Im August 2025 hat Anthropic ein Experiment gemacht, das auf den ersten Blick kurios klingt: Kann Claude Mitarbeitern ohne Robotik-Erfahrung helfen, einen Roboterhund zu steuern? Die Antwort war damals: Ja, deutlich besser als ohne Claude. Jetzt hat Anthropic Phase 2 veröffentlicht — und die Ergebnisse sind eine andere Liga.
Was getestet wurde
Das Setup: Ein handelsüblicher Roboterhund (ein vierbeiniger Laufroboter), verschiedene Aufgaben wie Sensorverbindung, Videostream, Lidar-Anbindung, manuelle Steuerung per Code, Pfadverfolgung und Ballerkennung. In Phase 1 traten zwei menschliche Teams gegeneinander an — eins mit Claude, eins ohne.
In Phase 2 hat Anthropic Claude Opus 4.7 allein antreten lassen. Ohne menschliche Hilfe. Die einzige Aufgabe des Forschers: Laptop anstecken, Startprompt eingeben, Befehle bestätigen.
Die Ergebnisse
Claude Opus 4.7 war bei allen Aufgaben, die im letzten Jahr von mindestens einem menschlichen Team geschafft wurden, mindestens 10-mal schneller. Bei den vier Aufgaben, die beide Teams geschafft hatten, war Opus 4.7 im Schnitt 37-mal schneller als das Team ohne Claude und 18-mal schneller als das Team mit Claude.
Konkreter: Was Menschen in über 6 Stunden erledigten, schaffte Claude in unter 10 Minuten. Dabei produzierte es fast zehnmal weniger Code als das Claude-unterstützte Team — und war trotzdem erfolgreicher.
Wo Claude noch scheitert
Der Roboterhund sollte am Ende einen Strandball autonom zurückbringen. Dafür braucht man eine Echtzeit-Regelschleife: Ball erkennen, Position korrigieren, Roboter nachjustieren. Genau das, was Menschen mit ihren Händen und etwas Übung intuitiv hinbekommen.
Claude konnte den Roboter hinter den Ball manövrieren und ihn anstoßen — aber die präzise Steuerung für das Zurückbringen fehlte. Es ist das gleiche Problem, an dem auch die menschlichen Teams in Phase 1 scheiterten, wenn sie es programmatisch lösen sollten.
Was das bedeutet
Anthropic betont: Das ist kein gezieltes Robotik-Projekt. Die Verbesserungen sind ein Nebeneffekt des allgemeinen Modellfortschritts. Claude wurde nicht auf Robotersteuerung trainiert — es hat einfach von der allgemeinen Skalierung profitiert.
Das Muster kennen wir aus anderen Bereichen: Erst hilft das Modell Menschen. Dann helfen Menschen dem Modell. Dann macht das Modell es allein. In der Cybersicherheit ist Anthropic bereits dort. Bei der physischen Robotik stehen wir am Anfang dieser Entwicklung.
Oder wie Anthropic es formuliert: Wir betreten möglicherweise die frühe Ära der physischen agentischen KI.
Quellen: Anthropic Research