En el último año, Anthropic probablemente ha sido la empresa más digna de estudio en toda la industria de la IA. A principios de este año, logró el crecimiento explosivo más rápido en la historia comercial de la humanidad: su ARR pasó de 9 mil millones a 45 mil millones. Si el suministro de potencia computacional lo permite, es muy probable que para fin de año el ARR llegue a 100 mil millones, y el próximo año a 200-300 mil millones, equiparando su volumen con el de Meta. En el mercado secundario, su valoración ya ha alcanzado 1 billón de dólares, superando a OpenAI.
Hemos invertido mucho tiempo estudiando cómo Anthropic logró sobrepasar a los demás. En resumen, para entender esta empresa, lo esencial es comprender dos puntos: un juicio estratégico y una cultura organizativa.
De esto, todos ya deben tener muchos conocimientos fragmentarios, pero no una imagen completa. Por lo tanto, este artículo intenta hacer una exposición y reconstrucción más detallada. Esperamos poder explicar desde estos dos ángulos, el estratégico y el organizativo, algunas cuestiones que despiertan la curiosidad externa, como:
- ¿Por qué Anthropic pudo darse cuenta ya en 2021 de que el código podría ser la dirección más importante?
- ¿Cómo las diferencias de carácter entre Dario y Sam dieron forma a trayectorias estratégicas completamente distintas para las dos empresas?
- ¿Por qué la tasa de pérdida de talento en Anthropic es tan baja?
- ¿Por qué casi todas las personas de Anthropic elogian su cultura? ¿Cómo se mantiene esta cultura durante la rápida expansión de la empresa?
La importancia del enfoque está subestimada
En primer lugar, estratégicamente hablando, OpenAI siempre ha parecido una empresa que quiere tenerlo todo.
En cuanto a capacidades del modelo, matemáticas, ciencias, programación, razonamiento, multimodalidad, innovación arquitectónica, etc., OpenAI está avanzando en todo. En productos, Codex, navegador, robots, plataforma empresarial, hardware inteligente, chips y centros de datos también están siendo impulsados simultáneamente. Se dice que en un momento OpenAI llegó a tener alrededor de 300 proyectos internos. En cambio, Anthropic es todo lo contrario: es la única entre los tres grandes que abandonó temprano la multimodalidad, nunca habló de innovación arquitectónica, no enfatizó conceptos como reasoning model, RL, continual learning, etc. Solo se centró en escalar el modelo de lenguaje, solo enfocándose seriamente en una dirección: la programación, para atravesar primero la capacidad más crucial.
Sobre por qué la programación es tan importante, ahora el mercado también lo tiene claro, esencialmente por tres puntos:
- La programación es el camino hacia todo. La gran mayoría de las tareas del mundo digital pueden expresarse mediante código.
- La programación es la capacidad más adecuada para que la aprenda un modelo. Los resultados son altamente verificables, el ciclo de retroalimentación es corto y los datos de los usuarios pueden alimentar en mayor medida el entrenamiento del modelo.
- La programación es el acelerador central para el desarrollo de AGI. Ahora los principales laboratorios de IA han entrado en este ciclo de aceleración, el progreso del modelo en un trimestre este año es más rápido que el de todo un año pasado.
El resultado final confirma que la programación es efectivamente la dirección más importante, como un poema que eclipsa a toda una dinastía. Y OpenAI no se dio cuenta hasta marzo, cuando canceló negocios secundarios como Sora y elevó la programación a la máxima prioridad de la empresa.
¿Cómo acertó Anthropic con la programación?
Siempre hemos tenido curiosidad: ¿Por qué Anthropic pudo elegir acertadamente la programación desde el principio? Al rastrearlo, descubrimos que fue mitad visión de futuro, mitad suerte.
Anthropic tuvo dificultades para financiarse al principio. Sin tanto dinero, debía avanzar hacia AGI de manera más eficiente. Necesitaba contar primero una historia de un escenario vertical para demostrar que podía formar un ciclo comercial cerrado. En ese momento, estudiaron seriamente que, si solo podían elegir una dirección, la programación podría ser la mejor opción: primero entrenar un mejor modelo de programación → ofrecerlo a los clientes → obtener datos de uso de los clientes en entornos de ingeniería reales → alimentar el entrenamiento del modelo. Esto podría formar una rueda voladora.
El responsable de crecimiento de Anthropic mencionó una vez que vio un documento interno escrito por un cofundador de la empresa sobre por qué deberían centrarse en la dirección de la programación. Lo importante es que la fecha del documento era 2021, mucho antes de que nadie supiera cuál era realmente la oportunidad de mercado de esta dirección. Pero luego, la financiación mejoró, la empresa obtuvo más recursos y la línea de programación no se volvió a mencionar; primero se dedicaron a crear una base de modelo más genérica. El punto de inflexión ocurrió después del éxito explosivo de ChatGPT. Anthropic se dio cuenta de que el mercado de consumo (C) ya había sido adelantado por OpenAI, por lo que, con pesar (pero visto en retrospectiva, con gran suerte), trasladaron el campo de batalla, centrándose en el mercado empresarial (toB).
Este giro estratégico fue en general cauteloso y empirista, no una apuesta audaz y resuelta.
Al entrenar Claude 3, Anthropic comenzó a fortalecer conscientemente la capacidad de programación y obtuvo una buena respuesta del mercado con Sonnet 3.5. Luego fue una combinación de aumentar la apuesta y buscar confirmación; internamente, se fue consolidando el juicio sobre el potencial de la programación, tanto en valor comercial como en aceleración de la investigación. Así, el equipo comenzó a avanzar enfocadamente por este camino. En el proceso, no solo abandonaron completamente el mercado de consumo, sino que ni siquiera se distrajeron con la multimodalidad. Además de este enfoque en la dirección del mercado, también vale la pena destacar la firmeza en la ruta tecnológica.
En los últimos dos años, repetidamente desde el exterior, destacados investigadores han dicho que las leyes de escalamiento (scaling laws) chocaron contra un muro, que los rendimientos marginales del preentrenamiento (pretraining) habían llegado a su límite. Según nuestras impresiones al intercambiar con investigadores de varias empresas, Anthropic siempre fue, entre todos los laboratorios, el que más creyó en las scaling laws, y el que hizo el preentrenamiento y los datos más sólidos, sin dispersar energía en nuevos paradigmas. Visto en retrospectiva, esto también fue correcto. El salto de capacidad de Claude se debió en gran parte a la sólida inversión en preentrenamiento.
La personalidad del fundador
Pero esto despertó otra curiosidad nuestra: ¿Por qué Anthropic siempre pudo tomar decisiones decisivas en varias direcciones clave y mantener la firmeza?
Primero, naturalmente, por las limitaciones de recursos; el historial de financiación de Anthropic es aproximadamente un tercio del de OpenAI. Pero mirando más a fondo, las diferencias estratégicas entre estas dos empresas también están estrechamente relacionadas con la personalidad y los antecedentes de sus fundadores.
Cuatro de los cofundadores de Anthropic fueron autores centrales del famoso artículo sobre scaling laws; Dario fue el líder de investigación más importante de GPT-3, y ya llevaba una década en el campo de la IA antes de eso, con una sensación de primera mano sobre el progreso técnico de la IA, lo que lo hace más capaz de emitir juicios. Además, Dario es una persona que no tiene nada de FOMO (miedo a perderse algo), incluso lo han descrito como un poco narcisista y obstinado, rara vez se deja llevar por el consenso del mercado. En 2024, cuando Anthropic aún no había logrado un crecimiento explosivo, dijo algo que hasta hoy considero un punto importante para entender esta empresa, algo así como:
"La lección más profunda que aprendí en la última década es que siempre existirá un llamado consenso en el mercado, pero después de ver cómo ese consenso se volcaba de la noche a la mañana varias veces, comencé a concentrarme en mis propias apuestas. Tampoco sé si tenemos razón, pero sinceramente, incluso si solo tenemos razón el 50% del tiempo, ya es muy valioso, porque proporcionas algo que otros no tienen."
Esto es muy diferente de Sam Altman. Según nuestros intercambios con algunas personas cercanas a Sam:
- Sam es uno de los fundadores más ambiciosos reconocidos en Silicon Valley, que desde el principio quería tenerlo todo. Además, su pasado como inversor en YC le hizo familiar el método de "sembrar múltiples puntos, apostar en paralelo", por lo que OpenAI generó innumerables líneas secundarias.
- Sam no tiene formación técnica, su juicio sobre la dirección tecnológica no es tan bueno como el de Anthropic, por lo que confía más en que el equipo avance bottom-up. Sam aprovecha su habilidad más destacada para conseguir recursos y envía munición a cada equipo.
- Su antecedente como VC hace que Sam tenga una preferencia particular por ideas rompedoras y elegantes. Por eso, la cultura de OpenAI valora mucho la innovación paradigmática de 0 a 1, pero no da la misma importancia al pulido continuo de 1 a 10. Muchas líneas de productos como Sora, el navegador Atlas, Voice Mode, etc., no tienen continuidad; una vez lanzadas, nadie las supervisa.
- La personalidad tanto de Sam como de Mark Chen (Director de Investigación) es solo decir sí, no decir no. En tareas secundarias, mientras el equipo las impulse, los superiores seguirán dando recursos.
Cuando las fuerzas de OpenAI se diluyeron constantemente en varios proyectos secundarios, Anthropic pudo formar ventajas en el campo de batalla más crucial mediante una estrategia de "Tian Ji賽馬" (la estrategia del caballo inferior).
Lo brillante de la estrategia está en la "omisión" (略)
El enfoque estratégico de Anthropic nos da una revelación: la importancia del focus está subestimada.
Recuerdo un podcast que escuché el año pasado, cuyo invitado era David Senra, presentador del podcast Founders. En los últimos 8 años, él casi solo hizo una cosa: estudiar cada semana a un gran emprendedor. Cuando le preguntaron, si comprimiera toda la experiencia emprendedora extraída de las más de 400 biografías de fundadores que leyó, en una sola cosa, ¿qué sería? Respondió: Focus.
Los grandes empresarios a menudo no son estudiantes sobresalientes en todo, sino extremadamente obsesivos. Identifican esa una o dos variables más importantes para ellos, como el precio de Costco, la experiencia de diseño de Apple, el algoritmo de recomendación y la rueda voladora de datos de ByteDance, y luego las llevan al extremo sin importar el costo, incluso a un grado que hace que los competidores lo encuentren absurdo.
Aquí hay que aclarar que muchas personas creen estar enfocadas, pero no entienden realmente el significado y el costo de la concentración.
El llamado focus esencialmente se puede dividir en dos niveles:
Uno es la capacidad de juicio, saber qué es lo más crucial y tener el valor de sacrificar todo lo demás.
El otro es la presión, poder invertir recursos abrumadores para atravesar el elemento clave.
El primero es un problema de cognición, el segundo es un problema de voluntad, y ambos son indispensables.
Por ejemplo, cuando se fundó Google, el consenso de toda la industria de internet era que el futuro pertenecía a los "portales". Gigantes de la búsqueda como Yahoo estaban llenando cada vez más su página de inicio con noticias, clima, compras, juegos, horóscopo... cada característica se consideraba una palanca para "aumentar el valor publicitario". Pero Google pensó que la información sería cada vez más abundante, y los usuarios no necesitaban un portal más grande, sino encontrar inmediatamente la respuesta más relevante. Así, mientras otros querían que los usuarios se quedaran más tiempo, Google quería que los usuarios se fueran más rápido. En ese momento, la página de inicio de Google era excepcionalmente limpia, aparte de un cuadro de búsqueda, no había nada más.
En el modelo de negocio también fue así, Yahoo tenía docenas de formas de monetización. Google concentró todos sus esfuerzos en un solo mecanismo: "subasta de palabras clave de búsqueda", y trabajó en ello durante casi diez años antes de comenzar seriamente una segunda línea de negocio. Hasta hoy, una de las diez directrices de Google es "Es mejor hacer una cosa realmente, realmente bien". El núcleo de la estrategia no es aclarar qué vas a elegir, sino aclarar qué vas a abandonar. Creo que la mayoría de la gente no dice "no" suficientes veces.
La cultura es la salsa secreta más grande
Lo más especial de Anthropic puede no ser la estrategia, sino la cultura organizativa.
En los últimos seis meses, en la feroz batalla por el talento en IA, la tasa de pérdida de talento de Anthropic ha sido mucho menor que la de otros laboratorios de IA. Los siguientes dos gráficos resumen los datos de flujo de talento de 2021 a 2023.
El primer gráfico estadifica la proporción de saltos entre varios laboratorios de IA. Podemos ver:
- Por cada 10.6 personas que van de DeepMind a Anthropic, solo 1 va en dirección opuesta a DeepMind.
- Por cada 8.2 personas que van de OpenAI a Anthropic, solo 1 va en dirección opuesta a OpenAI.
El segundo gráfico estadifica la proporción de empleados que permanecen en la empresa después de 2 años de ingreso.
La tasa de retención de talento de Anthropic es del 80%, la más alta entre los principales laboratorios de IA en ese momento, incluso ligeramente superior al 78% de DeepMind. Anthropic, siendo una empresa más joven y de rápido cambio, logró una retención más alta que la veterana DeepMind, lo cual no es fácil. En comparación, OpenAI solo tiene un 67%.
Vale la pena señalar que estos datos se recopilaron cuando OpenAI estaba en su apogeo y Anthropic aún no había dado muestras de su potencial.
Si miramos las noticias de los últimos dos años, el atractivo y la estabilidad del talento de Anthropic son aún más evidentes. Por ejemplo, una publicación reciente muy popular en Twitter mostraba cómo CTOs de varias empresas destacadas estaban dispuestos a saltar a Anthropic para convertirse en empleados técnicos ordinarios (MTS, member of technical staff):
La razón principal a menudo se atribuye a la cultura organizativa de Anthropic.
Si escuchas los podcasts de miembros de Anthropic, casi todos mencionan la cultura de la empresa; algunos incluso consideran esta cultura casi sectaria como la salsa secreta más grande de Anthropic.
"Realmente creo que la cultura es el arma secreta de Anthropic, es lo más defensivo que tenemos, algo que otros no pueden replicar. Esto no es natural, el liderazgo ha invertido muchísimo en ello." — Amol Avasare, responsable de crecimiento de Anthropic.
Si no se observa con esta conciencia específica, es difícil notarlo, porque cuando se escucha a la gente hablar de cultura o valores, siempre parece vacío, se asume que es un eslogan. Pero si superponemos toda la información de primera mano y las entrevistas públicas, nos conmueve mucho.
Tres características de Anthropic
Si lo desglosamos específicamente, tres rasgos que diferencian mucho a Anthropic de otros laboratorios de IA son:
1. Orientado a la misión (Mission-oriented)
La misión de Anthropic es "asegurar que el mundo pueda transitar de manera segura a través de la transformación de la IA transformadora (transformative AI)", es decir, priorizar la seguridad por encima de todo.
Muchas empresas dicen estar impulsadas por una misión, pero el grado de seriedad de Anthropic al respecto llega a un nivel casi religioso. Es un laboratorio fronterizo (frontier lab) con una fuerte autoimagen moral: realmente cree que la AGI puede salvar al mundo, y realmente cree que la AGI puede destruirlo, e intenta guiar a todos por esa estrecha cuerda floja entre ambas cosas.
Boris Cherny, responsable de Claude Code, dijo una vez: "En Anthropic, si preguntas a cualquiera en el pasillo '¿por qué estás aquí?', la respuesta será 'seguridad' (safety)". Él y la gerente de producto Cat Wu dejaron Anthropic el año pasado para irse a Cursor, pero regresaron en menos de dos semanas porque descubrieron que extrañaban profundamente la atmósfera cultural interna de Anthropic. Esa sensación de que todos luchan puramente por una misión más grande.
Alguien que se unió a Anthropic era escéptico al respecto, pero después de entrar, descubrió: "¡Joder, la atmósfera interna es aún más seria de lo que se dice afuera!".
Incluso hubo empleados tempranos que dijeron en reuniones de toda la empresa: si Anthropic finalmente logra su misión, pero la empresa misma fracasa, sigue siendo un buen resultado. Esta frase explica muchas cosas sobre Anthropic.
En la lógica de la mayoría de las empresas, el éxito comercial siempre es lo primero, y la misión solo sirve para adornar la fachada. Pero lo más especial de Anthropic es que internamente existe realmente un grupo de personas que coloca la misión por delante de la supervivencia de la empresa.
Si examinamos lo que Anthropic realmente hace, también es coherente entre conocimiento y acción, como el diseño de su estructura de gobierno controlada por un fideicomiso sin fines de lucro, la investigación en explicabilidad (interpretability), las diversas inversiones en seguridad, incluida la reciente renuncia a un contrato de 200 millones de dólares del Departamento de Defensa de EE. UU. debido a conflictos de valores, etc. No entraremos en detalles aquí.
2. Alta confianza, bajo ego (High trust, low ego)
Cuando intercambiamos con otros laboratorios fronterizos, siempre escuchamos muchos problemas de política interna y facciones. Solo Anthropic no los tiene. Por el contrario, la gente es muy unida, dispuesta a trabajar para los demás.
Lo más asombroso aquí es que Frontier AI es un campo donde es muy fácil que surjan culturas de estrellas y luchas por recursos. Los investigadores de IA son casi las personas más inteligentes y con mayor ego del mundo, su búsqueda natural es proponer una solución diferente, establecer su propio feudo, hacerse famosos. Pero los recursos son muy limitados, por lo que siempre ocurren conflictos entre departamentos.
Daniel Freeman, que pasó de Google a Anthropic, dice que otras empresas de modelos internamente parecen principados independientes que compiten en silencio, pero esa sensación "nunca la ha tenido en Anthropic".
Rahul Patil, ex CTO de Stripe, que se unió a Anthropic el otoño pasado, también mencionó que lo que más le conmovió fue la cultura aquí. Es difícil imaginar que un grupo de personas tan inteligentes pueda ser al mismo tiempo tan humilde. Puso un estándar: si la empresa te dijera mañana que la posición más adecuada para ti no es seguir siendo un alto ejecutivo, sino convertirte en un IC (contribuidor individual), porque esa es tu mayor contribución a la misión, ¿estarías dispuesto? Cree que el 100% de las personas en Anthropic lo harían, sin ego.
3. Una fuerte base humanística
Un autor de The New Yorker hizo un seguimiento profundo dentro de Anthropic durante varios meses y luego dejó dos descripciones interesantes sobre la gente allí:
- "Inadaptados intelectuales" (Bookish misfits)
- "Una cantidad desproporcionada de empleados de Anthropic parecen ser hijos de novelistas o poetas."
Es decir, la gente aquí no se parece mucho a la élite típica de Silicon Valley, ni a la impresión tradicional del técnico-ingeniero. Más bien, tienen cierto aire intelectual, algo de nerd, algo de idealismo. Muchos dan la sensación de haber crecido en familias de escritores o poetas. Esto se puede ver hasta cierto punto en los nombres de los modelos Claude: Haiku, Sonnet, Opus, que corresponden al haiku conciso, el soneto de Shakespeare y las obras extensas en un contexto clásico. En contraste, GPT-4 / 4o / o1 de OpenAI tienen nombres de números de ingeniería, y Gemini Ultra / Pro / Flash de Google son nombres clásicos de línea de productos. Eso dice algo.
Boris, responsable de Claude Code, también contó un detalle interesante en un podcast: en su primer almuerzo en Anthropic, mencionó casualmente un libro muy oscuro del autor de ciencia ficción dura Greg Egan. El libro era tan nicho que antes nunca había conocido a nadie que lo hubiera leído. En la mesa, mencionó un chiste del libro, y resulta que todos en la mesa lo entendieron. Esto lo sorprendió enormemente y le hizo sentir que realmente había llegado al lugar correcto. A los nerds aficionados a la ciencia ficción a menudo les preocupan ciertas grandes cuestiones humanísticas y tienen un sentido de responsabilidad histórica, además de una mejor capacidad de razonamiento sobre el efecto mariposa. Este consenso basado en intereses de lectura le hizo confiar aún más en que este podría ser el mejor lugar para empujar 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 3000 personas, y se está expandiendo a la velocidad más rápida de la historia mientras intenta mantener su concentración cultural.
Al respecto, Dario dijo directamente que probablemente dedica entre 1/3 y el 40% de su tiempo a asegurarse de que la cultura de Anthropic sea buena. A pesar de tener innumerables cosas que hacer en tecnología, producto, financiación y relaciones políticas-comerciales. Pero cree que su trabajo con mayor palanca es hacer de Anthropic un lugar con alta cohesión, donde a los mejores talentos les guste trabajar. En la práctica concreta, hay varios puntos:
- Criterios de contratación especiales
Anthropic contrata de manera diferente a muchos laboratorios de IA.
Por un lado, en la preferencia por el talento, a diferencia de la mayoría de las empresas que compiten por grandes nombres, Anthropic prefiere contratar a los "subestimados" (underdog). Más que las etiquetas externas, valoran si hay evidencia directa de capacidad, por ejemplo, "¿Has hecho investigación independiente, escrito un blog realmente perspicaz, contribuido sustancialmente a la comunidad de código abierto?", etc. Por otro lado, Anthropic realiza un filtrado cultural muy estricto. En las entrevistas, tienen una ronda específica de entrevista cultural (Cultural interview), con 15-20 preguntas de escenario en una hora.
Según las preguntas de entrevista que circulan en internet, se enfocan en evaluar tres puntos:
(1) Si realmente pondrías la misión de seguridad por delante. La pregunta de filtro más típica es: Si Anthropic finalmente decide no lanzar un modelo porque no puede garantizar la seguridad, ¿estarías dispuesto a que tus acciones (stock) se vuelvan cero?
(2) Si eres una persona agradable, con poco ego. Incluyendo amabilidad, empatía, habilidades interpersonales (people skills), si puedes admitir tu ignorancia y errores.
(3) Si puedes manejar la complejidad. Muchos de los problemas que manejan internamente en Anthropic son muy complejos y variables. Valoran mucho si una persona tiene pensamiento sistémico, si puede razonar profundamente sobre los efectos de segundo orden (second-order effects) de las cosas, pensar en cómo una decisión afectará otros eslabones.
Dedican mucho tiempo en la contratación a la "selección inversa", y realmente han renunciado a muchos de los mejores desarrolladores 10x. Rahul Patil, ex CTO de Stripe, mencionó que antes de unirse a Anthropic, habló durante mucho tiempo con el entonces CTO de Anthropic. Este no solo no intentó convencerlo para que se uniera, sino que dedicó dos o tres semanas a discutir repetidamente por qué no debería unirse a Anthropic, disuadiéndolo amablemente de que, a menos que estuviera realmente alineado en cultura y misión, no valdría la pena venir.
Por lo tanto, la lógica de contratación de Anthropic nunca ha sido atraer a tantas personas fuertes como sea posible, sino filtrar lo antes posible a los que no encajan. "Somos muy buenos filtrando a los que vienen por dinero y fama". En contraste, OpenAI, después de crecer, ya no realiza entrevistas culturales específicas, lo que supuestamente ha causado algunos problemas de gestión.
Esto se hizo evidente en la ronda de captación de talento de Meta el año pasado. Frente a los paquetes exorbitantes de Meta, la reacción de OpenAI se parecía más a la práctica del mercado: hacer contraofertas, otorgar bonos de retención, eliminar el período de adquisición gradual (cliff) para las acciones de los nuevos empleados, haciendo que las acciones se adquieran más rápido. La reacción de Anthropic fue muy propia de Anthropic. Dijeron a los empleados: viniste aquí primero por la misión, no para aumentar constantemente tu precio en una subasta externa. No te ofreceremos un salario diez veces mayor que el de colegas igualmente talentosos solo porque Mark Zuckerberg te seleccionó casualmente; eso no es justo, si quieres irte, vete.
El resultado final de esto también es muy revelador. Se dice que OpenAI perdió decenas de personas, mientras que Anthropic solo perdió 2, y esas dos personas eran antiguos empleados de Meta con 6 y 11 años de experiencia allí.
2. Cultura de compartir contexto (Context sharing)
Anthropic tiene una transparencia informativa muy alta internamente.
Primero, el propio Dario provee significado de manera activa, frecuente y repetida. A menudo realiza reuniones de toda la empresa para compartir con todos, con una frecuencia de cada dos semanas, llamadas Dario Vision Quest (hasta el propio Dario bromeó diciendo que el nombre suena demasiado evangelizador, como si hubiera inhalado algo en la montaña y tuviera una epifanía). Se para frente a toda la empresa y habla durante una hora, normalmente con un documento de tres o cuatro páginas, que abarca desde la dirección de la empresa, estrategia de producto, hasta cambios en la industria, habla de todo, y luego responde preguntas directamente en el lugar.
Muchos empleados internos dicen que habla de manera muy directa y sincera. "Dario es la persona más directa que he conocido, lo que dice no está calculado, sino que realmente dice lo que piensa". Además de las reuniones de toda la empresa, usualmente escribe muchas cosas en su canal de Slack, registrando completamente sin adornos sus reflexiones dispersas: qué ha pasado recientemente en la empresa, qué le preocupa, y cómo ve los problemas que preocupan a todos.
Esta cultura hace que cada persona en la empresa sepa cómo se toman las decisiones, qué cosas deben priorizarse. Así, en una situación compleja y cambiante, cada individuo puede tomar decisiones distribuidas relativamente consistentes.
Al mismo tiempo, esta transparencia no es una inculcación unidireccional, sino que puede ser desafiada. Alguien, después de escuchar la presentación de Dario en una reunión general (All Hands), no estuvo de acuerdo, fue directamente al canal de notas (notebook) de Dario y dijo públicamente "no estoy de acuerdo con tu juicio", y luego inició un debate allí mismo. Desafiar públicamente al liderazgo es alentado. Además, esta cultura de escritura no pertenece solo a Dario, sino que es un mecanismo de pensamiento en el que participan todos.
Muchas personas en Anthropic tienen su propio canal de notas (notebook channel), algo así como un feed personal de Twitter, donde registran en cualquier momento en qué están pensando, qué están haciendo, qué progresos tienen. Otros pueden suscribirse, observar o unirse a la discusión. Muchos empleados han elogiado la cultura de escritura de la empresa, diciendo que Slack es un gran tesoro donde muchas cosas se desarrollan. Por lo tanto, Anthropic parece haber cultivado internamente una buena tierra de alineación (alignment); los proyectos, puntos de vista e ideas de cada persona son suficientemente transparentes y fluidos. Incluso alguien mencionó una vez que los datos financieros son transparentes.
(Sin embargo, por el contrario, la confidencialidad técnica es muy estricta; se dice que algunos grupos incluso se aíslan deliberadamente, no pueden almorzar juntos. El resultado es que investigadores de otras empresas lamentan que todo el know-how clave está disperso en las mentes de diferentes personas, y es imposible, captando a unas pocas personas, reconstruir una imagen completa).
3. 7 fundadores con acciones y derechos iguales; la estructura fundacional es en sí misma un mecanismo cultural
La estructura fundacional de Anthropic tiene un diseño muy contrario al sentido comercial común: tiene 7 fundadores, y en ese momento Dario decidió firmemente dar a cada uno las mismas acciones, en lugar de tomar más para sí mismo.
En ese momento, todos le advirtieron que sería un desastre, de lo contrario la ambigüedad en el liderazgo y los incentivos desalineados harían que la empresa se desintegrara fácilmente por luchas internas. Pero Dario creía que la empresa no gira en torno a un solo fundador, sino en torno a la misión, y la igualdad de acciones y derechos es la prueba más infalsificable de esta idea. Ellos ya habían trabajado juntos durante años, se tenían una alta confianza mutua. La igualdad de acciones y derechos esencialmente no es un diseño de gobierno, sino una prueba de compromiso (commitment), un mecanismo de difusión cultural.
Los 7 cofundadores son como 7 nodos de replicación cultural, que pueden proyectar los valores a una población más amplia en diferentes líneas. De esta manera, incluso si la empresa se expande, es menos probable que la cultura inicial se diluya.
En comparación, la alta dirección de OpenAI siempre ha sido muy turbulenta; 11 miembros del equipo fundador se fueron uno tras otro, ahora solo quedan Sam Altman, Greg Brockman y Wojciech Zaremba. Y el nuevo equipo directivo es aún más inestable: desde principios de 2026 hasta ahora, la principal responsable de producto, Fidji, se tomó una licencia; la principal de marketing renunció por motivos de salud; la principal de comunicaciones fue expulsada; la principal de operaciones fue reasignada; la principal de finanzas también fue marginada...
4. Énfasis extremo en "un equipo" (one team), evitando la formación de feudos
El CTO de Anthropic dijo una vez en un podcast que, en general, los laboratorios de IA son muy bottom-up en comparación con las empresas tradicionales; es una forma organizativa de pirámide invertida, donde el poder y la creatividad fluyen de abajo hacia arriba.
Aquí, el trabajo más importante ocurre en la primera línea. Porque las personas en la primera línea están más cerca del comportamiento emergente de la IA. Realizan experimentos diariamente y tienen la comprensión más intuitiva de lo que el modelo puede hacer. La gran mayoría de las ideas de producto son impulsadas por personas de primera línea, no por una hoja de ruta (roadmap) de los ejecutivos. Pero esto también tiene un problema: cuando el poder de decisión se descentraliza, cada equipo fácilmente defiende su propia conciencia del problema y función de valor, convirtiéndose en feudos que se tiran entre sí.
Lo especial de Anthropic es que se dio cuenta temprano: dado que el juicio debe estar disperso, hay que crear activamente unidad. Dario no quería que el equipo de seguridad solo dijera que la seguridad es lo más importante, y el de producto que el producto es lo más importante, y luego empujaran todos los conflictos a la alta dirección para decidir. Su idea central de gestión es distribuir las compensaciones (trade-offs) a cada individuo, haciendo que cada uno tenga un poco de la perspectiva del fundador; todos simplemente participan en la misma gran procesión de compensaciones desde sus respectivos puestos.
Por eso enfatizan extremadamente "un solo equipo" (one team), y también debilitan los límites entre responsabilidades a través de varios diseños institucionales, como no tener distinción de títulos por debajo del nivel ejecutivo, llamándose uniformemente "miembro del personal técnico" (member of technical staff), debilitando deliberadamente definiciones de identidad como "investigador vs ingeniero", "senior vs junior", "arquitecto vs implementador".
Esto contrasta mucho con OpenAI. OpenAI siempre ha tenido una cultura de investigador más fuerte, con una clara "cadena de desprecio" interna: Investigador (Researcher) > Ingeniero de Investigación (Research Engineer) > ingeniero de software (software engineer). Por lo tanto, el producto a menudo es subyugado por la investigación, sin obtener mucha voz. Cuando hay conflictos, la investigación no quiere cooperar con el producto.
En la innovación de productos, OpenAI tiene una característica fuerte: es impulsada por investigadores (researcher-driven). A menudo, es el equipo de investigación el que produce un nuevo resultado, y luego el equipo de producto recibe un correo electrónico y comienza a buscar un clavo para su martillo.
En Anthropic, el producto y el equipo de modelos están más estrechamente acoplados; el producto puede influir y definir más inversamente las capacidades del modelo. Esta es en realidad una de las razones por las cuales la capacidad de producto de OpenAI no es tan buena como la de Anthropic.
Los dos orígenes de la cultura
La siguiente pregunta es: ¿Por qué se formó esta cultura organizativa única en Anthropic?
Quizás se pueda ver desde dos aspectos:
1. Los requisitos propios del negocio
Recuerdo una charla hace dos años de un responsable de RR.HH. de una gran empresa líder, que me impresionó mucho y me hizo pensar por primera vez profundamente en lo que realmente significa la cultura organizativa.
La esencia de la cultura organizativa es: un elemento clave por el cual los patrones de comportamiento de los empleados pueden ayudar a la empresa a alcanzar el éxito. Por lo tanto, el primer principio de la cultura organizativa es: la naturaleza del negocio determina la cultura organizativa.
Por ejemplo, ByteDance y Huawei son dos empresas con fuertes capacidades organizativas, pero si intercambiaran sus sistemas organizativos, en poco tiempo, ambas quebrarían. Porque están en los dos extremos del mismo espectro: ByteDance habla de "atreverse a ser pionero", Huawei habla de "atreverse a ser seguidor". Una valora más la innovación, la otra valora más la eficiencia.
Esto no tiene que ver con juicios de valor, sino con la naturaleza del negocio. Al hacer un nuevo producto, Huawei hace cosas como estaciones base, chips, etc. Una vez que surge un problema, el costo de retirada puede devorar las ganancias de todo un año. ByteDance es diferente; es un negocio típico de ciclo corto, cadena corta, puede lanzar docenas de versiones en una semana, si se equivoca, lo corrige, lo corrige y lo relanza. Por lo tanto, ByteDance puede fomentar la innovación, puede elegir "Contexto, no Control". Huawei no puede. Para Huawei, innovar demasiado pronto puede ser una carga; lo que realmente hace bien Huawei es, cuando aparece un PMF en el mercado, a través de su capacidad organizativa y recursos, superar paso a paso hasta aplastar al oponente.
Volviendo a Anthropic.
En la competencia de IA, una ventaja central (moat) es hacer que "gente inteligente haga trabajo sucio". Especialmente en la dirección de Programación (Coding) y Agentes (Agentic), superficialmente es una competencia de capacidades del modelo, pero en profundidad, es en realidad una competencia de capacidades de ingeniería. No es el tipo de problema que unos pocos genios pueden resolver con un destello de inspiración, sino una gran cantidad de trabajo de sistemas sucio, fragmentado y detallado. La barrera más central son los datos.
Los datos de Chat anteriores son solo datos de texto simples, pero los datos de Programación y Agentes son más complejos; no son solo registros de conversación, sino también la tarea en sí, configuración del entorno, trayectoria de ejecución, y todo el sistema de evaluación y verificación final. Todo esto es trabajo duro y tedioso, es crucial si se hace bien, pero no es como publicar un artículo o un nuevo producto que puede convertirse en un momento destacado personal.
Según la retroalimentación que obtuvimos al intercambiar con algunos investigadores, el problema central de OpenAI hoy es que le cuesta organizar a cientos de las personas más fuertes para que trabajen meticulosamente en datos, hagan trabajo sucio. OpenAI contrata a los mejores talentos de la cadena de desprecio, con buenos antecedentes y alta autoestima; naturalmente, todos prefieren hacer sus propias apuestas, ir de 0 a 1; en cuanto a limpiar el desorden, complementar datos, pocos están dispuestos a hacerlo.
OpenAI tuvo éxito así en el pasado; ciertamente logró una gran ventaja inicial a través de algunos avances paradigmáticos centrales, pero como dijo Yao Shunyu en una entrevista reciente: "La era del heroísmo individual ha pasado", "La IA no requiere mucho cerebro... el rasgo más importante es ser confiable, hacer las cosas con detalle".
En este momento, se descubre que el ambiente de bajo ego, alta cohesión e impulsado por la misión de Anthropic ve amplificadas sus ventajas de manera muy evidente. Se dice que el cofundador de Anthropic, Jared Kaplan, también lidera personalmente al equipo revisando datos diariamente, haciendo la limpieza de datos extremadamente meticulosa, algo que ninguna otra empresa puede lograr.
(Esto también explica un fenómeno: el modelo de OpenAI es el más fuerte en problemas de programación a nivel de competencia, porque este tipo de tareas son más un problema de investigación, pero a menudo no supera a Anthropic en tareas de agentes del trabajo diario, porque estas últimas son más un problema de ingeniería, que pone a prueba datos, sistemas y detalles de ejecución).
2. Los antecedentes del equipo fundador
Los valores de una empresa pueden decirse que son parte de los valores del fundador, como el estilo de artes marciales de Jack Ma, la suavidad y apertura de Pony Ma, la orientación estética de Steve Jobs, la disciplina militar de Ren Zhengfei.
Para ser más precisos, los valores del fundador a menudo provienen de dos cosas: una parte es lo que el fundador originalmente cree, y la otra parte es lo que alguna vez aborreció profundamente. Lo primero determina en qué quieres convertirte, lo segundo determina en qué no quieres convertirte bajo ninguna circunstancia.
Anthropic claramente tiene ambas, y la fuerza formativa de esta última puede ser mayor que la primera. Podemos ver brevemente la experiencia de Dario:
Dario tuvo su primer contacto con la IA en el laboratorio de IA de Baidu, donde observó por primera vez las scaling laws y gradualmente se convirtió en un firme creyente de ellas. Pero después de lograr avances en Baidu, pronto estallaron luchas internas por el control y los recursos, y el equipo finalmente se disolvió. Dario luego se unió a OpenAI, donde participó profundamente en el avance de la serie GPT. En ese momento, OpenAI le entregó del 50% al 60% de toda la potencia computacional de la empresa para que liderara principalmente el proyecto GPT-3.
Y como Dario es una persona con valores distintivos y opiniones personales claras, sus diferencias con otros en OpenAI sobre conceptos organizativos comenzaron a manifestarse gradualmente. Por ejemplo, Greg Brockman una vez propuso una idea sorprendente: en el futuro, se podría vender AGI a las potencias nucleares en el Consejo de Seguridad de la ONU. Dario casi renunció en el acto; para él, esto ya no era una divergencia comercial, sino un problema de valores subyacentes.
Greg y Dario no se llevaban bien desde hacía años, y Sam Altman mediaba entre ellos. Sam aprovechó entonces su habilidad más destacada: hacer que diferentes facciones sintieran que realmente estaba de su lado. A corto plazo, esto es equilibrio; a largo plazo, esto es abusar de la confianza. Más tarde, cuando compararon cuentas, descubrieron que lo que Sam le prometió a Dario y lo que le prometió a Greg no era lo mismo. Poco a poco, Dario formó internamente en la empresa un círculo estrecho de aliados; algunos, porque a él le gustan los pandas, llamaron a este pequeño grupo "the pandas". Sus diferencias con el liderazgo de OpenAI en la elección de rutas, gobierno organizativo y otros problemas se hicieron cada vez mayores, convirtiéndose finalmente en una lucha política grave.
Incluso hubo un enfrentamiento grave cara a cara entre la alta dirección. Sam acusó a Dario y a Daniela (hermana de Dario, luego cofundadora de Anthropic) de organizar comentarios negativos sobre él a sus espaldas; ambos lo negaron y llamaron en el acto a la fuente de la que Sam decía haber obtenido la información. Resultó que esa persona no sabía nada del asunto, y luego Sam negó haber hecho la acusación.
Este incidente hizo que Dario y su hermana perdieran completamente la confianza, y ambas partes discutieron en el acto.
Hubo muchos dramas internos similares. En resumen, Dario elevó el conflicto a una crisis de confianza moral; creía que en una empresa con una tecnología tan poderosa, los líderes deben ser sinceros y confiables. Si las personas al timón no son honestas, están contribuyendo a una dirección peligrosa.
Así, Dario finalmente dejó OpenAI con algunos colegas clave de GPT-3 y fundó Anthropic.
Por lo tanto, la cultura actual de Anthropic no solo se debe a que Dario sea así por naturaleza, sino más importante, él mismo experimentó dos luchas políticas en Baidu y OpenAI. Sabe cuán fácil es que un grupo de personas inteligentes con mucho ego se divida por la lucha por recursos y diferencias de valores, por lo que luego instintivamente construyó Anthropic en la dirección opuesta:
Por haber visto cómo el equilibrio agota la confianza, enfatizan más la autenticidad y transparencia. Por haber visto luchas políticas intensificadas, alientan a anticipar conflictos, a hablarlos pronto. Por haber visto la disolución organizativa por divergencias ideológicas, establecen un filtrado cultural estricto. Por haber visto la lucha por el poder de las superestrellas, enfatizan el bajo ego, no les gusta contratar grandes nombres.
La cultura organizativa actual de Anthropic es en gran medida la fuerza reactiva dejada por las experiencias pasadas en Baidu y OpenAI.
Conclusión
Para resumir, Anthropic y OpenAI son en realidad dos empresas con bases bastante diferentes: la primera es una organización tipo secta, idealista, con una misión clara y alta cohesión; la segunda es una superplataforma impulsada por la ambición, con expansión multilin eal, en constante búsqueda del próximo gran éxito.
Para verlo más claramente, podemos colocar varias dimensiones centrales de ambas empresas juntas:
Sin embargo, aunque anteriormente mencionamos muchas ventajas de Anthropic, es difícil concluir que un tipo de cultura supera claramente a otro, y es difícil predecir el panorama dentro de tres meses. El mundo de la IA cambia demasiado rápido, y OpenAI ahora está siendo subestimado por el mercado, por ejemplo:
- La programación ya es una carta sobre la mesa, es muy probable que OpenAI se ponga al día; ahora hay una tendencia clara de que los desarrolladores están migrando de Claude Code a Codex;
- La explosión de la demanda superó con creces las expectativas de todos; la potencia computacional se está convirtiendo en el nuevo factor decisivo, y OpenAI aseguró recursos de computación muy superiores a los de Anthropic desde muy temprano;
- La cultura de exploración abierta de OpenAI tiene sus propias enormes ventajas, y OpenAI también siempre está explorando y apostando de manera más agresiva por nuevos paradigmas; el próximo salto podría cambiar la situación.
Solo se puede decir que, mirando hacia atrás en los últimos tres años desde 2026, Anthropic realmente ha dejado a toda la industria un ejemplo digno de recordar: en la era de la IA, ganar no siempre depende de una ambición más grande, más exploración y talento más fuerte. A veces, ganar también puede provenir de cosas opuestas: menos apuestas, menos ego y una misión ingenua.
