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Durante décadas, las máquinas han ido aprendiendo a superar al ser humano en tareas cognitivas, como el ajedrez o los cálculos matemáticos. Ahora, corren más rápido, hacen acrobacias y aprenden a moverse en entornos que nunca han visto.
En abril de 2026, un robot llamado Lightning cruzó la línea de meta de la media maratón de Pekín en 50 minutos y 26 segundos. Llegó 17 minutos antes que el primer corredor humano de la carrera y batió el récord mundial de la distancia, en manos del ugandés Jacob Kiplimo, por casi siete minutos. Un año antes, en la primera edición de la misma carrera, el robot más veloz había tardado dos horas y cuarenta minutos. La mejora en doce meses fue del 69%.
No es un caso aislado. Boston Dynamics lleva años perfeccionando a Atlas, su robot humanoide capaz de encadenar saltos, volteretas y rutinas de parkour de forma autónoma. El Unitree H1 ha alcanzado en pista una velocidad punta de 10,1 metros por segundo, superando la velocidad media de Usain Bolt durante su récord mundial. Y el G1, de la misma empresa china, replica patadas giratorias de kung-fu de 720 grados gracias a un sistema de aprendizaje por imitación que le permite replicar movimientos humanos complejos.
"Desde hace veinte años vemos humanoides capaces de moverse, pero de forma muy concreta y repetitiva. Ahora, estos movimientos ya no son coreográficos, empiezan a ser improvisados y autónomos dependiendo de lo que está pasando en el momento y de su percepción exterior", explica Joan Solà, investigador del grupo de Robótica Móvil del IRI (CSIC-UPC) en Barcelona.
Gracias a esta capacidad de percibir el exterior e improvisar acciones, el de Honor consiguió correr por la calle con otros robots y humanos y llegar a la meta sano y salvo. El podio lo ocuparon otros dos Lightning igual que el ganador, pero no todos los humanoides que competían tuvieron la misma suerte. Uno de los robots chocó contra un vehículo, el modelo H1 de Unitree se derrumbó cerca de la meta, y otros tuvieron dificultades con las curvas y desniveles.
A pesar de estos fallos, los avances en los últimos dos años en robótica han sido muy llamativos sobre todo gracias a la inteligencia artificial. "Lo que cambia ahora es que confluyen tres capas. Primero, los modelos fundacionales multimodales y los modelos visión, lenguaje y acción permiten a los robots interpretar contexto, instrucciones y objetivos, no solo ejecutar trayectorias preprogramadas. Segundo, la simulación ha madurado y permite entrenar y probar comportamientos a gran escala antes de llevarlos al mundo real. Tercero, los robots desplegados empiezan a generar datos operativos que retroalimentan los modelos, creando un círculo virtuoso de mejora", asegura Eva Cesteros, managing director Capgemini Engineering Spain.
Coincidiendo con esto, Solà asegura que aunque en estos últimos años también ha habido grandes avances en la construcción de los robots y su diseño, el más relevante ha sucedido en el 'cerebro' del equipo. "La gente piensa que es difícil hacer la voltereta, pero lo complejo es percibirla realidad y adecuarse al momento".
Economía de los robots
En el informe "AI gets Physical", Barclays asegura que estamos en un momento clave debido al precio de estos equipos y sus avances, tanto por la incorporación de IA como en las mejoras en su construcción. La entidad afirma que el coste unitario de producción de un robot humanoide ha caído 30 veces en la última década, pasando de aproximadamente 3 millones de dólares a unos 100.000 dólares por unidad. Y Unitree lo ha llevado más lejos, pues su modelo H1 se lanzó en 2024 a 90.000 dólares, el G1 a 16.000, y el R1 se queda en los 5.900 dólares.
El mismo informe apunta a que el mercado de robots humanoides, que hoy vale unos 3.000 millones de dólares, podría alcanzar los 40.000 millones en el escenario base para 2035, o incluso los 200.000 millones en el escenario más optimista.
La inversión es un síntoma claro de este crecimiento. La financiación de capital riesgo en robótica alcanzó los 8.800 millones de dólares en el segundo trimestre de 2025, un aumento de 15 veces respecto a 2017. La valoración de compañías fabricantes de humanoides, como Figure AI pasó de 2.600 millones a 39.000 millones de dólares en solo siete meses y cada vez más gigantes tecnológicos se apuntan a participar en este mercado.
Esta misma semana, en la feria Computex 2026 celebrada en Taipéi, Jensen Huang, CEO de Nvidia, presentó el Isaac GR00T, el primer robot humanoide de código abierto que combina el cuerpo del Unitree H2 Plus, manos de cinco dedos fabricadas por Sharpa y el módulo de cómputo Jetson Thor. La plataforma incluye además modelos de IA, herramientas de simulación y software para acelerar el desarrollo de humanoides. Nvidia pone la infraestructura a disposición para que cualquier empresa pueda construir su robot.
Por su parte, Amazon dio el paso decisivo hacia los humanoides en marzo de este año con la adquisición de Fauna Robotics, una start up especializada en robots bípedos creadora de Sprout, una plataforma de investigación robótica. Previamente ya había invertido en Agility Robotics y probado su robot Digit en tareas de almacén.
En el caso de Elon Musk, el magnate anunció en Tesla un gasto en capital superior a los 25.000 millones de dólares para 2026, el triple del año anterior, con una parte significativa destinada a la producción del robot humanoide Optimus. Musk ha llegado a afirmar que el 80% del valor futuro de Tesla vendrá de Optimus.
Hegemonía China
A pesar de las grandes inversiones y esfuerzos de empresas estadounidenses por destacar en esta nueva carrera por liderar la robótica del futuro, la geografía del poder es clara. Las empresas chinas ocupan cuatro de los cinco primeros puestos en cuota de mercado mundial de robots humanoides, con Agibot y Unitree a la cabeza.
Unitree, que planea salir a Bolsa este año, lanzó en julio de 2025 su modelo R1 a 5.900 dólares, un precio que los analistas consideraban inalcanzable durante años.
"Un humanoide español de PAL Robotics te cuesta cientos de miles de euros. En China, el equivalente cuesta 16.000. Si solo miras lo que valen los componentes, no te salen las cuentas, pero ellos tienen el apoyo del Gobierno, que invierte una millonada. Empresas de este tipo trabajan a pérdidas, pero el gobierno les paga lo que pierden," explica el investigador.
El país asiático se ha consolidado como una potencia en la creación de androides y fabrica 9 de cada 10 robots humanoides a nivel mundial. Su volumen de producción supera entre 30 y 36 veces la capacidad de Norteamérica.
¿Y Europa? "La pregunta no debería ser si Europa puede producir tantos humanoides como China, sino dónde puede crear más valor. Si intenta copiar la estrategia china de escala pura, probablemente llegará tarde. Si se enfoca en robótica fiable, segura e integrada en industrias críticas, todavía tiene una posición muy defendible", explica Eva Cesteros.
Un cerebro limitado
Detrás de cada acrobacia o una media maratón perfecta, hay un proceso que los ingenieros llaman sim-to-real transfer. Primero, un modelo de inteligencia artificial entrena durante horas o días en millones de simulaciones en paralelo, en entornos virtuales donde el robot puede caerse, chocar y aprender sin coste ni riesgo. De ese proceso masivo emerge lo que Solà llama un "cerebro pequeño", es decir, una política de inferencia compacta y eficiente que sabe ejecutar una tarea concreta y está lista para desplegarse en el robot físico.
Un gran problema al que se enfrentan estos entrenamientos es la brecha entre el mundo simulado y el mundo real. Por muy precisa que sea la simulación, el suelo tiene una textura diferente o el aire genera una resistencia inesperada. Nvidia y la Universidad Carnegie Mellon llevan años atacando este problema. Su marco ASAP (Aligning Simulation and Real Physics) ha conseguido reducir un 53% el error de movimiento entre la simulación y el robot físico real. El 47% restante es el margen donde los robots tropiezan, se paralizan o simplemente no saben qué hacer.
Pero hay un problema más profundo, y es que ese cerebro pequeño no aprende nada nuevo más allá de para lo que ha sido entrenado. Si el robot que sabe correr se encuentra con una tarea distinta, no puede improvisar. El aprendizaje continuo, que una máquina incorpore conocimiento en tiempo real, como hace un humano, sigue sin resolverse, aunque ya hay compañías que avanzan en soluciones.
Google presentó en noviembre de 2025 una propuesta llamada Nested Learning, inspirada en las ondas cerebrales, para dotar a la IA de memoria sostenida. Sus propios autores reconocen en el paper que la IA actual sigue siendo esencialmente estática tras su entrenamiento inicial.
¿Robots trabajando?
Solà insiste en que hay muchos intereses económicos detrás de la robótica actual, y la gran muestra es la entrada de grandes compañías tecnológicas en el segmento. "Hay mucho interés en conseguir robots capaces de movimientos poco repetitivos, con más agilidad y velocidad de acción, incluso que puedan reaccionar. Estas máquinas podrían realizar trabajos duros como la descarga de camiones, por ejemplo".
Otras perspectivas consideran la incorporación de humanoides al entramado laboral como una oportunidad frente a la escasez de trabajadores y un futuro complejo ante los retos demográficos. Morgan Stanley estima que 40.000 androides trabajarán junto a humanos en Estados Unidos en 2030, con proyecciones de 8 millones para 2040 y 63 millones para 2055.
"El mayor hype es pensar que el humanoide generalista (un robot capaz de sustituir a una persona en casi cualquier tarea física) está a la vuelta de la esquina. Eso no es realista", asegura Cesteros. "Los humanoides tienen un potencial enorme, pero el valor a corto plazo estará más en casos de uso acotados, peligrosos o difíciles de cubrir con mano de obra, no en robots generalistas haciendo de todo".
La experta insiste en que hay avances muy importantes en locomoción, percepción y demostraciones públicas, pero quedan barreras críticas hasta conseguir que este tipo de dispositivos trabajen mano a mano con los humanos. Segú Cesteros, se necesita fiabilidad en situaciones excepcionales, destreza manual, sensibilidad táctil, seguridad en proximidad con humanos, autonomía energética, coste, mantenimiento, integración con sistemas empresariales y retorno de la inversión.
Pero a pesar de que un futuro con robots humanoides trabajando mano a mano con las personas pueda parecer lejano, el investigador Joan Solà advierte, "yo estoy asustado. Todo va muy rápido y claramente estos robots tienen el riesgo de dejar a los humanos inútiles".
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