Los últimos Juegos Mundiales de Robots Humanoides de Pekín, celebrados del 22 al 26 de agosto pasados, reunieron 2.056 robots de 666 equipos. Un año antes habían sido, respectivamente, 500 y 280. El evento nos brindó una evidencia adicional de la velocidad con la que avanza esta industria y también la posibilidad de verlos en acción: correr, bailar, saltar, boxear y competir en pruebas espectaculares. Pero tal vez, las empresas de sectores como industria, logística, energía o servicios no están tan interesadas en si un robot gana una carrera. Seguramente preferirán saber si es capaz de aguantar un turno completo.
En ese punto empieza la diferencia entre demostración e innovación real. A la primera le bastan tres minutos para impresionar. La segunda, en cambio, exige ocho horas de rendimiento, seguridad, mantenimiento, integración con sistemas, aceptación de los equipos y retorno económico.
El dato de Gartner de enero de este año es revelador respecto de dónde estamos: hasta 2028, menos de 100 compañías conseguirán llevar pruebas de concepto de robots humanoides más allá de la experimentación y menos de 20 llegarán a producción en casos de uso de supply chain y manufactura. El mercado tiene ideas, pero afronta un problema de industrialización, aplicación a escala e impacto para resolver un problema real de negocio.
Physical AI y la innovación tangible
En muchas organizaciones los pilotos nacen a partir de una tecnología atractiva y después se busca dónde encajarla y esto hace que resultado sea muchas veces un showcase interesante, pero difícil de escalar. La innovación tangible, por el contrario, empieza en el proceso, en la fricción, en el coste, en la seguridad, en la falta de talento, en la variabilidad de la operación o en el punto donde una mejora pequeña puede generar impacto acumulado.
Physical AI integrando IA en máquinas, procesos y entornos físicos capaces de sentir, decidir y actuar en tiempo real.
Así es como en NTT DATA entendemos este concepto, como la combinación de inteligencia en tiempo real, edge AI y automatización empresarial aplicada a fábricas, almacenes, ciudades e infraestructuras críticas, con beneficios en reducción de latencia, mejora de seguridad y escalado operativo. Para que eso ocurra, hay que abandonar el fetichismo de la demo. Un robot es una pieza de un sistema operativo físico, y en consecuencia, necesita datos fiables, conectividad estable, visión artificial, edge computing, integración con ERP, MES o WMS, protocolos de seguridad, mantenimiento predictivo, gobierno de riesgos y equipos humanos preparados para trabajar con él.
Por eso, llevar robótica a producción es construir alrededor de ella las condiciones que permitan que esa tecnología funcione de manera sostenida. Y esta tarea difícilmente puede resolverse de forma aislada; requiere combinar I+D, colaboración con startups, instituciones académicas, aceleradores y partners tecnológicos. La lógica de ecosistema se vuelve así una pieza clave para llevar las tecnologías emergentes desde la idea hasta la prueba y, desde allí, hasta una solución con impacto real.
Pilotos con vocación de producción
Ese cambio hacia la perspectiva de colaboración con el ecosistema para llegar a soluciones tangibles con resultados también modifica la manera de diseñar los pilotos. Si el objetivo final es llegar a producción, desde el inicio deberían definirse las condiciones mínimas de escalado: uptime esperado, coste por tarea, nivel de supervisión humana, riesgos de seguridad, integración con el flujo real de trabajo, plan de mantenimiento, aceptación de los equipos y métricas de negocio. Si no están presentes en esta fase, aparecerán más tarde como razones para no escalar.
Otra cuestión importante es aceptar la idea de que no todas las soluciones serán humanoides. Así Gartner apunta que, en muchos casos de supply chain, los robots polifuncionales con diseños menos “humanos” ofrecerían mejor rendimiento, adaptabilidad y retorno por euro invertido. La forma del robot debe responder al problema operativo, no al atractivo mediático de parecerse a una persona.
En mi criterio, la innovación real se da cuando un robot (llamativo o no tanto) hace más segura una planta, reduce tiempos muertos, mejora la trazabilidad, alivia tareas exigentes o permite operar en entornos donde las personas no deberían exponerse. De esta manera, el éxito no radica en demostrar que un robot puede hacer algo extraordinario, sino que puede hacerlo de manera confiable dentro de una operación real. El piloto que de verdad importa es el que sobrevive al contacto con la realidad. Esto es, el que aguanta el turno, se integra en el proceso sin romperlo y libera capacidad humana, el que genera evidencia suficiente para que el comité de dirección que decide sobre la inversión no compre una promesa, sino una capacidad.
En Pekín nos maravillamos viendo cómo se desempeña un robot en una pista de atletismo. Pero el verdadero futuro de la robótica se estará definiendo en otros ámbitos, como almacenes, fábricas, hospitales, puertos, aeropuertos, minas y redes de infraestructura crítica.
