Cerebro digital con un chip de inteligencia artificial y paneles de datos y redes neuronales

Un dato que hasta hace poco sonaba a ciencia ficción hoy se está volviendo rutina en los laboratorios de inteligencia artificial: Claude, el modelo de Anthropic, participa en aproximadamente el 26% del desarrollo de nuevos modelos de IA. La cifra confirma algo que la industria venía susurrando desde hace meses: los modelos ya no solo responden preguntas, también ayudan a construir a sus sucesores.

¿Qué pasó?

Según la información difundida por iprofesional.com, Claude —el asistente de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic— está involucrado en alrededor del 26% del desarrollo de nuevos modelos de IA. Es decir, más de un cuarto del trabajo vinculado a la creación de sistemas de inteligencia artificial de nueva generación pasa, en algún tramo del proceso, por las manos (o mejor dicho, por los tokens) de Claude.

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El dato no especifica qué tipo de tareas cubre ese porcentaje: puede tratarse de generación de código, revisión de documentación técnica, optimización de arquitecturas, pruebas de calidad o asistencia en investigación. Pero el número por sí solo ya es llamativo: sugiere que la IA se está convirtiendo en una herramienta central dentro de la propia industria que la fabrica.

¿Por qué importa?

Hay varias razones por las que este número merece atención.

Primero, porque rompe con la idea de que la inteligencia artificial es solo un producto final que llega al usuario. Acá estamos viendo algo distinto: la IA como insumo productivo dentro de la cadena que la crea. Es un fenómeno de recursividad que la industria venía anticipando y que ahora empieza a medirse con cifras.

Segundo, porque pone a Anthropic —y a Claude en particular— en un lugar de privilegio dentro del ecosistema. Si una porción significativa del desarrollo de nuevos modelos depende de Claude, eso significa que la compañía no solo compite en el mercado de asistentes, sino que se está volviendo infraestructura para sus propios competidores.

Tercero, porque abre preguntas incómodas: ¿qué pasa con la propiedad intelectual de un modelo que fue parcialmente construido por otro modelo? ¿Cómo se audita la calidad cuando el que revisa también es una IA? ¿Y qué margen queda para el control humano en etapas críticas?

¿Qué cambia para los usuarios?

A primera vista, nada drástico. Pero en el mediano plazo, sí.

Si los modelos se desarrollan más rápido gracias a la asistencia de otros modelos, los usuarios vamos a ver nuevas versiones con mayor frecuencia, con mejoras más aceleradas y, probablemente, precios más competitivos. También es esperable que las capacidades se diversifiquen más rápido: lo que hoy es un asistente de texto, mañana puede ser un agente que opera herramientas, gestiona flujos de trabajo o programa tareas complejas.

El otro cambio tiene que ver con la confianza. Si buena parte del desarrollo pasa por IA, los usuarios vamos a necesitar más transparencia sobre cómo se construyen esos sistemas y qué controles se aplican. No alcanza con que el resultado funcione: también importa cómo se llegó ahí.

El contexto

La noticia se enmarca en un momento particular del sector. Por un lado, los grandes laboratorios —OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta— compiten por liderar la próxima generación de modelos. Por otro, crecen los pedidos de regulación y las voces que alertan sobre los riesgos de acelerar sin frenos.

En ese cruce, que Claude participe en un 26% del desarrollo de nuevos modelos es a la vez una señal de madurez tecnológica y un recordatorio de que la industria está entrando en territorio inexplorado. La IA ya no solo aprende de datos: ahora también ayuda a diseñar a las que vienen.

Para Argentina y Latinoamérica, el dato invita a mirar con atención. La región viene incorporando IA en sectores como fintech, agro, salud y educación, pero todavía con una participación limitada en el desarrollo de modelos fundacionales. Si el proceso de creación se acelera y se abarata gracias a la asistencia entre modelos, puede abrirse una ventana para que equipos locales se sumen a la construcción, no solo al consumo.

La película recién empieza y los números van a seguir moviéndose. Lo que hoy es un 26% puede ser un piso o un techo, según cómo evolucione la relación entre los modelos y quienes los crean. Seguí leyendo en nuestro sitio para no perderte los próximos capítulos de esta carrera.

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Fuentes consultadas

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By Jorge Hernández

Jorge Hernández es investigador de tecnología especializado en inteligencia artificial. Cubre el lanzamiento de modelos, las herramientas de IA aplicadas al trabajo y a la vida cotidiana, y el impacto de la automatización en Argentina y Latinoamérica. Dirige IA Hoy (iahoy.online), un medio sobre inteligencia artificial en español.

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