Key takeaways

• Claude genereert nu meer dan 80 procent van de productiecode van Anthropic.
• Autonome AI-agents presteren beter dan mensen bij complex onderzoek en uitvoering.
• Wereldwijde overeenkomsten moeten de ontwikkeling van AI reguleren om oncontroleerbare recursieve zelfverbetering te voorkomen.

Anthropic heeft een onderzoeksrapport uitgebracht met de titel “When AI builds itself” (Wanneer AI zichzelf bouwt), waarin een dramatische verschuiving in softwareontwikkeling wordt belicht. In mei 2026 was Claude verantwoordelijk voor het creëren van meer dan 80 procent van de code die in de productiesystemen van het bedrijf zat. Dat is een enorme sprong voorwaarts tegenover de verwaarloosbare hoeveelheden toen Claude Code begin 2025 werd geïntroduceerd. Sommige ingenieurs bij het bedrijf zijn volledig overgestapt van handmatig coderen en vertrouwen in plaats daarvan op de AI om hun werk uit te voeren.

Exponentiële winst in technische productiviteit

De gerapporteerde efficiëntiewinst is aanzienlijk. Tijdens het tweede kwartaal van 2026 voegden ingenieurs dagelijks acht keer meer code samen dan in 2024. Bovendien schatten medewerkers die het Mythos Preview-model gebruikten dat hun productiviteit verviervoudigd was. Het vermogen van Claude om complexe technische uitdagingen aan te gaan, verbeterde ook snel, waarbij het succespercentage in slechts zes maanden met 50 procentpunten steeg. In één geval loste de AI een kritieke systeemcrash binnen twee uur op, een taak die normaal meerdere dagen menselijke inspanning vereist.

Kwaliteitskloof dichten

De kwaliteit van door AI gegenereerde code bereikt ook een keerpunt. Terwijl deze voorheen als inferieur aan menselijk werk werd beschouwd, wordt deze nu als ongeveer gelijkwaardig gezien, en experts verwachten dat deze binnen een jaar de menselijke kwaliteit zal overtreffen. Om de normen te handhaven, controleert een geautomatiseerde, op Claude gebaseerde beoordelaar alle codewijzigingen. Uit analyse blijkt dat dit systeem een derde van de eerdere productiefouten zou hebben voorkomen.

Uitbreiding naar autonoom onderzoek

Naast eenvoudige codering onderzoekt Anthropic of AI origineel wetenschappelijk onderzoek kan uitvoeren. In een experiment uit 2026 werkte een groep van negen autonome AI-agents samen aan een veiligheidsonderzoeksproject. Na 800 uur werk hadden ze 97 procent van de prestatiekloof bij de opdracht gedicht, waarmee ze veel beter presteerden dan twee menselijke onderzoekers die in een week slechts 23 procent van de kloof hadden gedicht. Daarnaast steeg het vermogen van Claude om de juiste volgende stap in een onderzoeksketen te bepalen van 51 procent eind 2025 tot 64 procent in april 2026.

Snellere autonome uitvoering

Gegevens van de non-profitorganisatie METR geven aan dat de duur van taken die AI autonoom kan uitvoeren, versnelt. Het tijdsvenster voor betrouwbare AI-uitvoering is ongeveer elke vier maanden verdubbeld. Waar Claude Opus 3 begin 2024 nog slechts taken van enkele minuten aankon, kan de huidige versie van Mythos Preview taken van minstens 16 uur aan. Dat suggereert dat taken die dagen of zelfs weken aan deskundige menselijke arbeid vereisen, tegen 2027 geautomatiseerd kunnen zijn.

Druk op infrastructuur

Die sterke toename van AI-activiteit zet de digitale infrastructuur onder druk. GitHub zag een enorme piek in activiteit, van 1 miljard commits per jaar in 2025 naar een verwachte 14 miljard in 2026. Claude Code draagt wekelijks miljoenen commits bij. Intern stelde Anthropic vast dat menselijke beoordeling de belangrijkste bottleneck is geworden, wat de wet van Amdahl illustreert: naarmate de snelheid van codegeneratie toeneemt, wordt het langzaamste resterende deel van het proces de beperkende factor.

Oproep tot wereldwijd toezicht

De meest dringende oproep in het document is voor een gecoördineerd, wereldwijd “rem”-mechanisme. Anthropic stelt dat een eenzijdige pauze door één enkel bedrijf niet effectief is; in plaats daarvan stellen ze een verifieerbare internationale overeenkomst voor tussen laboratoria en landen om de ontwikkeling onder specifieke omstandigheden stop te zetten. Terwijl het bedrijf dit vergelijkt met kernwapenbeheersing, geeft het toe dat AI-training moeilijker te controleren is dan fysieke wapens en dat de financiële prikkel om een dergelijke pauze te negeren enorm is.

Anthropic schetst drie mogelijke trajecten voor de toekomst. Het eerste is een plateau in ontwikkeling dat nog steeds de economie ontwricht. Het tweede is een toekomst waarin AI het grootste deel van de ontwikkeling automatiseert, maar mensen nog steeds de visie sturen, waardoor kleine teams kunnen concurreren met grote bedrijven. Het derde is recursieve zelfverbetering, waarbij AI zijn eigen opvolgers ontwerpt. Het bedrijf geeft toe dat de implicaties van het derde scenario onvoorspelbaar zijn. Biologische en sociale knelpunten, zoals geneesmiddelenproeven en politieke processen, zullen de algehele snelheid van maatschappelijke verandering nog steeds beperken.

Volg Business AM ook op Google Nieuws

Wil je toegang tot alle artikelen, geniet tijdelijk van onze promo en abonneer je hier!