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Once semanas bastaron para poner cifras a una sospecha que llevaba tiempo flotando sobre la industria. METR publicó el 9 de noviembre de 2026 un informe sobre el trabajo interno de Anthropic y concluyó que, en octubre de 2026, el ritmo de progreso de sus modelos avanzaba aproximadamente al doble que entre marzo de 2024 y octubre de 2025.
La aceleración ya tiene una cifra
El dato más citado del informe no habla de intuiciones, sino de proporciones. METR atribuye en torno al 80 % de la aceleración actual al uso de la inteligencia artificial dentro de la propia investigación de Anthropic.
Hay, sin embargo, una incomodidad difícil de esquivar. Ese 80 % no reunió consenso entre el personal de Anthropic, de modo que la cifra funciona a la vez como hallazgo central y como recordatorio de que medir el trabajo intelectual sigue siendo una tarea resbaladiza.
El índice interno de capacidades crece a 1,9 veces su ritmo anterior desde octubre de 2025, con un intervalo de confianza del 95 % situado entre 1,5 y 2,8.
La IA empuja, pero aún no conduce sola
METR no describe un laboratorio donde las máquinas hayan tomado el timón por completo. Lo que afirma es más matizado, porque las contribuciones totalmente autónomas de la inteligencia artificial a las partes más importantes del entrenamiento todavía no resultan significativas, aunque el informe habla de “señales de vida”.
Ahí está una de las tensiones más reveladoras del documento. La IA ya acelera de forma visible el trabajo de investigación, pero todavía no pesa de manera decisiva en el núcleo más delicado del entrenamiento.
Mientras tanto, las encuestas informales por Slack dibujaban otro paisaje. Parte del personal de Anthropic habló de ganancias de productividad de unas 12 veces, una cifra que METR considera poco fiable y que queda muy por encima de la medición que el propio informe da por sólida.
El informe deja zonas oscuras
No todo lo importante pudo verse.
METR declara que Anthropic censuró la mayoría de la evidencia que el equipo consideró más informativa para sus conclusiones, incluidos desgloses de cómputo, datos y algoritmos. Cuando faltan justo esas piezas, el lector entiende mejor por qué algunas conclusiones aparecen acompañadas de reservas y desacuerdos internos.
La evaluación, además, perdió a mitad de camino un componente relevante. Anthropic canceló la parte que debía verificar cuánto cómputo dedica a capacidades frente a seguridad, una frontera que importa porque ayuda a entender qué prioridades dominan cuando los modelos mejoran deprisa, como ya se ha visto en pruebas sobre agentes de IA donde rendimiento y comportamiento no avanzaban al mismo ritmo.
Los frenos más temidos no aparecen por ahora
Aun con esas limitaciones, el informe ofrece un mensaje bastante concreto sobre el corto plazo. METR no encontró pruebas convincentes de cuellos de botella en cómputo, datos o algoritmos que vayan a frenar el crecimiento durante los próximos 12 meses.
Dicho de otra forma, la discusión no gira aquí en torno a una máquina que se ha quedado sin gasolina. Gira en torno a una organización que, según la evaluación externa, mejora más deprisa y lo hace en buena medida apoyándose en sistemas de IA, en un momento en que Anthropic también arrastra presión regulatoria sobre sus modelos.
El detalle que más pesa no es que METR haya visto un frenazo, porque no lo vio. El detalle que queda al final es otro, más incómodo, ya que el informe atribuye cerca del 80 % de la aceleración a la IA y al mismo tiempo admite que la evidencia más informativa llegó recortada.