El agente de IA Claude ha superado ampliamente a los humanos en el control de un robot perro: la velocidad y la eficiencia han aumentado en órdenes de magnitud.
Sigo de cerca el desarrollo de Project Fetch de Anthropic, y los últimos resultados me han impresionado de verdad. La nueva versión del modelo, Claude Opus 4.7, ha demostrado la capacidad de configurar y programar un robot cuadrúpedo 20 veces más rápido de lo que lo hacían equipos enteros de ingenieros humanos. Esto no es solo una mejora más: es un cambio de paradigma en cuanto a quién debería controlar los sistemas físicos.
Para contextualizar: en agosto de 2024, Anthropic realizó por primera vez un experimento similar. En aquel entonces, empleados sin experiencia en robótica intentaban programar un robot perro, y la IA actuaba solo como asistente, acelerando la búsqueda de soluciones. En la nueva fase de pruebas, la situación cambió radicalmente. Claude Opus 4.7 trabajó de forma casi completamente autónoma bajo un control humano mínimo. La red neuronal realizó por sí sola un conjunto completo de tareas:
- se conectó a los sensores de video y al lidar;
- escribió un programa para el control manual;
- creó un sistema de monitoreo de la ruta del robot;
- configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos.
Los números hablan por sí solos. El modelo Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que un equipo que usaba versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que personas que trabajaban sin la ayuda de un chatbot. Pero lo más sorprendente es la calidad del código. El volumen de código escrito por la red neuronal resultó ser 10 veces menor que el de los equipos humanos. Esto indica una comprensión mucho más profunda de la tarea y la capacidad de encontrar soluciones elegantes y eficientes.
Es crucial destacar que Anthropic no implementó algoritmos especializados para controlar el "hardware". Este progreso en robótica ha sido, en esencia, un efecto secundario del escalado general de los modelos de lenguaje. Esto confirma mi hipótesis de larga data: el desarrollo futuro de la IA dependerá cada vez menos de soluciones de nicho y cada vez más de las capacidades fundamentales de los modelos base.
Sin embargo, no hay que pensar que la IA ya ha reemplazado por completo al ser humano. Claude todavía experimenta serias dificultades con acciones físicas precisas que requieren una retroalimentación compleja en tiempo real. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no consiguió la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. En este ámbito, los humanos aún mantienen su superioridad.
En Anthropic creen que estamos entrando en una era de "agentes de IA físicos". Estoy completamente de acuerdo con ello. En un futuro cercano, las redes neuronales utilizarán herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que hoy trabajan con código de software. El mercado laboral en ingeniería y robótica se enfrenta a cambios fundamentales.
Mi conclusión: Este experimento demuestra claramente que la IA ya es capaz no solo de ayudar, sino de resolver por sí misma problemas complejos de ingeniería. La cuestión clave ahora no es si la IA podrá reemplazar al ser humano en el control de robots, sino con qué rapidez y en qué nichos concretos comenzará a ocurrir esto. Inversores y desarrolladores deberían seguir de cerca esta tendencia: marcará el vector de desarrollo de toda la industria en los próximos años.