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Una nueva fase del experimento Project Fetch de Anthropic ha demostrado un impresionante salto en la autonomía de la IA. El modelo Claude Opus 4.7 logró configurar y controlar un robot de cuatro patas 20 veces más rápido que los mejores equipos de ingenieros humanos que trabajaron con la versión anterior de la red neuronal hace un año. Esto no es solo una aceleración, sino una transición cualitativa: la IA asumió prácticamente todo el proceso de programación.

A diferencia de la primera fase en agosto de 2024, cuando empleados sin experiencia en robótica solo usaban la IA como asistente, la nueva fase de pruebas mostró que el modelo puede actuar con un control mínimo. Bajo la supervisión de un solo investigador, Claude Opus 4.7 realizó de forma autónoma una serie de tareas complejas:

• 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 rápida que los equipos que usaban versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápida que las personas que trabajaban sin ayuda del chatbot. Además, el código generado por la red neuronal era 10 veces más compacto que el de los equipos humanos. Esto indica que la IA no solo repite patrones, sino que encuentra soluciones más eficientes.

Es importante destacar que este progreso se logró sin la implementación de algoritmos especializados para el control del hardware. Como señalan los desarrolladores, es un efecto secundario del escalamiento general de los modelos de lenguaje. En otras palabras, la capacidad de controlar objetos físicos crece por sí sola a medida que mejoran las arquitecturas base de la IA.

Sin embargo, no todo fueron ventajas. A pesar del éxito en la navegación, Claude aún flaquea ante tareas que requieren una coordinación física precisa. El modelo llevó al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto confirma que, en el ámbito de la retroalimentación compleja en tiempo real, los humanos aún mantienen la ventaja.

En Anthropic están convencidos: estamos en el umbral de una era de "agentes físicos de IA". En un futuro cercano, las redes neuronales podrán trabajar con equipos estándar con la misma naturalidad que ahora con código de software. En mi opinión, esta afirmación no carece de fundamento: el progreso mostrado en un año es impresionante, y si la tendencia continúa, la frontera entre el mundo digital y el físico se volverá aún más difusa.

Comentario analítico: El mercado de la automatización y la robótica podría experimentar un cambio tectónico. Si la IA aprende a gestionar eficazmente agentes físicos sin entrenamiento especializado, esto transformará radicalmente la logística, la producción e incluso la robótica doméstica. Sin embargo, aún es pronto para hablar de un reemplazo total del ser humano: las tareas con alta sensibilidad táctil siguen siendo un área donde la IA es inferior.