“IA física” e Industria 5.0 y robótica: Alemania tiene las mejores oportunidades y requisitos previos en IA física
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Publicado el: 25 de noviembre de 2025 / Actualizado el: 25 de noviembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
“IA física” e Industria 5.0 y robótica: Alemania tiene las mejores oportunidades y requisitos en IA física – Imagen: Xpert.Digital
Alemania tiene una ventana de oportunidad de 24 meses: la transformación de la IA debe tener éxito en este breve período.
De la palabra generada al hecho ejecutado: la hora fatídica de Alemania en la era de la IA física
Mientras el mundo sigue maravillándose ante las capacidades de los modelos lingüísticos generativos, el siguiente cambio radical, mucho más profundo, en el panorama tecnológico ya se está produciendo en segundo plano. La era de los algoritmos puramente digitales está dando paso a la era de la «IA física», una inteligencia artificial encarnada que ya no se limita a componer textos, sino que percibe, comprende e interactúa activamente con el mundo físico. Lo que inicialmente parece ciencia ficción se está convirtiendo en el campo de batalla decisivo de la industria global, con un crecimiento proyectado del mercado que alcanzará casi los 68 000 millones de dólares estadounidenses para 2034.
Para Alemania, como centro industrial, este desarrollo marca un punto de inflexión histórico: si bien antes éramos impotentes en la carrera del software puro contra Silicon Valley, ahora las cartas se están reorganizando. La IA física requiere no solo inteligencia digital, sino también excelente mecatrónica, ingeniería mecánica de precisión y un profundo conocimiento del sector, precisamente esas virtudes que conforman la columna vertebral de la economía alemana.
Pero la competencia internacional nunca descansa. Entre Estados Unidos, impulsado por la innovación, y China, especializada en la producción en masa, se abre para Alemania una ventana de oportunidad crucial de tan solo unos 24 meses. En este breve periodo, la transformación debe tener éxito: de robots industriales rígidos a sistemas humanoides adaptativos, respaldados por infraestructuras informáticas soberanas como la nueva «Industrial AI Cloud» de Telekom y NVIDIA.
Este análisis arroja luz sobre por qué Alemania tiene una “ventaja injusta” estructural en el campo de la IA física, cómo los actores visionarios de Múnich y Metzingen quieren combatir la escasez de trabajadores cualificados a través de la robótica humanoide y por qué los años 2024 a 2026 decidirán si nos reducimos a un mero proveedor de hardware o emergemos como el mercado líder de la próxima revolución industrial.
Adecuado para:
Quien controla el mundo físico controla el futuro industrial.
La convergencia de la inteligencia artificial y la ejecución robótica marca un cambio radical en el panorama tecnológico global. Si bien la década pasada se definió por el dominio de las plataformas digitales y los modelos de lenguaje generativo, la próxima década se caracterizará por la IA física, la inteligencia artificial encarnada que ya no se limita a generar texto, sino que percibe, comprende y actúa en el mundo real. Se proyecta que el mercado global de la IA física, que ascendía a unos modestos 3780 millones de dólares en 2024, crecerá hasta alcanzar los 67 910 millones de dólares en 2034, lo que representa un aumento de dieciocho veces. Este desarrollo se produce en un contexto de intensa competencia geopolítica entre Estados Unidos, China y Europa, donde Alemania podría desempeñar un papel clave debido a su singular base industrial y su experiencia en mecatrónica, un papel que nunca tuvo en el campo de la IA pura de software.
La tesis central de este análisis es que Alemania posee una ventaja estructural en el campo de la IA física, de la que carece en el de la IA generativa. Mientras que Silicon Valley domina en algoritmos y grandes modelos de lenguaje, y China ha perfeccionado la producción en masa de hardware de consumo, Alemania acumula décadas de experiencia en mecatrónica de precisión, ingeniería mecánica y fabricación industrial, así como acceso a los datos industriales más valiosos del mundo. El aprovechamiento de esta oportunidad se decidirá en una ventana de oportunidad crucial entre 2024 y 2026, que se está abriendo y pronto se cerrará.
Adecuado para:
El cambio tectónico de los algoritmos de aprendizaje a las máquinas que actúan
El cambio más fundamental en el campo de la IA física se está produciendo en los modelos fundamentales para robots. Los robots industriales tradicionales seguían secuencias rígidas y programadas, una lógica condicional que debía ser implementada minuciosamente por ingenieros especializados para cada nueva tarea. Esta era está llegando a su fin. Los modelos de Visión-Lenguaje-Acción, o modelos VLA, están tomando su lugar. Estos representan una nueva clase de modelos fundamentales multimodales que combinan la percepción visual, la comprensión del lenguaje y las acciones físicas en un solo sistema. Dicho modelo captura una imagen del entorno del robot, procesa una instrucción textual y genera directamente acciones robóticas de bajo umbral que pueden ejecutarse para completar la tarea. Esto ocurre sin la programación explícita de secuencias de movimiento individuales.
La arquitectura técnica de estos sistemas suele constar de dos componentes: un modelo de visión y lenguaje preentrenado, que actúa como núcleo de percepción y razonamiento y codifica las imágenes de la cámara junto con las instrucciones de voz en una representación latente común; y un decodificador de acciones, que traduce esta representación en movimientos continuos que el robot puede ejecutar. Los modelos se entrenan con conjuntos de datos que contienen demostraciones robóticas en forma de pares de observación visual, instrucciones de texto y trayectoria de movimiento. Estas demostraciones pueden generarse mediante robots reales, mediante teleoperación humana o sintéticamente en entornos de simulación.
Las implicaciones de este desarrollo son de gran alcance. Los robots ya no necesitan programarse individualmente para cada tarea, sino que pueden transferirse a nuevas tareas mediante demostraciones o instrucciones en lenguaje natural. El sistema Helix, desarrollado para robots humanoides, demuestra la escalabilidad de este enfoque y ha sido entrenado durante aproximadamente 500 horas de teleoperación robótica mediante descripciones de texto generadas automáticamente. La arquitectura desacoplada, que separa el pensamiento estratégico y la planificación de tareas en un módulo del Sistema 2 de la rápida capacidad de respuesta y la precisión motora fina en un módulo del Sistema 1, permite una amplia generalización y un control rápido y de bajo umbral.
Esto representa una oportunidad estratégica para Alemania. El hardware preciso necesario para que estos modelos de cimentación se ejecuten a la perfección se alinea con las fortalezas de la ingeniería alemana. Empresas como NEURA Robotics, de Metzingen, y Agile Robots, de Múnich, están desarrollando sistemas que ya no están optimizados para una sola acción, sino que pueden resolver tareas de forma genérica. La startup GEN-0 ha presentado una nueva clase de modelos de cimentación encarnados, entrenados con un corpus de 270.000 horas de trayectorias de manipulación en el mundo real y capaces de funcionar en diversas encarnaciones robóticas, desde sistemas de seis y siete ejes hasta sistemas semihumanoides con más de 16 grados de libertad.
La arquitectura de la infraestructura informática soberana como base industrial
La cuestión de la soberanía tecnológica ha pasado de ser un concepto político abstracto a una necesidad industrial concreta. El 5 de noviembre de 2025, Deutsche Telekom y NVIDIA presentaron en Berlín la primera nube de IA industrial del mundo, una plataforma soberana y empresarial cuya entrada en funcionamiento está prevista para principios de 2026. Esta colaboración combina la infraestructura y las operaciones probadas de Deutsche Telekom con las plataformas de IA y gemelos digitales Omniverse de NVIDIA, y representa una inversión de mil millones de euros financiada íntegramente por el sector privado.
El contenido técnico de esta iniciativa es notable. En un centro de datos renovado de Múnich, se están instalando más de mil sistemas NVIDIA DGX B200 y servidores RTX PRO, que albergan hasta 10 000 GPU NVIDIA Blackwell. Esta capacidad de procesamiento aumenta la potencia de procesamiento de IA disponible en Alemania en aproximadamente un 50 %. La plataforma utiliza paquetes de software de última generación, como NVIDIA AI Enterprise y NVIDIA Omniverse, que están totalmente integrados en el ecosistema de nube y red de Deutsche Telekom.
La importancia estratégica reside en la combinación de potencia informática y soberanía de datos. Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, formuló sucintamente la visión: cada empresa manufacturera tendrá dos fábricas en el futuro: una para el producto físico y otra para la IA que lo hace posible. La Nube de IA Industrial proporciona a las empresas líderes en los sectores de la fabricación, la automoción, la robótica, la salud, la energía y la industria farmacéutica la potencia informática que necesitan para el entrenamiento, la simulación y la implementación de IA a gran escala.
Un elemento clave es el denominado Germany Stack, una infraestructura digital segura y soberana desarrollada conjuntamente por Deutsche Telekom y SAP. Telekom proporciona la infraestructura física, mientras que SAP aporta la Plataforma Tecnológica Empresarial y las aplicaciones basadas en IA. Esta combinación garantiza los más altos estándares de protección de datos, seguridad y fiabilidad según la normativa europea. Esto es de vital importancia para las pymes alemanas, que poseen la valiosa información confidencial de sus procesos, ya que no es necesario cargar datos confidenciales de diseño ni parámetros de fabricación en servidores externos.
Ya se han anunciado los primeros clientes y socios de esta nueva fábrica de IA. Además de SAP y la propia Deutsche Telekom, entre ellos se encuentran Mercedes-Benz y el Grupo BMW, que podrán realizar simulaciones de alta complejidad con gemelos digitales basados en IA y acelerar enormemente sus procesos de desarrollo de nuevos vehículos. Empresas de robótica como Agile Robots y Wandelbots también han sido nombradas como socios, al igual que el motor de búsqueda de IA Perplexity y el fabricante de drones Quantum Systems.
El regreso del hombre-máquina a la sala de producción
El robot humanoide, objeto de fantasías de ciencia ficción desde hace tiempo, se está convirtiendo en una realidad industrial. Se proyecta que el mercado global de robots humanoides alcance los 15 000 millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual del 39,2 %, y los 51 000 millones de dólares para 2035, con una tasa de crecimiento anual prevista del 55 %. Goldman Sachs prevé que se enviarán entre 50 000 y 100 000 unidades humanoides a todo el mundo en 2026, mientras que los costes de fabricación se reducirán a entre 15 000 y 20 000 dólares por unidad gracias a las economías de escala. Para 2035, los envíos anuales podrían alcanzar millones.
Alemania se está posicionando en este mercado en crecimiento con dos empresas prometedoras. NEURA Robotics, fundada en 2019 por David Reger en Metzingen, cerca de Stuttgart, se ha consolidado como la única empresa del mundo que desarrolla y fabrica robots inteligentes y cognitivos íntegramente en sus propias instalaciones. En enero de 2025, la empresa obtuvo 120 millones de euros en financiación de Serie B para acelerar el desarrollo de robots humanoides cognitivos en Europa para diversos sectores. El 4NE1, un robot humanoide de 1,80 metros de altura, 80 kilogramos de peso y 15 kilogramos de capacidad de carga útil, está diseñado para ser el primer robot humanoide producido en serie en Europa.
La segunda empresa alemana más importante es Agile Robots, fundada en 2018 por el Dr. Zhaopeng Chen y otros expertos del Centro Aeroespacial Alemán (DLR). La compañía presentó su primer robot humanoide, el Agile One, en noviembre de 2025 y planea comenzar la producción en serie a principios de 2026 en una nueva fábrica en Fürstenfeldbruck. En 2024, la compañía generó unas ventas de aproximadamente 200 millones de euros y emplea a más de 2500 personas en Alemania, China e India. El Agile One está diseñado específicamente para su uso en entornos industriales, donde trabajará de forma segura y eficiente junto con humanos y otros sistemas robóticos.
Las características tecnológicas únicas de Agile One incluyen una mano robótica de alta precisión, que la compañía afirma ser la más precisa del mundo, con cinco dedos móviles, sensores en las yemas de los dedos y sensores de fuerza-torque en las articulaciones. La IA del robot se entrenó utilizando uno de los conjuntos de datos industriales más grandes de Europa, así como datos recopilados por humanos. La arquitectura se basa en una estructura de IA multicapa, donde cada capa se especializa en un nivel específico de cognición y control, desde el pensamiento estratégico y la planificación de tareas hasta la capacidad de respuesta rápida y la precisión motora fina.
El contexto estratégico de estos desarrollos reside en la escasez de mano de obra cualificada en Alemania. Con un déficit de aproximadamente 387.000 trabajadores cualificados en 2025 y una disminución prevista de la población en edad laboral de 3,9 millones para 2030, la industria alemana se enfrenta a un desafío demográfico de proporciones existenciales. La Agencia Federal de Empleo identifica 163 ocupaciones con escasez de mano de obra cualificada, lo que afecta aproximadamente a una de cada ocho profesiones cualificadas. Se ven especialmente afectados los sectores de enfermería y atención sanitaria, la construcción y los oficios cualificados, así como los conductores y los cuidadores de niños. El Instituto Ifo estima que la pérdida de capacidad de producción causada por la escasez de mano de obra cualificada asciende a 49.000 millones de euros anuales.
La virtualización de la fábrica como campo de entrenamiento para la inteligencia de las máquinas
La constatación de que los sistemas físicos de IA requieren millones de horas de entrenamiento, cuya acumulación resultaría antieconómica en el mundo real, ha propiciado un resurgimiento del concepto de gemelo digital. Antes de que una IA física pueda operar en el mundo real, debe entrenarse en el mundo virtual, concretamente en simulaciones fotorrealistas donde se aplican las leyes de la física. NVIDIA Omniverse se ha consolidado como la plataforma líder para esta estrategia que prioriza la simulación, permitiendo la creación de gemelos digitales altamente detallados en los que los robots pueden aprender en horas mediante aprendizaje por refuerzo lo que en la realidad tardaría años.
La base técnica es NVIDIA Isaac Sim, un framework de aplicaciones de referencia basado en NVIDIA Omniverse que permite a los desarrolladores diseñar, entrenar, probar y validar robots con IA. La plataforma es compatible con sensores LiDAR, cámaras RGB, sensores de profundidad y máscaras de segmentación, y genera datos sintéticos para entrenar la visión robótica y la navegación autónoma. La paralelización acelerada por GPU permite ejecutar miles de simulaciones de robots simultáneamente, lo que resulta en un entrenamiento hasta cien veces más rápido que los enfoques basados en CPU.
NVIDIA Omniverse Blueprint proporciona un flujo de trabajo de referencia escalable para simular flotas multirrobot en gemelos digitales industriales. Esto permite a las empresas probar y entrenar flotas de robots heterogéneas, incluyendo robots móviles, asistentes humanoides, cámaras inteligentes y agentes de IA, en fábricas y almacenes. Este enfoque, que prioriza la simulación, permite validar que las flotas de robots pueden actuar de forma coordinada y adaptativa en entornos dinámicos antes de su despliegue físico.
Alemania cuenta con una ventaja estructural en este ámbito. Siemens es considerado líder mundial en tecnología de gemelos digitales y presentó innovaciones revolucionarias en IA industrial y gemelos digitales en el CES 2025. Siemens Industrial Copilot for Operations lleva la IA industrial directamente a la producción, lo que permite a los operadores e ingenieros de mantenimiento tomar decisiones rápidas en tiempo real. En colaboración con NVIDIA, se anunció Teamcenter Digital Reality Viewer, que integra la visualización a gran escala basada en la física directamente en el sistema de gestión del ciclo de vida del producto.
La aplicación práctica de estas tecnologías en las empresas alemanas está en pleno auge. Schaeffler ha anunciado una colaboración tecnológica con NVIDIA para desarrollar gemelos digitales para más de 100 plantas. Mediante soluciones basadas en IA, los empleados pueden simular y optimizar con mayor rapidez las propiedades físicas de los materiales, los procesos y los flujos de trabajo de producción. La plataforma también permite la integración flexible de tecnologías futuras, como robots humanoides, en los entornos de producción. T-Systems y Drees & Sommer colaboran en la integración de NVIDIA Omniverse para la próxima generación de plantas de producción digitales, con proyectos iniciales ya implementados con éxito en el sector de la automoción.
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La democratización de la robótica a través de la colaboración cognitiva
La transformación de los robots, de simples herramientas a socios cognitivos, se logra mediante la integración de capacidades de percepción, comunicación e interacción segura con los humanos. Los robots colaborativos cognitivos, conocidos como cobots, pueden ver, oír, sentir y responder de forma segura a las personas. Se proyecta que el mercado global de cobots alcance un volumen de 10.320 millones de dólares estadounidenses para 2025, y Alemania espera una tasa de crecimiento anual de aproximadamente el 15 % durante los próximos cinco años. Se prevén ventas de más de 71.000 unidades de cobots solo en Alemania para 2025.
El concepto Neuraverse, la plataforma robótica impulsada por IA desarrollada por NEURA Robotics, representa un cambio de paradigma en la forma en que los robots aprenden y comparten habilidades. La plataforma conecta todos los sistemas robóticos, desde la sincronización en tiempo real hasta la optimización a gran escala. Todos los robots están conectados de forma segura al gemelo digital en tiempo real y se optimizan a escala mediante monitorización individualizada, análisis y seguimiento del rendimiento. La innovación fundamental reside en el aprendizaje colectivo: lo que un robot aprende está disponible de inmediato para todos los demás robots del mismo tipo en todo el mundo.
NEURA Robotics está construyendo sus propios centros físicos de entrenamiento de IA, llamados Gimnasios NEURA, donde se generan datos de escenarios de aplicación reales. Combinados con datos sintéticos del Neuraverso, esto crea un modelo altamente complejo y transferible. Una vez que una capacidad se entrena correctamente, puede aplicarse a todos los demás robots. La arquitectura de IA en capas integra inferencia de sensores en tiempo real, inferencia y refinamiento local en el dispositivo, computación distribuida multiagente, una biblioteca de modelos para los modelos Foundation y una infraestructura de entrenamiento en la nube.
La estructura modular y segura de Neuraverse permite a empresas, desarrolladores y socios de aplicaciones innovar juntos sin comprometer su propiedad intelectual. Los socios pueden desarrollar aplicaciones o habilidades para la plataforma, como aspirar, vaciar lavavajillas, ordenar habitaciones o para aplicaciones sanitarias. Estas habilidades pueden venderse a usuarios interesados de diferentes sectores, creando un motor democrático de innovación para la robótica.
Este desarrollo aborda directamente el problema central de las pymes alemanas: la producción de bajo volumen y alta diversidad. Las empresas alemanas suelen fabricar una amplia gama de variantes de producto en cantidades relativamente pequeñas, lo que exige gran flexibilidad, precisión y agilidad. La automatización tradicional, optimizada para tiradas grandes y repetibles de productos estandarizados, a menudo ha resultado antieconómica para esta filosofía de producción. La automatización de la automatización, como la describe Fraunhofer IPA, utiliza soluciones de software y métodos de aprendizaje automático para automatizar la programación y la reconfiguración de las variantes de componentes y rentabilizar el uso de robots incluso en lotes pequeños.
Una nueva dimensión de la transformación digital con IA Gestionada (Inteligencia Artificial) - Plataforma y Solución B2B | Xpert Consulting
Una nueva dimensión de transformación digital con IA Gestionada (Inteligencia Artificial) – Plataforma y Solución B2B | Xpert Consulting - Imagen: Xpert.Digital
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La ventana de oportunidad crucial de Alemania en la carrera por los robots humanoides: cómo la robótica sin código está revolucionando las pequeñas y medianas empresas (PYME).
Superar la barrera de la complejidad para las pymes industriales
La democratización de la IA física solo alcanzará su máximo potencial cuando estos sistemas sean tan fáciles de usar como un smartphone. Las plataformas de programación de robots sin código y de bajo código permiten a trabajadores cualificados sin conocimientos de programación configurar sistemas robóticos para tareas como la selección de contenedores, la selección y colocación de objetos y el reconocimiento de objetos 3D sin escribir una sola línea de código. Según Gartner, para 2025, el 70 % de las nuevas aplicaciones desarrolladas por las organizaciones utilizarán tecnologías de bajo código o sin código, en comparación con menos del 25 % en 2020.
El control de lenguaje natural para máquinas representa la siguiente etapa de la evolución. Los modelos de visión-lenguaje-acción permiten asignar a un robot una tarea en lenguaje natural, que posteriormente se traduce directamente en acciones ejecutables. Un trabajador cualificado puede indicar o mostrar al robot qué tarea debe realizar, como recoger una pieza específica y colocarla cuidadosamente en una caja, sin necesidad de comprender la programación subyacente. Este desarrollo es clave para su adopción generalizada en las pymes alemanas, que poseen un profundo conocimiento de los procesos pero poco personal especializado en TI.
La tasa de adopción de IA en las pymes alemanas presenta un panorama heterogéneo. Si bien el 91 % de las empresas alemanas considera que la IA generativa es importante para su modelo de negocio y la creación de valor futuro (un aumento de 36 puntos porcentuales en comparación con el año anterior), la tasa de uso real se encuentra considerablemente por debajo. Solo alrededor del 19 % de las pymes alemanas utilizan métodos de IA, una cifra superior a la media de la UE, pero significativamente inferior a la de empresas comparables de Dinamarca (26 %), Suecia (24 %) o Bélgica (23 %). La brecha entre las pymes y las grandes empresas se está ampliando: mientras que solo una de cada cinco pymes alemanas utiliza inteligencia artificial, casi una de cada dos grandes empresas lo hace.
Los obstáculos para la adopción de IA en las pequeñas y medianas empresas (pymes) son múltiples. La escasez de trabajadores cualificados representa una de las mayores barreras, ya que se carece de personal cualificado para proyectos de digitalización e IA. La complejidad tecnológica de las soluciones de IA disuade a muchas pymes, y el 29 % de las empresas encuestadas considera esta complejidad un obstáculo clave. La integración de nuevos sistemas de IA en los entornos de TI existentes plantea otro desafío, al igual que la calidad y la disponibilidad de los datos, que a menudo no están estructurados, están distribuidos o en formatos incompatibles. Las incertidumbres regulatorias, en particular con respecto a nuevas leyes como la Ley de IA de la UE, generan reticencia a invertir, y el temor a perder el control sobre los datos confidenciales de la empresa, especialmente cuando se depende de proveedores extranjeros de nube o IA, es generalizado.
La Nube de IA Industrial de Deutsche Telekom aborda directamente varias de estas barreras. Al ser una infraestructura soberana que opera bajo los estándares europeos de protección de datos, reduce las preocupaciones sobre la seguridad de los datos. Su escalabilidad permite incluso a las empresas más pequeñas acceder a capacidad informática que de otro modo no podrían permitirse. La integración con los sistemas SAP, ya implementados en muchas empresas alemanas, reduce la barrera de la integración. Sin embargo, el desafío persiste: la disposición a invertir supera la implementación real: el 82 % de las empresas planea aumentar sus presupuestos de IA en los próximos doce meses, más de la mitad en al menos un 40 %, aunque la adopción generalizada a menudo sigue estando fragmentada.
La carrera mundial por la inteligencia física
La carrera por el liderazgo en IA física se desarrolla en un triángulo entre Estados Unidos, China y Europa, donde cada región aporta fortalezas y estrategias distintas. Estados Unidos domina el desarrollo de modelos de base y la financiación de startups. Figure AI, fundada en 2022, se encuentra en una ronda de financiación de 1.500 millones de dólares con una valoración de 39.500 millones. Apptronik cerró una ronda de financiación Serie A de 350 millones de dólares en febrero de 2025, con la participación de Google, cuya división DeepMind colabora con Apptronik en el desarrollo de modelos de comportamiento para robots bípedos. Tesla planea producir 5.000 unidades de Optimus para 2025 y aspira a una capacidad anual a largo plazo de un millón de robots. Elon Musk afirma que Optimus podría generar un valor de 10 billones de dólares.
China está implementando una estrategia coordinada por el Estado para desarrollar su industria de robótica humanoides. El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información ha publicado una hoja de ruta para un ecosistema completo de robots humanoides para 2025. En noviembre de 2025, se estableció un comité de estandarización de robots humanoides de 65 miembros, que incluye ejecutivos de Unitree Robotics, ZhiYuan Robotics, Huawei, ZTE y XPeng, así como investigadores de la Universidad de Tsinghua y la Universidad Jiao Tong de Shanghái. China cuenta con más de la mitad de las empresas de robots humanoides activas a nivel mundial, respaldadas por políticas gubernamentales e incentivos locales. Se proyecta que las ventas de robots humanoides en China superen las 10 000 unidades en 2025, lo que representa un aumento interanual del 125 %.
La estructura de costos de los proveedores chinos presenta un desafío competitivo. Unitree Robotics ofrece el G1, un robot humanoide básico, por aproximadamente $6,000, significativamente por debajo de los precios de sus competidores occidentales. Si bien el económico robot Unitree es menos sofisticado que el Tesla Optimus, su temprana entrada al mercado a un precio asequible demuestra la ventaja de China en piezas, instalaciones de fabricación y mano de obra, esenciales para una comercialización rápida y rentable. Según TrendForce, la última generación del Tesla Optimus supera significativamente a los productos de los principales fabricantes chinos en términos de versatilidad de cuerpo y mano de obra, capacidad de carga útil y duración de la batería; sin embargo, la ventaja en el precio sigue siendo un factor crítico para su adopción masiva.
La Unión Europea presentó su estrategia para la aplicación de la IA en octubre de 2025, un plan integral para acelerar la adopción de la IA en once sectores, respetando al mismo tiempo la autonomía estratégica. La estrategia enfatiza que garantizar que los modelos europeos con capacidades de vanguardia fortalezcan la soberanía y la competitividad de forma fiable y centrada en el ser humano es una prioridad para la UE. La Comisión ha identificado vulnerabilidades en la pila de IA donde actores estatales y no estatales podrían instrumentalizar las dependencias externas, como la infraestructura de computación en la nube, los chips semiconductores y los marcos de software.
Un estudio de Accenture de noviembre de 2025 muestra que el 62 % de las organizaciones europeas buscan soluciones soberanas debido a la incertidumbre geopolítica actual, siendo esta cifra especialmente alta entre las organizaciones alemanas, con un 72 %. Sin embargo, el 65 % admite que no puede seguir siendo competitivo sin proveedores de tecnología no europeos. De media, solo el 36 % de las iniciativas y datos de IA en las organizaciones europeas requieren un enfoque soberano debido a requisitos regulatorios o a la confidencialidad de los datos.
Los desafíos estructurales que enfrenta Alemania como ubicación industrial
El análisis de la posición estratégica de Alemania en el ámbito de la IA física debe tener en cuenta las debilidades estructurales actuales de la industria alemana. La Federación de Industrias Alemanas (BDI) prevé una disminución de la producción industrial del 0,5 % en 2025, lo que marca el cuarto año consecutivo de descenso, tras una caída del 4,8 % en 2024 y una evolución negativa en los dos años anteriores. En comparación con otros países de la UE, la industria alemana ha tenido un rendimiento significativamente peor desde 2019.
El Instituto Ifo informa que, en julio de 2025, aproximadamente una de cada cuatro empresas industriales alemanas reportó una disminución de su competitividad en comparación con países fuera de la UE. La competitividad no ha mejorado en ningún sector industrial recientemente. El sector de la ingeniería mecánica se ha visto especialmente afectado, con un aumento de la proporción de empresas que experimentan una disminución de la competitividad del 22,2 % al 31,9 %, la cifra más alta jamás registrada. Las desventajas estructurales incluyen los precios de la energía, la regulación y las condiciones de inversión.
La industria automotriz, tradicionalmente un pilar de la economía alemana, continúa perdiendo competitividad global. Actores que antes eran dominantes, como Volkswagen, BMW y Mercedes-Benz, han perdido cuota de mercado de forma constante frente a fabricantes estadounidenses y chinos. Según Goldman Sachs, China ha pasado de ser el principal mercado de exportación de Alemania a ser su principal competidor, especialmente en sectores como los vehículos eléctricos, donde los fabricantes alemanes se están quedando atrás.
La Asociación de Robótica y Automatización VDMA prevé una disminución del 9 % en los ingresos totales de la industria alemana de robótica y automatización, hasta los 13 800 millones de euros en 2025. Estas debilidades estructurales ya eran evidentes en 2024, con una caída del 16 % en la demanda interna en comparación con 2023. El impulso al crecimiento procedente del exterior también disminuyó, en un 2 %. El único punto positivo fueron las exportaciones a la eurozona, con un impresionante aumento del 44 % en los pedidos en 2024.
Sin embargo, Alemania sigue siendo el principal mercado de robótica en Europa y ocupa el tercer lugar a nivel mundial en densidad de robots, con 415 robots industriales por cada 10.000 empleados, solo por detrás de Corea del Sur y Singapur. El número de robots industriales en funcionamiento alcanzó un nuevo récord de 269.427 unidades en 2023. Entre 2019 y 2024, se concretaron en Alemania más de 450 proyectos de inversión extranjera directa en el campo de la automatización y la robótica, lo que la sitúa en primer lugar en Europa y en segundo lugar a nivel mundial, después de Estados Unidos.
El panorama de la investigación como base de la transformación industrial
El panorama de investigación alemán en el campo de la robótica basada en IA es notablemente sólido. Con más de 1200 publicaciones científicas en los últimos cinco años, más de 70 proyectos importantes financiados por la Fundación Alemana de Investigación (DFG) y nueve universidades alemanas entre las 100 mejores del ranking mundial de informática en robótica, el país se encuentra en una posición privilegiada. Un estudio de tendencias realizado por la consultora Capgemini muestra que la robótica basada en IA y la IA generativa se encuentran entre las cinco principales tendencias tecnológicas globales en 2025. Casi la mitad de las empresas encuestadas a nivel mundial están desarrollando escenarios de aplicación, y el 89 % de los inversores están convencidos de que la robótica basada en IA se situará entre los tres temas tecnológicos más importantes en 2025.
El Centro Aeroespacial Alemán (DLR), y en particular su Instituto de Robótica y Mecatrónica, desempeña un papel clave como socio de investigación. El instituto ha iniciado una amplia colaboración de investigación y desarrollo con Siemens para desarrollar conjuntamente tecnologías innovadoras para la producción del futuro. Esta colaboración busca explorar soluciones pioneras en el campo de la producción inteligente basada en IA, con especial atención a la asistencia robótica, la interacción humano-robot y la robótica humanoide.
El robot humanoide caminante TORO, desarrollado en el Centro Aeroespacial Alemán (DLR) desde 2013, ha evolucionado de un robot bípedo a un versátil robot humanoide de 1,74 metros de altura. Sus articulaciones son flexibles, lo que le permite interactuar con seguridad con las personas, caminar con firmeza y subir escaleras. Ahora, TORO también puede ver, sentir y comprender su entorno gracias a un novedoso método desarrollado en el instituto. Este método le permite interpretar inteligentemente los datos visuales de sus cámaras y reaccionar en consecuencia.
La primera Conferencia Alemana de Robótica, organizada por el Instituto de Robótica de Alemania, se celebró en Núremberg del 13 al 15 de marzo de 2025, mostrando la solidez de la robótica y la IA alemanas. Más de 200 investigadores presentaron las últimas tendencias en robótica basada en IA, incluyendo el diseño de robots y algoritmos de aprendizaje para la percepción e interacción de los mismos. El Instituto de Robótica y Mecatrónica del DLR, como socio, se encarga de la transferencia de tecnología y busca convertir rápidamente los resultados de la investigación en aplicaciones industriales innovadoras.
La ventana temporal crítica y las implicaciones estratégicas
Los líderes de la industria han llegado a un consenso: ha llegado el momento ChatGPT para los robots humanoides, y 2025 marca el inicio de la producción en masa. El término se refiere al punto de inflexión cultural de finales de 2022, cuando ChatGPT de OpenAI impulsó la aceptación generalizada de los modelos de lenguaje a gran escala y el reconocimiento de su potencial. Wang Xingxing, fundador de Unitree Robotics, predice que el momento ChatGPT de la industria robótica llegará dentro de uno a cinco años, cuando los robots humanoides puedan entregar con delicadeza una botella de agua a una persona en una multitud, en un entorno desconocido, a la orden de su dueño.
Los requisitos tecnológicos para este avance son cada vez más evidentes. Las mejoras en la motricidad fina de las manos y brazos de los robots humanoides, los avances en agilidad, mejores modelos del mundo para entornos de entrenamiento con datos sintéticos, el aumento de la financiación para aplicaciones robóticas y de defensa, y la aparición de robots de aprendizaje rápido gracias a los avances en la IA física están convergiendo en una tormenta perfecta de innovación. La empresa china Galbot ya ha implementado cerca de 1000 robots en diversas empresas, un hito significativo que sugiere que la tecnología está pasando de los prototipos a las aplicaciones reales.
La actividad inversora sigue esta dinámica. El valor de las operaciones en el campo de la robótica humanoides e impulsada por IA ascendió a 7.300 millones de dólares en el primer semestre de 2025, lo que refleja la confianza de los inversores. Los puntos de inflación en 2025 y 2026 determinarán qué empresas y países asumirán el liderazgo del mercado en la siguiente etapa de la evolución industrial.
Alemania posee una ventaja estructural en esta competencia, a menudo denominada ventaja injusta. Mientras que EE. UU. lidera en algoritmos y China domina en la escalabilidad del hardware de consumo, Alemania cuenta con experiencia en mecatrónica y acceso a datos industriales del mundo real. El liderazgo global de Siemens en tecnología de gemelos digitales, las alianzas consolidadas con NVIDIA en el campo de la IA industrial en la nube, líderes nacionales emergentes como NEURA Robotics y Agile Robots, y un sólido panorama de investigación con el Centro Aeroespacial Alemán (DLR) y los Institutos Fraunhofer conforman un ecosistema único.
Sin embargo, existe el riesgo de que este potencial no se materialice. Las pymes alemanas se están quedando atrás de países comparables en la adopción de IA. Las desventajas competitivas estructurales en cuanto a precios de la energía, regulación y condiciones de inversión están lastrando a la industria. Las tendencias demográficas agravan continuamente la escasez de trabajadores cualificados. La reticencia de las empresas a invertir, que optan por la cautela ante la incertidumbre, podría cerrar la ventana de oportunidad para establecer una posición de liderazgo.
La implicación estratégica es clara: quienes inviertan ahora en sistemas ciberfísicos se asegurarán el liderazgo del mercado en la próxima década. Quienes duden se arriesgan a convertirse en meros proveedores de hardware para los modelos estadounidenses de IA o en mercados de venta para la producción en masa china. La Nube de IA Industrial de Deutsche Telekom, los robots humanoides de NEURA y Agile Robots, la experiencia en gemelos digitales de Siemens y la excelencia investigadora de la comunidad científica alemana constituyen los cimientos para una posición de liderazgo alemana en la carrera mundial por la IA Física. En los próximos 18 a 24 meses se decidirá si estos cimientos se integrarán en un todo coherente.
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