Imposible seguir el ritmo de los robots. La “Prueba del Café” mide su capacidad para preparar una taza sin errores en tres espacios diferentes, no estructurados y de complejidad equivalente a la de una casa ordinaria. La “Ola 7: Robótica e IA Física” del Forecasting Research Institute nos acaba de decir que los robots serán capaces de superarla de forma fiable a partir de 2034.
En torno a ese año y 2040, llegará también la cirugía robótica, según los especialistas consultados en el informe, de modo que un robot podrá operar con éxito una apendicitis sin ayuda humana. Para entonces, tendremos que haber resuelto cuestiones nada menores como las barreras regulatorias, la responsabilidad por negligencia médica y la propia resistencia de los cirujanos.
Será necesario para ello un nivel de aceptación social suficiente para superar las actuales suspicacias por el posible impacto de la robótica en el empleo. El debate se presenta apasionante. La firma de la profesora de la Universidad Pública de Navarra Ainhoa Urtasun aparece en el que es, para la Federación Internacional de Robótica, el mejor paper publicado en el mundo en 2025. El artículo demuestra que las plantas industriales de Estados Unidos que adoptan robots incrementan aproximadamente en un 150 % sus ofertas de empleo y en un 15 % su plantilla, en comparación con las que no lo hacen.
La consultora McKinsey desembarcó en el último CES de Las Vegas con una catarata de datos. La conclusión sería que no hay tiempo que perder: la industria de EEUU no podrá cubrir 1,9 millones de puestos de trabajo en 2033; sólo el 6% de fábricas están dotadas de robots a escala; las tasas de instalación de robots de fábrica en China son 10 veces superiores a las de EEUU; el 13% de las horas de trabajo ya son automatizables con robots; y las inversiones en robótica se han multiplicado por 25 en tres años.
La revolución de la IA generativa permitirá a los robots actuar de forma autónoma. Ese es el cambio de paradigma que trae la llamada IA física. Ya existen implementaciones iniciales en logística, industria, movilidad, salud y defensa que permiten vaticinar un potencial de mercado de aproximadamente 430.000 millones de euros en 2030, de los que entre 80.000 y 110.000 millones se generarán en Europa.
El comportamiento del consumidor se ha transformado y condiciona el desarrollo de la robótica. Es cada vez más proclive a la entrega rápida, la personalización y la sostenibilidad ambiental. Amazon opera actualmente más de 750.000 robots en toda su red logística y ha logrado una entrega un 25% más rápida y eficiente. Está además el reto demográfico: en Europa, se prevé que la proporción de personas mayores de 65 años con respecto a la población en edad laboral aumente del 28% al 43% en 2050.
Es fascinante la cantidad de apellidos que está recibiendo la IA conforme despliega sus alas en el mundo de la robótica. En la última edición de Automate 2026 en Chicago, Intrinsic, empresa de Alphabet, matriz de Google, presentó un prototipo robótico de “IA adaptativa”. Cuenta con sistema operativo propio, IntrinsicOS, y funciona a partir de paquetes de acciones robóticas que pueden integrarse en el flujo de trabajo con unos pocos clics en una pantalla. Utiliza un sistema sencillo de ‘arrastrar y soltar’ tareas.
La alianza de FORT Robotics y NVIDIA quiere desligarse de los sistemas tradicionales de percepción artificial del entorno, que dependen de los sensores embarcados en el robot, y promueven el concepto outside-in safety para ayudar a la máquina con sensores y cámaras ubicados fuera de ella. Emerge también la “IA acústica”: ya hay plataformas que analizan con IA en menos de un segundo los sonidos generados durante la fabricación y detectar defectos en tiempo real.
La nueva generación de robots dependerá menos de una única tecnología dominante y más de la combinación de IA, diseño inspirado en la naturaleza y autonomía para actuar en entornos cada vez más complejos.
La nueva generación de robots dependerá menos de una única tecnología dominante y más de la combinación de IA, diseño inspirado en la naturaleza y autonomía para actuar en entornos cada vez más complejos. Barbara Mazzolai, del Instituto Italiano de Tecnología, sostiene que la eficiencia energética de los robots será clave cuando formen parte de nuestra vida cotidiana a gran escala. Su mirada se dirige a las plantas y los pulpos, que desarrollan comportamientos complejos bajo fuertes restricciones energéticas y sin depender de sistemas centrales de control.
Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) evolucionan también rápidamente como una vía prometedora para desbloquear capacidades de razonamiento espacial generalizables para los robots. Los modelos π₀ y π0.6 de Physical Intelligence permiten ya realizar tareas como doblar la ropa en diferentes plataformas de robots sin necesidad de un reentrenamiento específico.
Alcanzar la destreza a nivel humano sigue siendo el gran desafío. Las manos robóticas deben operar con un alto grado de libertad, a menudo con más de 20 articulaciones. El progreso en la inteligencia espacial 3D, un apellido más para la IA, será clave. En última instancia, el equilibrio entre seguridad y flexibilidad es hoy un gran desafío tecnológico para los innovadores. Uno de los impactos más inmediatos de podría producirse, de hecho, en la seguridad laboral: en Amazon, los centros que integran la robótica han experimentado una reducción del 15% en las tasas de siniestralidad.
También hay fabricantes de camiones diseñando el sistema operativo del nuevo vehículo inteligente. Ya se están aplicando soluciones autónomas en carretera con un conductor de seguridad en Texas (EEUU), donde no se requerirá presencia humana en cabina a partir de 2027.
Caterpillar, que produce toda clase de equipos móviles para la construcción, habla del paso de la inteligencia que asiste al operador, a la inteligencia que se convierte en el operador. A principios de 2026, su flota minera autónoma había recorrido más de 385 millones de kilómetros sin conducto.
NVIDIA concibe un futuro robótico gobernado por la IA física en un modelo de “tres ordenadores”. Uno se dedicará a entrenar el modelo de IA física, otro simulará el entorno físico y las operaciones y un tercero se ocupará de la implementación. Para que todo eso funcione no basta con disponer de buenos dispositivos y programas informáticos: se necesitará tener comprensión, contexto de los datos, por eso las grandes compañías tecnológicas buscan asociarse a las empresas industriales, constructoras y gestoras de redes.
A medida que los costes de hardware disminuyen y mejora la IA física, los argumentos económicos para aplicar la robótica se refuerzan. Están convergiendo avances que permiten que humanoides básicos como el G1 de Unitree, tengan ahora un precio inferior a 15.000 dólares, y que el K de UBTECH haya entrado en la fase de producción en serie tras reducir su coste medio de tres millones a 100.000 dólares en una década.
Pese a que todavía presentan muchas carencias que hacen inviable su introducción en contextos que no estén altamente supervisados, los humanoides han captado rápidamente la atención global como una de las manifestaciones más prometedoras de la IA física. Varios fabricantes de automóviles están probando robots humanoides en entornos de producción.
Más allá de los humanoides, los ingenieros exploran conceptos aún más avanzados, como las máquinas biológicamente integradas y el incipiente campo de la robótica cuántica.
El año 2025 fue el primero de producción masiva de robots humanoides en China, donde más de 140 fabricantes nacionales han lanzado ya más de 330 modelos. OpenAI reabrió su división de robótica a principios de 2025, Tesla y XPeng compiten por desarrollar sus propios modelos, Goldman Sachs pronostica que el mercado total crecerá de 6.000 millones de dólares en la actualidad a 38.000 millones en 2035 y los analistas de Morgan Stanley afirman que alcanzará los cinco billones de dólares en 2050.
Más allá de los humanoides, los ingenieros exploran conceptos aún más avanzados, como las máquinas biológicamente integradas y el incipiente campo de la robótica cuántica, que promete velocidades y capacidades sin precedentes, aunque los robots cuánticos útiles aún podrían tardar décadas en llegar. Las empresas tendrán que introducir cambios en la capacitación y en las necesidades de formación de sus operarios si quieren sacar el máximo partido a la IA física.
Fuentes:
Eugenio Mallol es un periodista especializado en innovación tecnológica, creador del suplemento INNOVADORES en El Mundo y La Razón del que fue director durante 11 años. En la actualidad, es director de estrategia y comunicación en Atlas Tecnológico y analista y coordinador de la Cátedra Ciencia y Sociedad de la Fundación Rafael del Pino. Es columnista de Forbes España y colabora en medios digitales como InnovaSpain y Valencia Plaza, es autor de libros e informes sobre innovación tecnológica y conferenciante.