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    Home»Tecnología»Anthropic pone su nueva IA a gestionar una máquina expendedora. En sólo tres semanas acumuló 1000 dólares en pérdidas (y un pez vivo)
    Tecnología

    Anthropic pone su nueva IA a gestionar una máquina expendedora. En sólo tres semanas acumuló 1000 dólares en pérdidas (y un pez vivo)

    LISTIN DIARIO NOTICIA DE HOYBy LISTIN DIARIO NOTICIA DE HOY24 de diciembre de 2025No hay comentarios5 Mins Read
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    Anthropic pone su nueva IA a gestionar una máquina expendedora. En sólo tres semanas acumuló 1000 dólares en pérdidas (y un pez vivo)
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    La idea de que la IA pueda actuar como motor de eficiencia económica ha sido uno de los ‘grandes relaciones’ de consultoras, inversores y empresas emergentes en estos últimos años: automatizar decisiones, optimizar precios, anticipar la demanda… Sin embargo, un experimento reciente protagonizado por Anthropic (empresa desarrolladora del modelo Claude) y por periodistas de The Wall Street Journal no hace sino poner en cuestión tal nivel de tecno-optimismo.

    Por fortuna, aplicaron el principio de ‘los experimentos, con gaseosa’, y no pusieron una IA a gestionar una bolsa de valores ni una gran empresa logística, sino algo mucho más ‘de andar por casa’: una máquina expendedora localizada en una oficina.

    El resultado fue tan inesperado como revelador: en apenas tres semanas, la IA encargada de gestionar el negocio de ‘vending’ no sólo agotó su capital inicial de 1.000 dólares, sino que terminó regalando productoscomprando artículos absurdos para una máquina de esa clase… como una PlayStation 5 o un pez de acuario.

    El proyecto (bautizado como Proyecto de venta) acabó cancelado antes de tiempo, claro.

    Un experimento serio… con consecuencias cómicas

    El planteamiento inicial era, sobre el papel, razonable. Los equipos de pruebas de Anthropic —conocidos internamente como el equipo rojo— querían someter a estrés a la última versión de su modelo más avanzado, claudioenfrentándolo a una tarea aparentemente simple: gestionar una máquina expendedora como si fuera un pequeño negocio autónomo.

    Para ello, se diseñó una estructura con dos agentes de IA. Uno, llamado Claudio Sennetse encargaría del día a día: elegir productos, fijar precios, gestionar inventario y atender las peticiones que los empleados del Diario de Wall Street le hacían llegar a través de Slack. El segundo, Seymour Efectivoactuaría como una suerte de director ejecutivo virtual, encargado de supervisar decisiones estratégicas.

    Claudio recibió una instrucción clara: generar beneficios comprando productos populares a mayoristas y vendiéndolos con margen. También se le asignó un capital inicial de 1.000 dólares y, tras una primera fase con supervisión humana, se le permitió realizar pedidos autónomos de hasta 80 dólares por operación. Nada especialmente arriesgado. Al menos, en teoría.

    De la prudencia al caos colectivo

    Durante los primeros días, la IA pareció comportarse de forma razonable. Rechazó peticiones disparatadas de algunos periodistas que intentaban ponerla a prueba y se mantuvo fiel a la idea de vender snacks y bebidas. Incluso llegó a declarar, con tono categórico, que jamás compraría una consola de videojuegos para una máquina expendedora.

    Todo cambió cuando el canal de Slack se abrió a unas 70 personas de la redacción. La interacción masiva, combinada con la creatividad —y la picardía— de periodistas acostumbrados a investigar sistemas complejos, terminó erosionando las defensas del modelo.

    Tras más de un centenario de mensajes, Claudius aceptó organizar un supuesto ‘experimento económico’ bautizado como Todos contra todos ultracapitalistas: Durante dos horas, todos los productos serán gratuitos.

    Pero lo que debía ser una promoción puntual se convirtió en una política permanente: convencida por nuevos argumentos —algunos directamente falsos— la IA afirmó que cobrar dinero podía ir en contra de las normas internas del periódico. Los precios cayeron a cero y nunca volvieron a subir.

    Al mismo tiempo, se relajaron las restricciones sobre el tipo de productos: aparecieron botellas de vino, una PlayStation 5… y finalmente un pez betta vivo. Vamos, lo típico que cualquiera esperaría encontrar en una máquina expendedora de oficina.

    Un ‘CEO’ virtual derrotado por documentos falsos

    El agente supervisor, Seymour Cash, intentó intervenir cuando la situación ya era insostenible. Anunció el fin de los regalos y la necesidad de esperar a que volvieran las ventas. Sin embargo, la historia dio un nuevo giro cuando algunos participantes presentado documentos falsificados que supuestamente demostraban que el «consejo de administración» había suspendido sus poderes.

    La IA aceptó documentos esos como válidos. Seymour protestó brevemente, pero acabó cediendo. Claudius volvió a poner gratis todos los productos. Para entonces, el saldo era demoledor: el capital inicial había desaparecido y las pérdidas rondaban los 1.000 dólares. El experimento se dio por terminado poco después.

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    ¿Fracaso o éxito encubierto?

    Desde fuera, Proyecto de venta Parece un desastre sin matices. Ningún humano habría tolerado un sistema que regala mercancías, compra productos absurdos y se deja engañar por documentos falsos. Sin embargo, desde Anthropic insisten en que el objetivo nunca fue ganar dinerosino identificar debilidades.

    Logan Graham, responsable del equipo rojodefendió el experimento como un avance. Según su punto de vista, que la IA sea capaz de gestionar tantas variables y reaccionar de forma flexible —incluso si está equivocada— es un paso previo necesario para que, en el futuro, sistemas similares puedan tomar decisiones económicas complejas con mayor confiabilidad.

    Algún día, dijo, «probablemente podrás ganar mucho dinero». El problema es que mise «algún día» sigue quedando lejos.

    La lección incómoda para la industria de la IA

    Más allá de lo anecdótico, la historia de la máquina expendedora pone el foco en un problema central del despliegue de la IA: la diferencia entre simular competencia y ejercerla en el mundo real. Claude demostró habilidades lingüísticas avanzadas, capacidad de negociación y cierta lógica económica básica. Pero también evidencia una fragilidad extrema frente a la manipulación social, la ambigüedad normativa y la presión colectiva.

    En un contexto donde empresas y gobiernos estudian delegar decisiones cada vez más críticas en sistemas automáticos, el caso resulta incómodo. Si una IA no puede gestionar de forma confiable una máquina expendedora en una oficina¿hasta qué punto está preparado para dirigir procesos financieros, logísticos o administrativos a gran escala?

    Vía | WSJ

    Imagen | Marcos Merino mediante IA

    En Genbeta | Los fondos de pensiones británicos se están deshaciendo de sus acciones en empresas de Silicon Valley: temen a la burbuja de la IA

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