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Si alguien mide el alcance de la inteligencia artificial por su experiencia con los primeros modelos de ChatGPT puede estar perdiendo de vista la verdadera gran revolución que se está produciendo en el mundo.
Esta tecnología está avanzando a un ritmo que, incluso para quienes la siguen de cerca, resulta difícil de asimilar.
La semana pasada, Anthropic — la empresa fundada en 2021 por exinvestigadores de OpenAI y liderada por los hermanos Dario y Daniela Amodei — presentó Claude Mythos, un modelo que la propia compañía ha decidido no poner a disposición del público general. La razón: sus capacidades en ciberseguridad son tan avanzadas que, según Anthropic, el modelo ha detectado miles de vulnerabilidades graves en todos los principales sistemas operativos y navegadores del mundo, algunas de las cuales habían pasado inadvertidas durante décadas. En un caso, encontró una falla de 27 años en OpenBSD, un sistema reconocido precisamente por su seguridad. En otro, identificó un error en el software de video FFmpeg que herramientas automatizadas habían ejecutado cinco millones de veces sin detectar.
La magnitud del asunto se refleja en la reacción que ha provocado. El secretario del Tesoro de Estados Unidos, Scott Bessent, convocó a los directores de los principales bancos del país — Bank of America, Citigroup, Goldman Sachs, Morgan Stanley y Wells Fargo— junto con el presidente de la Reserva Federal, Jay Powell, para discutir los riesgos que plantea el modelo. Las acciones de empresas de ciberseguridad y software cayeron con fuerza en los mercados. Y Anthropic anunció el Proyecto Glasswing, una coalición que incluye a Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia y otras compañías para usar Mythos de manera defensiva antes de que capacidades similares proliferen en manos menos responsables.
¿Hay razones para el escepticismo? Por supuesto. Anthropic es juez y parte: desarrolló el modelo, realizó las pruebas y tiene incentivos evidentes para presentar sus capacidades como revolucionarias. No se han publicado comparaciones independientes con otras herramientas existentes, y voces expertas en ciberseguridad han cuestionado que las afirmaciones se tomen al pie de la letra sin mayor verificación. Las propias coberturas de medios como The Economist han reconocido que, si bien conviene ser cautelosos, incluso si Mythos no cumple todo lo que promete, modelos con capacidades similares llegarán inevitablemente.
Ese es, en el fondo, el punto central: no se trata de un modelo en particular, sino de una trayectoria. Los números de la industria confirman que algo estructural está ocurriendo. Los ingresos anualizados de Anthropic pasaron de 9.000 millones de dólares a finales de 2025 a 30.000 millones en marzo de 2026, impulsados en gran medida por Claude Code, su herramienta de programación autónoma que ha transformado la manera en que las empresas desarrollan software. Según datos de la plataforma de pagos Ramp, casi una de cada tres empresas estadounidenses ya paga por herramientas de Anthropic. La compañía, además, ha firmado acuerdos con Google y Broadcom por cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo, cifras que hace apenas unos años habrían parecido propias de la fantasía.
Mientras tanto, los indicadores de capacidad de los modelos siguen una curva exponencial. METR, una organización que mide cuánto trabajo humano puede completar un modelo de IA de forma autónoma, muestra saltos sostenidos en los últimos meses. Evaluaciones como GDPval, donde expertos humanos compiten contra modelos de IA en tareas complejas, arrojan que los modelos más recientes igualan o superan a los profesionales experimentados en más del 70 por ciento de los casos.
Las implicaciones no son triviales. Una pregunta abierta es qué ocurre si los beneficios económicos de la IA terminan concentrándose en un puñado de empresas: algunos analistas advierten que eso podría agravar la desigualdad global de formas que apenas empezamos a dimensionar, aunque otros consideran que la competencia y los modelos de código abierto podrían contrarrestar esa tendencia. Al mismo tiempo, el verdadero cuello de botella de la industria ya no son los costos marginales de servir la tecnología, sino los costos de oportunidad: decidir a quién se le asigna la capacidad de cómputo disponible, un recurso que sigue siendo escaso a pesar del crecimiento en la construcción de centros de datos.
Para países como Colombia, que observan estas dinámicas desde la periferia, la tentación es asumir que se trata de asuntos lejanos, reservados para Silicon Valley y los mercados financieros de Nueva York. Esa sería una lectura equivocada. La IA ya está redefiniendo la ciberseguridad, el mercado laboral del conocimiento, las cadenas de suministro de software y la estructura competitiva de industrias enteras. Los países que no se preparen para estos cambios — en regulación, en educación, en infraestructura digital — corren el riesgo de quedar rezagados en una transformación que, a diferencia de otras, no esperará a que el mundo esté listo.
Lo más sensato no es dramatizar ni minimizar. Es entender que la referencia ya no pueden ser los chatbots de hace dos años, del mismo modo que no se puede juzgar la aviación por los hermanos Wright. La tecnología avanza con tropiezos y con retos legítimos — desde la seguridad hasta la concentración del poder económico —, pero avanza. Y la velocidad a la que lo hace sugiere que el momento de prestarle atención no es mañana, sino ahora. .