Claude Opus 4.7 ha superado a los humanos en el manejo de un perro robot: velocidad 20 veces mayor
La nueva fase del experimento Project Fetch de Anthropic ha demostrado un avance sorprendente: el modelo de lenguaje Claude Opus 4.7 logró configurar y controlar un robot cuadrúpedo 20 veces más rápido que equipos de ingenieros humanos. Esto no es solo una victoria del algoritmo, sino un cambio de paradigma en la robótica.
Recordemos el contexto: en agosto de 2024, empleados de la empresa sin experiencia en robótica intentaron programar un robot perro con versiones anteriores de IA. En ese entonces, la red neuronal actuaba solo como asistente. Hoy todo es diferente. Claude Opus 4.7 trabajó de forma prácticamente autónoma, bajo un control mínimo del investigador. El modelo de forma independiente:
- se conectó a los sensores de video y al lidar;
- escribió un programa para el control manual;
- desarrolló un sistema de monitoreo de la trayectoria del movimiento;
- configuró el 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 antiguas de IA, y 37 veces más rápido que las personas que trabajaban sin ayuda del chatbot. Además, el volumen de código generado fue 10 veces menor que el de los equipos humanos: la red neuronal no solo escribió más rápido, sino también de manera más eficiente.
Un detalle importante: los autores del experimento destacan que este progreso es un efecto secundario del escalado general de los modelos de lenguaje. Anthropic no implementó algoritmos especializados para el control del "hardware". Esto significa que, con cada nueva generación de IA, esta adquirirá automáticamente habilidades para trabajar con objetos físicos.
Sin embargo, no todo es tan sencillo. Claude aún enfrenta serias dificultades con acciones físicas precisas en tiempo real. El modelo logró llevar al robot hasta el objetivo, pero falló en la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Para este tipo de operaciones se requiere una retroalimentación compleja, en la que los humanos aún mantienen la ventaja.
En Anthropic están convencidos: estamos entrando en la era de los "agentes físicos de IA". En un futuro cercano, las redes neuronales podrán usar herramientas y equipos estándar con tanta naturalidad como ahora trabajan con código de software.
Mi evaluación experta: Este experimento es una señal para toda la industria. Si los modelos de lenguaje continúan escalándose al ritmo actual, veremos cómo la IA no solo comenzará a escribir código, sino también a ensamblar, configurar y reparar equipos. Inversores, presten atención a las empresas que integran LLM en el "hardware": esta es la próxima gran tendencia.