Un perro guía para un ordenador: depurar robots con IA no sale tan bien como parece

Un ingeniero que escribe código para robots cuenta su frustración al delegar la depuración visual en asistentes de programación basados en modelos de lenguaje. Explica que, aunque los LLM toleran las tareas tediosas del desarrollo, siguen siendo inútiles a la hora de juzgar si un robot funciona correctamente con solo mirar una visualización. El estándar de calidad en robótica es ver el robot ejecutar la tarea; el autor ha intentado automatizar ese bucle conectando un visualizador con servidor MCP a su asistente de código, pero el resultado ha sido decepcionante. Mientras él manipula la vista en cinco segundos —zoom, selección y enfoque de la escena—, el modelo tarda hasta cinco minutos solo en situarse, y tras treinta minutos de espera suele devolver otra respuesta igualmente incorrecta. Al final ha tenido que volver al flujo más básico: abrir el visualizador, detectar él mismo los fallos, hacer capturas y describírselas al LLM como si fuera un perro guía que guía a un invidente. La experiencia ilustra los límites actuales de los modelos de lenguaje para tareas que requieren percepción visual fiable y por qué la intuición humana sigue siendo insustituible en la depuración de robots reales.