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Anthropic utiliza inteligencia artificial para impulsar a Claude, que ahora se encarga del 25 % de las tareas de investigación y desarrollo.

Anthropic ha publicado métricas internas sobre la automatización impulsada por inteligencia artificial dentro de su división de I+D. Para agosto, Claude estaba gestionando el 26% de las tareas de investigación en inteligencia artificial de la empresa, un aumento significativo respecto a menos del 1% en febrero, lo que destaca su rápida adopción.
Marco de automatización de seis niveles: supera el 90% la colaboración humano-máquina, pero no existen sistemas «totalmente autónomos»
Anthropic emplea un marco de automatización de seis niveles para evaluar la participación de la IA. El nivel 4 (AL4) se define como «dirigido por IA», donde los humanos establecen objetivos de alto nivel y la IA ejecuta la mayor parte del flujo de trabajo, con los humanos supervisando y revisando el resultado. Actualmente, más del 90% de los esfuerzos de I+D alcanzan este nivel de colaboración o superior, pero ninguna tarea ha logrado la autonomía total (AL5), lo que garantiza que la IA siempre opere bajo supervisión humana.
Internamente, aproximadamente 30.000 agentes de IA impulsados por Claude trabajan en paralelo en proyectos de investigación e ingeniería. Estos agentes pueden delegar tareas entre sí y corregir errores cruzados, generando más de mil millones de decisiones en un solo mes durante agosto.
El 80% del código en el repositorio es generado por Claude, alimentando la auto-mejora de modelos de próxima generación
Para mitigar los riesgos, todas las operaciones de IA pasan por controles de seguridad en línea antes de su ejecución, interceptando directamente las decisiones anómalas. El sistema también muestrea regularmente los registros de conversaciones, marcando los casos de alto riesgo para revisión manual.
Los cambios a nivel de código son particularmente significativos: actualmente, más del 80% del código fusionado en el repositorio es generado por Claude, multiplicando la productividad de los ingenieros. Estos agentes de IA gestionan una parte sustancial del trabajo de I+D de bajo nivel, incluidos experimentos con modelos, programación, análisis de datos y verificación de resultados, contribuyendo a la iteración del modelo Claude de próxima generación, un proceso conocido en la industria como auto-mejora recursiva.
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