El enfoque estratégico y la cultura de Anthropic impulsan el crecimiento rápido y la retención de talento

Desglosando Anthropic: la mejor empresa de IA, que podría ser también un invento organizacional
Autor original: Celia, Unicornio Internacional

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

Al inicio de este año, logró el crecimiento explosivo más rápido de la historia comercial humana: el ARR aumentó de 9B a 45B; si la oferta de capacidad de cómputo sigue el ritmo, es muy probable que el ARR alcance 100B al final del año, 200-300B el próximo año, igualando directamente el tamaño de Meta.

En el mercado secundario, su valoración actual ha alcanzado los 1 billón de dólares, superando a OpenAI.

Nos tomó mucho tiempo investigar cómo Anthropic logró dar el salto.

Al final, para entender esta empresa, es clave comprender dos puntos:

Uno es un juicio estratégico, el otro es la cultura organizacional.

Muchos ya tienen una comprensión fragmentaria sobre esto, pero no una imagen completa; por lo tanto, este artículo busca ofrecer un análisis y una reconstrucción más detallados.

Esperamos poder explicar algunas preguntas que despertan curiosidad externa desde los puntos de vista estratégico y organizacional, como:

• ¿Por qué Anthropic pudo darse cuenta en 2021 de que la programación podría ser la dirección más importante?

• ¿Cómo las diferencias de personalidad entre Dario y Sam moldearon trayectorias estratégicas completamente distintas para ambas empresas?

• ¿Por qué la tasa de rotación de personal de 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?

La importancia de la concentración se subestima

Primero, estratégicamente, OpenAI siempre ha sido más como una empresa que lo quiere todo.

En capacidades del modelo, OpenAI está impulsando matemáticas, ciencia, programación, razonamiento, multimodalidad e innovación arquitectónica.

En el producto, Codex, el navegador, los robots, la plataforma empresarial, los dispositivos inteligentes, los chips y los centros de datos también están avanzando simultáneamente, y se dice que en su interior, OpenAI llegó a tener aproximadamente 300 proyectos.

En cambio, Anthropic es el único de los tres que abandonó muy temprano la multimodalidad, nunca ha hablado de innovaciones arquitectónicas, no ha enfatizado conceptos como modelos de razonamiento, RL o aprendizaje continuo, sino que se ha centrado únicamente en el escalado de modelos de lenguaje y en un solo área clave: la programación, para primero lograr dominar las capacidades más esenciales.

Sobre por qué la codificación es tan importante, ahora el mercado también lo entiende claramente: hay tres puntos clave:

1. Coding es el camino hacia todo. La mayoría de las tareas en el mundo digital pueden expresarse a través de Code.

2. La programación es la habilidad más adecuada para que el modelo aprenda. Los resultados son altamente verificables, el ciclo de retroalimentación es corto y los datos de los usuarios pueden contribuir en mayor medida al entrenamiento del modelo.

3. La programación es el acelerador central del desarrollo de la AGI. Ahora, los principales laboratorios de IA ya han entrado en este ciclo de aceleración, y el avance de los modelos en un trimestre este año es más rápido que el de todo el año pasado.

El resultado final confirma que Coding es efectivamente la dirección más importante, con un solo artículo superando a toda la dinastía Tang.

Pero OpenAI se despertó hasta marzo, eliminó proyectos secundarios como Sora y elevó Coding al primer nivel de prioridad de la empresa.

Siempre nos hemos preguntado: ¿por qué Anthropic pudo elegir correctamente la programación desde el principio?

Al rastrearlo, se descubre que la mitad es visión y la mitad suerte.

La financiación inicial de Anthropic fue inicialmente muy difícil. Con menos fondos, era necesario avanzar hacia la IAG de manera más eficiente.

Primero necesitaba contar una historia sobre un escenario vertical para demostrar que podía formar un ciclo comercial. Por lo tanto, estudiaron cuidadosamente: si solo pudieran elegir una dirección, codificar podría ser la mejor opción: entrenar primero un mejor modelo de codificación → proporcionarlo a los clientes para su uso → obtener datos de uso en entornos de ingeniería reales → retroalimentar el entrenamiento del modelo. Esto podría formar un ciclo de impulso.

El responsable de crecimiento de Anthropic mencionó anteriormente que había leído un documento interno escrito por uno de los cofundadores de la empresa, que explicaba por qué deberíamos centrarnos en la programación. El punto clave es que este documento data de 2021, mucho antes de que cualquiera supiera cuál era realmente la oportunidad de mercado en esta dirección.

Pero luego, la financiación se volvió más fácil, la empresa obtuvo más recursos, y la línea de coding ya no se mencionó más; en su lugar, se enfocaron primero en desarrollar una base de modelo más general.

El giro ocurrió después del auge de ChatGPT. Anthropic se dio cuenta de que el mercado consumidor ya había sido captado por OpenAI, por lo que cambió de campo con cierta tristeza (pero, en retrospectiva, de manera extraordinariamente afortunada), desplazando su enfoque hacia el sector empresarial.

Este giro estratégico sigue siendo en general cauteloso y empírico, no una apuesta decidida y arriesgada.

Al entrenar a Claude 3, Anthropic comenzó deliberadamente a fortalecer la capacidad de codificación y obtuvo una excelente respuesta del mercado en Sonnet 3.5.

Luego, se fue aumentando la apuesta y verificando al mismo tiempo; internamente, se fortaleció progresivamente la evaluación del potencial de la codificación, tanto en términos de valor comercial como de aceleración de la investigación. Así, el equipo comenzó a enfocarse plenamente en este camino, renunciando por completo al lado C y ni siquiera desviando esfuerzos hacia el multimodal.

Además de la concentración en la dirección del mercado, también es digno de mención el compromiso con la ruta tecnológica.

Durante los últimos dos años, diversos investigadores externos han afirmado repetidamente que las leyes de escalado han alcanzado un límite y que los rendimientos marginales del preentrenamiento han alcanzado su punto máximo. Según nuestra experiencia y las conversaciones con diversos investigadores, Anthropic ha sido siempre el laboratorio que más cree en las leyes de escalado, y el que ha llevado a cabo el preentrenamiento y la gestión de datos de manera más sólida, sin dispersar sus esfuerzos en nuevos paradigmas.

En retrospectiva, esto también es correcto. El salto en las capacidades de Claude proviene en gran parte de la sólida inversión en el preentrenamiento.

Pero esto nos plantea otra pregunta: ¿por qué Anthropic siempre puede tomar decisiones decisivas en varias direcciones clave y mantener la firmeza?

Primero, naturalmente, están las limitaciones de recursos; la historia de financiación de Anthropic es aproximadamente un tercio de la de OpenAI, pero si se profundiza más, las diferencias estratégicas entre ambas también están estrechamente relacionadas con la personalidad y el origen de sus fundadores.

Anthropic tiene cuatro cofundadores que fueron autores clave del artículo sobre las leyes de escalado; Dario fue el líder de investigación principal de GPT-3 y, antes de eso, ya llevaba diez años en el campo de la IA, con una comprensión directa del progreso tecnológico en IA y más disposición para tomar decisiones.

Además, Dario es una persona que completamente evita el FOMO, e incluso ha sido descrita como algo narcisista y obstinada, rara vez dejándose llevar por el consenso del mercado.

Él dijo algo en 2024, cuando Anthropic aún no había experimentado un crecimiento explosivo, y hasta hoy considero que es un punto clave para entender esta empresa, más o menos:

En la última década, la lección más profunda que aprendí es que siempre existe un llamado consenso en el mercado, pero tras ver varias veces cómo el consenso se revierte de la noche a la mañana, empecé a centrarme en mis propias apuestas.

Tampoco sé si estamos completamente en lo cierto, pero francamente, incluso si solo acertamos el 50% del tiempo, ya es muy valioso, ya que ofreces algo que otros no tienen.

Esto es muy diferente a Sam Altman, según lo que hemos aprendido de algunas personas cercanas a Sam:

1. Sam es uno de los fundadores más ambiciosos reconocidos en Silicon Valley, y desde el principio quería todo. Además, dado su pasado como inversionista en YC, está muy familiarizado con el método de “sembrar en múltiples lugares y apostar en paralelo”, por lo que OpenAI desarrolló innumerables ramas.

2. Sam no tiene un trasfondo técnico y no es tan hábil como Anthropic para juzgar la dirección técnica, por lo que depende más del equipo para empujar el progreso de abajo hacia arriba. Sam aprovecha su fortaleza en la obtención de recursos, proporcionando suministros a cada equipo.

3. El trasfondo de VC hace que Sam prefiera especialmente ideas innovadoras y audaces. Por lo tanto, la cultura de OpenAI valora mucho la innovación paradigmática de 0 a 1, pero no presta la misma atención al perfeccionamiento continuo de 1 a 10. Muchas líneas de productos, como Sora, el navegador Atlas y Voice Mode, carecen de continuidad y se abandonan tras su lanzamiento.

4. Sam y Mark Chen (Director de Investigación) tienen la personalidad de decir que sí, nunca que no. Las tareas secundarias: siempre que el equipo se esfuerce, la dirección seguirá proporcionando recursos.

Cuando las fuerzas de OpenAI se ven constantemente diluidas por diversos proyectos secundarios, Anthropic puede lograr una ventaja en los campos de batalla más cruciales mediante la estrategia de Tian Ji.

El enfoque estratégico de Anthropic nos ha brindado una lección: la importancia del focus está subestimada.

Recuerdo un episodio de podcast que escuché el año pasado, cuyo invitado era David Senra, presentador del podcast Founders. Durante los últimos ocho años, casi solo ha hecho una cosa: investigar semanalmente a un gran emprendedor.

Cuando se le preguntó, si al resumir toda la experiencia emprendedora extraída de los más de 400 libros de biografías de fundadores que había leído, solo pudiera comprimirlo en una sola cosa, ¿cuál sería?

Él respondió: Focus.

Los grandes empresarios a menudo no son estudiantes sobresalientes integrales, sino extremadamente obsesivos. Identifican las una o dos variables más importantes para ellos, como el precio de Costco, la experiencia de diseño de Apple o el algoritmo de recomendación y el ciclo de datos de ByteDance, y luego se esfuerzan sin límites por llevarlas al extremo, hasta el punto de parecer absurdo para sus competidores.

Aquí hay que aclarar que muchas personas creen que son muy concentradas, pero realmente no comprenden el significado y el costo de la concentración.

Lo que se denomina focus debe desglosarse en dos niveles:

Primero, el juicio para saber qué es lo más importante y tener el coraje de sacrificar todo lo demás.

Second, pressure: the ability to deploy overwhelming resources to break through critical elements.

El primero es un problema de conocimiento, el segundo es un problema de voluntad; ambos son indispensables.

Por ejemplo, cuando se fundó Google, el consenso general de la industria de Internet era que el futuro pertenecía a los «portales». Gigantes como Yahoo estaban llenando cada vez más sus páginas de inicio con noticias, clima, compras, juegos, horóscopos... Cada función se consideraba una palanca para «aumentar el valor publicitario».

Pero Google cree que la información seguirá aumentando, y los usuarios necesitan no un portal más grande, sino encontrar inmediatamente las respuestas más relevantes.

Entonces, mientras que otros querían que los usuarios se quedaran más tiempo, Google quería que los usuarios se fueran más rápido. En ese entonces, la página de inicio de Google era extremadamente limpia, sin nada más que un cuadro de búsqueda.

También es así en el modelo de negocio: Yahoo tenía decenas de formas de monetización, mientras que Google concentró todos sus esfuerzos en un solo mecanismo: la subasta de palabras clave de búsqueda, y tardó casi una década en comenzar a desarrollar seriamente una segunda línea de negocio.

Hasta ahora, uno de los diez principios de Google es «Lo mejor es hacer una cosa realmente, realmente bien».

El núcleo de la estrategia no es decidir qué elegir, sino decidir qué renunciar. Creo que la mayoría de las personas no dicen no lo suficiente.

02. La cultura es el mayor Secret Sauce

Lo más especial de Anthropic, quizás, no es la estrategia, sino la cultura organizacional.

En los últimos seis meses, la tasa de rotación de personal de Anthropic ha sido significativamente menor que la de otros laboratorios de IA.

Las siguientes dos imágenes son un resumen de los datos de movilidad de talento de 2021 a 2023.

La primera imagen muestra el porcentaje de movimientos entre distintos AI labs; podemos ver que:

• Por cada 1 persona que va de Anthropic a DeepMind, hay 10.6 que van de DeepMind a Anthropic.

• Por cada 1 persona que va de Anthropic a OpenAI, hay 8.2 que van de OpenAI a Anthropic.

La segunda gráfica muestra el porcentaje de empleados que aún permanecen en la empresa después de 2 años de incorporación.

La tasa de retención de talento de Anthropic es del 80%, la más alta entre los principales laboratorios de IA en ese momento, ligeramente superior al 78% de DeepMind.

Es difícil que Anthropic, una empresa más joven y de cambio rápido, logre una retención mayor que la establecida DeepMind.

En comparación, OpenAI tiene solo un 67%.

Es importante señalar que estos datos fueron recopilados antes de que OpenAI alcanzara su apogeo y Anthropic aún no hubiera emergido.

Si se observan las noticias de los últimos dos años, la atracción y estabilidad del talento de Anthropic serán aún más evidentes.

Por ejemplo, un post reciente muy popular en Twitter: varios CTO de empresas destacadas prefieren dejar sus puestos para unirse a Anthropic como empleados técnicos comunes (es decir, MTS, member of technical staff):

La razón principal, a menudo se atribuye a la cultura organizacional de Anthropic.

Si ves los podcasts grabados por miembros de Anthropic, casi todos mencionarán la cultura de Anthropic, y algunos incluso consideran esta cultura de tipo secta como el mayor secret sauce de Anthropic.

«Realmente creo que la cultura es el arma secreta de Anthropic, lo que más nos protege y que otras empresas no pueden replicar. No surge por sí solo; la dirección ha invertido muchísimo en ello.»

——Amol Avasare, responsable de crecimiento de Anthropic

Si no se observa este punto con la conciencia específica de este problema, es difícil notarlo, porque al escuchar hablar sobre cultura o valores, siempre parece algo abstracto, y se asume por defecto que es solo un lema; pero si se superponen toda la información de primera mano y las entrevistas públicas, nos impacta profundamente.

Si se desglosa específicamente, las tres características que diferencian a Anthropic de otros laboratorios de IA son:

1. Orientado a la misión

La misión de Anthropic es «asegurar que el mundo pueda atravesar con seguridad la transición de la IA transformadora», es decir, priorizar siempre la seguridad.

Muchas empresas dicen que están guiadas por una misión, pero Anthropic lo toma tan en serio que llega a un nivel casi religioso.

Esta es una frontier lab con una fuerte imaginación moral: cree sinceramente que la AGI puede salvar el mundo, y también cree sinceramente que la AGI podría destruirlo, y busca guiar a todos a atravesar el estrecho alambre que separa ambas cosas.

Boris Cherny, responsable de Claude Code, dijo: «En Anthropic, si tomas a cualquier persona al azar en el pasillo y le preguntas “¿Por qué estás aquí?”, la respuesta será seguridad».

Él y el product manager Cat Wu dejaron Anthropic el año pasado para unirse a Cursor, pero regresaron tras solo dos semanas, porque extrañaban profundamente la cultura interna de Anthropic: la sensación de que todos luchaban puramente por un propósito mayor.

Algunos dudaban antes de unirse a Anthropic, pero una vez dentro, descubrieron: "Mierda, el ambiente es aún más serio de lo que decían".

Aquí incluso algunos empleados tempranos han dicho en reuniones de toda la empresa: si Anthropic logra finalmente su misión, pero la empresa en sí fracasa, aún así será 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 embellecer la imagen. Pero lo que hace especial a Anthropic es que internamente hay un grupo de personas que realmente colocan la misión por encima de la supervivencia de la empresa.

Si se examina lo que Anthropic realmente ha hecho, también se observa coherencia entre teoría y práctica, como su estructura de gobernanza bajo un fideicomiso sin fines de lucro, las investigaciones realizadas en explicabilidad, los diversos esfuerzos en seguridad, incluyendo recientemente la decisión de renunciar a un contrato de 200 millones de dólares del Departamento de Defensa de EE.UU. por conflictos de valores, entre otros aspectos que no se detallarán aquí.

2. Alta confianza, bajo ego

Cuando interactuamos con otros laboratorios de vanguardia, siempre escuchamos muchos problemas políticos internos y rivalidades. Solo Anthropic no tiene eso. Por el contrario, todos están muy unidos y dispuestos a ayudar a los demás.

Lo más sorprendente aquí es que Frontier AI es un lugar donde es demasiado fácil que surjan culturas de estrellas y luchas por recursos. Los investigadores de IA son casi sin duda uno de los grupos más inteligentes y con mayor ego del mundo, y su impulso natural es proponer soluciones distintas, establecer sus propios dominios y hacerse famosos, pero los recursos son muy limitados, por lo que los conflictos entre departamentos siempre ocurren.

Daniel Freeman, que pasó de Google a Anthropic, dijo que en otras empresas de modelos, internamente parecen feudos que operan por separado y compiten en silencio, pero ese sentimiento «nunca lo ha tenido en Anthropic».

Después de unirse a Anthropic en el otoño pasado, el ex CTO de Stripe, Rahul Patil, también mencionó que lo que más lo impactó fue la cultura aquí. Es difícil imaginar que un grupo de personas tan inteligentes pueda ser al mismo tiempo tan humilde.

Él planteó un estándar: si la empresa te dice mañana que tu mejor posición ya no es seguir como ejecutivo, sino convertirte en IC (contribuidor individual), porque eso representa tu mayor aporte a la misión, ¿lo aceptarías? Él cree que el 100% de las personas en Anthropic lo harían, sin ego.

3. Un fuerte matiz humanístico

El autor de The New Yorker pasó varios meses realizando un seguimiento profundo dentro de Anthropic, y dejó dos descripciones muy interesantes sobre las personas aquí:

• Inadaptados letrados

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

Es decir, la gente aquí no parece típica de la élite de Silicon Valley ni del estereotipo tradicional del técnico o ingeniero, sino que tiene un aire más intelectual, algo nerd y algo idealista. Muchos transmiten la sensación de haber crecido en familias de escritores y poetas.

Esto se puede ver en cierta medida en la nomenclatura de los modelos Claude: Haiku, Sonnet, Opus, que corresponden respectivamente al haiku conciso, el soneto de Shakespeare y las obras extensas en contexto clásico.

Como comparación, GPT-4 / 4o / o1 de OpenAI utilizan nombres basados en números de工程, mientras que Gemini Ultra / Pro / Flash de Google siguen una nomenclatura clásica de línea de productos. Esto dice algo.

Boris, el responsable de Claude Code, también mencionó un detalle interesante en un podcast:

Su primera comida en Anthropic, mencionó casualmente un libro muy poco conocido, escrito por el autor de ciencia ficción dura Greg Egan.

¿A qué punto es de nicho ese libro? Nunca había conocido a nadie que lo hubiera leído.

Mencionó casualmente una broma del libro durante la cena, y todos en la mesa la entendieron al instante.

Esto lo sorprendió mucho y le hizo sentir que había venido al lugar correcto.

Los nerds que disfrutan de la ciencia ficción suelen tener una profunda preocupación humana y un sentido de responsabilidad histórica, así como una mejor capacidad para razonar sobre el efecto mariposa.

Este consenso basado en el interés de la lectura lo hizo sentir más seguro, ya que este podría ser el mejor lugar para impulsar los límites de la IA.

How is culture institutionalized?

¿Cómo se mantiene esta cultura pura y casi sectaria?

Después de todo, Anthropic ya no es un pequeño laboratorio de IA, sino una gran empresa con 3000 personas que ha logrado mantener su concentración cultural al mismo tiempo que se expande al ritmo más rápido de la historia.

Al respecto, Dario dijo directamente que probablemente dedicaría entre un tercio y un 40 % de su tiempo a asegurar que la cultura de Anthropic sea buena.

Aunque hay innumerables cosas que hacer en términos técnicos, de producto, financiación y relaciones político-comerciales, él cree que su trabajo con mayor apalancamiento es hacer de Anthropic un lugar con alta cohesión, donde los mejores talentos quieran trabajar.

En la práctica concreta, hay los siguientes puntos:

1. Requisitos especiales de contratación

Anthropic está contratando, y no sigue la misma línea que muchos laboratorios de IA.

Por un lado, en cuanto a preferencias de talento, a diferencia de la mayoría de las empresas que compiten por nombres destacados, Anthropic prefiere contratar a underdogs. En lugar de etiquetas externas, valoran más la evidencia directa de capacidad, por ejemplo: «¿Has realizado investigaciones independientes, escrito blogs con verdaderas ideas profundas, o realizado contribuciones sustanciales a la comunidad de código abierto?»

Por otro lado, Anthropic tiene una selección cultural muy estricta. Durante las entrevistas, tienen una ronda específica de entrevista cultural, donde durante una hora hacen 15-20 preguntas de escenarios.

Según las preguntas de entrevista que se han difundido en línea, se enfocan en tres aspectos clave:

(1) ¿Realmente pondrás la misión de seguridad en primer lugar?

Una pregunta típica de selección es: ¿Aceptarías que tus acciones se reduzcan a cero si Anthropic decide no lanzar el modelo debido a su incapacidad para garantizar la seguridad?

(2) ¿Eres una persona agradable y con poco ego?

Incluye bondad, empatía, habilidades interpersonales, y la capacidad de reconocer tu propia ignorancia y errores.

(3) ¿Puedes manejar la complejidad?

Muchos de los problemas que maneja Anthropic son muy complejos y variables, y valoran mucho si una persona tiene pensamiento sistémico y puede profundizar en el razonamiento de los efectos de segundo orden, considerando cómo una decisión afectará a otros componentes.

Pasaron mucho tiempo en la contratación realizando una «selección inversa», y por ello renunciaron realmente a muchos de los desarrolladores 10x más destacados. Rahul Patil, exCTO de Stripe, mencionó que antes de unirse a Anthropic, mantuvo largas conversaciones con el entonces CTO de Anthropic.

En lugar de animarlo a venir, dedicaron deliberadamente dos o tres semanas a discutir con él por qué no debería unirse a Anthropic, aconsejándole amablemente que no valdría la pena venir a menos que realmente estuviera alineado con su cultura y misión.

Entonces, la lógica de contratación de Anthropic nunca ha sido contratar a la mayor cantidad posible de personas más fuertes, sino eliminar lo antes posible a las personas inadecuadas. «Somos muy buenos en eliminar a quienes vienen por dinero y fama».

En comparación, OpenAI ya no realiza entrevistas culturales específicas después de crecer como empresa, lo que se dice que ha generado algunos problemas de gestión.

Esto quedó muy claro durante la ronda de contrataciones de Meta el año pasado. Frente a las ofertas millonarias de Meta, la respuesta de OpenAI fue más bien la práctica habitual del mercado: hacer contrapropuestas, otorgar bonos de retención y eliminar el cliff de vesting para nuevos empleados, acelerando así la asignación de acciones.

La respuesta de Anthropic fue muy Anthropic. Les dijeron a los empleados: "Aquí vienes primero por la misión, no para subir constantemente tu precio en subastas externas".

No te pagaremos diez veces más que a tus colegas igualmente calificados solo porque Mark Zuckerberg te eligió al azar; eso sería injusto. Si te vas, que sea así.

El resultado final de este asunto también es muy revelador. Se dice que OpenAI perdió a decenas de personas, mientras que Anthropic solo perdió a dos, y ambos ya eran empleados veteranos que habían trabajado en Meta durante 6 y 11 años, respectivamente.

2. La cultura del intercambio de contexto

Anthropic tiene un nivel muy alto de transparencia de información interna.

En primer lugar, Dario mismo se encarga activamente, con frecuencia alta y repetidamente, de proporcionar significado. Sostiene reuniones con toda la empresa para compartir con todos los empleados, con una frecuencia de hasta una vez cada dos semanas, llamadas Dario Vision Quest (incluso Dario se burla de que el nombre tiene una atribución de evangelización demasiado evidente, como si hubiera ido a la montaña a inhalar algo y luego tuviera una iluminación).

Él se parará frente a toda la empresa y hablará durante una hora, generalmente con un documento de tres o cuatro páginas que cubre desde la dirección de la empresa y la estrategia de producto hasta los cambios del sector, y responderá preguntas en vivo.

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 simplemente dice lo que realmente piensa».

Además de las reuniones de toda la empresa, también escribe frecuentemente muchos mensajes en su canal de Slack, registrando sin filtros sus pensamientos cotidianos: qué ha pasado recientemente en la empresa, qué le preocupa y cómo ve los temas que preocupan a todos.

Esta cultura permitirá que todos en la empresa comprendan cómo se toman las decisiones y qué asuntos deben tener la máxima prioridad. Así, en una situación compleja y cambiante, cada individuo puede tomar decisiones distribuidas relativamente coherentes.

Al mismo tiempo, esta transparencia no es un flujo unidireccional, sino que puede ser cuestionada. Alguien, tras escuchar el informe de Dario en All Hands, no estuvo de acuerdo y fue directamente al canal de notebook de Dario para decir públicamente: «No estoy de acuerdo con tu juicio», y luego inició inmediatamente un debate. Se fomenta el cuestionamiento abierto a la dirección.

Además, esta cultura de escritura no pertenece solo a Dario, sino que es un mecanismo de pensamiento participativo para todos.

Muchas personas en Anthropic tienen su propio canal de cuadernos, algo así como un feed personal de Twitter, donde registran en cualquier momento lo que están pensando, haciendo o qué avances tienen. Otros pueden suscribirse, observar o participar en la discusión.

Muchos empleados han comentado que disfrutan mucho de la cultura de escritura de la empresa; Slack es un gran tesoro donde muchas cosas se desarrollan.

Por lo tanto, Anthropic parece haber cultivado un buen terreno de alineación dentro de la empresa, donde los proyectos, puntos de vista y ideas de todos son lo suficientemente transparentes y fluidos, e incluso alguien ha comentado que los datos financieros también son transparentes.

(Pero por el contrario, el secreto técnico es muy estricto; se dice que algunos equipos incluso se aíslan intencionadamente y no pueden comer juntos.)

Como resultado, otros investigadores de empresas competidoras lamentarán que todos los know-how clave estén dispersos entre diferentes personas, y que sea imposible reconstruir una imagen completa solo reclutando a algunas personas.

3. Los siete fundadores tienen derechos iguales sobre las acciones; la estructura fundacional es en sí misma un mecanismo cultural

La estructura fundacional de Anthropic tiene un diseño que va en contra del sentido común comercial: tiene 7 fundadores, y Dario decidió毅然决然 otorgar a cada uno la misma participación accionaria, en lugar de quedarse con más.

En ese momento, todos le advirtieron que sería un desastre, de lo contrario, la ambigüedad del liderazgo y los incentivos mal alineados harían que la empresa se desintegrara fácilmente por luchas internas.

Pero Dario cree que la empresa no gira en torno a un solo fundador, sino en torno a su misión, y que el principio de igualdad de derechos accionarios es la prueba más incontestable de esta filosofía.

Ellos ya han trabajado juntos durante muchos años y se confían profundamente; la igualdad de acciones y derechos no es esencialmente un diseño de poder de gobernanza, sino una prueba de compromiso y un mecanismo de difusión cultural.

7 cofundadores, como 7 nodos de replicación cultural, pueden proyectar los valores a un público más amplio en diferentes líneas. Así, incluso con la expansión de la empresa, es menos probable que la cultura original se diluya.

En comparación, el equipo directivo de OpenAI ha estado constantemente inestable, con 11 miembros del equipo fundador que han dejado la empresa sucesivamente; ahora solo quedan Sam Altman, Greg Brockman y Wojciech Zaremba.

Y el nuevo equipo de dirección es aún más inestable: desde el inicio del año 26, el líder de producto Fidji está de licencia, el líder de marketing se ha retirado por razones de salud, el líder de comunicación ha sido despedido, el líder de operaciones ha sido trasladado de puesto y el líder financiero también ha sido marginado...

4. Enfatiza extremadamente un solo equipo, evita la formación de facciones.

El CTO de Anthropic dijo una vez en un podcast que los laboratorios de IA, en general, son muy bottom-up en comparación con las empresas tradicionales; es una forma de organización invertida, donde el poder y la creatividad fluyen de abajo hacia arriba.

El trabajo más importante aquí ocurre en la primera línea. Porque las personas en la primera línea están más cerca de los comportamientos emergentes de la IA. Cada día realizan experimentos y tienen la comprensión más intuitiva de lo que los modelos pueden hacer. La mayoría de las ideas de productos provienen de las personas en la primera línea, no de los planes estratégicos de los ejecutivos.

Pero esto también plantea un problema: una vez que se delega la toma de decisiones, cada equipo tiende a aferrarse a su propia conciencia de problemas y función de valor, convirtiéndose en fortalezas que se tiran unas a otras.

Lo que distingue a Anthropic es que reconoció desde temprano: si las decisiones deben estar dispersas, entonces es aún más importante crear activamente unidad. Dario no quiere que safety solo diga que la seguridad es lo más importante, que product solo diga que el producto es lo más importante, y luego deje que toda la conflictividad se resuelva en la alta dirección.

Una de sus ideas fundamentales de gestión es distribuir las compensaciones a cada individuo, haciendo que cada uno tenga una perspectiva de fundador, y todos simplemente participen en el mismo proceso masivo de manejo de compensaciones desde sus respectivos puestos.

Por eso enfatizan mucho un solo equipo, y diseñan diversos sistemas para debilitar las fronteras entre responsabilidades; por ejemplo, no hay distinción de títulos por debajo de la alta dirección, y todos se llaman uniformemente member of technical staff, buscando deliberadamente atenuar definiciones de identidad como «investigador vs ingeniero», «senior vs junior» o «arquitecto vs implementador».

Esto contrasta muy claramente con OpenAI, que siempre ha tenido una cultura de investigadores más fuerte, con una clara "cadena de desprecio" interna: Researcher > Research Engineer > software engineer.

Por lo tanto, el producto suele quedar subordinado a la investigación y no obtiene mucha voz. Cuando hay conflictos, la investigación tampoco está dispuesta a colaborar con el producto.

En innovación de productos, OpenAI tiene una característica muy fuerte: es researcher-driven: a menudo, el equipo de investigación logra un nuevo avance, y luego el equipo de producto recibe un correo electrónico de forma temporal y comienza a buscar un clavo para el martillo.

En Anthropic, el equipo de producto y el equipo de modelos están más alineados, permitiendo que el producto influya y defina de forma inversa las capacidades del modelo.

This is also one of the reasons why OpenAI's product strength is inferior to Anthropic's.

¿Cuál es la siguiente pregunta: por qué Anthropic ha desarrollado esta cultura organizacional única?

Quizás se pueda ver desde dos perspectivas:

I. Requisitos del negocio mismo

Recuerdo que hace dos años escuché una charla de un responsable de RRHH de una gran empresa, lo que me dejó una profunda impresión y me hizo pensar por primera vez en qué significa realmente la cultura organizacional.

La esencia de la cultura organizacional es un elemento clave que consiste en los patrones de comportamiento de los empleados que ayudan a la empresa a lograr el éxito.

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

Por ejemplo, ByteDance y Huawei son dos empresas con capacidades organizativas muy fuertes, pero si intercambiaran sus sistemas organizativos, ambas acabarían en quiebra en poco tiempo. Porque se encuentran en extremos opuestos del mismo espectro: ByteDance valora «ser el primero», mientras que Huawei valora «ser el último». Una prioriza la innovación, la otra la eficiencia.

No tiene que ver con juicios de valor, sino con la naturaleza del negocio. Al desarrollar un nuevo producto, Huawei se enfoca en cosas como estaciones base y chips; si surge un problema, el costo de retirada podría consumir toda la utilidad de un año. En cambio, ByteDance es un negocio típico de ciclos cortos y cadenas cortas, capaz de lanzar decenas de versiones en una semana: si hay un error, se corrige y se vuelve a publicar.

Por lo tanto, ByteDance puede fomentar la innovación y optar por «Contexto, no Control»; Huawei no puede. Para Huawei, innovar demasiado pronto podría convertirse en una carga; lo que realmente le permite destacar es superar paso a paso, y eventualmente dominar a sus competidores, una vez que el mercado haya alcanzado el PMF, aprovechando su capacidad organizativa y sus recursos.

Volviendo a Anthropic.

En la competencia de IA, una ventaja competitiva clave es permitir que "las personas inteligentes hagan el trabajo sucio". Especialmente en las áreas de codificación y agentes, a primera vista parece una competencia de capacidades del modelo, pero al profundizar, en realidad es una competencia de capacidad de ingeniería. No es un problema que se resuelva con unos pocos genios que tengan una idea brillante, sino con una gran cantidad de tareas sistemáticas sucias, fragmentadas y detalladas.

La barrera más fundamental es los datos.

Los datos de chat anteriores eran simplemente datos de texto, pero los datos de codificación y agente son más complejos: no solo incluyen registros de conversaciones, sino también la tarea en sí, la configuración del entorno, la trayectoria de ejecución y todo el sistema final de evaluación y verificación.

Esto es todo trabajo sucio y pesado; hacerlo bien es fundamental, pero no es como publicar un artículo o lanzar un nuevo producto, que pueden convertirse en momentos destacados personales.

Según la retroalimentación que obtuvimos de algunos investigadores, el problema más importante de OpenAI hoy es que le resulta difícil organizar a cientos de las personas más talentosas para que se dediquen seriamente a recopilar datos y hacer el trabajo sucio.

OpenAI contrata a los mejores talentos de la jerarquía social: con buenos antecedentes y altas ambiciones, todos naturalmente prefieren hacer su propia apuesta, partir de cero hasta crear algo nuevo, y pocos están dispuestos a encargarse de arreglar desastres o completar datos.

OpenAI anteriormente tuvo tanto éxito porque realmente logró una ventaja significativa mediante avances fundamentales en paradigmas, pero como Yao Shunyu mencionó recientemente en una entrevista: «La era del individualismo heroico ha terminado», «Esto del AI no requiere tanta inteligencia... la característica más importante es ser confiable y detallista».

En este momento, se hará evidente que la ventaja del ambiente de Anthropic, con bajo ego, fuerte cohesión y orientado por una misión, se amplificará considerablemente.

Se dice que Jared Kaplan, cofundador de Anthropic, también lidera diariamente al equipo revisando los datos personalmente, realizando una limpieza de datos extremadamente detallada, algo que ninguna otra empresa puede lograr.

(Esto también explica un fenómeno: los modelos de OpenAI son los más fuertes en problemas de codificación de nivel competitivo, ya que estas tareas son más bien un problema de investigación, pero a menudo son menos efectivos que Anthropic en tareas agénticas del día a día, ya que estas son más bien un problema de ingeniería que pone a prueba los datos, los sistemas y los detalles de ejecución.)

II. Origen del equipo fundador

Los valores de la empresa pueden considerarse una extensión de los valores de los fundadores, como el estilo wuxia de Jack Ma, la actitud suave y abierta de Pony Ma, la orientación estética de Steve Jobs y la disciplina militar de Ren Zhengfei.

Si se quiere ser más preciso, los valores del fundador suelen provenir de dos fuentes: una es lo que el fundador originalmente creía, y la otra es lo que alguna vez detestó profundamente.

El primero determina qué tipo de persona quieres ser, y el segundo determina qué tipo de persona nunca más quieres ser.

Anthropic claramente tiene ambos, y la fuerza moldeadora de este último podría ser incluso mayor que la del primero. Se puede echar un vistazo rápido a 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 leyes de escalado y se convirtió gradualmente en un firme creyente en ellas. Sin embargo, tras los avances de Baidu, estallaron rápidamente 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. OpenAI le asignó entre el 50% y el 60% de la capacidad de cómputo de toda la empresa para que liderara principalmente el proyecto GPT-3.

Y como Dario es una persona con valores claros y opiniones personales fuertes, sus diferencias con otros en OpenAI sobre la filosofía de la organización comenzaron a manifestarse gradualmente.

Por ejemplo, Greg Brockman planteó una idea sorprendente: en el futuro, se podría vender la AGI a las potencias nucleares del Consejo de Seguridad de la ONU. Al escucharlo, Dario estuvo a punto de renunciar en el acto, ya que para él esto ya no era una diferencia comercial, sino un problema de valores fundamentales.

Greg y Dario no se han llevado bien durante años, y Sam Altman se encontró en el medio tratando de mediar. En ese momento, Sam ejerció su habilidad más destacada: hacer que ambos bandos creyeran que él realmente estaba de su lado. A corto plazo, esto es una técnica de equilibrio; a largo plazo, es un agotamiento de la confianza. Más tarde, cuando todos revisaron los acuerdos, se dieron cuenta de que lo que Sam le prometió a Dario no era lo mismo que lo que le prometió a Greg.

Poco a poco, Dario formó un círculo cercano de aliados dentro de la empresa, y algunas personas, debido a su amor por los pandas, llamaron a este pequeño grupo «the pandas». Sus diferencias con la dirección de OpenAI sobre cuestiones como la dirección estratégica y la gobernanza organizacional se volvieron cada vez más profundas, hasta convertirse en una intensa lucha política.

Entre los altos ejecutivos incluso ocurrió un enfrentamiento directo serio. Sam acusó a Dario y Daniela (la hermana de Dario, una de las futuras cofundadoras de Anthropic) de organizar en secreto comentarios negativos en su contra; ambos lo negaron y llamaron de inmediato a la fuente que Sam mencionó para confrontarla. El resultado fue que la persona afirmó no tener conocimiento alguno del asunto, tras lo cual Sam negó haber hecho justo esa acusación.

Esto hizo que los hermanos Dario perdieran completamente la confianza, y ambos se pelearon en el acto.

Hay muchos otros dramas internos similares; en resumen, Dario elevó el conflicto entre ambas partes a una crisis de confianza moral, creyendo que una empresa que posee una tecnología tan poderosa debe tener líderes sinceros y confiables. Si la persona al mando no es honesta, está contribuyendo a una dirección peligrosa.

Entonces, Dario dejó OpenAI junto con algunos colegas clave de GPT-3 y fundó Anthropic, tal como la conocemos hoy.

Por lo tanto, esta cultura de Anthropic hoy no se debe solo a que Dario sea así por naturaleza, sino más bien porque ha vivido en primera persona dos luchas políticas en Baidu y OpenAI; sabe cuán fácilmente un grupo de personas inteligentes con fuertes egos puede dividirse por la competencia por recursos y diferencias de valores, por lo que posteriormente instintivamente construyeron Anthropic en la dirección opuesta:

Por haber visto cómo el equilibrio agota la confianza, se enfatiza más la autenticidad y la transparencia;

Habiendo presenciado luchas políticas intensificadas, animamos a todos a abordar los conflictos desde el principio y a hablarlos abiertamente lo antes posible.

Habiendo visto la desintegración de organizaciones debido a diferencias de ideología, se estableció una selección cultural estricta;

Habiendo visto la lucha por el poder de las superestrellas, enfatizamos el bajo ego y no buscamos nombres destacados.

La cultura organizacional de Anthropic hoy en día es en gran medida una reacción contraria a las experiencias pasadas de Baidu y OpenAI.

03. Conclusión

Si se debe hacer un resumen, Anthropic y OpenAI son en realidad dos empresas con fundamentos muy distintos: la primera es una organización de tipo secta, idealista, con una misión clara y alta cohesión, mientras que la segunda es una superplataforma impulsada por la ambición, que expande múltiples líneas y busca constantemente el próximo punto de explosión.

Para verlo con más claridad, podemos colocar lado a lado algunos de los principales aspectos de ambas empresas:

Sin embargo, aunque se han mencionado muchos puntos fuertes de Anthropic, es difícil concluir que una cultura prevalezca sobre otra, o predecir la situación dentro de tres meses. El mundo de la IA cambia demasiado rápido, y actualmente OpenAI está siendo subestimado por el mercado, por ejemplo:

• La codificación ya es un hecho abierto; es muy probable que OpenAI alcance el ritmo, y una tendencia clara actual es que los desarrolladores están migrando de Claude Code a Codex;

• La demanda ha superado con creces las expectativas de todos; la capacidad de cómputo se está convirtiendo en el nuevo factor decisivo, y OpenAI aseguró desde hace mucho tiempo una capacidad de cómputo mucho mayor que la de Anthropic;

• La cultura de exploración abierta de OpenAI tiene sus propias ventajas enormes, y al mismo tiempo OpenAI siempre ha estado explorando y apostando más agresivamente por nuevos paradigmas; el próximo salto podría revertir la situación.

Solo se puede decir que, mirando hacia atrás desde 2026 los últimos tres años, Anthropic realmente dejó un ejemplo memorable para toda la industria:

En la era de la IA, ganar no depende necesariamente de mayores ambiciones, más exploración o talento más fuerte.

A veces, ganar también puede venir de lo opuesto: menos apuestas, un ego más bajo y una misión ingenua.

P.S. También nos interesa mucho qué tipos de cultura organizacional y prácticas óptimas están desarrollando otras empresas de IA de vanguardia. ¡Bienvenidos los amigos con observaciones y reflexiones directas que nos contacten por los detalles a continuación!

Quizás la próxima gran empresa de IA sea, ante todo, un nuevo invento organizacional.

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