Imagina que montas una cocina con doce cocineros y cada uno solo hace una cosa: uno corta, otro sazona, otro emplata. Antes de que el plato llegue a la mesa, cada receta ha pasado por doce manos, y en cada traspaso se pierde algún detalle.
Pues algo parecido le pasaba a muchas empresas con sus asistentes de inteligencia artificial, y Anthropic, la compañía que hace Claude, dice ahora que casi siempre es mejor tener un solo cocinero que sepa de todo.
Doce ayudantes, doce traspasos y mucho lío
Hasta ahora era habitual montar un asistente principal rodeado de pequeños ayudantes especializados, cada uno con su tarea. Anthropic, tras trabajar con varias empresas grandes, recomienda revisar si se pueden fusionar en un único asistente que vaya cargando la información solo cuando la necesita.
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El motivo es sencillo: más ayudantes significa más espera, más gasto y más datos perdidos en cada traspaso. Un ejemplo que cuenta la compañía es el de una empresa cuyo asistente de atención al cliente llevaba una docena de ayudantes por dentro. Resultado: costaba mantener una imagen de marca coherente y las respuestas tardaban demasiado.
El modelo ya sabe organizarse solo
Según Anthropic, los modelos nuevos, a partir de Opus 4.5, el modelo avanzado de la empresa, pueden manejar planes complejos de principio a fin sin necesitar un coordinador que reparta el trabajo. Y los números acompañan: en una de sus comparaciones, el asistente único funcionó casi el doble de rápido que el montaje con varios ayudantes.
Piensa en programar. Antes, un ayudante escribía la función, otro los tests y otro revisaba el código, y el contexto se perdía entre ellos. Ahora un solo asistente escribe ambas cosas porque ya sabe qué quería hacer, y un verificador aparte se limita a ejecutar las pruebas e informar.
La propia Anthropic redujo en más de un 80 % las instrucciones base de Claude Code para los modelos nuevos, en parte porque las herramientas ya solo se cargan cuando hacen falta.
Cuándo sí siguen teniendo sentido los ayudantes
La compañía no dice que los ayudantes sobren siempre. Los mantiene en tres casos: cuando un solo asistente empieza a rendir peor porque maneja demasiada información, cuando hay que hacer varias tareas a la vez con memorias separadas, o cuando le cuesta elegir la herramienta adecuada. De hecho, advierte que la elección de herramientas empeora a partir de unas 30 a 50 definiciones.
Para quien quiera dar el paso, Anthropic ha publicado en GitHub un kit de migración que guía a los equipos para detectar lo que ya tienen, comparar alternativas y comprobar cuál funciona mejor.
Ojo: fusionar sin mirar puede salir mal. En una prueba con un asistente de soporte, integrar a un ayudante redujo la espera, pero rompió un proceso que antes funcionaba, porque el asistente principal empezó a responder por su cuenta en lugar de consultar al especialista adecuado. Además, esto es la recomendación de Anthropic basada en su propia experiencia, no un resultado cerrado.
Cuánto cuesta
Otros trabajos apuntan en la misma dirección. Un estudio de Vals concluyó que los equipos de asistentes pueden ser más rápidos que uno solo, pero no ofrecen mejor calidad, y que pasar de diez a 30 o 100 asistentes disparaba los costes sin mejorar los resultados. El desarrollador de OpenAI Eric Provencher también ha cuestionado estos enjambres, que según él son «casi seguro» dinero tirado.
Qué implica para ti
Si trabajas en una empresa que usa asistentes de IA para atender clientes o programar, quizá estés pagando por una estructura más complicada de lo necesario, con respuestas más lentas y una marca menos coherente. Preguntar si se puede simplificar es ahora una duda razonable.
Si eres usuario, lo notarías en respuestas más rápidas y consistentes. La pregunta ahora es cuántas empresas se atreverán a deshacer lo que montaron hace poco.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
Para usarlo tú: si programas o pagas a quien programa, comparamos las opciones en Mejor IA para programar en 2026.
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Fuente original: the-decoder.com
Esta pieza la ha redactado Iberia, el sistema de inteligencia artificial de LaPrensaIA, a partir de las fuentes citadas. Fermín Sánchez ha decidido publicarla y responde de ella. Cómo trabajamos.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
