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Durante los últimos años, la inteligencia artificial ha vivido confinada en los chatbot. Ahora, salta a las máquinas gracias a sistemas capaces de percibir su entorno y actuar en el mundo físico. La última revolución abre una nueva pugna tecnológica entre EEUU y China.
Cada año, China exhibe su potencia en robótica con ejércitos de humanoides que ejecutan espectaculares acrobacias. Pero más allá de las exhibiciones, los robots empiezan a salir del laboratorio. BMW, Mercedes-Benz o BYD ya los prueban en sus plantas; Hyundai planea su despliegue en 2028, y Airbus evaluará un modelo en el ensamblaje de aviones.
Estos proyectos muestran un punto de inflexión para la inteligencia artificial, que deja de estar confinada en el chatbot para saltar a las máquinas. Robots, vehículos autónomos y drones muestran el avance de la IA física, sistemas capaces de percibir su entorno, planificar y ejecutar acciones. "El momento ChatGPT de la IA física ha llegado; las máquinas empiezan a comprender, razonar y actuar en el mundo real", defiende Jensen Huang, CEO de Nvidia.
Esta era está impulsada por los avances en IA, la caída de los costes del hardware y la escasez estructural de mano de obra, explican en Bank of America (BofA). "El valor estratégico se está desplazando del desarrollo de modelos generales hacia el control del hardware, el despliegue y la ejecución a escala", dice el banco en un informe que refleja la feroz batalla que se libra en este terreno entre Estados Unidos y China.
El interés se ha contagiado a los inversores. En 2025, las empresas vinculadas a robótica e IA física captaron 41.000 millones de dólares, un 74% más que año previo y un 9% de la inversión global del capital riesgo, según CB Insights. "Los robots humanoides se convertirán en la industria más grande de la historia", augura Elon Musk, CEO de Tesla, que desarrolla el androide Optimus.
Las estimaciones son muy optimistas. Se espera que las ventas de humanoides pasen de 20.000 unidades este año a diez millones en 2035, según BofA. A finales de esta década, en Estados Unidos circularán 35.000 robotaxis y 25.000 camiones autónomos, según Goldman Sachs. Y el mercado de drones autónomos, incluyendo la industria de defensa, más que duplicará su tamaño en diez años hasta los 150.000 millones de dólares.
¿Por qué ahora?
Esta nueva ola de IA descansa en varios avances técnicos. Los modelos multimodales integran visión, lenguaje y acción en una misma arquitectura, lo que permite a las máquinas comprender su entorno y decidir qué acciones tomar. Además, la simulación a gran escala con datos sintéticos hace posible entrenarlas en entornos virtuales antes de ponerlas a trabajar.
Robot Atlas de Boston Dynamics.EXPANSIONLuis Miguel Garay, director del máster en Inteligencia Artificial de Unir, ilustra el salto multimodal con un ejemplo. Un robot puede "ver" una mesa desordenada, entender la instrucción "recoge los objetos frágiles primero" y actuar en consecuencia, sin necesidad de sistemas separados para visión, lenguaje y control que luego haya que coordinar. Además, al entrenarse con grandes volúmenes de datos, "no se limitan a repetir tareas aprendidas, sino que pueden adaptarse a situaciones nuevas sin necesidad de reprogramarlos desde cero", explica. Garay indica que el hardware también ha evolucionado, con sensores más precisos y mayor potencia de cálculo, "que permiten procesar información y reaccionar en milisegundos".
Retos
También hay retos. Los costes del hardware son elevados, aunque descienden conforme se gana escala. Los humanoides deben demostrar sus capacidades en entornos industriales, mientras que la expansión de los robotaxis a nuevas regiones está sujeta a aprobaciones regulatorias y meses de pruebas.
Garay señala que uno de los retos clave es garantizar "la seguridad y fiabilidad" fuera del laboratorio, donde la incertidumbre es constante. "Pequeños errores de percepción o planificación pueden traducirse en fallos físicos relevantes", explica este experto, y añade que sigue existiendo un problema para cerrar la brecha entre lo que funciona en la simulación y el mundo real.
Robotaxis
La movilidad es el primer gran campo de pruebas a escala de la inteligencia artificial física. El taxi sin conductor ha dejado de ser una promesa para convertirse en un negocio incipiente. Más de una decena de ciudades de EEUU y China tienen ya servicios comerciales de empresas como Waymo, Pony.ai, Baidu y WeRide. Este año, se sumarán decenas de ubicaciones a tenor de los planes de expansión de estas compañías y de otros actores como Tesla y Uber. Esta última quiere traer robotaxis a Madrid en 2026, en colaboración con un socio tecnológico.
"El principal obstáculo no es tecnológico, sino regulatorio y tal vez también cultural. Europa no permite más que el nivel 3 de autonomía, lejos de lo que necesita un robotaxi", señala Javier Goikoetxea, CEO de la empresa de movilidad Next Mobility y profesor de Innovación y Transformación Digital en la Universidad Francisco de Vitoria.
El actor con mayor despliegue es Waymo. Con una flota de más 3.000 vehículos en Estados Unidos, supera ya los 450.000 viajes semanales. En China, Apollo Go de Baidu suma unos 250.000 trayectos semanales. El año pasado, un viaje en Waymo costaba entre un 30% y un 40% más que en Uber; hoy, la diferencia es del 12%. Goikoetxea considera que la caída del coste por kilómetro es inevitable, pero advierte que la transición será lenta porque el hardware -sensores LIDAR, radares, cámaras- sigue siendo caro y debe amortizarse. A mayor escala y utilización de la flota, mayor reducción. "La transformación será gradual y condicionada por regulación, aceptación social y escala operativa", concluye.
Camiones autónomos
La misma tecnología que guía un robotaxi se aplica a camiones de reparto, donde faltan 3,6 millones de camioneros a nivel global, según BofA. Aquí opera la canadiense Waabi, fundada por la española Raquel Urtasun, que acaba de captar 1.000 millones de dólares, y que desplegará su tecnología en robotaxis mediante una alianza con Uber.
Fabricar un camión autónomo es unos 150.000 dólares más caro que uno convencional. Goldman Sachs estima que el sobrecoste podría reducirse a 50.000 dólares en el año 2030, mientras el precio por milla bajará hasta1,89 dólares, por debajo del estimado para vehículos con conductor. La misma tecnología se extiende a maquinaria de construcción, vehículos industriales y equipos mineros. Todo lo que se mueve está camino de volverse autónomo.
Robots humanoides
Los humanoides son la cara más visible de ola de la inteligencia artificial física. China está liderando la ofensiva de la mano de empresas como Agibot y Unitree, con una cuota combinada superior al 70%, pero Estados Unidos no quiere quedarse rezagada: Tesla ha reconvertido líneas de producción de coches para fabricar el Optimus, y Figure AI, respaldada por OpenAI y Nvidia, planea producir 100.000 humanoides en cuatro años. Mientras, la surcoreana Hyundai se prepara para fabricar 30.000 unidades anuales a partir de 2028 del androide Atlas de Boston Dynamics.
Los humanoides primero tienen que conquistar la industria, luego llegarán al hogar. BofA estima que la población de robots podría alcanzar los 300 millones en 2040. Sin embargo, sus analistas señalan los obstáculos actuales: el retorno de inversión en industria es incierto por el alto coste de cada unidad y el gasto de mantenimiento, faltan aún estándares de seguridad para que trabajen junto a los humanos y su autonomía es limitada. Además, todavía no saben reaccionar ante imprevistos ni tienen la destreza necesaria para manipular objetos delicados con precisión.
El precio sigue siendo un obstáculo. Fabricar un humanoide en China cuesta unos 35.000 dólares en componentes, aunque se espera que caiga a 13.000 en el año 2035 gracias a las economías de escala. El precio de venta es considerablemente mayor, con modelos de más de 100.000 dólares.
"Incorporar IA física en procesos reales no es trivial: requiere rediseñar operaciones, invertir en infraestructura y contar con perfiles muy especializados, que a día de hoy son escasos", dice Garay.
Drones
Los drones autónomos son otro frente de expansión de la IA física, y su uso se extiende desde el reparto de paquetes y comida hasta la inspección de infraestructuras críticas, pasando por aplicaciones en defensa y seguridad pública. Empresas como Zipline, Wing (filial de Alphabet) y Manna han completado más de tres millones de entregas a nivel mundial.
A diferencia de los humanoides o los robotaxis, los drones operan en un entorno tridimensional sin infraestructuras previas, lo que los convierte en un campo de pruebas exigente para la IA, dado que deben tomar decisiones en tiempo real con computación limitada a bordo y sin margen de error, explican en BofA. Compañías como Skydio (EEUU) o DJI (China) compiten por desarrollar sistemas cada vez más autónomos. La regulación del espacio aéreo a baja altitud y la gestión digital del tráfico de drones serán claves para escalar su uso comercial, dicen los analistas.
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