La IA encarnada llegará antes a las fábricas que a los hogares

Las fábricas, los almacenes y los hospitales irán por delante de los hogares, mientras aumentan los retos en materia de privacidad, ciberseguridad y formación. Los robots aspiradores actuales reconocen obstáculos, dibujan un mapa de la vivienda y planifican su recorrido, aunque todavía tropiezan con algún cable. En la industria, los robots llevan décadas soldando carrocerías. La novedad radica en lo que puede ocurrir cuando se incorporan a estas máquinas los modelos actuales de inteligencia artificial (IA). Antonio Pita, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, lo resume así: “La gran transformación que estamos viviendo consiste en pasar de robots diseñados para realizar tareas muy concretas a sistemas capaces de interpretar su entorno, tomar decisiones y adaptarse a situaciones que no estaban previstas inicialmente”.

Este salto se conoce como inteligencia artificial encarnada (embodied AI, en inglés), también denominada IA física: una IA que, además de procesar información o generar respuestas en una pantalla, actúa en el mundo a través de un cuerpo dotado de sensores, cámaras y actuadores, los motores y mecanismos que convierten una orden digital en movimiento. “Una cosa es que una inteligencia artificial nos explique cómo debemos recoger una mesa y otra muy distinta es que un robot sea capaz de hacerlo, identificando los objetos, calculando cómo sujetarlos y adaptándose cuando encuentra algo inesperado”, señala Pita.

Para salvar esta distancia, una de las líneas de investigación con mayor peso son los denominados modelos del mundo (world models), sistemas que intentan aprender cómo se comporta el entorno físico y anticipar las consecuencias de cada acción. Los modelos de lenguaje que hay detrás de ChatGPT, Claude o Copilot se basan en una arquitectura denominada Transformer, muy eficaz para procesar grandes volúmenes de texto. Según el experto, dominar el lenguaje no equivale a comprender la física de la vida cotidiana. Un robot debe saber que un vaso empujado puede caerse o que un objeto frágil no se puede apretar con fuerza.

Uno de los grandes defensores de este enfoque es Yann LeCun, premio Turing y exdirector científico de IA de Meta, que ha impulsado en París la empresa Advanced Machine Intelligence (AMI Labs). En marzo de 2026, la compañía cerró una ronda de financiación de 1.030 millones de dólares para desarrollar modelos del mundo como alternativa a los grandes modelos de lenguaje. Según Pita, los transformers no desaparecerán de la robótica: lo más probable es que sea necesario combinar varias tecnologías para conseguir sistemas que comprendan, planifiquen y actúen de forma segura.

Los robots ya son útiles para la economía, recuerda Pita. Lo que persiguen ahora muchas empresas tecnológicas, con los humanoides como gran apuesta, son máquinas capaces de realizar distintas tareas en entornos cambiantes sin necesidad de programar de antemano cada movimiento. Y no basta con que un robot complete una tarea en una demostración: “Debe realizarla de forma fiable, durante muchas horas, con un coste razonable y sin necesitar supervisión humana permanente”, subraya.

Mientras tanto, según el informe World Robotics 2026 de la Federación Internacional de Robótica (IFR), publicado el 24 de septiembre, en 2025 se instalaron en el mundo más de 600.000 robots industriales, un 11% más que el año anterior, y el parque operativo superó por primera vez los cinco millones de unidades. China instaló 354.000, el 59% del total, y Estados Unidos, con unas 38.400 unidades, desplazó a Japón como segundo mercado. La Unión Europea retrocedió un 11%, hasta las 60.500 unidades, casi la mitad de ellas en Alemania. España instaló unas 4.300, un 15% menos que en 2024, y quedó como cuarto mercado de la UE, por detrás de Alemania, Italia y Francia.

La ventaja china combina la escala industrial con la planificación política. El XV Plan Quinquenal (2026-2030) sitúa la IA encarnada entre las “industrias del futuro”, según el análisis del instituto MERICS. El país cuenta con más de 400 empresas de robótica y fabrica más del 90% de los humanoides, según la asociación alemana de fabricantes de maquinaria VDMA, tal como publica Science|Business.

Estados Unidos juega con otras cartas: allí se encuentran las empresas que desarrollan los grandes modelos de IA y los chips con los que se entrenan. Europa, que todavía publica más investigaciones en robótica que estas dos potencias, tiene pendiente dar el salto al mercado masivo, y la Comisión Europea ha anunciado un programa específico para la robótica antes de 2028.

La robótica de servicios crece más rápidamente. Las ventas de robots de servicio profesionales aumentaron un 24% en 2025, según la IFR (Federación Internacional de Robótica), hasta rozar las 250.000 unidades, y casi la mitad se destinó al transporte y la logística.

La IFR contabiliza, además, unos 7.000 humanoides de tamaño completo vendidos este año, aunque advierte de que la mayoría tienen usos muy especializados y a menudo requieren teleoperación, es decir, que una persona los maneje a distancia. Fuentes del sector calculan que el mercado de la IA encarnada pasará de 4.440 millones de dólares en 2025 a 23.060 millones en 2030, una estimación comercial que debe interpretarse con cautela.

Pita cree que estas nuevas capacidades llegarán antes a las fábricas y los centros logísticos, donde las tareas son repetitivas y el entorno puede adaptarse a las máquinas. Esto ya sucede en los almacenes de Amazon, que en 2025 superó el millón de robots desplegados: allí, enjambres de robots gestionan el almacenamiento en zonas cerradas a las que no acceden las personas. También prevé aplicaciones en agricultura y hospitales, como el transporte de materiales o las tareas de inspección. Los tractores autónomos ya ofrecen buenos resultados en grandes explotaciones agrícolas homogéneas.

El entorno doméstico probablemente será uno de los últimos espacios en incorporar humanoides polivalentes. Una casa cambia continuamente: muebles desplazados, objetos en el suelo, niños y mascotas. A esto se suman las limitaciones de la batería, la precisión y la conectividad. Un robot que dependa de internet para tomar decisiones puede tener problemas de latencia (el retraso entre el envío de los datos y la recepción de la respuesta) o quedarse sin funciones al perder la conexión, por lo que Pita considera importante que las funciones de seguridad se ejecuten en el propio dispositivo. Además, lo que funciona en un laboratorio todavía está lejos de convertirse en un producto asequible y seguro para millones de familias.

Las ventajas potenciales son importantes en tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes: entornos industriales de riesgo, transporte de materiales en hospitales o asistencia a personas mayores o con movilidad reducida. Pita explica esta evolución con el ejemplo del robot aspirador: primero ejecuta un programa; después comprueba si una zona sigue sucia y vuelve a limpiarla; y, en un nivel más avanzado, detecta por sí mismo cuándo debe actuar.

Los riesgos aumentan en la misma medida. Un robot doméstico puede necesitar cámaras, micrófonos y sensores que recopilen mucha información sobre la vivienda, los hábitos de sus habitantes y las personas que conviven en ella. Para el experto, la cuestión es dónde se almacenan estos datos, quién puede acceder a ellos y con qué finalidad. En el ámbito laboral, podrían facilitar una vigilancia excesiva de la plantilla.

La ciberseguridad adquiere aquí otra dimensión. “Cuando un ciberdelincuente consigue acceder a un ordenador, puede robar información o alterar su funcionamiento, pero si consigue controlar un robot, también podría provocar daños físicos”, advierte el experto de la UOC. Por ello, defiende incorporar la protección desde la fase de diseño, limitar los accesos, mantener los dispositivos actualizados y garantizar que puedan detenerse de forma segura. En la UE, el nuevo Reglamento de máquinas, aplicable desde enero de 2027, ya exige proteger los sistemas de control frente a manipulaciones. Cuanta más autonomía se conceda a estas máquinas, añade el profesor, más importante será definir qué decisiones pueden tomar por sí mismas y cuáles deben quedar bajo supervisión humana.

Diseñar, mantener y supervisar estos sistemas exigirá equipos multidisciplinares: especialistas en robótica, electrónica y mecánica, telecomunicaciones, ciencia de datos e IA y ciberseguridad, junto con profesionales de los sectores en los que se implanten.

España no parte de cero, señala Pita: sus universidades llevan muchos años formando personal en informática, telecomunicaciones y robótica, y la IA y la ciencia de datos están ganando peso en la oferta de grados y másteres. El reto consiste en integrar mejor estas disciplinas y trasladar el conocimiento científico a aplicaciones prácticas.

La formación deberá adaptarse a un cambio muy rápido, en el que algunas herramientas que hoy parecen imprescindibles podrían quedar obsoletas en pocos años. Por ello, Pita prefiere formar a personas que comprendan los fundamentos de la tecnología, continúen aprendiendo a lo largo de su carrera y sepan trabajar con profesionales de otras disciplinas. En su opinión, el futuro de la IA encarnada dependerá tanto de los algoritmos como de las personas capaces de integrarlos de forma útil y segura en la sociedad.