Ayer (23 de abril), Anthropic hizo algo poco común: admitir públicamente sus errores.
No con frases vagas de relaciones públicas, sino enumerando tres decisiones técnicas concretas — cuándo se cambiaron, qué se cambió, por qué, qué consecuencias tuvieron y cuándo se revirtieron.
Desde principios de marzo hasta mediados de abril, estos tres cambios se superpusieron, haciendo que Claude Code pareciera cada vez más tonto a los ojos de los usuarios. Muchos pensaron que era una degradación del modelo, pero en realidad fueron tres decisiones que pueden atribuirse a momentos específicos.
Primer error: Poner a Claude silenciosamente en modo ahorro
Fecha: 4 de marzo
La profundidad de razonamiento predeterminada de Claude Code se cambió de high (alta) a medium (media). La razón fue reducir la latencia para obtener respuestas más rápidas.
El resultado fue que los usuarios notaron claramente que Claude Code se había vuelto más tonto. Con las mismas preguntas, la calidad de la salida disminuyó.
Conclusión de Anthropic: "Esta fue una compensación incorrecta. Revertimos este cambio el 7 de abril porque los usuarios nos dijeron que prefieren alta inteligencia por defecto y elegir baja latencia activamente cuando sea necesario."
Muchos usuarios ya lo reportaban a mediados de marzo, pero en ese momento Anthropic no explicó públicamente el motivo. Ahora se admitió oficialmente: no fue un error, sino una decisión equivocada tomada activamente.
Del problema a la corrección: más de un mes.
Segundo error: Optimización de caché introdujo un error de olvido
Fecha: 26 de marzo
El equipo de ingeniería, al optimizar el caché, introdujo un error:
Lógica normal: el caché de la sesión de razonamiento se limpia solo cuando el usuario permanece un período sin interactuar. Después del error, se limpiaba cada vez que el usuario enviaba un mensaje.
El resultado fue que Claude se volvió olvidadizo y repetitivo en las conversaciones. Algo dicho hacía un momento se olvidaba en el siguiente mensaje. Los usuarios pensaban que era una degradación de la inteligencia, pero en realidad era una fuga de memoria.
Anthropic dijo: "Esta no es la experiencia que los usuarios deberían tener al usar Claude Code."
Fecha de corrección: 10 de abril.
Del problema a la corrección: 15 días.
Tercer error: Límite de palabras añadido, rendimiento cayó un 3%
Fecha: 16 de abril
Anthropic modificó los prompts del sistema, añadiendo dos límites:
- Entre llamadas a herramientas: máximo 25 palabras
- Respuesta final: máximo 100 palabras
El objetivo era hacer a Claude más conciso. Las pruebas internas revelaron una caída del rendimiento del 3%.
El 20 de abril, este cambio se revirtió.
Del problema a la corrección: 4 días — mucho más rápido que el segundo error, ya que esta vez al menos había datos de pruebas internas para respaldar la decisión.
Tres errores superpuestos
Línea de tiempo:
| Fecha del cambio | Contenido específico | Fecha de corrección |
|---|---|---|
| 4 de marzo | Profundidad de razonamiento high → medium | 7 de abril (>1 mes) |
| 26 de marzo | Error de caché, limpieza cada mensaje | 10 de abril (15 días) |
| 16 de abril | Límite de palabras en prompts del sistema | 20 de abril (4 días) |
La percepción de los usuarios: Claude empeoraba constantemente, pero no estaba claro dónde estaba el problema.
Porque los tres problemas actuaban simultáneamente. Los síntomas reportados por los usuarios se mezclaban, y la propia Anthropic necesitó tiempo para identificar las causas.
Después del análisis público
El compromiso de Anthropic es con tres cosas: mejorar los procesos de prueba, informar a los usuarios con antelación sobre los cambios y restablecer los límites de uso de las cuentas afectadas.
Admitir errores es algo poco común en la industria de la IA. Estar dispuesta a presentar plazos y números concretos, sin rodeos, es mejor que la mayoría de las empresas.
Pero hay un detalle digno de mención: el tercer error se lanzó después de que Anthropic realizara pruebas internas — y aun así fue necesario detectar la caída del 3% en el rendimiento para revertir el cambio. El propio proceso de prueba no logró impedirlo.
Este no es un problema exclusivo de Anthropic. ¿Cuál es el costo de la iteración rápida? Cada lanzamiento es una apuesta a la probabilidad de errores. La percepción de los usuarios de que "la IA ha empeorado" se acumula y es difícil de atribuir de inmediato.
Un análisis público no puede resolver esta tensión, pero es al menos el comienzo de enfrentarla.
La siguiente pregunta es: ¿podrá el nuevo proceso de prueba prometido realmente impedir un cambio similar en el futuro? La respuesta solo se sabrá cuando surja el próximo problema.
Fuente de referencia: Anthropic admits it dumbed down Claude with upgrades (The Register, CocoLoop, 23 de abril de 2026); AI Dispatch: Daily Trends and Innovations – April 23, 2026 (Hipther, 23 de abril de 2026)