Anthropic sorprende al mercado: el IA Claude controla un robot-perro 20 veces más rápido que los humanos
El mercado de la robótica con IA acaba de recibir una señal potentísima: el modelo de lenguaje Claude Opus 4.7 de Anthropic ha demostrado resultados que ponen en duda la propia necesidad de un ingeniero humano en diversas tareas. En el marco del experimento actualizado Project Fetch, la red neuronal completó el ciclo completo de configuración y control de un robot cuadrúpedo 20 veces más rápido que los mejores equipos de ingenieros humanos que trabajaron con versiones anteriores de la IA.
Autonomía sin límites
La diferencia clave de la nueva fase de pruebas es la autonomía casi total. Mientras que en agosto de 2024 la IA actuaba solo como asistente para personas sin experiencia en robótica, ahora Claude Opus 4.7 trabajó bajo un control mínimo del investigador. El modelo de forma autónoma:
- se conectó a los sensores de video y al lidar;
- escribió un programa para el control manual;
- creó un sistema de monitoreo de la trayectoria del robot;
- configuró el algoritmo de reconocimiento de objetos.
El rendimiento es impresionante: Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que usaba versiones anteriores de la 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, lo que indica un nivel de eficiencia cualitativamente diferente.
Efecto secundario de la escalabilidad
Merece especial atención el hecho de que Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del hardware. El progreso en robótica se ha convertido en un efecto secundario directo de la escalabilidad general de los modelos de lenguaje. Esto significa que con cada nueva versión del LLM base, podemos esperar una mejora automática en su capacidad para controlar objetos físicos.
Sin embargo, no todo fueron ventajas. Claude todavía experimenta serias dificultades con acciones físicas precisas en tiempo real. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esta tarea requiere una retroalimentación compleja en la que los humanos aún mantienen la ventaja.
Mi análisis
Este experimento no es solo otro récord tecnológico. Es un indicador de que estamos entrando en la era de los "agentes físicos de IA", como señalan acertadamente en Anthropic. Inversores y desarrolladores deben prepararse para que, en los próximos 12 a 18 meses, las redes neuronales comiencen a utilizar eficazmente herramientas y equipos industriales estándar con la misma facilidad con la que ahora escriben código. La cuestión es solo qué tan rápido se adaptarán los reguladores y el mercado laboral a esta nueva realidad.