AI Threat Watch

METRAutonomía de los agentes§3.2

Los agentes de IA pueden con tareas cada vez más largas

Fuera de lo que medimosAún no hay expedientes coincidentes.

La advertencia

La duración de las tareas de software que los agentes de IA completan la mitad de las veces se ha duplicado aproximadamente cada siete meses desde 2019. Si la tendencia se mantiene, los agentes podrían hacer muchas tareas de un mes de duración en cinco años.

Paráfrasis de la fuente. Fuente: Measuring AI Ability to Complete Long Tasks, METR, 18 mar 2025, sección 3.2.

Lo que muestra el registro

Una tendencia de capacidad, no un daño, así que el registro no puede ponerla a prueba. Sí recoge intrusiones que agentes de IA ejecutaron durante horas con poca intervención humana (véanse las advertencias sobre agentes de IA en ciberataques).

Un riesgo que un registro de incidentes de seguridad no puede medir.

Historial del estado

FechaEstadoExpedientes coincidentesCambio
18 oct 2026Fuera de lo que medimos0Inicio del seguimiento

Seguimiento desde el 18 oct 2026. Se añade una línea cuando cambia el estado, cuando se vincula el primer caso real y una vez al mes, de modo que el registro muestra cuándo una advertencia pasó de la investigación a la realidad. research_history.json

Todos los expedientes coincidentes

Aún no hay expedientes coincidentes.

Investigación frente a realidad · METR →

Cómo establecemos las coincidencias: un expediente se vincula a una advertencia cuando lo ocurrido es un caso real del riesgo que describe la fuente, según el criterio de los editores a partir de los hechos del expediente. Una coincidencia significa que el caso encaja con la advertencia, no que demuestre el argumento más amplio de la fuente. Las alegaciones en demandas se señalan como alegaciones. Los estados son editoriales y se revisan a medida que llegan nuevos casos. Las coincidencias se recalculan en cada actualización. Datos: La cobertura sistemática del registro empieza en 2025, así que la fecha del primer caso indica cuándo el registro recogió el riesgo por primera vez, no cuándo ocurrió por primera vez. research.json (CC BY 4.0)

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