Dónde están los robots y la IA en 2026

En enero, Jensen Huang abrió el año de la robótica con una frase: «Ha llegado el momento ChatGPT de la robótica». Nueve meses después, el dinero y los modelos sugieren que se adelantó, más que equivocarse. Los robots que aprenden de vídeo y de lenguaje mejoran cada pocos meses. Los que hacen trabajo remunerado cada día siguen siendo, con pocas excepciones, los que no se parecen a nosotros.

Esto es lo que resulta interesante ahora mismo, lo que es real y lo que todavía es una demo.

Cerebros nuevos para las máquinas

El cambio que hay detrás de los titulares está en el software. Un robot clásico se programa paso a paso para una sola tarea. Los modelos fundacionales para robots aprenden de demostraciones, vídeo y lenguaje, igual que los chatbots aprendieron del texto, y un mismo modelo puede manejar máquinas distintas. Google DeepMind describe el mundo de antes sin rodeos: «La mayoría de los robots están preprogramados o se teleoperan para secuencias de tareas limitadas y repetitivas».

En julio, DeepMind lanzó Gemini Robotics 2, que controla un humanoide entero «de los pies a la punta de los dedos», mostrado en el Apollo 2 de Apptronik, con Apptronik, Boston Dynamics y Agile Robots como socios. Su modelo de planificación está abierto a los desarrolladores, mientras que el modelo que mueve el robot solo llega a los primeros socios. DeepMind también publicó sus límites. Recoger cosas del suelo funcionó el 45,7 por ciento de las veces y enroscar una bombilla, el 36 por ciento, y reconoce que la manipulación diestra con varios dedos «sigue siendo un reto».

Nvidia aporta buena parte de la capa inferior: los chips y modelos abiertos como Isaac GR00T N1.6 para humanoides y Cosmos para generar datos de entrenamiento sintéticos.

Los humanoides

Figure llevó su robot a 30 hogares del Área de la Bahía en los que no había recogido datos, para tres tareas: ordenar salones, doblar toallas y hacer camas. Una política de control entrenada desde cero tuvo éxito en el 9 por ciento de los intentos. Una preentrenada con Index, el conjunto de datos global de Figure sobre comportamiento humano en vídeo, lo logró en el 56 por ciento. Figure dice que ha comprometido 3,5 mil millones de dólares en capacidad de cómputo para entrenar su modelo, Helix. Son cifras de la propia empresa, y un 56 por ciento es un avance, todavía no un producto.

Tesla está montando una línea de producción de Optimus en Fremont, donde antes se fabricaban el Model S y el X. En la presentación de resultados de julio, Elon Musk dijo que la producción empezaría pronto, que la primera fase de aumento sería «bastante plana y larga» y que la aspiración para una generación posterior es de 10 millones de unidades al año. También fue franco sobre el sector: «esas demostraciones que ven están preprogramadas o controladas a distancia» y «no hay ningún robot humanoide que sea realmente capaz de hacer tareas generales».

1X vende NEO, un humanoide para el hogar, por 20'000 dólares con entrega prioritaria en 2026, o más adelante con una suscripción de 499 dólares al mes. Las entregas empiezan sobre todo en Estados Unidos. Para las tareas que todavía no conoce, los propietarios pueden reservar a un 1X Expert para que lo guíe.

El volumen está en China. Unitree vendió 5'500 humanoides en 2025, aproximadamente un tercio de las ventas mundiales de humanoides, informó Rest of World mientras la empresa preparaba su salida a bolsa en Shanghái, y más del 70 por ciento fue a investigación y educación. Su precio medio por humanoide bajó de unos 593'400 yuanes en 2023 a 167'600 yuanes, unos 25'000 dólares, en 2025.

Lo que de verdad funciona

Los robots que se ganan el sustento, en su mayoría, no son humanoides. La Federación Internacional de Robótica (IFR) contabiliza un récord de 5 millones de robots industriales trabajando hoy en fábricas, después de que en 2025 se instalaran más de 600'000, el 59 por ciento en China. Ese año se vendieron casi 250'000 robots de servicio profesionales, casi la mitad para transporte y logística, además de casi 34,2 millones de robots de consumo.

Frente a eso, en 2025 se vendieron en todo el mundo unos 7'000 humanoides de tamaño completo. La IFR señala que «la mayoría de las aplicaciones actuales siguen siendo especializadas y a menudo requieren teleoperación humana», y nombra las barreras: las normas de seguridad, los altos costes de entrenamiento y mantenimiento y la falta de un caso de negocio sólido.

Hay excepciones. Digit, de Agility Robotics, un humanoide sobre dos piernas, trabaja en nueve centros de clientes, entre ellos GXO, Schaeffler, la planta de Toyota en Canadá y Mercado Libre, y Agility dice que tiene más de 300 millones de dólares en pedidos plurianuales para su nuevo modelo. Y la mayor flota de robots que la mayoría de la gente llegará a ver no tiene brazos: Waymo opera unos 4'000 robotaxis y promedia 500'000 viajes de pago a la semana en 15 ciudades de Estados Unidos, frente a tres ciudades en septiembre de 2024.

Cómo leer una demo de robots

Los vídeos de robots ya son un género de marketing, así que ayuda hacerse cinco preguntas. ¿El robot actuaba por su cuenta, o lo dirigía una persona desde otro lugar? ¿Cuántos intentos hicieron falta para el clip, y a qué velocidad se reprodujo? ¿Eran nuevos para el robot la habitación, los objetos y la tarea, y cuál es la tasa de éxito en cien intentos y no en uno? ¿Y quién paga hoy por ese trabajo?

Un robot que dobla una toalla ante la cámara es un resultado de investigación. Un robot que mueve contenedores, turno tras turno, para un cliente que paga es un despliegue. Las dos cosas importan, pero solo la segunda tiene sitio en un plan de negocio.

Qué significa para una empresa

Para la mayoría de las empresas, los robots útiles de los próximos años serán especializados: brazos, carros, drones, máquinas de limpieza y vehículos que hacen un solo trabajo de forma fiable. Vale la pena seguir de cerca a los humanoides, y probarlos en pilotos donde el trabajo es repetitivo y el entorno está controlado. Con lo que se sabe hoy, todavía no son algo sobre lo que planificar un negocio.

La misma tecnología llega antes a los productos físicos, en el trabajo de diseño que los rodea. En Forge, que lleva el producto propio de una empresa desde la idea hasta una especificación con la que un fabricante puede producirlo, la IA investiga, hace bocetos y modela en 3D a gran velocidad, las personas toman todas las decisiones y los especialistas se suman donde un producto los necesita. Los robots llegarán a la planta de la fábrica a su ritmo. La forma de concebir un producto físico está cambiando ya.