La startup con sede en San Francisco lanzó nuevas herramientas de codificación y automatización basadas en IA que reducen tiempos y costos de desarrollo. El impacto ya inquieta a industrias como la legal, la publicidad y los servicios profesionales, y reconfigura el equilibrio de poder en el mercado tecnológico.
Anthropic volvió a colocarse en el centro de la conversación global sobre inteligencia artificial tras presentar una nueva generación de herramientas de programación que, según analistas y tecnólogos, podría transformar de manera estructural la economía del desarrollo de software. Los anuncios provocaron movimientos en los mercados y encendieron alertas en sectores que dependen intensivamente del trabajo humano especializado, desde el derecho hasta la publicidad.
La compañía, con sede en San Francisco, presentó un conjunto de soluciones que permiten generar, desplegar y automatizar software utilizando IA generativa, reduciendo de forma drástica el nivel de conocimiento técnico históricamente necesario para escribir y mantener código. Para muchos observadores, el cambio no es incremental, sino disruptivo.
“Estaba muy claro que nunca más vamos a escribir código a mano”, afirmó Aditya Agarwal, ex director de tecnología de Dropbox. “Algo en lo que yo era muy bueno ahora es gratis y abundante”, añadió, sintetizando el temor y la oportunidad que despierta esta nueva etapa.
Claude Code y el auge del “vibe coding”
El punto de partida de este avance fue Claude Code, lanzado por Anthropic en 2025. La herramienta utiliza modelos de lenguaje de gran escala para generar líneas de código y rápidamente se convirtió en el estándar de referencia en programación asistida por IA. En apenas seis meses, Claude Code alcanzó ingresos por U$S 1.000 millones, un hito poco frecuente incluso en Silicon Valley.
Su adopción impulsó el fenómeno conocido como “vibe coding”, que permite crear aplicaciones de manera rápida y experimental. Sin embargo, en esa etapa todavía era necesario contar con desarrolladores expertos para revisar y validar los resultados.
Ese límite comenzó a diluirse en enero, cuando Anthropic lanzó Cowork, una plataforma que permite automatizar tareas laborales —como resumir documentos— utilizando Claude Code sin necesidad de conocimientos técnicos. El salto definitivo llegó la semana pasada, cuando la empresa liberó plug-ins de código abierto para Cowork, ampliando su alcance a áreas como derecho, ventas, finanzas, marketing y atención al cliente.
“La forma más simple de pensar Claude Code es que es un chatbot que puede hacer cosas”, explicó Guillaume Princen, responsable de negocios digitales nativos de Anthropic. “Lo que Claude Code fue para los desarrolladores, Cowork es para los trabajadores del conocimiento”, agregó.
La ventaja técnica detrás del liderazgo
Pese a los miles de millones de dólares invertidos por competidores como OpenAI y Google, Anthropic logró posicionarse al frente en programación asistida por IA gracias a decisiones técnicas clave. Tradicionalmente, los modelos se entrenan mediante reinforcement learning from human feedback (RLHF), un proceso costoso y lento que requiere evaluadores humanos altamente calificados, algunos de los cuales cobran miles de dólares por hora.
Anthropic desarrolló una técnica complementaria llamada reinforcement learning from AI feedback (RLAIF), en la que el propio modelo evalúa y critica sus respuestas según principios definidos por humanos. Si el resultado no cumple con esas reglas, el sistema se corrige a sí mismo.
Diseñada inicialmente para mejorar la seguridad, esta metodología terminó convirtiéndose en una forma de automatizar la mejora continua de los modelos a gran escala. Hoy, modelos como Claude 4.5 Opus lideran benchmarks independientes de capacidad de programación.
La empresa reconoció que cerca del 90% del código detrás de Claude Code fue generado por la propia herramienta, y que entre el 70% y el 90% del código interno de Anthropic ya se escribe con ayuda de IA.
Un modelo enfocado en empresas, no en publicidad
A diferencia de otros actores del sector, Anthropic decidió concentrarse en clientes corporativos y usos empresariales, especialmente en desarrollo de software. Esta semana, la compañía reafirmó que no incorporará publicidad como fuente de ingresos, incluso cuando rivales como OpenAI avanzan en esa dirección.
El segundo gran avance fue el lanzamiento del Model Context Protocol (MCP), una herramienta de código abierto que actúa como puente entre modelos de IA y aplicaciones o bases de datos, permitiendo que los sistemas procesen información y ejecuten acciones en tiempo real, por ejemplo en plataformas como Slack.
Gracias a MCP, Anthropic puede ofrecer soluciones que las organizaciones integran fácilmente en sus flujos de trabajo existentes. La decisión de liberar la tecnología como open source amplifica su impacto potencial en todo el ecosistema.
El impacto en la industria legal y publicitaria
Entre los plug-ins lanzados se destacan los orientados al sector legal, como herramientas para automatizar la revisión de contratos. Nick West, director de estrategia y líder de IA del estudio Mishcon de Reya, sostuvo que estas soluciones ofrecen “una forma mucho más simple y barata de acceder a tecnología de punta”.
“Si las empresas ya están adoptando Claude, o están dispuestas a hacerlo, esto podría comprimir de manera significativa los precios y reducir la demanda de herramientas legales de IA”, advirtió.
Empresas rivales como Harvey y Legora reconocieron que utilizan Claude, aunque descartaron integrar los plug-ins de Anthropic. Winston Weinberg, cofundador y CEO de Harvey, afirmó que su mayor competencia a largo plazo “siempre serán los proveedores de modelos”. Por su parte, Max Junestrand, CEO de Legora, remarcó que su plataforma sigue ofreciendo soluciones más personalizadas para estudios jurídicos.
Según una encuesta de Barclays publicada esta semana, las agencias de publicidad aparecen como las más expuestas al avance de la IA, con WPP, Omnicom y Publicis señaladas entre los principales “perdedores” potenciales, ya que los equipos de ventas y marketing pueden desarrollar sus propias herramientas con Claude.
Nuevos riesgos y desafíos
Pese al entusiasmo, expertos advierten sobre riesgos emergentes. Los modelos de IA aún pueden “alucinar” y generar errores, y crece la preocupación por una “deuda de comprensión”, donde programadores junior dependan excesivamente de la IA sin entender fallas críticas. En sectores regulados como banca y derecho, los errores automatizados pueden tener consecuencias graves.
“La gente va a probar si las demos llamativas son solo marketing o si realmente entregan resultados repetibles y de alta calidad al manejar contratos reales y complejos a escala”, concluyó West.
Con sus últimos avances, Anthropic no solo acelera la automatización del software: también fuerza a industrias enteras a replantear su modelo de negocio en la era de la inteligencia artificial.
