De cobots a tomadores de decisiones: cómo la IA agencial está reconfigurando la robótica industrial

Durante la última década, los robots colaborativos se han considerado ayudantes eficientes e incansables que ejecutan tareas repetitivas y estrictamente programadas, mientras que los humanos conservan todos los derechos de decisión significativos. Sueldan a lo largo de juntas preestablecidas, mueven palés por rutas fijas y se detienen cada vez que un sensor detecta algo inesperado. Ese modelo ofrecía eficiencia, pero también limitaba de forma rígida lo que la automatización podía lograr, ya que cada excepción seguía escalándose a un humano.

La IA agencial comienza a erosionar ese límite al otorgar a los robots una autonomía limitada sobre sus propias microdecisiones. En lugar de preguntar “¿Qué especificó el programador?”, estos sistemas pueden preguntar “Dado lo que veo, ¿qué debería suceder a continuación?”, y luego actuar sin detener la línea para esperar a un supervisor. El resultado no es una inteligencia general de ciencia ficción, sino un cambio pragmático: robots que poseen un ciclo de trabajo completo, no solo un movimiento dentro de él.

Dos avances hacen posible este cambio: el aprendizaje a partir de vídeos y el aprendizaje a partir del lenguaje. En cuanto a los vídeos, ahora se puede entrenar a los robots observando cómo realizan tareas operadores altamente cualificados, utilizando modelos de visión para mapear los movimientos, las herramientas y los resultados humanos en patrones comprensibles para las máquinas. El robot no se limita a reproducir una trayectoria grabada, sino que aprende cómo se correlacionan las condiciones visuales y físicas específicas con la siguiente acción correcta.

En cuanto al lenguaje, los grandes modelos de lenguaje y los modelos de lenguaje visual ingieren los mismos manuales de instrucciones y procedimientos de trabajo que utilizan los técnicos, convirtiendo la densa documentación en ‘manuales de operaciones’. En lugar de que un humano lea un manual de soldadura o fundición de 200 páginas y luego lo traduzca en parámetros para un robot, la capa de IA puede consumir ese manual directamente e inferir reglas como tolerancias aceptables, taxonomías de defectos y rutas de escalamiento. Cuando se combinan esas capacidades, se obtienen robots que se basan tanto en cómo trabajan realmente los humanos como en cómo se supone que funciona el proceso sobre el papel.

El primer ámbito en el que esta nueva autonomía se está manifestando a gran escala es el de la inspección. La inspección es rica en datos, crítica para la seguridad e históricamente poco automatizada, lo que la convierte en una base adecuada para el comportamiento agencial. En soldaduras, fundiciones y forjados complejos, por ejemplo, los robots ahora pueden:

• Capturar datos visuales y de profundidad de alta resolución en juntas, superficies y geometrías internas.
• Clasificar los defectos (porosidad, grietas, socavados, desalineaciones, inclusiones) según las normas codificadas en los manuales y los juicios humanos previos.
• Decidir si una determinada no conformidad es aceptable, reutilizable o desechable, sin pedir a un humano que revise cada fotograma.

Lo más importante es que los sistemas actuales pueden ir un paso más allá: pueden cerrar el bucle generando e insertando de forma autónoma órdenes de tareas en las colas de reparación. Si una soldadura en el fuselaje de un avión se sale de los límites de tolerancia, el robot no solo enciende una luz roja, sino que registra el tipo de defecto, la ubicación, la gravedad y la solución recomendada, y luego crea una orden de trabajo digital para el técnico adecuado o la célula robótica posterior. Esto convierte la inspección de una puerta pasiva en un coordinador activo de la reelaboración, acortando los tiempos de ciclo y haciendo que los datos de calidad sean inmediatamente procesables.

Para los fabricantes y los operadores logísticos, este ciclo se traduce en resultados medibles: mayor rendimiento inicial, menor mano de obra de reelaboración, mejor trazabilidad y horarios más estables, ya que surgen menos sorpresas al final del proceso. La perspectiva ejecutiva debería centrarse menos en “¿cuántos robots tenemos?” y más en “¿cuántos ciclos cerrados hemos transferido a los sistemas autónomos?”.

Aunque la inspección es cada vez más autónoma, los robots aún no están preparados para tomar las decisiones más complejas del proceso. En soldaduras de alta complejidad, los expertos humanos siguen sintetizando señales sutiles (un ligero cambio en el sonido del arco, una ligera decoloración, la sensación de calor a través de los guantes) para decidir en tiempo real cómo ajustar la técnica, los consumibles y la temperatura. Estos juicios se basan en años de conocimiento tácito que nunca se ha documentado por completo, y mucho menos etiquetado a escala para su formación.

Los sistemas actuales también tienen dificultades con situaciones realmente novedosas, como reparaciones puntuales de activos únicos, fijaciones improvisadas o la interpretación de documentación incompleta o incoherente. Cuando los operadores se adaptan rápidamente a una fundición ligeramente deformada o a una configuración de juntas no estándar, están combinando las reglas formales con la intuición sobre el riesgo, el coste y el impacto posterior, que los modelos actuales solo aproximan. Como resultado, el equilibrio a corto plazo es claro: los robots decidirán cada vez más dentro de dominios bien delimitados, mientras que los humanos seguirán definiendo los límites, manejando los casos extremos y perfeccionando los manuales.

Los ejecutivos deben resistirse a ambos extremos: el entusiasmo por la idea de que los robots sustituirán inminentemente a los oficios cualificados y el escepticismo de que “nunca harán lo que hace nuestra gente”. El camino más realista es una transferencia progresiva: primero la autonomía en la inspección, seguida de la autonomía en los procedimientos de reelaboración estandarizados, y solo más tarde en operaciones complejas y que requieren mucha destreza, a medida que se capturen más datos multimodales del rendimiento de los expertos humanos.

Para sacar partido a los robots agenciales, los líderes deben replantearse este cambio como una transformación de la información y los derechos de decisión, no como una actualización del hardware. Destacan tres prioridades:

• Construir una base digital sólida. Los sistemas agenciales dependen del acceso constante a modelos 3D, datos históricos de calidad, manuales e instrucciones de trabajo; los datos fragmentarios o aislados se convertirán en el mayor freno a la autonomía, no el rendimiento de los sensores.
• Tratar el conocimiento experto como un activo estratégico. Capturar sistemáticamente las decisiones de los soldadores e inspectores expertos en forma de vídeo y datos, de modo que los modelos futuros dispongan de una rica base de datos reales para el aprendizaje, en lugar de depender únicamente de documentación que va por detrás de la práctica.
• Rediseñar las funciones y los KPI. A medida que los robots asumen más bucles cerrados, el trabajo humano se desplaza hacia la supervisión, el manejo de excepciones y la mejora continua; las métricas deben reconocer la reducción de las desviaciones, la recuperación más rápida y la estabilidad de la calidad, no solo el rendimiento.

Un sencillo experimento mental para un responsable de planta ilustra la oportunidad: imagine cualquier actividad repetitiva y que requiera poco criterio en la que sus mejores empleados digan: “Sé la respuesta en cuanto la veo”. Esos son los principales candidatos para la inspección y la clasificación por parte de agentes. Empiece por ahí, demuestre que un robot puede controlar todo el bucle, desde la observación hasta la acción, y luego amplíe hacia tareas más exigentes a medida que la tecnología y la madurez de sus datos evolucionen.

Los ejecutivos que se muevan pronto no solo tendrán más robots, sino que también controlarán en mayor medida la estructura de decisiones de sus operaciones. En una era en la que la resiliencia, la calidad y la velocidad son diferenciadores estratégicos, cambiar las decisiones de “repetir lo que se te ha dicho” a “decidir lo que debe suceder a continuación” puede ser la mejora de automatización más importante de la próxima década.

Dijam Panigrahi es cofundador y director de operaciones de GridRaster Inc., proveedor de plataformas basadas en la nube que ofrecen experiencias digitales gemelas de alta calidad en dispositivos móviles para empresas. Para obtener más información, visitar www.gridraster.com.