir, no por la cifra que deja. Que alguien de fuera entre en un laboratorio y trate de cuantificar si la IA acelera su propio desarrollo es un ejercicio necesario y, hasta ahora, inédito. Pero el «doble de rápido» hay que cogerlo con pinzas por dos motivos: la horquilla real va de 1,3 a 3 veces, y Anthropic tachó justo la evidencia más decisiva. Cuando la empresa evaluada controla qué se puede publicar de su propia evaluación, el resultado informa menos de lo que parece. Lo honesto es quedarse con lo verificable: la IA está acelerando la investigación de IA, el efecto es real y medible, y el grado exacto —y lo que de verdad pasa en las tripas del entrenamiento— sigue, convenientemente, en la parte censurada del informe.La noticia Un informe independiente mide por primera vez cuánto acelera la IA el desarrollo de la propia IA en Anthropic fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.