Deconstruyendo lo antrópico: La mejor empresa de IA, posiblemente también un tipo de invención organizacional.

Fuente: Overseas Unicorn Celia

Hoy, Anthropic ha presentado su modelo insignia de próxima generación, el Claude Fable 5, así como el Claude Mythos 5, que está disponible para instituciones específicas.

Según los datos divulgados por fuentes oficiales, esta es la generación de modelos más capaz de Anthropic hasta la fecha. Especialmente en el desarrollo de software, el trabajo intelectual complejo y el procesamiento de tareas prolongadas, ha ampliado aún más la brecha con la generación anterior de productos.

Sin embargo, más interesante que el modelo en sí es por qué Anthropic ha sido capaz de mantenerse al día con los cambios de la industria en los últimos años.

Mientras la mayoría de las empresas aún discutían sobre escalas de parámetros, esta se centró en la codificación; cuando la industria competía por el tráfico de los usuarios finales, se volcó al mercado empresarial; a medida que más y más empresas comenzaron a expandirse por todas partes, concentró sus recursos en unas pocas direcciones clave.

En retrospectiva, el ascenso de Anthropic no parece un milagro tecnológico, sino más bien el resultado de una empresa que se apegó a una visión estratégica a largo plazo. En el último año, Anthropic ha pasado de ser considerada una empresa seguidora de OpenAI a convertirse en uno de los actores más destacados del sector de la IA. Sus ingresos, su valoración y la captación de talento están creciendo rápidamente. Muchos atribuyen todo esto a Claude.

Pero si ampliamos un poco la línea de tiempo, podríamos descubrir que Claude es simplemente el resultado. Lo que realmente vale la pena estudiar es por qué Anthropic siempre ha sido capaz de anticiparse a las tendencias importantes y por qué ha logrado mantener la compostura ante todas las tentaciones.

El lanzamiento de Fable 5 sirve como una nueva nota al pie. Nos recuerda una vez más que la competencia en la industria de la IA quizás nunca se haya centrado únicamente en los modelos. A menudo, lo que determina el éxito o el fracaso son la estrategia, la organización y lo que una empresa está dispuesta a sacrificar por sus valores.

En el último año, Anthropic podría ser la empresa más digna de estudio en toda la industria de la IA.

A principios de este año, experimentó el crecimiento explosivo más rápido en la historia empresarial: sus ingresos recurrentes anuales (ARR) pasaron de 9.000 millones a 45.000 millones, y si la capacidad de procesamiento se mantiene, es probable que alcance los 100.000 millones a finales de año y entre 200.000 y 300.000 millones el próximo año, igualando directamente la escala de Meta. En el mercado secundario, su valoración ya ha alcanzado el billón de dólares, superando a OpenAI.

Dedicamos mucho tiempo a estudiar cómo Anthropic logró remontar desde atrás. En definitiva, para comprender esta empresa, es fundamental entender dos aspectos: el criterio estratégico y la cultura organizacional.

Todos deberían tener ya una comprensión fragmentada de esto, pero no existe una visión completa, por lo que este artículo intenta ofrecer una clasificación y reconstrucción más detallada. Su objetivo es explicar algunas preguntas curiosas del mundo exterior desde las perspectivas de la estrategia y la organización, tales como:

¿Por qué Anthropic se dio cuenta en 2021 de que la programación podría ser la dirección más importante?

¿Cómo influyeron las diferencias de personalidad entre Dario y Sam en las trayectorias estratégicas completamente distintas de las dos empresas?

¿Por qué la tasa de rotación de personal en Anthropic es tan baja?

¿Por qué casi todos en Anthropic elogian su cultura? ¿Cómo se mantiene esta cultura durante la rápida expansión de la empresa?

01. Se subestima la importancia del enfoque.

En primer lugar, desde un punto de vista estratégico, OpenAI siempre ha parecido una empresa que lo quiere todo.

En cuanto a las capacidades de los modelos, OpenAI está realizando esfuerzos en matemáticas, ciencia, codificación, razonamiento, multimodalidad, innovación arquitectónica, etc. En cuanto a los productos, Codex, navegadores, robots, plataformas empresariales, hardware inteligente, chips y centros de datos están avanzando simultáneamente; se dice que el número de proyectos dentro de OpenAI llegó a alcanzar los 300.

En cambio, Anthropic es completamente diferente; fue la única de las tres grandes que abandonó el enfoque multimodal desde el principio, y nunca ha hablado de innovación arquitectónica ni ha hecho hincapié en conceptos como modelos de razonamiento, aprendizaje por refuerzo o aprendizaje continuo. Se centra exclusivamente en escalar modelos de lenguaje, priorizando la codificación y dominando primero las capacidades más críticas.

En cuanto a por qué la programación es tan importante, el mercado ahora tiene claros tres puntos clave:

La programación es la clave para todo. La gran mayoría de las tareas en el mundo digital se pueden expresar mediante código.

La codificación es la capacidad más adecuada para el aprendizaje de modelos. Ofrece una gran verificabilidad de los resultados y un ciclo de retroalimentación corto, lo que permite que los datos del usuario influyan mejor en el entrenamiento del modelo.

La programación es el principal acelerador del desarrollo de la IA general. Los laboratorios de IA líderes ya han entrado en este ciclo de aceleración, y las mejoras en los modelos de este año se están produciendo más rápido que el año pasado.

Los resultados finales confirman que la programación es, sin duda, la dirección más importante, eclipsando todo lo demás. OpenAI se percató de esto recién en marzo, eliminando proyectos secundarios como Sora y elevando la programación a la máxima prioridad de la compañía.

¿Cómo eligió Anthropic la codificación de forma precisa?

Siempre nos ha intrigado: ¿cómo logró Anthropic elegir la codificación adecuada desde el principio? Si analizamos sus orígenes, resulta que fue una combinación de previsión y suerte.

La financiación inicial de Anthropic fue bastante complicada. Con fondos limitados, tuvo que avanzar hacia la IA general de una manera más eficiente. Necesitaba contar una historia sobre un escenario vertical para demostrar que podía formar un ciclo cerrado comercial. Analizaron seriamente que, si solo podían elegir una dirección, la codificación podría ser la mejor opción: primero entrenar un mejor modelo de codificación → ponerlo a disposición de los clientes → obtener datos de uso de los clientes en entornos de ingeniería reales → retroalimentar el entrenamiento del modelo. Esto podría crear un círculo virtuoso.

El responsable de crecimiento de Anthropic mencionó en una ocasión que había visto un documento interno escrito por los cofundadores de la empresa, en el que explicaban por qué debían centrarse en la programación. Lo importante es que este documento databa de 2021, mucho antes de que se supiera cuál era la verdadera oportunidad de mercado para esta dirección.

Sin embargo, la situación cambió posteriormente; la financiación se simplificó y la empresa dispuso de más recursos, por lo que ya no se mencionó la cuestión de la codificación y se pasó a crear una base de modelo más general.

El punto de inflexión se produjo tras el éxito arrollador de ChatGPT. Anthropic se percató de que OpenAI ya había conquistado el segmento C, por lo que, lamentablemente (aunque en retrospectiva, fue una gran ventaja), cambió de estrategia y centró su atención en el segmento B. Este cambio estratégico fue, sin embargo, prudente y empírico, no una apuesta temeraria.

Durante el desarrollo de Claude 3, Anthropic comenzó a fortalecer conscientemente sus capacidades de codificación y recibió una buena respuesta del mercado sobre Sonnet 3.5. Posteriormente, incrementó la inversión mientras buscaba validación, consolidando gradualmente su opinión sobre el potencial de codificación, tanto en términos de valor comercial como de aceleración de la investigación. Así, el equipo comenzó a centrarse en este camino, abandonando por completo el extremo C e incluso dejando de lado el desarrollo multimodal.

Además de centrarse en la dirección del mercado, cabe destacar la constancia en las estrategias técnicas. En los últimos dos años, destacados investigadores han afirmado repetidamente que las leyes de escalado han llegado a un punto muerto y que el rendimiento marginal del preentrenamiento ha alcanzado su máximo. Según nuestras conversaciones con diversos investigadores, Anthropic ha demostrado ser el laboratorio con mayor confianza en las leyes de escalado y ha ejecutado con solidez el preentrenamiento y el análisis de datos sin dispersar sus esfuerzos en nuevos paradigmas.

En retrospectiva, este fue sin duda el enfoque correcto. El notable avance en las capacidades de Claude se debió en gran medida a una sólida inversión en formación previa.

La personalidad del fundador

Pero esto plantea otra pregunta: ¿por qué Anthropic toma decisiones decisivas de forma constante en varios aspectos clave y mantiene la compostura?

En primer lugar, está la limitación de recursos; el financiamiento histórico de Anthropic representa apenas un tercio del de OpenAI. Pero si analizamos más a fondo, las diferencias estratégicas entre ambas compañías también están estrechamente relacionadas con la personalidad y la trayectoria de sus fundadores.

Anthropic cuenta con cuatro cofundadores que fueron autores principales del artículo sobre las leyes de escalado. El propio Dario fue el líder de la investigación principal de GPT-3 y ya llevaba diez años en el campo de la IA, con experiencia directa en los avances tecnológicos, lo que le otorgaba mayor audacia en sus juicios. Además, Dario es una persona que no experimenta el miedo a perderse algo (FOMO); incluso se le ha descrito como algo narcisista y obstinado, rara vez influenciado por el consenso del mercado.

En 2024, cuando Anthropic aún no había alcanzado un crecimiento explosivo, dijo algo que creo que es muy importante para comprender esta empresa:

"La lección más importante que he aprendido en la última década es que siempre existirá un supuesto consenso en el mercado, pero tras presenciar varios casos en los que dicho consenso se desmoronó de la noche a la mañana, comencé a centrarme en mis propias apuestas. No sé si tenemos razón, pero, sinceramente, incluso si solo acertamos el 50% de las veces, eso ya es muy valioso, pues ofrecemos algo que otros no tienen."

Esto es muy diferente de Sam Altman. Por nuestras conversaciones con algunas personas cercanas a Sam, vemos que:

Sam es reconocido como uno de los fundadores más ambiciosos de Silicon Valley, que lo quiere todo desde el principio. Gracias a su experiencia previa en inversiones en Y Combinator, está muy familiarizado con el método de "sembrar semillas en múltiples lugares y apostar en paralelo", lo que llevó a OpenAI a desarrollar innumerables proyectos paralelos.

Sam no tiene formación técnica, por lo que sus criterios técnicos no son tan sólidos como los de Anthropic, y prefiere que el equipo impulse las ideas desde la base. Sam aprovecha sus habilidades en gestión de recursos para brindar apoyo a cada equipo.

Su experiencia en capital de riesgo hace que Sam sienta una especial predilección por las ideas innovadoras y revolucionarias. Por ello, la cultura de OpenAI valora la innovación paradigmática desde cero hasta el nivel 1, pero no le da la misma importancia al perfeccionamiento continuo desde el nivel 1 hasta el 10. Muchas líneas de productos, como Sora, Atlas Browser y Voice Mode, carecen de continuidad y se abandonan tras su lanzamiento.

Tanto Sam como Mark Chen (Director de Investigación) tienen una personalidad que solo admite afirmaciones y nunca niegan nada. Para proyectos paralelos, siempre que el equipo trabaje con ahínco, seguirán recibiendo recursos desde arriba.

Cuando las fuerzas de OpenAI se ven diluidas por diversos proyectos paralelos, Anthropic puede obtener ventaja en el campo de batalla más crítico mediante la competencia estratégica.

La genialidad de la estrategia reside en la sutileza.

El enfoque estratégico de Anthropic nos permite comprender que la importancia del enfoque está subestimada.

Recuerdo un podcast que escuché el año pasado, con David Senra, el presentador del podcast Founders. Durante los últimos ocho años, se ha dedicado casi exclusivamente a una cosa: estudiar a un gran emprendedor cada semana. Cuando le preguntaron cuál sería la esencia de todas las experiencias empresariales extraídas de las más de 400 biografías que ha leído, respondió: Enfoque.

Los grandes emprendedores no suelen ser estudiantes brillantes y completos, sino más bien personas extremadamente obsesivas. Identifican una o dos variables que son cruciales para ellos, como los precios de Costco, la experiencia de diseño de Apple o el algoritmo de recomendaciones y el ciclo de datos de ByteDance, y las llevan al extremo, incluso hasta el punto de lo absurdo para la competencia.

Cabe aclarar que muchas personas creen estar concentradas, pero en realidad no comprenden el significado ni el costo de la concentración. La llamada concentración se divide esencialmente en dos niveles:

Juicio: Saber qué es lo más importante y atreverse a sacrificar todo lo demás.

Presión: Ser capaz de invertir recursos abrumadores para penetrar los elementos clave.

La primera es una cuestión cognitiva, mientras que la segunda es una cuestión de voluntad; ambas son indispensables.

Por ejemplo, cuando se fundó Google, el consenso en toda la industria de internet era que el futuro pertenecía a los "portales". Gigantes como Yahoo llenaban sus páginas de inicio con cada vez más funciones: noticias, el tiempo, compras, juegos, horóscopos… cada función se consideraba una herramienta para "aumentar el valor publicitario". Pero Google creía que, a medida que aumentaba la información, los usuarios no necesitaban un portal más grande, sino la capacidad de encontrar las respuestas más relevantes de inmediato.

Así, mientras que otros querían que los usuarios permanecieran más tiempo en la página, Google quería que se fueran más rápido. En aquel entonces, la página de inicio de Google era excepcionalmente sencilla, con solo un cuadro de búsqueda. Su modelo de negocio era igualmente centrado; mientras que Yahoo tenía docenas de métodos de monetización, Google concentró todos sus esfuerzos en la "puja por palabras clave de búsqueda", dedicando casi una década antes de considerar seriamente una segunda línea de negocio.

A día de hoy, uno de los principios de Google es: "Lo mejor es hacer una sola cosa realmente, realmente bien".

La clave de la estrategia no reside en aclarar qué quieres elegir, sino en aclarar a qué estás dispuesto a renunciar. Creo que la mayoría de la gente no dice "no" lo suficiente.

02 La cultura es el mayor secreto

Quizás el aspecto más especial de Anthropic no sea su estrategia, sino su cultura organizacional. En los últimos seis meses, en medio de la feroz competencia por el talento en IA, la tasa de rotación de personal de Anthropic ha sido mucho menor que la de otros laboratorios de IA.

Los dos gráficos siguientes resumen los datos de movimiento de talento desde 2021 hasta 2023. El primer gráfico muestra la proporción de cambios de trabajo entre varios laboratorios de IA, y podemos ver:

Por cada 10,6 personas que pasan de DeepMind a Anthropic, solo 1 regresa a DeepMind.

Por cada 8,2 personas que se pasan de OpenAI a Anthropic, solo 1 regresa a OpenAI.

El segundo gráfico muestra la proporción de empleados que permanecen en la empresa dos años después de incorporarse. La tasa de retención de talento de Anthropic es del 80%, la más alta entre los principales laboratorios de IA de la época, ligeramente superior al 78% de DeepMind. Como empresa joven y en constante evolución, Anthropic ha logrado una tasa de retención superior a la de la consolidada DeepMind, lo cual no es tarea fácil. En contraste, OpenAI solo alcanza el 67%.

Cabe destacar que estos datos se recopilaron cuando OpenAI estaba en su apogeo y Anthropic aún no había surgido. Si analizamos las noticias recientes de los últimos dos años, la capacidad de Anthropic para atraer talento y su estabilidad se hacen aún más evidentes. Por ejemplo, una publicación reciente que se hizo popular en Twitter destacó que varios directores de tecnología (CTO) de empresas líderes estaban dispuestos a unirse a Anthropic como empleados técnicos (MTS, por sus siglas en inglés).

La principal razón de esto suele atribuirse a la cultura organizacional de Anthropic. Si se analizan los podcasts grabados por miembros de Anthropic, casi todos mencionan la cultura de la organización, e incluso algunos la consideran su mayor secreto.

"Creo firmemente que la cultura es el arma secreta de Anthropic; es nuestro activo más valioso e irrepetible. Esto no surge de forma natural; la dirección ha invertido mucho en ello."

Amol Avasare, Líder de Crecimiento Antrópico

Si no se aborda este tema con una perspectiva específica, es posible que no se perciba, ya que cuando se habla de cultura o valores, suele ser algo vago, considerado simplemente un eslogan. Sin embargo, al combinar toda la información de primera mano y las entrevistas públicas, el panorama puede resultar bastante revelador.

Tres características de lo antrópico

Si lo analizamos en detalle, tres características que distinguen a Anthropic de otros laboratorios de IA son:

Orientado a la misión

La misión de Anthropic es "garantizar que el mundo pueda afrontar con seguridad la transición hacia una IA transformadora", lo que significa que todo gira en torno a la seguridad.

Muchas empresas afirman tener una misión clara, pero la seriedad de Anthropic al respecto alcanza un nivel casi religioso. Es un laboratorio de vanguardia con una sólida autoimagen moral: cree sinceramente que la IA general puede salvar el mundo y también cree sinceramente que podría destruirlo, e intenta guiar a todos por el delicado equilibrio entre estas dos realidades.

Boris Cherny, director de Claude Code, dijo en una ocasión: "En Anthropic, si le preguntas a alguien al azar en el pasillo '¿Por qué estás aquí?', la respuesta siempre será seguridad".

Él y la gerente de producto Cat Wu dejaron Anthropic para unirse a Cursor el año pasado, pero regresaron a las dos semanas porque extrañaban profundamente el ambiente cultural de Anthropic. La sensación de que todos se esforzaban por alcanzar una misión superior. Algunos que se mostraban escépticos antes de unirse a Anthropic descubrieron que "¡Guau, el ambiente dentro es incluso más serio de lo que se dice fuera!".

Incluso algunos de los primeros empleados comentaron en reuniones generales que, si Anthropic lograba su misión pero la empresa fracasaba, aun así sería un buen resultado. Esta afirmación explica mucho sobre Anthropic.

En la lógica de la mayoría de las empresas, el éxito comercial siempre es la máxima prioridad, y la misión queda relegada a un segundo plano. Sin embargo, lo más especial de Anthropic es que, dentro de la empresa, existe un grupo de personas que priorizan la misión por encima de la supervivencia de la compañía. Si analizamos las actividades de Anthropic, vemos que se ajustan a este principio, como su estructura de gobierno corporativa, diseñada con el objetivo de constituir una fundación sin ánimo de lucro; la investigación sobre la transparencia; diversas inversiones en seguridad, incluyendo la reciente disposición a renunciar a un contrato de 200 millones de dólares con el Departamento de Defensa de EE. UU. debido a conflictos de valores; etc., aspectos que no detallaré aquí.

Alta confianza, bajo ego

Cuando nos comunicamos con otros laboratorios líderes, a menudo nos enteramos de política interna y conflictos entre facciones. Solo en Anthropic no ocurre esto. Al contrario, todos están muy unidos y dispuestos a ayudarse mutuamente.

Lo más destacable es que Frontier AI es un lugar donde la cultura de la fama y las luchas por los recursos pueden surgir fácilmente. Los investigadores de IA se encuentran entre las personas más inteligentes y con mayor ego del mundo; su objetivo natural es proponer soluciones diferentes, crear sus propias facciones y alcanzar la fama, pero los recursos son muy limitados, por lo que a menudo se producen conflictos departamentales.

Daniel Freeman, que pasó de Google a Anthropic, dijo que otras empresas modelo se sienten internamente como feudos individuales, cada una gestionando sus propios asuntos y compitiendo en secreto, pero que él "nunca se ha sentido así en Anthropic".

Rahul Patil, ex CTO de Stripe, comentó tras incorporarse a Anthropic el otoño pasado que lo que más le impresionó fue la cultura de la empresa. Resulta difícil imaginar que un grupo de personas tan inteligentes pueda ser a la vez tan humilde. Puso como ejemplo: si mañana la empresa te dijera que el mejor puesto para ti no es seguir como ejecutivo, sino convertirte en colaborador individual, porque esa sería tu mayor contribución a la misión, ¿estarías dispuesto? Cree que el 100% de los empleados de Anthropic lo harían, sin ego.

Una sólida formación humanística

Un escritor de The New Yorker pasó unos meses siguiendo de cerca Anthropic y dejó dos interesantes descripciones de la gente que trabajaba allí:

inadaptados intelectuales

Un número desproporcionado de empleados de Anthropic parecen ser hijos de novelistas o poetas.

En otras palabras, la gente de aquí no se parece a las élites típicas de Silicon Valley ni a la imagen tradicional de los geeks tecnológicos; tienen algo de intelectuales, algo de empollones y algo de idealistas. Muchos dan la impresión de haber crecido en familias de escritores y poetas.

Esto se puede apreciar en cierta medida en la nomenclatura de los modelos Claude: Haiku, Sonnet, Opus, que corresponden al haiku conciso, al soneto de Shakespeare y a las grandes obras clásicas. En contraste, los modelos GPT-4/4o/o1 de OpenAI se nombran con números de ingeniería, y los modelos Gemini Ultra/Pro/Flash de Google reciben nombres de líneas de productos clásicas. Esto ilustra en cierta medida las diferencias.

Boris, director de Claude Code, también compartió un detalle interesante en un podcast: durante su primer almuerzo en Anthropic, mencionó casualmente un libro muy poco conocido del autor de ciencia ficción dura Greg Egan. ¿Qué tan desconocido era ese libro? Nunca había conocido a nadie que lo hubiera leído. Hizo referencia a un detalle de la trama y, sorprendentemente, todos los presentes lo entendieron.

Esto lo dejó profundamente impactado y le hizo sentir que había llegado al lugar indicado. Los amantes de la ciencia ficción y la lectura suelen tener un gran sentido de la responsabilidad humanitaria e histórica, así como una mayor capacidad de razonamiento respecto al efecto mariposa. Este consenso, basado en intereses de lectura compartidos, le confirmó que este podría ser el mejor lugar para explorar los límites de la IA.

Cómo se institucionaliza la cultura

La siguiente pregunta es: ¿cómo se mantiene esta cultura pura, casi sectaria?

Después de todo, Anthropic ya no es un pequeño laboratorio de IA; es una gran empresa con 3.000 empleados, y ha logrado mantener su densidad cultural mientras se expandía al ritmo más rápido de la historia.

En este sentido, Dario afirmó directamente que probablemente dedica entre un tercio y el 40% de su tiempo a garantizar que la cultura de Anthropic sea positiva. A pesar de la gran cantidad de tareas que debe gestionar en tecnología, productos, financiación y relaciones político-empresariales, considera que su labor más importante consiste en convertir a Anthropic en un lugar donde los mejores talentos deseen trabajar gracias a su alta cohesión.

En cuanto a prácticas específicas, hay varios puntos a tener en cuenta:

Normas especiales de contratación

El enfoque de contratación de Anthropic es diferente al de muchos laboratorios de IA.

Por un lado, en cuanto a preferencias de talento, a diferencia de la mayoría de las empresas que compiten por los nombres más conocidos, Anthropic prefiere contratar a personas con menos experiencia. En lugar de etiquetas externas, valoran las pruebas directas de capacidad, como "¿Has realizado investigaciones independientes, escrito blogs realmente perspicaces o hecho contribuciones sustanciales a la comunidad de código abierto?", etc.

Por otro lado, Anthropic tiene un proceso de selección cultural muy estricto. Cuentan con una ronda dedicada a entrevistas culturales, en la que se plantean entre 15 y 20 preguntas basadas en escenarios durante una hora. Según las preguntas de la entrevista que circulan en línea, se centran en tres puntos:

¿Realmente priorizas la misión de seguridad? Una pregunta típica en el proceso de selección es: Si Anthropic decide no lanzar un modelo porque no puede garantizar la seguridad, ¿estarías dispuesto a aceptar que el valor de tus acciones cayera a cero?

¿Eres una persona amable y humilde? Esto incluye bondad, empatía, habilidades sociales y la capacidad de admitir la propia ignorancia y los errores.

¿Puedes manejar la complejidad? Muchos de los asuntos que se tratan internamente en Anthropic son muy complejos y variables; valoran si una persona tiene pensamiento sistemático y puede razonar profundamente sobre los efectos de segundo orden de las decisiones y cómo una decisión impactará en otros aspectos.

Invierten mucho tiempo en la selección inversa de personal, lo que les ha llevado a descartar a muchos desarrolladores de primer nivel. Rahul Patil mencionó que, antes de unirse a Anthropic, tuvo una larga conversación con el entonces director de tecnología. Este último no solo no lo convenció de unirse, sino que dedicó dos o tres semanas a explicarle por qué no debería hacerlo, aconsejándole amablemente que, a menos que se identificara plenamente con la cultura y la misión de la empresa, no valdría la pena unirse.

Por lo tanto, la lógica de reclutamiento de Anthropic nunca se ha basado en incorporar a la mayor cantidad posible de personas altamente capacitadas, sino en descartar a los candidatos no aptos lo antes posible. "Somos muy buenos filtrando a quienes vienen por dinero y fama".

En contraste, OpenAI, tras su crecimiento, ya no realiza entrevistas culturales específicas, lo que, según se informa, ha generado algunos problemas de gestión. Esto se hizo particularmente evidente durante la reciente oleada de contrataciones de Meta. Ante los exorbitantes paquetes salariales de Meta, la respuesta de OpenAI se asemejó más a la norma del mercado: contraofertas, bonificaciones por retención y la eliminación de los períodos de adquisición de acciones para los nuevos empleados con el fin de acelerar la adquisición de acciones. La respuesta de Anthropic fue muy propia de Anthropic. Les dijeron a sus empleados que vinieron aquí principalmente por la misión, no para aumentar continuamente sus precios en licitaciones externas. No les ofrecerían un salario diez veces superior al de colegas igualmente cualificados solo porque Mark Zuckerberg se fijara en ellos; eso sería injusto, y si querían irse, que se fueran.

El resultado final de esta situación también es revelador. Según se informa, OpenAI perdió a decenas de personas, mientras que Anthropic solo perdió a dos, y esas dos ya habían trabajado en Meta durante 6 y 11 años.

Una cultura de intercambio de contexto

Anthropic tiene un alto nivel de transparencia informativa interna.

En primer lugar, el propio Dario aporta significado de forma activa, frecuente y reiterada. A menudo organiza reuniones generales para compartir con todos los empleados de la empresa, con una frecuencia de hasta una vez cada dos semanas, en las que llama "Dario Vision Quest" (incluso el propio Dario bromea diciendo que el carácter evangelizador del nombre es demasiado obvio, como si hubiera ido a la montaña y hubiera tenido una epifanía). Se para frente a toda la empresa durante una hora, generalmente acompañado de un documento de tres o cuatro páginas, donde habla de todo, desde la dirección de la empresa y la estrategia de producto hasta los cambios en el sector, y luego responde directamente a las preguntas en el momento.

Muchos empleados de la empresa afirman que habla de forma muy directa y honesta: "Darío es la persona más directa que he conocido; no habla con premeditación, sino que dice exactamente lo que piensa".

Además de las reuniones generales, suele escribir en su canal de Slack, sin adornos, plasmando sus pensamientos: lo que ha ocurrido recientemente en la empresa, sus preocupaciones y su opinión sobre los asuntos que afectan a todos. Esta cultura permite que todos en la empresa sepan cómo se toman las decisiones y qué se debe priorizar. De este modo, en una situación compleja y cambiante, cada persona puede tomar decisiones distribuidas de forma relativamente coherente.

Además, esta transparencia no es unidireccional, sino que puede ser cuestionada. Alguien podría escuchar lo que Dario comparte en una reunión general, sentir desacuerdo y acudir directamente a su canal de notas para expresar públicamente su desacuerdo, e iniciar un debate en ese mismo momento. Se fomenta el cuestionamiento público del liderazgo.

Además, esta cultura de escritura no es exclusiva de Dario, sino un mecanismo de pensamiento que involucra a todos. Muchos empleados de Anthropic tienen sus propios canales de notas, similares a sus cuentas personales de Twitter, donde registran sus pensamientos, actividades y avances. Otros pueden suscribirse, observar o participar en las discusiones. Muchos empleados han comentado que les gusta mucho la cultura de escritura de la empresa; Slack es un valioso recurso donde se comparten muchas ideas.

De este modo, Anthropic parece haber cultivado un entorno de gran alineación dentro de la empresa, donde los proyectos, puntos de vista e ideas de todos son suficientemente transparentes y fluidos, e incluso algunos lamentan que los datos financieros también sean transparentes.

(Sin embargo, en contraste, la confidencialidad técnica se mantiene con suma rigurosidad; se dice que algunos equipos incluso se aíslan deliberadamente y rara vez comen juntos. Como resultado, algunos investigadores de otras empresas han expresado su pesar por el hecho de que todo el conocimiento clave esté disperso en la mente de diferentes personas, lo que imposibilita reconstruir una visión completa simplemente reclutando a unos pocos individuos).

Siete fundadores con participaciones iguales: la estructura fundacional en sí misma es un mecanismo cultural.

La estructura fundacional de Anthropic tiene un diseño que va en contra del sentido común comercial: tiene siete fundadores, y Dario decidió resueltamente darles a todos participaciones iguales en lugar de quedarse con una porción mayor para sí mismo.

En aquel momento, todos le advirtieron que sería un desastre; de lo contrario, el liderazgo sería ambiguo y los incentivos estarían desalineados, lo que facilitaría el desmoronamiento de la empresa debido a conflictos internos. Pero Darío creía que la empresa debía girar en torno a la misión, no en torno a un fundador en particular, y que la participación equitativa era la prueba más irrefutable de esta filosofía.

Los siete cofundadores llevaban muchos años trabajando juntos y gozaban de una gran confianza mutua. La participación equitativa no constituye un mecanismo de gobernanza, sino una muestra de compromiso y un medio para la difusión cultural. Los siete cofundadores actúan como nodos de replicación cultural, proyectando cada uno valores a un público más amplio desde distintas perspectivas. De este modo, incluso a medida que la empresa crece, es menos probable que se diluya su cultura original.

En contraste, el equipo directivo de OpenAI ha sido muy inestable; once miembros fundadores se han marchado sucesivamente, quedando solo Sam Altman, Greg Brockman y Wojciech Zaremba. El equipo directivo recién nombrado es aún menos estable: desde principios de 2026, el jefe de producto se ha tomado una baja, el jefe de marketing se ha marchado por motivos de salud, el jefe de comunicaciones ha dimitido, el jefe de operaciones ha sido reasignado y el jefe de finanzas también ha sido marginado.

Hacer mucho hincapié en un solo equipo, evitando el faccionalismo.

El director de tecnología de Anthropic dijo una vez en un podcast que los laboratorios de IA, en general, son mucho más jerárquicos que las empresas tradicionales; se trata de una estructura organizativa de pirámide invertida donde el poder y la creatividad fluyen de abajo hacia arriba.

El trabajo más importante se realiza en primera línea. Porque quienes están en primera línea son los que están más cerca de los comportamientos emergentes de la IA. Realizan experimentos a diario y tienen la comprensión más intuitiva de lo que los modelos pueden hacer. La gran mayoría de las ideas de productos son propuestas por el personal de primera línea, en lugar de estar impulsadas por planes estratégicos de la dirección.

Sin embargo, esto también plantea un problema; cuando el juicio está descentralizado, cada equipo puede aferrarse fácilmente a su propia forma de entender el problema y a su función de valores, convirtiéndose en facciones individuales que tiran unas contra otras.

La singularidad de Anthropic radica en su temprana comprensión de que, dado que el juicio debe descentralizarse, es aún más importante fomentar activamente la unidad. Dario no quiere que la seguridad se limite a afirmar que es lo más importante, mientras que el producto se limite a decir que el producto es lo más importante, elevando todos los conflictos a la alta dirección para su resolución. Una de sus filosofías de gestión fundamentales es distribuir las responsabilidades entre todos los individuos, permitiendo que cada uno tenga parte de la perspectiva del fundador, participando cada uno en un proceso masivo de toma de decisiones en sus respectivos roles.

De este modo, hacen hincapié en un único equipo y, además, diseñan diversos sistemas para difuminar las fronteras entre responsabilidades, como por ejemplo, no distinguir los títulos por debajo del nivel ejecutivo, denominar uniformemente a todos miembros del personal técnico y restar importancia deliberadamente a definiciones de identidad como "investigador frente a ingeniero", "senior frente a junior" o "arquitecto frente a implementador".

Esto contrasta marcadamente con OpenAI, que siempre ha tenido una cultura de investigación más arraigada, con una clara jerarquía interna marcada por el desdén: Investigador > Ingeniero de Investigación > Ingeniero de Software. Como resultado, los productos suelen estar dominados por la investigación, sin apenas voz ni voto. Cuando surgen conflictos, la investigación también se muestra reacia a cooperar con el desarrollo del producto.

En innovación de productos, OpenAI se caracteriza por estar fuertemente impulsada por la investigación: a menudo, un equipo de investigación obtiene un nuevo resultado, y el equipo de producto solo recibe un correo electrónico y comienza a buscar una solución. En cambio, en Anthropic, los equipos de producto y de modelado están más integrados, lo que permite que los productos influyan y definan de manera más efectiva las capacidades de los modelos.

Esta es, de hecho, una de las razones por las que la fortaleza del producto de OpenAI no es tan fuerte como la de Anthropic.

Dos orígenes de la cultura

La siguiente pregunta es: ¿por qué Anthropic ha formado esta cultura organizacional tan singular? Quizás se pueda analizar desde dos perspectivas:

Los requisitos del propio negocio.

Recuerdo que hace dos años escuché una charla de un líder de recursos humanos de una importante empresa, que me impactó profundamente y me hizo reflexionar por primera vez sobre el verdadero significado de la cultura organizacional. La esencia de la cultura organizacional radica en que los patrones de comportamiento de los empleados son un factor clave para el éxito de la empresa.

Por lo tanto, el primer principio de la cultura organizacional es que la naturaleza del negocio determina la cultura organizacional.

En la competencia por la IA, una ventaja competitiva fundamental reside en permitir que "personas inteligentes realicen el trabajo sucio". Especialmente en lo que respecta a la programación y la gestión de recursos, a primera vista puede parecer una competencia de capacidades de modelado, pero en un nivel más profundo, se trata en realidad de una competencia de capacidades de ingeniería. No es un problema que pueda resolverse con un momento de inspiración de unos pocos genios; más bien, implica una ingeniería de sistemas compleja, fragmentada y minuciosa.

La principal barrera son los datos. Anteriormente, los datos de chat eran simplemente texto, pero los datos de codificación y de agentes son más complejos; no solo incluyen registros de diálogo, sino también las tareas en sí, la configuración del entorno, las trayectorias de ejecución y todo el sistema de evaluación y verificación.

Esto implica mucho trabajo sucio, que es fundamental hacer bien, pero no genera logros personales como publicar un artículo o lanzar un nuevo producto.

Según los comentarios recibidos de algunos investigadores, uno de los principales problemas de OpenAI hoy en día es su dificultad para organizar a cientos de los mejores profesionales para que trabajen diligentemente con los datos y se encarguen del trabajo pesado. OpenAI contrata a los mejores talentos de la jerarquía, con buenos antecedentes y grandes aspiraciones; cada uno, naturalmente, quiere hacer sus propias apuestas, y pocos están dispuestos a lidiar con el desorden o a completar los datos.

OpenAI ha tenido tanto éxito en el pasado porque, efectivamente, obtuvo una ventaja significativa gracias a algunos avances paradigmáticos fundamentales, pero como dijo Yao Shunyu en una entrevista reciente: "La era del heroísmo individual ha terminado" y "La IA no requiere mucha capacidad intelectual... la característica más importante es la fiabilidad y la atención al detalle".

En este punto, queda claro que la humildad, la fuerte cohesión y el ambiente orientado a la misión de Anthropic potencian significativamente sus ventajas. Se dice que el cofundador de Anthropic, Jared Kaplan, también lidera a su equipo en el manejo personal de datos a diario, con una limpieza de datos extremadamente meticulosa que ninguna otra empresa puede igualar.

(Esto también explica un fenómeno: los modelos de OpenAI son los más fuertes en los desafíos de codificación competitivos porque estas tareas son más un problema de investigación, pero en las tareas cotidianas de los agentes, a menudo no rinden tan bien como los de Anthropic, ya que estos últimos son más un problema de ingeniería, que implica probar datos, sistemas y detalles de ejecución).

Antecedentes del equipo fundador

Se puede decir que los valores de la empresa forman parte de los valores de sus fundadores. Más precisamente, los valores de los fundadores suelen provenir de dos fuentes: por un lado, de sus creencias originales, y por otro, de aquello que han despreciado profundamente en el pasado.

La primera determina en qué quieres convertirte, mientras que la segunda determina en qué no quieres convertirte bajo ningún concepto.

Antropía claramente posee ambas, y el poder de moldeo de la segunda puede ser mayor que el de la primera. Podemos echar un vistazo a la experiencia de Darío:

Dario tuvo su primer contacto con la IA en el laboratorio de IA de Baidu, donde observó por primera vez las leyes de escala y poco a poco se convirtió en un firme defensor de dichas leyes.

Posteriormente, Dario se unió a OpenAI, donde participó activamente en el desarrollo de la serie GPT. OpenAI llegó a asignarle entre el 50 % y el 60 % de la capacidad de cómputo total de la empresa, lo que le permitió liderar el proyecto GPT-3. Sin embargo, debido a que Dario es una persona con valores y opiniones personales particulares, comenzaron a surgir diferencias en la filosofía organizacional entre él y otros miembros de OpenAI.

Por ejemplo, Greg Brockman propuso una vez una idea escandalosa: en el futuro, la IA general podría venderse a potencias nucleares en el Consejo de Seguridad de la ONU. Dario estuvo a punto de dimitir en el acto; para él, no se trataba solo de un desacuerdo comercial, sino de una cuestión fundamental de valores.

Con el paso de los años, los caminos de Greg y Dario se separaron, y Sam Altman se vio atrapado en medio, intentando mediar. En ese momento, Sam puso en práctica una de sus mayores habilidades: hacer que las distintas facciones sintieran que estaba de su lado. A corto plazo, esto representó un delicado equilibrio; a largo plazo, una pérdida de confianza. Más tarde, todos se dieron cuenta de que las promesas que Sam le hizo a Dario y las que le hizo a Greg eran fundamentalmente diferentes.

Poco a poco, Dario formó una sólida alianza dentro de la empresa, a la que algunos llamaban cariñosamente "los pandas" debido a su afición por estos animales. Sus desacuerdos con la dirección de OpenAI sobre cuestiones como las decisiones estratégicas y la gobernanza organizacional se fueron agravando, hasta convertirse en serias luchas políticas.

Incluso se produjo un serio enfrentamiento entre la alta dirección. Sam acusó a Dario y a Daniela (hermana de Dario y una de las cofundadoras de Anthropic) de organizar campañas de desprestigio en su contra a sus espaldas; ambos lo negaron y llamaron a la fuente de la información de Sam para confrontarla. El resultado fue que la persona afirmó desconocer por completo el asunto, y Sam, a su vez, negó haber hecho la acusación.

Este incidente provocó que Darío y su hermana perdieran completamente la confianza, y terminaron discutiendo.

Existen muchos dramas internos similares; en resumen, Dario elevó los conflictos entre ambas partes a una crisis moral de confianza. Consideraba que una empresa que maneja una tecnología tan poderosa debe contar con líderes sinceros y dignos de confianza. Si la persona al mando es deshonesta, está contribuyendo a crear un rumbo peligroso.

Así, Dario acabó abandonando OpenAI junto con algunos de sus principales compañeros del proyecto GPT-3 y fundó lo que hoy es Anthropic.

Por lo tanto, la cultura actual en Anthropic no solo se debe a la naturaleza intrínseca de Dario, sino que también está significativamente influenciada por sus experiencias personales en las luchas políticas dentro de OpenAI. Él comprende claramente la facilidad con la que un grupo de individuos inteligentes y con un ego elevado puede dividirse debido a la competencia por los recursos y los desacuerdos de valores, por lo que instintivamente construyeron Anthropic en la dirección opuesta:

Tras haber visto cómo los actos de equilibrio pueden minar la confianza, hacen mayor hincapié en la autenticidad y la transparencia;

Tras haber presenciado la intensificación de las luchas políticas, animan a todos a abordar los conflictos de frente y a debatirlos cuanto antes;

Tras haber presenciado la desintegración organizativa causada por diferencias ideológicas, establecieron estrictos criterios de selección cultural;

Tras haber observado luchas de poder entre superestrellas, hacen hincapié en la humildad y no favorecen a los grandes nombres.

La cultura organizativa actual de Anthropic es, en gran medida, una reacción a las experiencias que dejó OpenAI.

03 Conclusión

En resumen, Anthropic y OpenAI son dos empresas con trayectorias muy diferentes. La primera es una organización idealista, orientada a una misión y con una gran cohesión, casi como un culto, mientras que la segunda es ambiciosa, se expande en múltiples líneas de productos y busca constantemente la próxima superplataforma revolucionaria.

Para mayor claridad, podemos comparar varias dimensiones clave de ambas empresas:

Sin embargo, aunque hemos analizado muchas ventajas de Anthropic, es difícil concluir que una cultura siempre eclipsará a otra, y también es difícil predecir el panorama dentro de tres meses. El mundo de la IA cambia demasiado rápido, y OpenAI está siendo subestimada por el mercado, por ejemplo:

La codificación ya es una prioridad clara; es probable que OpenAI se ponga al día, y una tendencia clara es que los desarrolladores están migrando de Claude Code a Codex;

La demanda está creciendo exponencialmente, superando con creces las expectativas de todos, y la capacidad de procesamiento se está convirtiendo en el nuevo factor decisivo, mientras que OpenAI acaparó recursos informáticos que superaban con creces los de Anthropic desde sus inicios;

La cultura de exploración abierta de OpenAI tiene sus propias ventajas significativas, y OpenAI continúa explorando y apostando por nuevos paradigmas de forma más agresiva, con la posibilidad de que el próximo salto cambie por completo la situación.

Solo cabe decir que, al mirar hacia atrás desde 2026 a los últimos tres años, Anthropic ha dejado un ejemplo memorable para toda la industria:

En la era de la IA, ganar no depende necesariamente de una mayor ambición, una mayor exploración ni un talento superior. A veces, el éxito también puede provenir de lo contrario: menos riesgos, un ego más moderado y una misión ingenua.