{"id":4667,"date":"2026-07-09T18:41:00","date_gmt":"2026-07-09T16:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=4667"},"modified":"2026-07-08T13:35:50","modified_gmt":"2026-07-08T11:35:50","slug":"la-ciencia-asegura-que-la-ia-se-acerca-demasiado-rapido-a-una-etapa-desconocida-en-la-que-los-robots-pueden-usar-herramientas-del-mundo-real-y-la-preocupacion-esta-creciendo-la-situacion-ha-cambiado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/la-ciencia-asegura-que-la-ia-se-acerca-demasiado-rapido-a-una-etapa-desconocida-en-la-que-los-robots-pueden-usar-herramientas-del-mundo-real-y-la-preocupacion-esta-creciendo-la-situacion-ha-cambiado\/4667\/","title":{"rendered":"La ciencia asegura que la IA se acerca demasiado r\u00e1pido a una etapa desconocida en la que los robots pueden usar herramientas del mundo real y la preocupaci\u00f3n est\u00e1 creciendo: la situaci\u00f3n ha cambiado"},"content":{"rendered":"\n

Un robot de cuatro patas, una c\u00e1mara, un sensor LiDAR<\/a> y una pelota de playa. Con esos elementos, Anthropic ha vuelto a poner a prueba a Claude en el mundo f\u00edsico, no solo en una pantalla. El resultado m\u00e1s llamativo es claro, Claude Opus 4.7<\/a> complet\u00f3 tareas de conexi\u00f3n, sensores y programaci\u00f3n<\/a> de un robot cuadr\u00fapedo mucho m\u00e1s r\u00e1pido que los equipos humanos del experimento anterior.<\/p>\n\n\n\n

La noticia tiene truco, y conviene contarlo desde el principio. La IA no ha resuelto la rob\u00f3tica<\/a> ni ha aprendido a moverse por el mundo como una persona. Pero s\u00ed muestra algo importante, los modelos de lenguaje empiezan a usar herramientas f\u00edsicas reales con una soltura que hace poco parec\u00eda lejana.<\/p>\n\n\n\n

Un robodog de prueba<\/h2>\n\n\n\n

El experimento se llama Project Fetch y lo dirige el Frontier Red Team de Anthropic. En la segunda fase, publicada el 18 de junio de 2026, el trabajo aparece firmado por Michael Ilie, C. Daniel Freeman y Kevin K. Troy.<\/p>\n\n\n\n

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La primera prueba se hizo en agosto de 2025 con empleados de Anthropic que no eran expertos en rob\u00f3tica. Un equipo us\u00f3 Claude Opus 4.1 y otro trabaj\u00f3 sin el modelo, apoy\u00e1ndose en internet y en su propia habilidad. El grupo con Claude avanz\u00f3 m\u00e1s y fue m\u00e1s r\u00e1pido, pero la IA no pudo completar las tareas por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 hizo Claude<\/h2>\n\n\n\n

En la nueva ronda, Anthropic combin\u00f3 Claude Opus 4.7 con Claude Code, su herramienta para leer c\u00f3digo, editar archivos y ejecutar comandos en entornos de desarrollo. En la pr\u00e1ctica, eso significa que el modelo no solo responde, tambi\u00e9n puede trabajar sobre un sistema real de software.<\/p>\n\n\n\n

El papel del investigador fue limitado. Conect\u00f3 un port\u00e1til al robot, introdujo la solicitud inicial y aprob\u00f3 comandos, pero Claude hizo el resto del proceso t\u00e9cnico. Entre otras cosas, conect\u00f3 la c\u00e1mara, accedi\u00f3 al sensor LiDAR y cre\u00f3 programas para controlar el robot y seguir su movimiento.<\/p>\n\n\n\n

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El LiDAR es un sensor que ayuda al robot a medir lo que tiene alrededor usando luz. No hace falta imaginar ciencia ficci\u00f3n, es m\u00e1s parecido a darle al robot una forma b\u00e1sica de orientarse en una habitaci\u00f3n llena de obst\u00e1culos.<\/p>\n\n\n\n

La cifra clave<\/h2>\n\n\n\n

En las cuatro tareas que hab\u00edan completado ambos equipos humanos en 2025, Claude Opus 4.7 tard\u00f3 9 minutos y 35 segundos. El equipo humano sin Claude hab\u00eda necesitado 361 minutos, y el equipo con Claude, 181 minutos. Por eso Anthropic habla de una mejora de casi 38 veces frente al grupo sin IA y de casi 19 veces frente al grupo asistido por Claude.<\/p>\n\n\n\n

Cuando se cuentan todas las tareas evaluadas en la segunda fase, Claude Opus 4.7 complet\u00f3 el trabajo en una media de 12 minutos y 7 segundos. El equipo con Claude del a\u00f1o anterior hab\u00eda tardado 264 minutos en esas mismas tareas. No es una mejora peque\u00f1a. Es un salto de ritmo.<\/p>\n\n\n\n

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Anthropic tambi\u00e9n destaca otro detalle menos vistoso, pero muy revelador. Claude escribi\u00f3 mucho menos c\u00f3digo que el equipo humano asistido y, aun as\u00ed, logr\u00f3 un rendimiento similar o mejor en varias partes del experimento.<\/p>\n\n\n\n

D\u00f3nde fall\u00f3<\/h2>\n\n\n\n

La parte dif\u00edcil segu\u00eda siendo la m\u00e1s f\u00edsica. Claude consigui\u00f3 colocar el robot detr\u00e1s de la pelota de playa y prepararlo para empujarla, pero no logr\u00f3 devolverla de forma precisa al punto de partida. Ah\u00ed la historia cambia.<\/p>\n\n\n\n

El problema se llama \u00abcontrol de bucle cerrado\u00bb. Dicho sin jerga, consiste en mirar lo que acaba de pasar, corregir el movimiento y volver a ajustar la acci\u00f3n una y otra vez. Es lo que hacemos al empujar una silla sin pensarlo demasiado, pero para una IA y un robot sigue siendo bastante complicado.<\/p>\n\n\n\n

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Anthropic reconoce que los modelos actuales todav\u00eda tienen problemas con esa sutileza. Un investigador con m\u00e1s experiencia en rob\u00f3tica s\u00ed consigui\u00f3 programar la tarea final, y la compa\u00f1\u00eda cree que Claude podr\u00eda llegar a hacerlo con m\u00e1s tiempo y mejores apoyos.<\/p>\n\n\n\n

Por qu\u00e9 importa<\/h2>\n\n\n\n

La expresi\u00f3n clave aqu\u00ed es \u00abIA de agente<\/a> f\u00edsico\u00bb. Significa una IA capaz de usar herramientas del mundo real, al menos en tareas concretas, y no solo aplicaciones digitales. No hablamos de un robot aut\u00f3nomo general, sino de un modelo que empieza a manejar hardware comercial con bastante facilidad.<\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00e1s interesante es que Anthropic asegura que este avance no nace de entrenar a Claude espec\u00edficamente para rob\u00f3tica. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, apareci\u00f3 en gran medida por el escalado general del modelo, igual que antes ocurri\u00f3 con herramientas de software y algunos trabajos de ciberseguridad.<\/p>\n\n\n\n

Ese patr\u00f3n cambia la pregunta. Antes se trataba de saber si la IA pod\u00eda ayudar a una persona a programar un robot. Ahora empieza a plantearse otra cosa, cu\u00e1ndo bastar\u00e1 con que una persona supervise mientras la IA hace gran parte del trabajo t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n

Lo que falta<\/h2>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, conviene pisar el freno. Project Fetch es una prueba controlada, con un robot concreto, tareas concretas y supervisi\u00f3n humana para aprobar comandos. No demuestra que Claude pueda manejar cualquier m\u00e1quina ni que los robots<\/a> vayan a operar solos en entornos complejos ma\u00f1ana por la ma\u00f1ana.<\/p>\n\n\n\n

El siguiente paso ser\u00e1 comprobar si estos modelos pueden mantener la misma rapidez cuando el mundo se vuelve m\u00e1s desordenado. Polvo, errores de sensores, obst\u00e1culos inesperados o una pelota que rueda mal pueden cambiarlo todo. La rob\u00f3tica real rara vez se porta como una demo.<\/p>\n\n\n\n

Anthropic resume el fondo del asunto con prudencia. Hace no tanto parec\u00eda raro imaginar modelos creando y usando herramientas de software por su cuenta, y hoy ya ocurre. \u00abSer\u00eda imprudente descartar\u00bb una trayectoria parecida en hardware<\/a>, sostiene el equipo.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo oficial se ha publicado en Anthropic<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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