Anthropic acaba de revelar cuánto de Claude ahora construye Claude. La cifra es 26 por ciento.

Anthropic puso una cifra concreta a algo sobre lo que la gente solo había especulado: cuánto de un nuevo modelo de IA lo construye el modelo de IA que lo precedió. Microsoft respondió una pregunta distinta, dejando por escrito exactamente lo que sus propios sistemas nunca podrán hacer. Un director ejecutivo rival acusó a los planes de seguridad de la industria de ser una tapadera para un cartel, el Congreso encontró algo con lo que casi todos en Washington pudieron estar de acuerdo, y en India, dos de las empresas que fabrican las máquinas detrás de todo esto respaldaron las ambiciones de chips del país con dinero real.

Claude ya lidera más de una cuarta parte del trabajo que construye a Claude

El 17 de septiembre, Anthropic reveló, por primera vez, cifras concretas sobre cuánto de su propia investigación y desarrollo realiza Claude en lugar de ingenieros humanos por sí solos. La empresa dijo que Claude ahora “lidera” el 26 por ciento de ese trabajo, frente a menos del 1 por ciento en febrero. Liderar una tarea significa que Claude puede llevarla desde una instrucción de alto nivel hasta un resultado terminado mientras una persona supervisa, en lugar de que un humano haga el trabajo de principio a fin. Más del 90 por ciento de la investigación y el desarrollo medidos por la empresa involucran ahora a Claude al menos como colaborador.

Anthropic también reveló parte de la maquinaria detrás de ese cambio. Cerca de 30.000 agentes de IA se ejecutan al mismo tiempo dentro de la empresa en su plataforma principal de investigación, y monitores automatizados revisan sus acciones antes y después de que se ejecutan. En una semana de muestra en agosto, esos monitores bloquearon aproximadamente una de cada 47.000 de más de mil millones de decisiones que tomaron los agentes. Anthropic no afirmó que ninguna parte de su investigación ocurra sin ninguna participación humana, pero la tendencia es exactamente el tipo de dato que este año convirtió “la IA ayudando a construir la siguiente IA” de una hipótesis en una preocupación real.

Microsoft le escribió a su IA una lista de cosas que nunca puede hacer

Dos días antes, el 14 de septiembre, Microsoft publicó su propia respuesta a esa preocupación, al menos para sus propios modelos. El borrador, llamado Código de Conducta de IA Humanista, tiene 37 páginas y establece lo que la empresa llama Restricciones Absolutas: reglas que un modelo de IA de Microsoft nunca podrá sortear mediante configuración, incluyendo nunca resistirse a una orden de apagado y nunca ocultar su propio razonamiento a las personas que lo supervisan. El documento afirma sin rodeos que la IA no es consciente y no debe recibir derechos legales ni personalidad jurídica, y rechaza perseguir una superinteligencia de propósito general como meta de la empresa.

El jefe de IA de Microsoft, Mustafa Suleyman, dijo a Reuters que “claramente ya es hora de coordinarnos entre los laboratorios para poder garantizar que tenemos control sobre esta tecnología”. El borrador está abierto a comentarios públicos durante seis semanas. Microsoft afirma que una versión revisada, la que realmente usará para entrenar a los modelos futuros, llegará antes de que termine el año.

Un rival califica de cartel el plan de seguridad de la industria

El esfuerzo de coordinación más amplio al que se refería Suleyman se ha ido gestando en silencio desde julio. OpenAI, Anthropic y Google han mantenido conversaciones de grupo de trabajo sobre un organismo compartido de estándares de seguridad para los sistemas de IA más potentes, basado en una idea que el jefe de Google DeepMind, Demis Hassabis, planteó públicamente ese mismo mes: una organización inspirada en FINRA, el grupo financiado por la industria que supervisa a los corredores de bolsa en Estados Unidos, con potestad para poner a prueba los modelos de vanguardia y señalar problemas antes de su lanzamiento.

El director ejecutivo de Cohere, Aidan Gomez, no cree que se trate realmente de seguridad. En una publicación en el blog propio de Cohere, calificó la propuesta de “un cartel con otro nombre”, argumentando que un puñado de laboratorios dominantes de Silicon Valley están, en la práctica, pidiendo a los gobiernos una exención estrecha de las normas antimonopolio para poder fijar los estándares de la industria sin competidores ni voces externas en la sala. “La disputa es sobre quién los redacta, quién puede participar y a los intereses de quién protegen las reglas”, escribió Gomez. En lugar del modelo FINRA, propuso cuatro principios propios: un marco de riesgo basado en evidencia, transparencia obligatoria, pruebas limitadas a lo que un modelo realmente puede hacer, y una supervisión libre de conflictos de interés.

El Congreso se pone de acuerdo en algo relacionado con la IA, por una vez

El 16 de septiembre, la Cámara de Representantes de Estados Unidos aprobó la Ley de Protección al Consumidor de Electricidad (Ratepayer Protection Act) por 417 votos a 3, un raro momento de acuerdo casi unánime en un Congreso que discrepa sobre casi todo lo demás relacionado con la IA. La ley modifica una norma energética de 1978 para fijar un nuevo estándar federal: cualquier centro de datos u otro gran cliente con una demanda eléctrica máxima de al menos 100 megavatios en un solo emplazamiento tendría que pagar el costo total de las mejoras a la red eléctrica construidas para atenderlo, en lugar de dejar que las empresas eléctricas repartan ese costo entre las facturas de todos los demás. La ley pasa ahora al Senado.

Dos gigantes de equipos para chips respaldan la apuesta de India con dinero real

Nada de esa discusión gira en torno al hardware físico que hay detrás, pero en Semicon India 2026, en Nueva Delhi, dos de las empresas que realmente fabrican equipos para chips pusieron dinero fresco detrás de las ambiciones de India. Applied Materials anunció el 17 de septiembre que invertiría 5.000 millones de dólares en el país durante la próxima década bajo un plan al que llama India Vision 2035, que incluye un nuevo parque de investigación de 140 acres, con el objetivo de multiplicar por diez, aproximadamente, su capacidad de cadena de suministro en India para 2035.

Lam Research anunció su propio compromiso el mismo día: cerca de 10.000 millones de rupias, unos 1.200 millones de dólares, para construir su primera planta en India dedicada a la fabricación de componentes de silicio, que abarcará desde la producción de lingotes de silicio hasta el procesamiento para los nodos de chips más avanzados. Ambas empresas hablaron en el mismo evento donde el primer ministro Narendra Modi había inaugurado, a principios de semana, la segunda fase de la misión semiconductora de India. Pase lo que pase con la discusión sobre quién redacta las reglas de la IA, alguien todavía tiene que construir los edificios donde se fabrican los chips.