El modelo de IA Claude aprendió a controlar un perro robot 20 veces más rápido que los humanos: una nueva etapa en la evolución de los agentes autónomos
La industria de la inteligencia artificial da otro paso decisivo hacia el mundo físico. En el marco del experimento actualizado Project Fetch, el modelo Claude Opus 4.7 de Anthropic demostró su capacidad para configurar y controlar un robot cuadrúpedo a una velocidad 20 veces superior a la de los equipos de ingenieros humanos. Esto no es solo una prueba de código: es un cambio de paradigma en la interacción de la IA con el hardware.
Recordemos que en agosto de 2024, empleados de la empresa sin experiencia en robótica intentaron programar un robot perro con ayuda de IA. En ese entonces, la red neuronal actuaba solo como asistente, acelerando la búsqueda de soluciones. La realidad actual es diferente: Claude Opus 4.7 trabajó casi por completo de forma autónoma, bajo una supervisión mínima del investigador.
¿Qué hizo la red neuronal?
El modelo realizó de manera independiente un conjunto de tareas que normalmente requieren varios días de trabajo por parte de un equipo de especialistas:
- Se conectó a los sensores de video y al LiDAR;
- Escribió un programa para el control manual del robot;
- Creó un sistema de monitoreo de la trayectoria de movimiento;
- Configuró un algoritmo de reconocimiento de objetos.
Las cifras hablan por sí solas: Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que usaba versiones anteriores de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaban sin ayuda del chatbot. Además, el volumen de código escrito por la red neuronal fue 10 veces menor que el de los equipos humanos. Esto es una prueba directa de que los modelos modernos no solo repiten patrones, sino que generan soluciones más eficientes y concisas.
Es especialmente notable que Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del hardware. El progreso en robótica fue un efecto secundario del escalamiento general de los modelos de lenguaje. Esto significa que, con cada nueva generación, la IA adquirirá automáticamente habilidades para trabajar con objetos físicos.
Sin embargo, no hay que apresurarse a sacar conclusiones sobre el reemplazo total del ser humano. Claude todavía tiene dificultades con manipulaciones físicas precisas. El modelo logró llevar al robot a su objetivo, pero no pudo realizar la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una compleja retroalimentación en tiempo real, un área en la que los humanos aún mantienen la ventaja.
En Anthropic señalan acertadamente que la industria está entrando en una era de "agentes físicos de IA". En un futuro cercano, las redes neuronales podrán usar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que hoy trabajan con código de software. Para la industria cripto y DeFi, esto abre perspectivas enormes, desde la automatización de granjas de minería hasta la gestión de almacenes robóticos para el resguardo de activos físicos.
Opinión de experto: Por ahora, Claude no logró la tarea de "empujar la pelota", lo que nos recuerda que el mundo físico requiere motricidad fina y adaptabilidad que la IA aún no ha dominado. Pero si el ritmo del progreso se mantiene, en 2 o 3 años veremos los primeros robots completamente autónomos en almacenes cripto y en logística. Los inversores deberían prestar atención a los proyectos en la intersección de IA y robótica: esta es la próxima gran tendencia.