Cómo Anthropic Aborda la Seguridad de la IA con Claude
Anthropic se fundó específicamente para investigar y construir sistemas de IA más seguros, y esa misión se refleja directamente en cómo se entrena, prueba y despliega Claude.
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Anthropic se fundó específicamente para investigar y construir sistemas de IA más seguros, y esa misión se refleja directamente en cómo se entrena, prueba y despliega Claude.
Si utilizas Claude con regularidad, ya sea Claude.ai, Claude Code o la API de Claude, es útil tener un modelo mental claro de dónde ocurre realmente el trabajo de seguridad.
Esta página es el punto de partida para ese modelo mental.
Establece las dos capas descritas con más detalle en el resto de esta sección: cómo se entrena a Claude para que se comporte y cómo se permite que Claude sea utilizado una vez que está en tus manos.
El enfoque de Anthropic para la seguridad de Claude comienza antes de que el modelo llegue a una ventana de chat.
La seguridad en el momento del entrenamiento es la primera capa.
Anthropic moldea los valores y el comportamiento de Claude durante el entrenamiento utilizando un enfoque llamado IA Constitucional, que se cubre en profundidad en su propia página de esta sección.
En resumen, el modelo se entrena contra un conjunto escrito de principios rectores destinados a hacerlo útil, inofensivo y honesto, en lugar de depender únicamente de la retroalimentación humana de prueba y error después del hecho.
Antes de que se lance un nuevo modelo de Claude, Anthropic también realiza pruebas de seguridad sobre él.
Estas pruebas buscan formas en que el modelo podría producir resultados dañinos, sesgados o peligrosos, y los resultados informan si y cómo se lanza el modelo.
La seguridad en el momento del uso es la segunda capa, y es con la que interactúas todos los días como usuario.
Esto incluye las políticas de uso publicadas por Anthropic, que restringen ciertas categorías de uso, como actividades ilegales o contenido de alto riesgo.
También incluye límites de contenido integrados dentro del producto, y canales de retroalimentación o reporte que puedes usar cuando Claude produce algo incorrecto o dañino.
Una forma sencilla de tener ambas capas en mente: la seguridad en el momento del entrenamiento se trata de moldear qué tipo de modelo es Claude, y la seguridad en el momento del uso se trata de gobernar cómo se utiliza ese modelo una vez que está en el mundo.
Estas dos capas interactúan en lugar de operar de forma aislada.
El entrenamiento de IA Constitucional y las pruebas de seguridad previas al lanzamiento reducen la frecuencia con la que Claude produce contenido dañino o que viola las políticas en primer lugar.
Las políticas de uso y los límites en el producto actúan como una segunda línea de defensa para los casos que el entrenamiento no cubre completamente.
Los canales de retroalimentación cierran el ciclo: cuando un usuario marca una salida problemática, esa señal puede informar futuras actualizaciones de entrenamiento y políticas.
También es útil separar dos tipos diferentes de "Claude se equivocó".
Uno es una violación de política: Claude produce contenido que las políticas de uso de Anthropic restringen, como ayuda con actividades claramente ilegales.
El otro es un error factual, más comúnmente alucinación, donde Claude afirma algo con confianza que es simplemente incorrecto.
La alucinación no es un error exclusivo de Claude ni de ningún modelo de ninguna empresa.
Es una limitación conocida de cómo los modelos de lenguaje grandes generan texto: predicen las siguientes palabras probables basándose en patrones aprendidos durante el entrenamiento, no buscando respuestas en una base de datos.
El entrenamiento de seguridad y las políticas de uso abordan principalmente el primer tipo de problema, contenido dañino o restringido.
Reducen, pero no eliminan por completo, el segundo tipo, porque la alucinación es una propiedad estructural de cómo estos modelos generan lenguaje en lugar de una brecha de política.
Es por eso que el uso responsable todavía requiere un humano en el bucle para cualquier cosa importante, un tema cubierto con más detalle en el artículo de lista de verificación de esta sección.
La elección del modelo también interactúa con este panorama de manera práctica.
La línea actual de Anthropic abarca Claude Haiku 4.5 para tareas rápidas y de bajo costo, Claude Sonnet 5 como el modelo predeterminado para usuarios Gratuitos y Pro, Claude Opus 4.8 para trabajos de razonamiento de vanguardia, y Claude Fable 5 en el nivel superior.
Todos los modelos de la línea pasan por la misma filosofía de entrenamiento y pruebas de seguridad, pero un modelo más capaz generalmente está mejor equipado para razonar cuidadosamente sobre solicitudes ambiguas o de alto riesgo, que es una de las razones por las que los equipos a veces reservan modelos más potentes para trabajos sensibles.
A nivel organizacional, comprender este enfoque de dos capas cambia la forma en que los equipos deben pensar en adoptar Claude.
La seguridad en el momento del entrenamiento es algo que Anthropic controla y mejora continuamente en los lanzamientos de modelos; no es algo que un equipo individual configure.
La seguridad en el momento del uso, por el contrario, tiene palancas reales que un equipo puede accionar: directrices internas sobre para qué Claude debe y no debe usarse, cuidado con los datos que se pegan en un chat, y el hábito de verificar las salidas importantes antes de actuar sobre ellas.
Ninguna capa es sustituto de la otra.
Asumir que la seguridad en el momento del entrenamiento significa "todo lo que dice Claude es seguro para actuar" ignora el riesgo de alucinación.
Asumir que las políticas de uso por sí solas capturarán todos los problemas ignora el valor del entrenamiento que ocurre antes de que un modelo se lance.
| Capa de Seguridad | Qué Controla | Quién la Gestiona | Principal Modo de Fallo que Aborda |
|---|---|---|---|
| Entrenamiento (IA Constitucional, pruebas de seguridad) | Los valores y el comportamiento subyacentes del modelo | Anthropic, antes del lanzamiento | Salidas dañinas, sesgadas o peligrosas |
| Uso (políticas, límites, canales de retroalimentación) | Cómo se puede utilizar el producto desplegado | Política de Anthropic más el usuario o equipo | Solicitudes que violan políticas y salidas problemáticas después del lanzamiento |
| Verificación humana (práctica de equipo) | Si se actúa sobre una salida tal cual | El usuario o equipo individual | Alucinaciones y otros errores factuales |
Juntas, estas tres filas describen una defensa en capas en lugar de un único interruptor de seguridad, y cada capa tiene un administrador y un trabajo diferente.
Se refiere a dos esfuerzos relacionados: entrenar a Claude para que se comporte de manera útil, inofensiva y honesta, y gobernar cómo se puede usar el producto desplegado a través de políticas, límites y canales de retroalimentación.
Sí. Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8 y Claude Fable 5 se desarrollan bajo el mismo enfoque de entrenamiento de IA Constitucional y pruebas de seguridad previas al lanzamiento, independientemente de su velocidad o nivel de razonamiento.
No. Reduce significativamente las salidas dañinas o que violan políticas, pero los errores factuales como la alucinación son un problema separado arraigado en cómo los modelos de lenguaje generan texto, no algo que la seguridad en el momento del entrenamiento por sí sola elimine.
Ambas partes comparten la responsabilidad: Anthropic mantiene la seguridad en el momento del entrenamiento y publica políticas de uso, mientras que tu equipo es responsable de verificar las salidas, proteger los datos sensibles y establecer directrices internas claras sobre para qué se debe utilizar Claude.
Utiliza los canales de retroalimentación o reporte de Anthropic para marcar la salida; la sección de este artículo incluye un tutorial dedicado a ese proceso para situaciones laborales.
No. Las políticas de uso y los límites de contenido se aplican en función de lo que se pregunta y genera, no del nivel del plan o los límites de uso, que principalmente rigen el volumen y el acceso a las funciones en lugar de las reglas de seguridad.
No. Es una limitación conocida en todos los modelos de lenguaje grandes en general, ya que generan texto prediciendo patrones probables en lugar de recuperar hechos verificados de una base de datos.
El entrenamiento reduce la probabilidad de comportamiento dañino, pero las políticas de uso publicadas brindan una referencia clara y explícita para los casos de uso restringidos y establecen expectativas que el entrenamiento interno de un modelo por sí solo no puede comunicar completamente.
Todos los modelos comparten el mismo entrenamiento y pruebas de seguridad, pero los modelos más capaces como Opus 4.8 o Fable 5 tienden a razonar con más cuidado a través de solicitudes ambiguas o de alto riesgo, lo que es una razón práctica por la que algunos equipos los reservan para tareas sensibles.
No. La verificación sigue siendo necesaria para cualquier cosa importante, ya que ni la seguridad en el momento del entrenamiento ni las políticas de uso eliminan la posibilidad de una respuesta incorrecta declarada con confianza.
El artículo de IA Constitucional en esta sección profundiza en el método de entrenamiento en sí, incluido cómo difiere de la simple retroalimentación humana.
Versiones de Stack: Escrito contra la línea de modelos Claude actual a partir de ~junio de 2026 - Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 (el predeterminado), y Claude Haiku 4.5. Los nombres de los modelos, los precios y las características del producto cambian rápidamente; verifica los detalles actuales en platform.claude.com/docs antes de confiar en ellos.
Revisado por Chris St. John·Última actualización: 16 jul 2026