¿Por qué Anthropic ha empezado a experimentar con robots?
Los creadores de Claude quieren que su IA trascienda del mundo virtual al mundo físico y ya se están poniendo a prueba para el control de robots.
A lo largo de este verano, los científicos de la empresa Anthropic, creadores de Claude, han retomado el interés por la robótica y están empezando a hacer avances muy interesantes que podrían suponer un nuevo impulso para la llegada de la robótica de propósito general.
Atento a esto que publicaron el 18 de junio:
“Observamos un patrón en el que, primero, los modelos ayudan a los humanos. Luego, los humanos ayudan a los modelos. Finalmente, los modelos son capaces de realizar tareas por sí mismos. Hemos visto esto antes en la ciberseguridad y ahora la misma dinámica está empezando a tomar forma en la intersección de la IA y el mundo físico.”
Lo de la ciberseguridad es importante porque Anthropic ha tenido este año un protagonismo enorme a nivel mundial debido al desarrollo del modelo Mythos que ha puesto patas arriba todo el sector de la seguridad informática por su capacidad de descubrir vulnerabilidades en el software de una forma mucho más eficiente que las personas. Esto ha llevado a la empresa incluso a tener problemas a nivel político con la prohibición temporal por parte de Estados Unidos del modelo Fable, la versión para el público general de Mythos.
Si realmente los creadores de Claude logran avances tan importantes en la aplicación de la IA a la robótica como lo han hecho con la ciberseguridad, esto supondrá un gran impulso para el desarrollo de la IA Física y por eso es tan importante que conozcamos en detalle qué es lo que han estado haciendo y cómo podría evolucionar.
🗓️ Agosto de 2025: comienza el Proyecto Fetch que consiste en un experimento para comprobar hasta qué punto Claude podía ayudar a los empleados de Anthropic, que no eran expertos en robótica, a realizar tareas sofisticadas con un robot cuadrúpedo y descubrieron que poder usar el modelo de vanguardia en aquel momento (Claude Opus 4.1) permitió a un equipo superar con creces al otro, que solo podía recurrir a Internet y a su propio ingenio. El equipo que contó con la ayuda de Claude logró hacer más, y más rápido.
🗓️ Junio de 2026: se retoma el Proyecto Fetch para ver si los modelos más recientes podrían superar a la generación anterior. No solo lo lograron, sino que Claude Opus 4.7 operando sin asistencia humana, fue aproximadamente 20 veces más rápido que el equipo humano más veloz en todas las tareas completadas por los participantes en el experimento hace menos de un año .
Como conclusión de este trabajo de Anthropic lo que encontramos es que los modelos de IA generalistas cuando se usan en robótica están mejorando rápidamente, pero su capacidad depende en gran medida del método de control que utilizan. Cuando deben controlar las articulaciones por sí mismos, suelen fallar. Sin embargo, cuando supervisan un controlador preentrenado o utilizan herramientas de orientación sencillas, pueden completar tareas reales de navegación y manipulación. Algunas formas de robótica siguen siendo difíciles de manejar y controlar, pero los modelos más recientes, son mucho más eficaces a la hora de ajustar sus estrategias y convertir la comprensión visual y sensorial en acciones apropiadas en distintos ámbitos.
Esto es importante para el desarrollo y la implementación segura de modelos de lenguaje en robótica. Los modelos de vanguardia actuales no pueden controlar robots humanoides sin una política preentrenada, pero los modelos más recientes han logrado avances significativos en la manipulación directa y el control de políticas de alto nivel en las representaciones humanoides y cuadrúpedas.
Los modelos fundacionales empiezan a ser capaces de orquestar capacidades robóticas que ya existen, por lo tanto el valor del agente no estará en generar cada movimiento, sino en:
Comprender la intención humana
Descomponer una tarea
Elegir la capacidad robótica adecuada
Supervisar su ejecución
Detectar errores
Cambiar de estrategia
Aprender de intentos anteriores
Por lo tanto, lo que este trabajo de Anthropic nos está enseñando es que en el futuro la forma de trabajo habitual en la robótica tendrá la siguiente estructura:
Persona → Agente de IA → VLA → controlador → robot
Pero más importante aún, esto que va a ocurrir en la robótica también va a suceder en la tecnología en general, es decir, los Agente de IA se van a convertir en la interfaz con la que interactuamos con la tecnología. Lo que hasta ahora hemos hecho a través de software o webs para gestionar cosas, comunicarnos o informarnos, ahora lo haremos a través de Claude, ChatGPT, Gemini, … en lenguaje natural, sin botones, menús, links, … todo a través de las palabras, ya sean escritas o por voz. Y serán esos agentes los que se encarguen de gestionar el software por nosotros o generarlo “al vuelo” si es necesario.
Mistral también le tiene ganas a la robótica
Ahora que ya conocemos lo último que está haciendo Anthropic en robótica, que podemos añadir a las noticias recientes de la búsqueda de ingenieros en robótica por parte de OpenAI y el trabajo que realiza DeepMind en IA Física para construir el Android de la robótica, veamos también cómo otros laboratorios de IA ponen la mirada en la robótica como uno de los siguientes hitos en su camino.
En concreto en Europa tenemos a Mistral como el principal desarrollador de LLMs y ahora se lanza también a crear su propio modelo de navegación autónoma para robots.
Robostral Navigate permite a los robots navegar de forma autónoma en entornos complejos utilizando únicamente una cámara RGB, logrando un éxito del 76,6 % en pruebas de referencia R2R-CE no vistas, superando a los enfoques multisensor. El modelo ha sido desarrollado íntegramente por Mistral con datos simulados y técnicas de optimización de tokens, se generaliza a diferentes tipos de robots y se adapta a obstáculos del mundo real no vistos durante el entrenamiento. El modelo combina la navegación basada en punteros con el aprendizaje por refuerzo para una mejora continua, allanando el camino hacia una IA integrada en la robótica.
Como te puedes imaginar, todos estos esfuerzos conjuntos de los laboratorios de IA, sumados a los que están realizando las empresas de robótica, son un nuevo catalizador que acelerará aún más el desarrollo de la IA Física.
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