Hace menos de un año, Anthropic hizo un experimento curioso: puso a dos equipos de empleados a programar un robodog para que detectara una pelota de playa y la recogiera de forma autónoma. Un equipo usaba Claude Opus 4.1, el otro solo Google e ingenio. El equipo con IA ganó, pero no fue una paliza: demoraron 181 minutos contra 361 del equipo sin IA.
Ahora, en junio de 2026, Anthropic repitió el experimento con Claude Opus 4.7. El resultado es para preocuparse o para celebrar, según como se mire: la IA sola hizo en 9 minutos 35 segundos lo que el equipo humano + IA hizo en 181 minutos. Es casi 19 veces más rápido. Y no solo eso: escribió casi 10 veces menos código que el equipo que usaba Claude 4.1, y funcionó igual o mejor.
¿Qué cambió en menos de un año?
Anthropic dice que no hubo un esfuerzo específico para mejorar robótica. Los avances vienen del scaling general: los modelos se vuelven más capaces de forma transversal. Eso me deja pensando en la pega. Si en 10 meses la diferencia es de 20x, ¿cuánto falta para que programar un robot deje de ser un trabajo de ingenieros y pase a ser un prompt de 5 minutos?
El experimento se llama Project Fetch. La fase uno (agosto 2025) mostró que Claude era útil como asistente. La fase dos muestra que ya no necesita asistentes humanos: solo alguien que enchufe el laptop y apruebe los comandos. El modelo eligió solo el camino óptico, corrigió errores de detección de objetos y generó código que funcionó a la primera en la mayoría de los casos.
Lo que todavía no puede hacer
No todo es triunfo. La tarea final —agarrar físicamente la pelota— sigue siendo un dolor de cabeza para Claude. Requiere control en lazo cerrado: ver la pelota, ajustar el movimiento, corregir el error, repetir. Los humanos hacemos eso sin pensar. La IA todavía no. Un investigador con experiencia en robótica sí logró programar la recolección autónoma, pero el modelo solo no.
Eso me da algo de alivio, pero no mucho. Anthropic ya identificó el patrón: primero la IA ayuda a los humanos, después los humanos ayudan a la IA, y finalmente la IA lo hace sola. Vimos lo mismo en ciberseguridad. Ahora estamos viendo el inicio en el mundo físico.
Mi opinión
Como ingeniero, me emociona la velocidad de mejora. Como persona que trabaja en tech, me pregunto cuántos trabajos técnicos de hoy serán «prompts baratos» en 2027. No creo que los robots reemplacen a los ingenieros de sistemas de la noche a la mañana, pero sí creo que la barrera para automatizar tareas físicas se está derrumbando más rápido de lo que muchos cachan.
El dato que más me impactó: el equipo humano con Claude 4.1 escribió 10.309 líneas de código. Claude 4.7 solo escribió 1.045 y funcionó igual. Eso no es solo eficiencia. Es un cambio de paradigma.
Fuente de inspiración: Project Fetch: Phase Two — Anthropic
