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

Los robots aspiradores de hoy reconocen obstáculos, dibujan un mapa de la vivienda y planifican su recorrido, aunque todavía se enredan con algún cable. En la industria, los robots llevan décadas soldando carrocerías. La novedad radica en lo que puede ocurrir cuando se incorporan a esas máquinas los modelos de inteligencia artificial (IA) actuales.

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".

Ese salto se conoce como inteligencia artificial encarnada (embodied AI, en inglés), también llamada 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 los mecanismos que convierten una orden digital en movimiento. "Una cosa es que una inteligencia artificial nos explique cómo recoger una mesa y otra muy distinta que un robot sea capaz de hacerlo, identificando los objetos, calculando cómo sujetarlos y adaptándose cuando encuentra algo inesperado", señala Pita.

Para cubrir esa distancia, una de las líneas de investigación con más peso son los llamados 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 llamada Transformer, muy eficaz para procesar grandes volúmenes de texto. Según el experto, dominar el lenguaje no equivale a entender la física de lo cotidiano. Un robot debe saber que un vaso empujado puede caer 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 exjefe científico de IA de Meta, quien 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. Para Pita, los transformers no desaparecerán de la robótica: lo más probable es que haya que combinar varias tecnologías para lograr sistemas que comprendan, planifiquen y actúen de forma segura.

Fábricas y almacenes, antes que salones

Los robots ya son útiles para la economía, recuerda Pita. Lo que persiguen ahora muchas tecnológicas, con los humanoides como gran apuesta, son máquinas que realicen tareas distintas en entornos cambiantes sin programar de antemano cada movimiento. Y que un robot complete una tarea en una demostración no basta: "Debe realizarla de manera 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 en funcionamiento superó por primera vez los cinco millones. China instaló 354.000, el 59 % del total, y Estados Unidos, con unos 38.400, desplazó a Japón como segundo mercado. La Unión Europea retrocedió un 11 %, hasta 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 más del 90 % de los humanoides se fabrican allí, según la patronal alemana de fabricantes de maquinaria, VDMA, como publica Science|Business.

Estados Unidos juega con otras cartas: allí están las compañías que desarrollan los grandes modelos de IA y los chips con los que se entrenan. Europa, que todavía publica más investigación en robótica que ambas potencias, tiene pendiente 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 deprisa. Las ventas de robots de servicio profesionales aumentaron un 24 % en 2025, según la IFR (International Federation of Robotics), hasta casi 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 ese año, aunque advierte 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 a los centros logísticos, donde las tareas son repetitivas y el entorno puede adaptarse a las máquinas. Ya ocurre en los almacenes de Amazon, que en 2025 superó el millón de robots desplegados: allí, enjambres de robots gestionan el almacenamiento en zonas valladas a las que no acceden las personas. También prevé aplicaciones en agricultura y hospitales, como el transporte de materiales o la inspección. Los tractores autónomos ya rinden bien en fincas grandes y homogéneas.

El hogar probablemente será uno de los últimos espacios en recibir humanoides polivalentes. Una casa cambia continuamente: muebles desplazados, objetos en el suelo, niños y mascotas. A eso se suman los límites de la batería, la precisión y la conectividad. Un robot que dependa de internet para decidir puede sufrir problemas de latencia (el retraso entre enviar los datos y recibir 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. Y lo que funciona en un laboratorio aún está lejos de convertirse en un producto asequible y seguro para millones de familias.

Mayor autonomía, más riesgos

Las ventajas potenciales son grandes en tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes: entornos industriales de riesgo, transporte de material en hospitales o apoyo a personas mayores o con movilidad reducida. Pita explica esta evolución con el 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 crecen en la misma medida. Un robot doméstico puede necesitar cámaras, micrófonos y sensores que recojan 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 esos datos, quién puede acceder a ellos y con qué finalidad. En el trabajo, 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 eso defiende incorporar la protección desde el 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 solas y cuáles deben quedar bajo supervisión humana.

Diseñarlas, mantenerlas y supervisarlas exigirá equipos multidisciplinares: especialistas en robótica, electrónica y mecánica, en telecomunicaciones, en ciencia de datos e IA y en ciberseguridad, junto con profesionales de los sectores donde 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 ganan peso en la oferta de grados y másteres. El reto es integrar mejor esas disciplinas y trasladar el conocimiento científico a aplicaciones prácticas. 

La UOC refuerza su oferta formativa vinculada a la inteligencia artificial en el curso 2026-2027 con novedades que van desde titulaciones oficiales hasta cursos breves y microcredenciales. El nuevo grado de Ingeniería Biomédica incorpora la IA aplicada a la salud, mientras que el nuevo máster universitario de Análisis y Visualización de Datos Aplicados incluye técnicas de aprendizaje automático.

La formación deberá seguir un cambio muy rápido, en el que algunas herramientas que hoy parecen imprescindibles pueden quedar obsoletas en pocos años. Por eso, Pita prefiere formar a personas que comprendan los fundamentos de la tecnología, sigan aprendiendo a lo largo de su carrera y sepan trabajar con perfiles de otras disciplinas. A su juicio, el futuro de la IA encarnada dependerá tanto de los algoritmos como de las personas capaces de integrarlos de manera útil y segura en la sociedad.