Anthropic показала, как ИИ управляет робособакой в десятки раз быстрее людей
La empresa Anthropic presentó los resultados de la segunda fase del experimento Project Fetch, y los resultados son impresionantes. Mi equipo y yo seguimos de cerca este proyecto, ya que demuestra hasta dónde han llegado los modelos de lenguaje en la resolución autónoma de problemas físicos complejos.
El modelo Claude Opus 4.7 completó el ciclo completo de configuración y control de un robot perro 20 veces más rápido que los equipos de ingenieros humanos que trabajaban con versiones anteriores de IA. Esto no es solo una mejora de indicadores, sino un cambio de paradigma.
Cómo funciona
A diferencia de la primera fase, donde la IA actuaba solo como asistente para personas sin experiencia en robótica, la nueva versión de Claude trabajó prácticamente de forma autónoma. Bajo una supervisión mínima del investigador, el modelo de forma independiente:
- 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.
Lo que es especialmente importante: la red neuronal escribió un código cuyo volumen es 10 veces menor que el de los equipos humanos. Esto significa no solo velocidad, sino también calidad: soluciones más eficientes y concisas.
Los números hablan por sí solos
Opus 4.7 resultó ser 18 veces más rápida que el equipo que usaba versiones antiguas de IA, y 37 veces más rápida que las personas que trabajan sin ayuda de un chatbot. Además, Anthropic no implementó algoritmos especializados para controlar el "hardware": el progreso fue un efecto secundario del escalado general de los modelos de lenguaje.
Limitaciones y perspectivas
Sin embargo, no todo fueron puntos fuertes. Claude llevó con éxito el robot hasta el objetivo, pero no logró la tarea de empujar suavemente una pelota hasta el punto deseado. Esto requiere una retroalimentación compleja en tiempo real, donde los humanos aún superan a la IA. No obstante, creo que esta es una limitación temporal: en cuanto los modelos aprendan a trabajar con retroalimentación táctil, los agentes físicos se convertirán en realidad.
En Anthropic están convencidos de que la industria entra en la era de los "agentes físicos de IA". Mi pronóstico profesional: en los próximos 2-3 años veremos cómo las redes neuronales comienzan a usar herramientas y equipos estándar con la misma eficacia con la que ahora trabajan con código de software. Esto abrirá nuevos horizontes para la automatización en logística, construcción e incluso en el hogar.