El agente de IA Claude Opus 4.7 superó a los humanos en 20 veces en el control de un robot-perro: una nueva etapa en la evolución de los sistemas autónomos
Un momento clave en el desarrollo de la inteligencia artificial: el modelo Claude Opus 4.7 de Anthropic demostró la capacidad de programar y controlar de forma autónoma un robot cuadrúpedo, completando tareas 20 veces más rápido que los mejores equipos de ingenieros humanos. Este es el resultado de la segunda fase del experimento Project Fetch, que cambia radicalmente la percepción sobre las capacidades de la IA en el mundo físico.
En agosto de 2024, empleados de la empresa sin experiencia en robótica intentaron programar un perro robot con IA, que solo aceleraba la búsqueda de soluciones. Hoy la situación es fundamentalmente diferente: Claude Opus 4.7 trabajó prácticamente de forma autónoma, con una supervisión mínima por parte del investigador. La red neuronal realizó de forma independiente el ciclo completo de configuración:
- 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 el algoritmo de reconocimiento de objetos.
Las cifras son impresionantes: el modelo Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápido que el equipo que usaba versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaban sin la ayuda de un chatbot. Además, la red neuronal escribió un código más eficiente: su volumen resultó ser 10 veces menor que el de los equipos humanos. Esta es una prueba directa de que los modelos de lenguaje modernos no solo pueden generar código, sino también optimizarlo a un nivel inalcanzable para los humanos.
Es importante destacar: Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del hardware. El progreso en robótica fue un efecto secundario del escalado general de los modelos de lenguaje. Esto significa que no estamos observando una especialización limitada, sino una expansión fundamental de las capacidades de la IA.
Sin embargo, no estuvo exento de limitaciones. A pesar del éxito, Claude todavía tiene dificultades con acciones físicas precisas. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero no pudo realizar la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una compleja retroalimentación en tiempo real, en la que los humanos aún superan a la IA. En Anthropic consideran que la industria está entrando en una era de "agentes físicos de IA", donde las redes neuronales podrán usar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que ahora trabajan con código de software.
Mi análisis: Este experimento no es solo una demostración de velocidad, sino una señal de un cambio de paradigma. Si antes la IA era una asistente, ahora se está convirtiendo en un operador autónomo de sistemas físicos complejos. La pregunta es solo qué tan rápido podremos resolver el problema de la retroalimentación física precisa, y quién implementará primero estos sistemas en la industria real.