El impacto de las herramientas de programación agéntica en el trabajo de los ingenieros de Anthropic ha sido espectacular. Según datos internos de la empresa correspondientes a mayo de 2026, la generación autónoma de código ha permitido que cada profesional produzca ocho veces más líneas de código por trimestre que en el periodo 2021-2025. La dinámica laboral ha cambiado radicalmente: los programadores ya no escriben el código desde cero, sino que su función principal es dirigir el proceso y revisar el trabajo generado por la inteligencia artificial. Esta evolución ha sido muy rápida: entre 2021 y 2023 todo se hacía manualmente; en 2024 se empezaron a usar chatbots para fragmentos pequeños; y en 2025 llegaron los agentes capaces de trabajar de forma autónoma sobre archivos completos.
La capacidad de los modelos para mantener tareas complejas también ha crecido de forma exponencial. Según el indicador METR, en 2022 GPT-3.5 solo podía operar sin errores graves durante unos 35 segundos, mientras que a mediados de 2026 Claude Opus 4.6 es capaz de trabajar hasta 16 horas seguidas. Si antes la duración de las tareas que podía asumir la IA se duplicaba cada siete meses, ahora lo hace cada cuatro. Además, su rendimiento técnico supera los estándares anteriores: pruebas como SWE-bench están quedando obsoletas al alcanzar puntuaciones casi perfectas. En 2025 Claude lograba hacer que un código corriera tres veces más rápido, pero en abril de 2026 la versión Mythos Preview ya alcanzó una aceleración de 52 veces. De mantenerse esta tendencia, para 2027 la IA podría automatizar trabajos que a una persona le llevan semanas completar.
Detrás de este avance está el concepto de automejora recursiva, por el cual el modelo genera sus propios datos, corrige sus errores y se entrena de forma continua. Este mecanismo abre la puerta a un crecimiento exponencial de sus capacidades, pero también reaviva el debate sobre los riesgos que implica dejar que la inteligencia artificial evolucione por sí misma sin una supervisión constante.
