La inteligencia artificial avanza en la automatización económica. Anthropic realizó una prueba con Claude donde varios agentes de IA gestionaron operaciones de compra y venta con dinero real sin intervención humana directa. Esta iniciativa finalizó con cientos de transacciones efectuadas, ganancias comprobables y abrió un debate sobre el futuro del comercio administrado por algoritmos.
El experimento, denominado Project Deal, se inició el 24 de abril de 2026 con la finalidad de evaluar la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para negociar, persuadir y tomar decisiones comerciales utilizando presupuestos auténticos.
Anthropic asigna fondos reales a Claude para negociar
El ensayo involucró a 69 empleados, quienes entregaron 100 dólares a sus agentes virtuales. Previo al comienzo, dichos agentes realizaron entrevistas con los participantes para identificar sus preferencias y prioridades de gasto.
Con esta información, los bots operaron en diversos mercados internos montados en Slack, que funcionaban como plataformas de compraventa de segunda mano. Allí negociaron una variedad de objetos físicos, desde lámparas y bicicletas hasta artículos poco comunes, como diamantes de laboratorio.
En total, se movilizaron más de 500 artículos reales durante el experimento, lo que permitió observar el comportamiento de los agentes en un entorno económico práctico y no solamente simulado.
Claude concretó 186 acuerdos por casi 4.000 dólares
Los agentes de IA concluyeron 186 transacciones por un monto cercano a los 4.000 dólares. La prueba permitió comparar el rendimiento de diferentes versiones de Claude, especialmente Opus 4.5 frente a Haiku 4.5.
El modelo más sofisticado, Opus 4.5, superó a la versión ligera en varios aspectos. Según los datos, logró cerrar más acuerdos, vender a mayores precios y comprar con mejores descuentos.
| Métrica | Diferencias entre Opus 4.5 y Haiku 4.5 |
|---|---|
| Acuerdos por usuario | +2 transacciones |
| Precio de venta por artículo | +3,64 dólares |
| Margen adicional como vendedor | +2,68 dólares |
| Ahorro adicional como comprador | 2,45 dólares menos |
| Percepción de equidad | Casi igual |
Destaca que, a pesar de obtener condiciones más ventajosas, los usuarios no consideraron las negociaciones injustas. La calificación de equidad se mantuvo alrededor de 4 puntos sobre 7, indicando una valoración cercana a la neutralidad.
Agentes que regatean, persuaden y elaboran estrategias
Un aspecto relevante del experimento fue que los agentes desarrollaron sus propias tácticas para negociar. No solo ejecutaron órdenes simples, sino que adaptaron su conducta según cada situación.
Algunos diálogos revelaron situaciones interesantes. Un bot adquirió 19 pelotas de ping-pong por 3 dólares, describiéndolas como “orbes de posibilidad”. Otro alquiló la compañía de un perro, y un agente compró un snowboard que su dueño ya tenía guardado en el garaje.
Hubo también comportamientos creativos, como un agente llamado Rowan, que adoptó la personalidad de un cowboy negociador para vender sus productos. Estos ejemplos evidencian la capacidad de los modelos para imitar estilos humanos y construir una identidad durante la negociación.
Opus 4.5 supera a Haiku 4.5 en el análisis
La comparación entre modelos constituyó un eje principal del Project Deal. El modelo Opus 4.5 evidenció un rendimiento superior al de Haiku 4.5 en casi todos los aspectos comerciales evaluados.
Esto indica que, en negociaciones, no solo es suficiente dar instrucciones precisas o pedir el mejor acuerdo. La verdadera capacidad del modelo, su comprensión contextual y su habilidad para adaptar el discurso resultan fundamentales.
En resumen, los sistemas de IA más avanzados no solo realizan tareas con más eficacia: también negocian mejor, detectan oportunidades y obtienen ventajas económicas frente a modelos menos sofisticados.
Perspectivas del comercio automatizado
El experimento de Anthropic plantea una pregunta significativa: ¿están los usuarios preparados para que una inteligencia artificial realice compras, ventas o negociaciones en su nombre?
La idea puede parecer riesgosa pero, al mismo tiempo, atractiva. Muchas personas podrían emplear estos agentes para vender objetos personales acumulados, encontrar mejores precios, negociar en mercados de segunda mano o gestionar pequeñas transacciones sin invertir mucho tiempo.
Según los datos presentados, un 46 % de los participantes estaría dispuesto a abonar por un servicio que gestionase automáticamente la venta de sus pertenencias.
Consideraciones legales y de seguridad
La gestión de dinero real por agentes de inteligencia artificial conlleva riesgos. Uno de ellos es la seguridad: si estos sistemas administran presupuestos o cuentas, pueden ser blancos de ataques o manipulaciones.
Surgen también preguntas jurídicas. Si un agente realiza una compra errónea, acepta condiciones abusivas o engaña a un tercero, no queda claro quién asume la responsabilidad: el usuario, la empresa desarrolladora o la plataforma donde se realizó la operación.
Además, si modelos más avanzados negocian consistentemente mejor que otros más simples, podría generarse una brecha económica entre quienes tienen acceso a mejores agentes y quienes no.
Claude y el auge de los agentes autónomos económicos
Project Deal demuestra que la inteligencia artificial trasciende la generación de textos o respuestas. También puede tomar decisiones económicas, negociar precios y cerrar acuerdos en contextos reales.
Si bien el experimento no indica que Claude sustituya de forma inmediata a humanos en plataformas de compraventa, anticipa un futuro en el que agentes autónomos de IA tendrán un papel creciente en el comercio digital.
La cuestión principal será cómo regular su uso, proteger a los usuarios y asegurar que estas herramientas actúen con seguridad, transparencia y equidad.
