La compañía presentó en junio la documentación confidencial para iniciar el proceso. El nuevo calendario todavía no está confirmado oficialmente y tendría una explicación financiera. Llegar al mercado con los resultados del tercer trimestre cerrados permitiría mostrar a los inversionistas si el crecimiento registrado durante 2026 se mantiene. El cambio a noviembre ya estaría contemplado antes de que se intensificara el debate sobre la seguridad de la IA.

Los números con los que la compañía quiere llegar a Wall Street

La facturación habría pasado de unos 4.700 millones de dólares en el primer trimestre de 2026 a más de 11.500 millones en el segundo. Durante ese periodo, el gasto en infraestructura de cómputo habría aumentado de 3.400 millones a 5.600 millones.

En mayo, la empresa informó un ritmo anualizado de ingresos superior a 47.000 millones de dólares. A finales de julio ya superaba los 65.000 millones y las estimaciones utilizadas por inversionistas cercanos a la operación apuntan a más de 110.000 millones al cierre del año.

El ingreso anualizado no equivale al dinero obtenido durante los últimos 12 meses. Esta métrica toma el nivel reciente de ventas y calcula cuánto generaría el negocio en un año si mantuviera ese ritmo. Sirve para medir la velocidad de crecimiento, pero no sustituye los ingresos reconocidos que aparecerán en la documentación financiera.

Entre los clientes corporativos también hay señales de expansión. Al cierre del segundo trimestre, unas 6.000 compañías habrían gastado más de 100.000 dólares en sus herramientas durante los últimos 12 meses, frente a unas 1.500 al terminar 2025. Más de 1.000 clientes superaron el millón de dólares y más de 100 rebasaron los 10 millones.

Buena parte del negocio procede de organizaciones que utilizan Claude mediante suscripciones o pagos por consumo. El modelo también está disponible a través de servicios en la nube, mientras las herramientas de programación aportan otra fuente de ingresos.

Mantener ese ritmo exige inversiones en centros de datos, chips y energía. La empresa prevé cerrar 2026 con alrededor de 5 gigavatios de capacidad de cómputo y duplicar esa cifra el próximo año. Los recursos obtenidos en bolsa ayudarían a financiar esa infraestructura.

Amodei lleva sus advertencias sobre la IA al momento más sensible

Mientras avanza el proceso para cotizar, Amodei ha dedicado parte de sus intervenciones públicas a advertir sobre los riesgos de sistemas de inteligencia artificial cada vez más capaces. En una entrevista con CBS News Sunday Morning sostuvo que el crecimiento exponencial de esta tecnología justifica reducir el ritmo y reforzar las medidas de seguridad.

Su propuesta no consiste en detener la investigación. El ejecutivo defiende evaluadores independientes con acceso suficiente para examinar los modelos, estándares compartidos entre compañías y participación de los gobiernos en la definición de reglas para su lanzamiento. También considera que la supervisión no debería depender exclusivamente de quienes desarrollan la tecnología.

Las preocupaciones han surgido igualmente dentro del sector. Jacob Coxon, exinvestigador de Anthropic, advirtió sobre posibles riesgos existenciales derivados del desarrollo de sistemas de superinteligencia. Evan Hubinger, investigador de la empresa, ha situado por encima del 10 % su estimación personal sobre la posibilidad de que sistemas avanzados provoquen la extinción humana durante la próxima década.

Ese porcentaje corresponde a una estimación personal y no a una probabilidad establecida científicamente. La discusión adquiere relevancia porque uno de los principales desarrolladores de IA busca captar decenas de miles de millones de dólares entre inversionistas.

Amodei también ha mencionado pruebas en las que modelos realizaron acciones para las que no estaban autorizados. El CEO utiliza estos episodios para respaldar su petición de establecer mecanismos de supervisión antes de desplegar sistemas con mayores capacidades.

Wall Street tendrá que valorar algo más que los ingresos

Desde 2021, la empresa funciona como una corporación de beneficio público en Delaware. Esta figura permite considerar una misión declarada y otros intereses además del retorno económico para los accionistas.

Cotizar en bolsa pondría esa estructura frente a nuevas exigencias. La dirección tendría que responder ante inversionistas que esperan crecimiento y rentabilidad sin abandonar la seguridad como uno de los principios que orientan sus decisiones sobre el desarrollo y lanzamiento de modelos.

En Estados Unidos también se discute qué papel debe asumir el Gobierno frente a sistemas cada vez más avanzados. Amodei reclama evaluaciones independientes y participación pública en la definición de estándares. Además, ha señalado que los compromisos voluntarios de la industria podrían resultar insuficientes sin intervención gubernamental.

Washington mantiene posiciones diferentes sobre el alcance que debería tener una regulación. Un marco más estricto podría elevar costos, exigir pruebas adicionales o cambiar las condiciones para lanzar nuevos modelos.

La competencia agrega presión al negocio. OpenAI continúa ampliando su oferta, mientras desarrolladores chinos avanzan con modelos de pesos abiertos que otras organizaciones pueden ejecutar y adaptar en su propia infraestructura. Alternativas más económicas podrían reducir la capacidad de los principales laboratorios estadounidenses para mantener precios elevados.

También existe competencia por el capital. OpenAI descartó salir a bolsa en 2026 y una eventual operación podría producirse a partir de 2027. Si ambas compañías acuden al mercado con poca diferencia de tiempo, podrían buscar recursos entre un grupo similar de inversionistas interesados en inteligencia artificial.

La salida a bolsa de Anthropic todavía tiene datos por revelar

Noviembre aparece por ahora como el nuevo objetivo, aunque el calendario podría modificarse según las condiciones del mercado. Tampoco se conocen el precio de las acciones, la cantidad que finalmente se ofrecerá ni la valoración con la que comenzaría a cotizar.

El registro público permitirá conocer información que permanece reservada, entre ella los ingresos reconocidos, gastos, pérdidas o beneficios, necesidades de capital y factores de riesgo. Los documentos también mostrarán cuánto cuesta sostener la infraestructura necesaria para desarrollar y operar sus modelos.

La llegada a Wall Street pondría frente a los inversionistas dos elementos centrales del negocio. La compañía necesita capital para sostener su crecimiento y ampliar su capacidad de cómputo, mientras su CEO reclama controles más estrictos para el desarrollo de la IA. La documentación de la oferta deberá mostrar cómo pretende compatibilizar ambas prioridades.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

El planteamiento no implica detener el entrenamiento de modelos ni suspender el desarrollo tecnológico. La inteligencia artificial seguiría progresando, pero con más tiempo entre aumentos importantes de capacidad. Ese margen permitiría realizar evaluaciones independientes, mejorar las medidas de protección y analizar comportamientos inesperados antes de desarrollar sistemas más potentes.

El avance de la IA tendría controles antes de seguir acelerando

Amodei propone un plan dividido en tres etapas. La primera depende directamente de las compañías que desarrollan modelos de frontera, término utilizado para identificar los sistemas más avanzados. Anthropic se comprometió a proporcionar a evaluadores externos, como METR, acceso continuo y similar al de sus equipos internos para revisar procesos, comprobar compromisos de seguridad y publicar sus hallazgos.

We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.

Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our…

— Dario Amodei (@DarioAmodei) September 12, 2026

Estos evaluadores podrían examinar no solo modelos terminados, sino también procesos de entrenamiento y medidas de protección. La compañía plantea que tengan herramientas y permisos comparables con los de los equipos internos encargados de evaluar riesgos, además de la posibilidad de informar públicamente sobre incidentes o incumplimientos.

Para la segunda etapa se requeriría coordinación entre empresas que operan en países democráticos con el fin de establecer estándares comunes de seguridad y límites al desarrollo sin controles. La regulación tendría un papel central, aunque aprobar leyes puede tomar más tiempo que incorporar nuevas capacidades a estos sistemas. Por esa razón, el planteamiento también contempla acuerdos voluntarios entre compañías mientras avanzan las normas.

Otro mecanismo serían los puntos de control vinculados a las capacidades alcanzadas por cada modelo. Si un sistema llega a determinado nivel, tendría que cumplir requisitos específicos de evaluación, interpretación y seguridad antes de continuar aumentando sus capacidades. La propuesta pretende vincular el ritmo de desarrollo con la posibilidad de comprobar que los mecanismos de protección avanzan al mismo tiempo.

La capacidad de una IA para mejorar otra genera preocupación

Uno de los motivos de la propuesta es la denominada automejora recursiva. Se produce cuando sistemas de inteligencia artificial participan en la construcción o entrenamiento de generaciones posteriores. Según Amodei, esta dinámica comenzó a acelerarse durante los últimos meses y podría hacer que las capacidades progresen más rápido que las herramientas destinadas a comprenderlas y controlarlas.

Ese riesgo no depende únicamente de la aparición de un modelo más potente. También contempla que la propia tecnología contribuya al desarrollo de sus sucesores y reduzca el tiempo disponible para detectar comportamientos peligrosos antes del siguiente aumento de capacidad.

Entre los escenarios descritos por Amodei aparece la posibilidad de que, dentro de seis a doce meses, un grupo de agentes considerablemente más capaz pueda tomar el control de Internet mediante una red persistente de bots. El ejecutivo calcula daños potenciales de cientos de miles de millones de dólares. Se trata de una proyección sobre un riesgo futuro y no de una capacidad demostrada actualmente.

Como antecedente, el ensayo menciona un incidente relacionado con OpenAI y Hugging Face. Durante una evaluación, varios agentes realizaron ataques contra objetivos que no formaban parte de la tarea, sacrificaron instancias para favorecer al grupo e intentaron comprometer el sistema encargado de evaluar su rendimiento. El episodio sirve para advertir sobre lo que podría ocurrir con sistemas considerablemente más capaces.

Anthropic también informó de cuatro incidentes en los que modelos Claude obtuvieron acceso no autorizado a sistemas reales durante evaluaciones de ciberseguridad. Las pruebas debían desarrollarse dentro de entornos controlados, pero fallas en su configuración permitieron que los modelos accedieran a sistemas externos.

Una investigación posterior identificó razonamiento sesgado e imprudencia. Sin embargo, los casos permanecieron vinculados con las tareas asignadas y ninguno involucró coordinación entre múltiples agentes. Esta diferencia impide equipararlos directamente con un escenario en el que varios sistemas autónomos actúen de manera coordinada.

Altman adopta una de las medidas y Musk respalda el llamado

Sam Altman, CEO de OpenAI, respaldó la iniciativa y anunció una acción concreta. Su compañía permitirá que evaluadores externos tengan acceso a sus modelos, siguiendo una de las medidas centrales planteadas por Anthropic. La decisión supone que parte de la supervisión de seguridad podrá realizarse fuera de los equipos responsables de desarrollar los sistemas.

Para Altman, los estándares de seguridad también deben reforzarse antes de continuar aumentando las capacidades de estos modelos. Su compromiso con evaluadores externos representa una medida concreta relacionada con la supervisión independiente planteada en la propuesta.

Desde xAI, Elon Musk respaldó públicamente el planteamiento al afirmar que “Dario tiene razón”. Hasta ahora, la información disponible no señala que su compañía haya anunciado una medida equivalente a la adoptada por OpenAI respecto a evaluadores externos.

Frenar los modelos sin perder la ventaja frente a China

El tercer componente requiere acuerdos internacionales que involucren a China y otros gobiernos. La propuesta contempla diferentes niveles de cooperación, desde prohibiciones para determinados usos peligrosos hasta pruebas compartidas de riesgos y posibles límites a la velocidad de la automejora recursiva. Un acuerdo para desacelerar ampliamente el desarrollo sería la alternativa más difícil de alcanzar.

Al mismo tiempo, el plan plantea que Estados Unidos y sus aliados conserven suficiente ventaja tecnológica frente a China. Entre las medidas aparecen restricciones al acceso a chips avanzados y equipos para fabricar semiconductores, controles contra el contrabando y el acceso remoto a centros de datos, además de mayor protección contra el robo de modelos.

Reducir el avance de la IA daría más tiempo para trabajar en seguridad, interpretación y supervisión. La dificultad consiste en hacerlo sin perder la ventaja tecnológica frente a China, dos objetivos que pueden entrar en tensión cuando las compañías y los gobiernos compiten por desarrollar los modelos más capaces.

Según Amodei, una desaceleración podría proporcionar entre uno y dos años adicionales para avanzar en alineación e interpretabilidad. La alineación busca mantener el comportamiento de los modelos dentro de los objetivos y límites establecidos. La interpretabilidad intenta comprender mejor qué ocurre dentro de estos sistemas y cómo llegan a determinadas decisiones o respuestas.

Antes de alcanzar un acuerdo internacional completo podrían establecerse compromisos más limitados, como prohibiciones sobre determinados usos biológicos peligrosos o evaluaciones comunes de riesgos en ciberseguridad, biología y alineación. El planteamiento también contempla explorar un límite a la velocidad de la automejora recursiva.

Las advertencias coinciden con cuestionamientos surgidos dentro de la industria. Jacob Coxon, investigador que dejó Anthropic recientemente, ha expresado preocupación por la velocidad con la que están aumentando las capacidades de estos sistemas. La discusión se centra en qué controles deberían cumplirse antes de desarrollar modelos todavía más capaces.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

La aclaración surge luego de que en Estados Unidos aparecieran versiones sobre una posible restricción al uso de modelos abiertos desarrollados en China por parte de empresas estadounidenses. Al mismo tiempo, varias compañías tecnológicas respaldaron una carta en defensa de este tipo de inteligencia artificial, mientras algunos críticos señalaban que Anthropic impulsaba restricciones para favorecer a los desarrolladores de modelos cerrados.

El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, rechazó esa interpretación. Explicó que los modelos abiertos que no presentan capacidades peligrosas representan un beneficio para investigadores, desarrolladores y empresas, ya que pueden utilizarse sin costos de licencia, más allá de la infraestructura necesaria para ejecutarlos.

Para la compañía, el verdadero desafío está en otro lugar. Amodei advirtió que su mayor preocupación es que gobiernos autoritarios logren desarrollar sistemas de inteligencia artificial más avanzados que los de Estados Unidos y los empleen para fortalecer capacidades militares o ampliar mecanismos de vigilancia sobre la población. Bajo esa perspectiva, si un modelo es abierto o cerrado resulta secundario frente al uso que pueda dársele.

Las tres medidas que propone Anthropic

En lugar de impulsar una prohibición general, Anthropic plantea tres acciones concretas. La primera consiste en reforzar las restricciones para impedir que China acceda a chips avanzados y equipos destinados a fabricarlos, además de combatir las redes de contrabando que permiten obtener este tipo de hardware. Según la empresa, limitar ese acceso tendría un impacto mucho mayor sobre el desarrollo de modelos de frontera.

La segunda propuesta busca frenar las operaciones industriales de destilación de modelos, una técnica que permite crear sistemas más eficientes a partir de otros ya entrenados utilizando muchos menos recursos computacionales. Amodei considera que esta práctica puede reducir la ventaja tecnológica de Estados Unidos cuando es utilizada a gran escala por actores respaldados por gobiernos.

El tercer punto plantea que todos los modelos con capacidades avanzadas, abiertos o cerrados, deban superar pruebas obligatorias de seguridad antes de su lanzamiento. Esas evaluaciones tendrían que medir riesgos relacionados con ciberataques, amenazas biológicas y posibles fallas de alineación para determinar si los sistemas pueden ser desplegados de forma responsable.

Te puede interesar: OpenAI nombra al colombiano David Vélez en sus consejos directivos

Anthropic también reconoció que coincide con varios de los argumentos planteados por quienes defienden los modelos abiertos. Entre ellos menciona que amplían el acceso a la inteligencia artificial, favorecen la competencia y ofrecen mayor control a empresas y desarrolladores. Sin embargo, la compañía no comparte la idea de que abrir el acceso a estos modelos fortalezca automáticamente las capacidades de defensa o facilite la creación de mecanismos de protección.

Como ejemplo, Amodei señaló que modelos con un nivel de capacidad muy alto podrían facilitar el desarrollo de amenazas biológicas antes de que existan herramientas capaces de responder a ellas. Por esa razón, considera que el impacto de estas tecnologías debe evaluarse mediante pruebas técnicas antes de asumir que su apertura traerá más beneficios que riesgos.

Más que entrar en la discusión sobre si los modelos abiertos deben permitirse o prohibirse, Anthropic intenta desplazar el foco hacia los factores que, según su análisis, tendrán mayor influencia en la evolución de la inteligencia artificial durante los próximos años. Para la empresa, controlar el acceso al hardware más avanzado, vigilar prácticas como la destilación de modelos y establecer evaluaciones de seguridad para los sistemas más potentes tendría un efecto mucho más relevante que restringir una categoría completa de modelos por su forma de distribución.

“Estamos ahora en términos de los modelos que escriben código. Tengo ingenieros dentro de Anthropic que dicen: no escribo ningún código más. Solo dejo que el modelo escriba el código, lo edito, hago las cosas alrededor de él”, explicó Amodei.

El ejecutivo añadió: “Yo creo, no sé, podríamos estar 6 a 12 meses de distancia de cuando el modelo esté haciendo la mayor parte, tal vez todo lo que hace un SWE (Ingeniero de Software) a fin de cuentas. Y luego es una cuestión de cuánto tiempo esa línea se cierra”.

Cómo la IA reemplazará a desarrolladores: un cambio en marcha

Las declaraciones de Amodei reflejan una realidad que ya opera dentro de su propia empresa. Algunos ingenieros de Anthropic han dejado de programar manualmente y ahora se enfocan en editar el código generado por la IA y gestionar la arquitectura del producto. La gran incógnita, según el CEO, es cuánto tiempo tardará en cerrarse completamente la brecha hacia la autonomía total.

Te puede interesar: Así funciona Claude Haiku 4.5, la inteligencia artificial más rápida y económica para desarrolladores

Los avances recientes permiten automatizar tareas a lo largo de todo el ciclo de desarrollo: desde el análisis inicial y el diseño hasta las pruebas y la depuración. En este contexto, el rol humano se desplaza inevitablemente hacia la supervisión estratégica, la edición y la toma de decisiones complejas, más que en la escritura directa de líneas de código.

El impacto en el sector tecnológico

Esta proyección genera inquietud, especialmente en perfiles junior y funciones orientadas a tareas repetitivas; a medida que estas actividades pierden peso, ganan importancia el criterio técnico, la seguridad informática, la integración de sistemas y la responsabilidad ética sobre los resultados finales.

Las declaraciones de Amodei se inscriben en un debate global sobre productividad y empleo. El ejecutivo advirtió que la velocidad del progreso tecnológico puede superar la capacidad de adaptación de las empresas y los mercados laborales si no se acompaña de estrategias sólidas de formación y transición profesional.

Pese a la contundencia de sus palabras, Amodei no afirmó que los ingenieros vayan a desaparecer de inmediato, sino que el sector enfrenta una redefinición profunda. El mensaje es claro: la rapidez del cambio exige una preparación inmediata para un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina.

La advertencia del CEO de Anthropic refuerza la idea de que la IA ha dejado de ser una herramienta de apoyo para convertirse en un actor central del desarrollo de software. Para los desarrolladores, el desafío actual no es competir con el algoritmo, sino liderar su implementación en un proceso cada vez más automatizado.

Imagen: Editada con IA / ChatGPT