IA robótica e IA física: la nueva era de la automatización inteligente

Automatización: Por qué la IA física controlará la fábrica del futuro y transformará su industria

La inteligencia artificial se encuentra en un punto de inflexión fundamental. Tras décadas en las que los sistemas de IA operaban principalmente en entornos digitales, como el análisis de datos o la generación de contenido, la tecnología está abandonando su entorno virtual y se manifiesta cada vez más en la realidad física. Esta transición a la denominada IA ​​física (inteligencia incorporada) no solo marca un salto tecnológico, sino que potencialmente anuncia la próxima revolución industrial, a medida que los algoritmos abstractos se convierten en sistemas activos que interactúan directamente con nuestro mundo tridimensional.

La dimensión económica de esta transformación es impresionante: se proyecta que el mercado global de IA física crecerá de unos 5.410 millones de dólares en 2025 a unos 61.190 millones de dólares para 2034. Paralelamente, todo el panorama de la IA se está expandiendo con un impulso similar, lo que indica un profundo cambio estructural en cómo las empresas, las industrias y las sociedades interactuarán con la automatización y la inteligencia en el futuro.

Pero la IA física va más allá de la simple implementación de algoritmos en robots. Mientras que la IA robótica clásica suele basarse en sistemas rígidos programados para tareas específicas, la IA física representa un enfoque holístico. Se basa en modelos fundamentales generalizables que desarrollan un conocimiento fundamental del mundo y permiten una comprensión integral del entorno, un desarrollo que lleva de arquitecturas centralizadas en la nube a una IA de borde descentralizada y controlada localmente.

Esta nueva generación de sistemas, a menudo denominada IA ​​Física Autónoma o IA Encarnada, trasciende las limitaciones de la IA digital al cerrar la brecha digital-física mediante sofisticadas redes de sensores, procesamiento en tiempo real y capacidades de toma de decisiones autónomas. En esencia, el objetivo es desarrollar máquinas que no solo ejecuten comandos, sino que también comprendan el mundo real y puedan responder con flexibilidad a desafíos imprevistos, desde el control autónomo de robots humanoides en fábricas hasta la tecnología agrícola precisa en el campo. Este desarrollo está impulsado en gran medida por los Modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) y las simulaciones basadas en la física en gemelos digitales, que permiten la generación de datos escalables y sin riesgos para el entrenamiento de estos sistemas robóticos.

Cuando las máquinas aprenden a pensar y tocar el mundo: por qué la fusión de lo digital y lo físico está marcando el comienzo de la próxima revolución industrial

El desarrollo de la inteligencia artificial ha alcanzado un punto de inflexión crucial. Tras décadas en las que los sistemas de IA operaban exclusivamente en entornos digitales, limitados al procesamiento de datos y la generación de texto, imágenes o análisis, se está produciendo una transformación fundamental. La inteligencia artificial está abandonando su entorno virtual y se manifiesta cada vez más en la realidad física. Este desarrollo marca la transición de la inteligencia puramente digital a la inteligencia encarnada, de algoritmos abstractos a sistemas que actúan y pueden intervenir directamente en nuestro mundo tridimensional.

Previsiones de mercado y dimensión económica

El mercado global de IA física demuestra claramente la magnitud de esta transformación. Con un valor de 5.410 millones de dólares en 2025, se prevé que este mercado alcance los 61.190 millones de dólares en 2034, lo que representa una tasa de crecimiento anual promedio del 31,26 %. Otros analistas predicen un crecimiento aún más dinámico, con estimaciones que oscilan entre los 3.780 millones de dólares en 2024 y los 67.910 millones de dólares en 2034, lo que correspondería a una tasa de crecimiento anual del 33,49 %. Estas impresionantes cifras no solo reflejan una tendencia tecnológica, sino que señalan un cambio estructural en la forma en que las empresas, las industrias y las sociedades interactúan con la automatización y la inteligencia.

Paralelamente, el mercado de sistemas de IA autónomos se expande con un impulso similar. Se proyecta que el panorama global de la IA autónoma crecerá en 18.400 millones de dólares entre 2025 y 2029, lo que representa una tasa de crecimiento anual promedio del 32,4 %. Las previsiones para el mercado general de la inteligencia artificial presentan un panorama aún más amplio: de 294.160 millones de dólares en 2025 a 1.771.620 millones de dólares en 2033. Estas cifras ilustran que la IA ya no es simplemente una herramienta para optimizar los procesos existentes, sino que se está convirtiendo en un motor fundamental de la transformación económica.

De la nube al borde: un cambio de paradigma

La distinción entre la IA física y la IA robótica clásica parece sutil a primera vista, pero un análisis más detallado resulta paradigmático para comprender la revolución tecnológica actual. Ambos conceptos operan en la intersección de la inteligencia digital y la manifestación física; sin embargo, sus enfoques, capacidades y potencial difieren fundamentalmente. Mientras que la IA robótica tradicional se basa en sistemas especializados programados para tareas específicas, la IA física representa un enfoque holístico basado en modelos fundamentales generalizables, lo que permite una percepción fundamental del mundo en contextos físicos.

La convergencia de estas dos vías de desarrollo está dando lugar a una nueva generación de sistemas conocidos como IA Física Autónoma. Estos sistemas combinan la democratización de la IA de alto rendimiento mediante modelos de código abierto con la integración de la inteligencia artificial en sistemas físicos que pueden operar de forma autónoma, descentralizada e independiente de las infraestructuras de nube centralizadas. Este desarrollo marca un cambio estructural que se aleja de la arquitectura de nube centralizada hacia una infraestructura de IA descentralizada y controlada localmente.

Distinciones conceptuales y fundamentos

Distinguir entre IA física, IA robótica y conceptos relacionados requiere una clarificación conceptual precisa, ya que los debates actuales suelen implicar fusiones que dificultan la comprensión de sus respectivas particularidades. Los fundamentos conceptuales de estas tecnologías se basan en diferentes tradiciones científicas y, en algunos casos, persiguen objetivos divergentes.

En su sentido clásico, la IA robótica se refiere a la implementación de inteligencia artificial en máquinas físicas programadas para realizar tareas específicas automáticamente. Un robot representa el hardware, la máquina física con sus sensores, actuadores y componentes mecánicos. La IA funciona como software basado en algoritmos y aprendizaje automático, lo que permite la toma de decisiones y el procesamiento de datos de forma autónoma. A diferencia de los robots, la IA en sí no tiene presencia física, sino que existe exclusivamente en forma de software. La cuestión crucial es que, si bien la IA puede implementarse en robots para mejorar sus capacidades, no es obligatoria.

Límites de la robótica industrial clásica

Los robots industriales convencionales suelen operar sin IA, ejecutando procesos repetitivos mediante una programación rígida punto a punto. Estos sistemas son máquinas que se mueven de un punto a otro, obedeciendo comandos predefinidos sin poder realizar sus propias interpretaciones. Esto hace que los procesos sean rígidos e inflexibles. El uso de la inteligencia artificial es lo que finalmente permite a los robots usar ojos en forma de cámaras 3D para "ver" objetos y utilizar la inteligencia local para crear sus propios planes de movimiento y manipular objetos sin una programación precisa punto a punto.

IA física: más que solo programación

La IA física va mucho más allá de esta definición conceptualmente. El término describe la integración de la IA en sistemas como automóviles, drones o robots, lo que permite que la IA interactúe con el mundo físico real. La IA física cambia el enfoque de la automatización de tareas repetitivas a una mayor autonomía del sistema. Esto abre nuevas áreas de aplicación y amplía el potencial de mercado. La IA física se refiere a los sistemas de IA que comprenden e interactúan con el mundo real mediante el uso de habilidades motoras, a menudo presentes en máquinas autónomas como robots, vehículos autónomos y espacios inteligentes.

A diferencia de la IA tradicional, que opera exclusivamente en dominios digitales, la IA física cierra la brecha digital-física mediante sofisticadas redes de sensores, procesamiento en tiempo real y capacidades de toma de decisiones autónomas. Esta tecnología permite a las máquinas observar su entorno mediante sensores, procesar esta información con IA y ejecutar acciones físicas mediante actuadores. La diferencia fundamental radica en que la IA física recopila continuamente datos de entornos físicos a través de múltiples sensores simultáneamente, desarrollando así una comprensión integral del entorno.

IA encarnada: inteligencia a través de la interacción

La IA encarnada, o inteligencia artificial, se refiere a una tendencia reciente en la investigación de la IA que sigue la teoría de la encarnación. Esta teoría postula que la inteligencia debe comprenderse en el contexto de agentes físicos que se comportan en un mundo físico y social real. A diferencia del aprendizaje automático clásico en robótica, la IA encarnada abarca todos los aspectos de la interacción y el aprendizaje en un entorno: desde la percepción y la comprensión hasta el pensamiento, la planificación y, en última instancia, la ejecución o el control.

Las primeras investigaciones sobre IA conceptualizaban los procesos de pensamiento como manipulación abstracta de símbolos u operaciones computacionales. Se centraban en algoritmos y programas informáticos, y el hardware subyacente se consideraba en gran medida irrelevante. Rodney Brooks, informático y científico cognitivo australiano, fue uno de los primeros en cuestionar radicalmente esta perspectiva. En su influyente conferencia, criticó la práctica, entonces común, de desarrollar sistemas de IA mediante un enfoque descendente centrado en emular las capacidades humanas de resolución de problemas y razonamiento.

Brooks argumentó que los modelos de inteligencia desarrollados en la investigación tradicional de IA, que dependían en gran medida del funcionamiento de las computadoras disponibles en aquel momento, prácticamente no se parecían al modus operandi de los sistemas biológicos inteligentes. Esto se evidencia en el hecho de que la mayoría de las actividades cotidianas no consisten en resolver problemas ni planificar, sino en comportamientos rutinarios en un entorno relativamente benigno, pero altamente dinámico. Así como el aprendizaje humano se basa en la exploración y la interacción con el entorno, los agentes corpóreos deben refinar su comportamiento mediante la experiencia.

La IA encarnada trasciende las limitaciones de la IA digital al interactuar con el mundo real mediante sistemas físicos de IA. Su objetivo es conectar la IA digital con las aplicaciones del mundo real. Para un agente inteligente encarnado, su estructura y propiedades físicas, sus capacidades sensoriales y sus posibilidades de acción desempeñan un papel crucial. La inteligencia no debe existir de forma aislada, sino manifestarse a través de una interacción diversa y multimodal con el entorno.

Modelos generativos y simulación de la realidad

La IA física generativa amplía los modelos de IA generativa existentes al añadir la capacidad de comprender las relaciones espaciales y los procesos físicos en nuestro mundo tridimensional. Esta ampliación es posible gracias a la integración de datos adicionales en el proceso de entrenamiento de la IA, datos que contienen información sobre las estructuras espaciales y las leyes físicas del mundo real. Los modelos de IA generativa, como los modelos de lenguaje, se entrenan con grandes cantidades de texto e imágenes y destacan por su capacidad para generar lenguaje similar al humano y desarrollar conceptos abstractos. Sin embargo, su comprensión del mundo físico y sus reglas es limitada; carecen de contexto espacial.

La generación de datos basada en la física comienza con la creación de un gemelo digital, como una fábrica. Sensores y máquinas autónomas, como robots, se integran en este espacio virtual. A continuación, se ejecutan escenarios reales basados ​​en simulaciones basadas en la física, donde los sensores capturan diversas interacciones, como la dinámica de cuerpos rígidos (p. ej., movimientos y colisiones) o la interacción de la luz con su entorno. Esta tecnología recompensa a los modelos físicos de IA por completar con éxito las tareas de la simulación, lo que les permite adaptarse y mejorar continuamente.

Mediante entrenamiento continuo, las máquinas autónomas aprenden a adaptarse a nuevas situaciones y desafíos imprevistos, preparándolas para aplicaciones del mundo real. Con el tiempo, desarrollan habilidades motoras finas sofisticadas para usos prácticos como empacar cajas con precisión, apoyar los procesos de producción o navegar de forma autónoma en entornos complejos. Hasta ahora, las máquinas autónomas no han podido percibir e interpretar completamente su entorno. La IA física generativa ahora permite desarrollar y entrenar robots que pueden interactuar fluidamente con el mundo real y adaptarse con flexibilidad a condiciones cambiantes.

Arquitectura tecnológica y funcionalidad

La base tecnológica de la IA física y los sistemas robóticos avanzados de IA se basa en la interacción de varias tecnologías clave que, solo en combinación, posibilitan las impresionantes capacidades de los sistemas autónomos modernos. Esta arquitectura se diferencia fundamentalmente de las soluciones de automatización tradicionales por su capacidad de generalización, aprendizaje continuo y adaptación a entornos no estructurados.

En el corazón de esta revolución tecnológica se encuentran los Modelos Fundamentarios, grandes sistemas de IA preentrenados que, desde 2021, han servido como término general para los grandes sistemas de IA comunes en la actualidad. Estos modelos se entrenan inicialmente de forma exhaustiva con enormes cantidades de datos y posteriormente pueden adaptarse a una amplia gama de tareas mediante un entrenamiento especializado relativamente mínimo, conocido como ajuste fino. Este preentrenamiento permite a los Modelos Fundamentarios no solo comprender el lenguaje, sino, aún más importante, desarrollar un amplio conocimiento del mundo y pensar con lógica, razonar, abstraer y planificar hasta cierto punto.

Estas propiedades hacen que los modelos base sean especialmente adecuados para el control de robots, un campo que se ha investigado intensamente durante aproximadamente tres años y que actualmente está revolucionando la robótica. Gracias a estas propiedades, estos modelos son muy superiores a la IA robótica especializada convencional. Por estas razones, el uso de modelos base adecuados como cerebros robóticos representa un gran avance y, por primera vez, abre la puerta al desarrollo de robots verdaderamente inteligentes, prácticos y, por lo tanto, de aplicación universal.

Modelos de visión-lenguaje-acción (VLA): El cerebro del robot

A diferencia de los modelos básicos estándar, que no están diseñados ni optimizados para la robótica y sus requisitos específicos, los modelos básicos de robótica se entrenan adicionalmente con conjuntos de datos robóticos y presentan adaptaciones arquitectónicas específicas. Estos modelos suelen ser modelos de visión-lenguaje-acción (SNA) que procesan voz, así como datos de imagen y vídeo de cámaras como entrada y están entrenados para generar directamente acciones, es decir, comandos de movimiento para las articulaciones y actuadores del robot.

Un hito clave en este desarrollo fue el RT-2 de Google DeepMind, lanzado a mediados de 2023, que representa el primer VLA en sentido estricto. Los modelos actuales incluyen el OpenVLA de código abierto de 2024, así como otros sistemas avanzados. La arquitectura de estos modelos es muy compleja y suele incluir un codificador visual que convierte las imágenes de la cámara en representaciones numéricas, un amplio modelo de lenguaje como núcleo para el razonamiento y la planificación, y decodificadores de acciones especializados que generan comandos robóticos continuos.

Razonamiento encarnado: comprensión y acción

Un aspecto clave de los sistemas de IA física modernos reside en su capacidad de razonamiento corporizado: la capacidad de los modelos para comprender el mundo físico y cómo interactuar con él. El razonamiento corporizado abarca el conjunto de conocimientos del mundo que incluye los conceptos fundamentales esenciales para operar y actuar en un mundo inherentemente corporizado físicamente. Esta es una capacidad de los Modelos de Lenguaje de Visión (MLV) y no se limita necesariamente a la robótica. Para probar el razonamiento corporizado, simplemente se deben estimular los MLV con imágenes.

Las tareas clásicas de visión artificial, como el reconocimiento de objetos y la correspondencia multivista, se enmarcan en el razonamiento corpóreo. Todas estas tareas se expresan mediante indicaciones de voz. El razonamiento corpóreo también puede evaluarse mediante la respuesta visual a preguntas. Estas preguntas evalúan la comprensión necesaria para interactuar con el entorno. Además del razonamiento físico general, los sistemas pueden utilizar el conocimiento del mundo para tomar decisiones. Por ejemplo, se podría pedir a un robot que traiga un refrigerio saludable de la cocina, y el conocimiento del mundo en el VLM (Gestión de la Vida Virtual) se utilizaría para determinar cómo ejecutar esta orden ambigua.

Para las aplicaciones robóticas, es crucial aprovechar esta comprensión para permitir acciones significativas en el mundo real. Esto implica traducir la comprensión de alto nivel en comandos de control precisos a través de las API de hardware del robot. Cada robot tiene una interfaz diferente, y los VLM no conocen cómo se controla. El reto reside en ampliar los modelos grandes y preentrenados para que puedan generar acciones continuas para encarnaciones específicas del robot, preservando al mismo tiempo las valiosas capacidades del VLM.

Una solución innovadora a este desafío es la arquitectura Action Expert, un modelo de transformador con el mismo número de capas, pero dimensiones de incrustación y anchos MLP menores. Los cabezales de atención y la dimensión de incrustación por cabezal deben coincidir con el modelo principal para permitir tokens de prefijo en el mecanismo de atención. Durante el procesamiento, los tokens de sufijo pasan por el transformador Action Expert, incorporando las incrustaciones KV del prefijo, que se calculan una vez y luego se almacenan en caché.

Tecnologías clave: Simulación, IA de borde y aprendizaje por transferencia

La implementación de la IA física se basa en la interacción de tres tecnologías clave. En primer lugar, las simulaciones realistas en forma de gemelos digitales permiten el mapeo preciso de procesos, flujos de materiales e interacciones, lo cual es crucial para el aprendizaje autónomo de los robots. En segundo lugar, el hardware de IA de borde garantiza que los sistemas de IA se ejecuten localmente en el robot, por ejemplo, mediante sistemas compactos basados ​​en GPU. En tercer lugar, la visión artificial avanzada permite que los sistemas de reconocimiento visual identifiquen diferentes objetos, formas y variaciones.

El aprendizaje robótico ocurre cuando los modelos de IA se entrenan en simulaciones y su conocimiento se transfiere a robots físicos. El aprendizaje por transferencia acelera significativamente la adaptación a nuevas tareas. El análisis de datos en tiempo real con plataformas como Microsoft Fabric permite analizar datos de procesos, identificar cuellos de botella y derivar optimizaciones. La realidad y la máquina se recrean virtualmente con todas sus leyes y especificaciones naturales. Este gemelo digital aprende, por ejemplo, mediante aprendizaje por refuerzo, con precisión cómo moverse sin colisiones, cómo ejecutar los movimientos deseados y cómo reaccionar ante diversos escenarios simulados.

La IA puede probar innumerables situaciones sin riesgo alguno y sin dañar el robot físico. Los datos resultantes se transfieren al robot real una vez que el gemelo digital ha aprendido lo suficiente. Los robots equipados con sistemas de IA adecuados no solo ejecutan programas rígidos, sino que también son capaces de tomar decisiones y adaptarse. La IA física se utiliza para proporcionar a los robots contexto y comprensión de la situación. En la práctica, esto significa que los robots con IA física pueden dominar procesos variables que requieren adaptabilidad.

Los datos como combustible: desafíos y soluciones

Otro aspecto crucial reside en la generación de datos para el entrenamiento de estos sistemas. Si bien los VLM se entrenan con billones de tokens de datos de internet, es posible alcanzar una cantidad comparable de tokens con datos robóticos. Open X-Embodiment contiene 2,4 millones de episodios. Suponiendo 30 segundos por episodio, un muestreo de fotogramas de 30 Hz y aproximadamente 512 tokens de visión por fotograma, se puede alcanzar más de un billón de tokens. Este esfuerzo colectivo de 21 instituciones académicas e industriales fusiona 72 conjuntos de datos diferentes de 27 robots y abarca 527 capacidades en 160.266 tareas.

Estandarizar datos de diversos tipos de robots con sensores y espacios de acción variables en un formato uniforme presenta un enorme desafío técnico, pero es crucial para el desarrollo de modelos generalizables. Los Modelos Fundacionales Mundiales se utilizan para generar o replicar datos de entrenamiento escalables para modelos fundacionales de robótica, ya que la relativa escasez de datos de entrenamiento relevantes para la robótica es actualmente el mayor obstáculo para su desarrollo.

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De la agricultura inteligente al comercio minorista inteligente: donde la IA física ya está redefiniendo la creación de valor – Imagen: Xpert.Digital

Áreas de aplicación específicas de la industria y potencial de mercado

La implementación práctica de la IA física y los sistemas robóticos avanzados de IA se está extendiendo a una amplia gama de industrias y casos de uso, y cada sector presenta requisitos, desafíos y potencial específicos. El análisis de los distintos mercados muestra claramente que un enfoque único no es óptimo para todas las industrias; más bien, las características específicas de cada industria determinan qué tipo de automatización inteligente ofrece los mayores beneficios.

El uso de la IA física es particularmente evidente en la fabricación y producción industrial. La industria automotriz está a la vanguardia de esta transformación. BMW es el primer fabricante de automóviles en probar robots humanoides en producción, concretamente el Figure 02 en su planta de Spartanburg (EE. UU.). A diferencia del Optimus de Tesla, que se ha mantenido en gran medida en fase de concepto, el Figure 02, controlado por IA, ya toma piezas de chapa metálica de un estante y las coloca en una máquina, una tarea que tradicionalmente ha sido realizada por humanos en las fábricas de automóviles.

BMW y Figure AI planean explorar conjuntamente temas tecnológicos como la inteligencia artificial, el control robótico, la virtualización de la fabricación y la integración robótica. La industria automotriz, y en consecuencia la producción de vehículos, está evolucionando rápidamente. El uso de robots de propósito general tiene el potencial de aumentar la productividad, satisfacer las crecientes demandas de los clientes y permitir que los equipos se concentren en los cambios futuros. El objetivo a largo plazo es liberar a los trabajadores de las fábricas de tareas ergonómicamente exigentes y agotadoras.

La automatización industrial se beneficia de la IA física mediante la combinación de gemelos digitales, IA de borde y robótica, redefiniendo la automatización. En producción, los llamados gemelos en vivo (modelos digitales que no solo representan, sino que también controlan activamente los procesos) abren nuevas posibilidades. Estos permiten identificar cuellos de botella antes de que se vuelvan críticos, probar nuevos procesos y evaluar variantes, así como entrenar sin riesgos los sistemas autónomos. En particular, en las áreas de Logística 4.0 y almacenamiento inteligente, los gemelos en vivo mejoran la fiabilidad de la planificación, la seguridad operativa y la velocidad de respuesta.

Logística 4.0: Los gemelos digitales puestos a prueba en la práctica

El ejemplo del Grupo KION demuestra con precisión cómo la IA física puede respaldar la logística de almacenes en el mundo real. KION, Accenture y NVIDIA están desarrollando conjuntamente una solución en la que los robots inteligentes se entrenan íntegramente dentro de un gemelo digital del almacén. Allí, los robots aprenden procesos como la carga y descarga, la preparación de pedidos y el reempaquetado antes de ser desplegados en el almacén real. El sistema se basa en la plataforma de simulación NVIDIA Omniverse. Además, NVIDIA Mega, un framework dentro de Omniverse diseñado específicamente para aplicaciones industriales, se utiliza para la simulación paralela de sistemas completos y flotas de robots.

Las ventajas son evidentes de varias maneras. Simular los procesos típicos de un almacén reduce significativamente los errores en las operaciones reales. El entrenamiento es sin riesgos, acelerado y no requiere recursos reales. Tras un entrenamiento exitoso, los robots asumen tareas reales, controlados en tiempo real por la IA que se ejecuta directamente en el robot. Además, los gemelos digitales facilitan la planificación estratégica proactiva, permitiendo a las empresas probar y optimizar virtualmente diversos diseños, niveles de automatización y configuraciones de personal con antelación, sin interrumpir las operaciones en curso.

La industria de la logística y el transporte está experimentando una transformación integral gracias a la inteligencia artificial. La IA se aplica en diversas áreas de la logística. Para la previsión de la demanda y la planificación de ventas, el 62 % de las empresas recurre a la IA, mientras que el 51 % la utiliza para la optimización de la producción y el 50 % para la optimización del transporte. Las aplicaciones abarcan desde el reconocimiento de diferentes etiquetas de materiales peligrosos y la distinción entre objetos sin número de serie ni etiqueta, hasta el análisis de datos de sensores sobre actividades y movimientos.

Los sistemas de IA pueden predecir los tiempos de llegada del transporte utilizando datos de múltiples fuentes y realizar pronósticos de ventas con datos multivariables de las cadenas de suministro y fuentes públicas. Programan los descansos de los empleados utilizando datos de constantes vitales, movimiento y funcionamiento de las máquinas, permiten la planificación automatizada de la carga con redes neuronales convolucionales y supervisan la selección del modo de transporte para identificar progresivamente las mejores soluciones. La interacción hombre-máquina se ve reforzada por robots de voz entrenados, mientras que los robots de transporte utilizan patrones ópticos para posicionarse y orientarse.

Atención sanitaria: precisión y asistencia

La atención médica representa un campo de aplicación particularmente sensible, pero prometedor. Más del 40 % de los profesionales médicos en Alemania utilizan tecnologías basadas en IA en sus instalaciones o consultas. En la práctica médica diaria, esto significa que los departamentos de radiología utilizan IA para analizar imágenes, o que se utilizan aplicaciones de detección de síntomas con IA para diagnósticos preliminares. Una aplicación clave de la IA reside en el análisis automatizado de historiales médicos. La IA puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos porque aprovecha y analiza una gran cantidad de datos existentes, significativamente más de los que un médico podría acumular a lo largo de su carrera.

En el sistema sanitario alemán se utilizan tres tipos de robots: robots terapéuticos, robots asistenciales y robots quirúrgicos. Los robots terapéuticos pueden guiar ejercicios de forma independiente, mientras que los robots asistenciales apoyan a los profesionales sanitarios. Los robots quirúrgicos pueden realizar incisiones de forma independiente y asistir a los cirujanos humanos. Su uso es esencial para algunos procedimientos mínimamente invasivos. El robot da Vinci de Intuitive Surgical ayuda a los cirujanos a realizar procedimientos precisos y mínimamente invasivos mediante una combinación de control por parte del cirujano e IA incorporada, que une la intuición humana con la precisión robótica.

El mercado de la IA física en el ámbito sanitario está dominado por los robots quirúrgicos, en particular los sistemas de cirugía asistida por robot, que lideraron el mercado en 2024. Dentro de la robótica, se prevé que los segmentos de neurocirugía y ortopedia experimenten las mayores tasas de crecimiento durante el período de pronóstico. Más allá de la radiología y la patología, las aplicaciones de IA desempeñan un papel cada vez más importante en el diagnóstico y las intervenciones en todas las especialidades médicas. En la medicina personalizada, la IA facilita el análisis de biomarcadores.

Agricultura inteligente: IA en el campo

La agricultura se está convirtiendo en un campo sorprendentemente dinámico para las aplicaciones físicas de la IA. Casi la mitad de las explotaciones agrícolas ya trabajan con IA. El mayor potencial se observa en la previsión climática y meteorológica, así como en la planificación de la cosecha y la producción, así como en las predicciones de rendimiento. Las soluciones para el trabajo diario de oficina también resultan interesantes como posibles ayudas. La agricultura se encuentra entre las pioneras de la inteligencia artificial. Su uso es cada vez más necesario debido a las cargas que soportan los administradores de explotaciones agrícolas.

La IA física desempeñará un papel cada vez más importante en la agricultura y el procesamiento de alimentos en los próximos años. Anteriormente, muchos procesos naturales eran difíciles de comprender, pero ahora los avances tecnológicos han avanzado hasta el punto de que los sistemas pueden reaccionar individualmente a su entorno. Se adaptan al mundo existente, en lugar de requerir que este se rediseñe para ellos. Los agricultores modernos trabajan cada vez más de forma híbrida, combinando el trabajo informático con el práctico en el campo. Se utilizan diversas tecnologías en campos y establos para medir datos y optimizar procesos.

El cambio climático y el crecimiento demográfico constante plantean enormes desafíos a la agricultura moderna. Para abordar eficazmente estos problemas globales, el uso específico de la IA física en explotaciones agrícolas de todos los tamaños puede ser crucial. Contrariamente a la creencia generalizada de que estas tecnologías solo son aptas para grandes explotaciones, las pequeñas empresas, en particular, pueden beneficiarse enormemente de sus ventajas. El uso de máquinas compactas, como los robots cortacésped inteligentes o las desbrozadoras automatizadas, les permite aumentar la eficiencia y realizar tareas para las que actualmente no hay mano de obra disponible en el mercado laboral.

Las tecnologías y sensores de reconocimiento de imágenes pueden ayudar a aplicar pesticidas con mucha mayor precisión y, en algunos casos, incluso a eliminarlos por completo. Esto aporta beneficios no solo económicos, sino también ecológicos. El proyecto Agri-Gaia, financiado por el Ministerio Federal de Economía y Energía de Alemania, está creando una infraestructura abierta para el intercambio de algoritmos de IA en la agricultura. Socios del proyecto, provenientes de asociaciones, instituciones de investigación, la política y la industria, bajo el liderazgo del Centro Alemán de Investigación para la Inteligencia Artificial (DFKI), están desarrollando un ecosistema digital para el sector agrícola y alimentario, predominantemente de pequeñas y medianas empresas (pymes), basado en la iniciativa europea en la nube Gaia-X.

Comercio minorista: el final de la cola

El sector minorista está experimentando una transformación fundamental en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa gracias a la IA física y a los sistemas basados ​​en ella. Los minoristas pueden usar la IA para predecir mejor la demanda de artículos específicos en diferentes regiones mediante el acceso y análisis de datos sobre otros artículos, datos de tiendas con datos demográficos similares y datos de terceros, como el clima y los niveles de ingresos. Una farmacia nacional utilizó recientemente la IA para rastrear y predecir la demanda de una vacuna específica, basándose en las tendencias nacionales informadas al gobierno federal.

Los minoristas están combinando IA con datos de video y sensores para eliminar las zonas de caja, lo que permite a los clientes recoger artículos de los estantes, colocarlos en sus cestas y salir de la tienda sin hacer cola. Al eliminar las colas y los sistemas de caja, se puede utilizar más espacio para la exposición de productos. Una cadena nacional de supermercados utiliza IA para escanear visualmente y calcular el valor de productos con códigos de barras ilegibles. Gracias a la IA combinada con cámaras de video y sensores en los estantes, los minoristas pueden comprender mejor el flujo de clientes en sus tiendas y aumentar las ventas por metro cuadrado.

La tecnología identifica productos que los clientes no suelen mirar y recomienda a los minoristas que los reemplacen por productos más atractivos. La IA también puede generar promociones específicas para artículos específicos en los dispositivos móviles de los clientes cuando se encuentran en la tienda adecuada. Esta tecnología también permite a los minoristas agrupar mejor sus productos. Marcas como Zara utilizan pantallas de realidad aumentada en sus tiendas para que los clientes puedan probarse la ropa virtualmente. Minoristas de alimentación como Amazon Fresh se están centrando en el pago sin contacto y las listas de compra digitales vinculadas a los estantes físicos.

Construcción: Eficiencia mediante la planificación digital

La industria de la construcción es un campo tradicionalmente poco digitalizado, pero se beneficia cada vez más de las aplicaciones de IA. La IA, junto con otros enfoques de digitalización como el Modelado de Información de Construcción (BIM), el Internet de las Cosas (IoT) y la robótica, permite una mayor eficiencia en toda la cadena de valor, desde la producción de materiales de construcción, pasando por las fases de diseño, planificación y construcción, hasta la operación y el mantenimiento. Un sistema de diseño geométrico generativo crea y evalúa numerosas opciones de diseño basadas en objetivos medibles como el confort, la eficiencia energética y el diseño del espacio de trabajo.

Los métodos de IA permiten considerar y evaluar con mayor rapidez un número considerablemente mayor de parámetros y variantes. El análisis de texto basado en IA puede evaluar automáticamente conjuntos de reglas. Esto implica el uso de sistemas basados ​​en reglas en combinación con el análisis de texto basado en IA. La información del edificio, como dimensiones, materiales y sistemas técnicos, se extrae, analiza y compara automáticamente con los conjuntos de reglas basados ​​en texto. El uso de modelos predictivos basados ​​en IA en las primeras fases de diseño permite estimaciones rápidas y precisas de la demanda energética.

Las aplicaciones de IA durante la construcción son bastante avanzadas y algunas ya se utilizan. Los métodos de aprendizaje automático pueden ayudar en la planificación de la construcción, actualizar los procesos de construcción y respaldar diversas tareas. Los robots no solo pueden transportar objetos, sino también pintar paredes, medir o soldar. Las cámaras y otros sensores detectan obstáculos. Las imágenes y nubes de puntos capturadas manualmente o por sistemas autónomos también sirven para el control de calidad durante la construcción. Las redes neuronales están entrenadas para inspeccionar la calidad de la superficie y detectar daños o decoloración.

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De proyecto piloto a mercado multimillonario: cómo la IA física transformará la industria, la logística y la fabricación para 2030 – Imagen: Xpert.Digital

Desafíos, riesgos y marcos regulatorios

El rápido desarrollo de la IA física y de los sistemas robóticos avanzados de IA conlleva numerosos desafíos técnicos, éticos, legales y sociales que deben abordarse para una implementación responsable y sostenible. Estos desafíos abarcan desde limitaciones técnicas fundamentales y problemas de protección y seguridad de datos hasta complejas cuestiones éticas que afectan fundamentalmente la relación entre humanos y máquinas.

Las limitaciones técnicas siguen representando un obstáculo importante para la adopción generalizada de la IA física. Si bien se han logrado avances significativos, limitaciones físicas como la movilidad, la gestión de la energía y la motricidad fina siguen siendo desafíos clave. Experimentos recientes con aspiradoras robóticas equipadas con modelos de lenguaje avanzados ponen de relieve la complejidad y las limitaciones de esta tecnología en aplicaciones reales. Un equipo de investigación realizó un experimento en el que se equiparon aspiradoras robóticas con diversos modelos de lenguaje. La tarea principal de estos robots era localizar una barra de mantequilla en otra habitación y llevársela a una persona que pudiera cambiar de ubicación.

Esta tarea, aparentemente sencilla, planteó importantes desafíos para los robots controlados por IA. Los robots eran capaces de moverse, atracar en estaciones de carga, comunicarse mediante una conexión Slack y tomar fotos. A pesar de estas capacidades, ninguno de los LLM probados logró una tasa de éxito superior al 40 % en la entrega de mantequilla. Las principales razones del fracaso radicaron en dificultades con el razonamiento espacial y la falta de conciencia de sus propias limitaciones físicas. Uno de los modelos incluso se autodiagnosticó un traumatismo debido a los movimientos de rotación y una crisis de identidad binaria.

Estas reacciones, aunque generadas por un sistema inerte, ponen de relieve los posibles desafíos en el desarrollo de una IA diseñada para operar en entornos reales complejos. Es crucial que los modelos de IA de alto rendimiento mantengan la calma bajo presión para tomar decisiones informadas. Esto plantea la cuestión de cómo se pueden evitar o gestionar estas reacciones de estrés en los futuros sistemas de IA para garantizar una interacción fiable y segura. Si bien la inteligencia analítica en los programas de maestría en derecho (LLM) está logrando avances impresionantes, la inteligencia práctica, en particular en lo que respecta a la comprensión espacial y la gestión de las emociones, aún está rezagada.

Protección de datos, ciberseguridad y marcos legales

La protección de datos y la ciberseguridad plantean desafíos fundamentales. Las leyes sobre protección de datos y privacidad son cruciales para garantizar que los datos personales se gestionen de forma ética y segura. Uno de los marcos legales más importantes es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), promulgado por la Unión Europea en 2018. El RGPD establece directrices estrictas para la recopilación, el tratamiento, el almacenamiento y la transferencia de datos personales.

Los principios fundamentales del RGPD incluyen la legalidad, la equidad y la transparencia. Estos principios exigen que se especifique claramente qué datos se recopilan y por qué, para garantizar un uso justo de los datos sin perjudicar a ningún grupo. La limitación de la finalidad exige que los datos se recopilen para fines específicos, explícitos y legítimos, y que no se procesen de forma incompatible con dichos fines. La minimización de datos exige que solo se recopilen y procesen los datos necesarios para el fin previsto. La exactitud exige que los datos personales se mantengan exactos y actualizados, mientras que la limitación del almacenamiento exige que los datos se almacenen solo el tiempo necesario para el fin previsto.

La integridad y la confidencialidad exigen que los datos se procesen de forma segura para protegerlos del procesamiento no autorizado o ilícito y de la pérdida accidental. La rendición de cuentas exige que las organizaciones puedan demostrar el cumplimiento de estos principios de protección de datos. La reciente ley de IA de la UE se basa en el RGPD y clasifica los sistemas de IA según sus niveles de riesgo. Entre los sistemas de IA prohibidos se incluyen aquellos que categorizan a las personas basándose en datos biométricos para obtener ciertos tipos de información sensible.

Investigadores de seguridad han descubierto vulnerabilidades en sistemas robóticos que podrían permitir la manipulación de los dispositivos o el acceso a datos confidenciales. Estas vulnerabilidades incluyen actualizaciones de firmware no seguras, datos de usuario sin cifrar en los dispositivos y fallos en la seguridad del PIN para el acceso remoto a cámaras. Estas deficiencias minan la confianza en las certificaciones de los fabricantes y resaltan la necesidad de medidas de seguridad robustas. Los investigadores sugieren diseñar sistemas de reconocimiento de imágenes de máquinas que sean ilegibles para los humanos, pero que proporcionen a los robots suficiente información para la navegación y así evitar el uso indebido de datos privados.

La Ley de IA de la UE y las normas armonizadas

El panorama regulatorio de la IA y la robótica está evolucionando rápidamente. La Ley de IA de la UE es el primer marco legal integral del mundo para la inteligencia artificial y se basa en un enfoque basado en el riesgo. Cuanto mayor sea el riesgo, más numerosos y estrictos serán los requisitos que deben cumplirse. Los sistemas de IA pueden clasificarse como de alto riesgo debido a su relevancia para la seguridad. Estos sistemas están sujetos a requisitos específicos, que incluyen documentación completa con toda la información necesaria sobre el sistema y su propósito para que las autoridades evalúen su cumplimiento, información clara y adecuada para el operador, medidas adecuadas de supervisión humana, y un alto nivel de robustez, ciberseguridad y precisión.

La Directiva de Máquinas establece requisitos de seguridad para las máquinas, incluidos los sistemas autónomos y en red. Define el comportamiento autodesarrollado y las máquinas móviles autónomas, pero evita el término «sistema de IA». Un producto como un robot quirúrgico puede encontrarse en la intersección de varias regulaciones, como la Directiva de Productos Sanitarios, la Directiva de Máquinas y la Directiva de IA, todas con implicaciones para la seguridad funcional. La pregunta central es: ¿cuál es el conjunto óptimo de medidas para reducir riesgos en relación con el lanzamiento al mercado, la responsabilidad civil y el daño a la reputación?

Las normas armonizadas especifican los requisitos fundamentales de salud y seguridad establecidos en los actos jurídicos. Describen las normas técnicas y las medidas de gestión de riesgos que pueden utilizarse para cumplir estos requisitos fundamentales. El cumplimiento de estas normas indica que se cumplen los requisitos legales y reglamentarios. El sistema de gestión de riesgos, basado en la norma ISO/IEC 42001, es fundamental. Esta norma para sistemas de gestión de IA proporciona un marco estructurado para la identificación, evaluación y gestión de riesgos.

Ética, sesgo y sostenibilidad

Las cuestiones éticas permean todos los aspectos del desarrollo e implementación de la IA física. La falta de una preparación cuidadosa de los datos puede generar resultados indeseables. El sesgo en los conjuntos de datos genera problemas de equidad, la perpetuación de las desigualdades sociales y la discriminación contra las minorías. Peor aún, existe el riesgo de que información privada y confidencial se exponga a través de los resultados del modelo y caiga en manos indebidas. Antes del entrenamiento, se debe evaluar la magnitud del impacto que un sistema tendrá en la vida de las personas afectadas. Debe determinarse si es éticamente justificable permitir que un sistema de IA tome decisiones para la tarea en cuestión y debe garantizarse la disponibilidad de datos suficientes y representativos de todos los grupos afectados.

Los desafíos también se extienden a la eficiencia energética y la sostenibilidad. Los robots humanoides y los sistemas físicos de IA requieren cantidades significativas de energía tanto para su funcionamiento como para el entrenamiento de sus modelos subyacentes. La tecnología de baterías, la destreza manual, la rentabilidad, la escalabilidad y la gobernanza ética siguen siendo desafíos importantes. Sin embargo, la convergencia de la disminución de los costos de hardware, la mejora de la IA y la creciente escasez de mano de obra está creando una situación ideal que favorece una adopción acelerada.

Perspectivas futuras e implicaciones estratégicas

La trayectoria de desarrollo de la IA física y los sistemas robóticos avanzados de IA apunta a una transformación fundamental del panorama industrial y social en los próximos años. La convergencia de avances tecnológicos, necesidades económicas y marcos regulatorios está creando un entorno que acelera la transformación de proyectos piloto experimentales a una adopción comercial generalizada.

La revolución de los Modelos Fundacionales en robótica representa uno de los puntos de inflexión más significativos. Actualmente, existe un auge en el desarrollo de robots humanoides controlados por modelos Fundacionales de Robótica. Además del control autónomo de extremo a extremo de robots mediante estos modelos, se utilizan los llamados Modelos Fundacionales Mundiales para generar o replicar datos de entrenamiento escalables para los modelos Fundacionales de Robótica. Para algunas aplicaciones aún limitadas, como tareas manuales sencillas, repetitivas y agotadoras en producción y logística, o incluso potencialmente en robots domésticos, los robots controlados por modelos Fundacionales podrían estar disponibles en los próximos cinco años aproximadamente. A medio y largo plazo, se añadirán tareas más complejas y exigentes.

Generalización y gestión de flotas

El desarrollo de modelos universales de IA para optimizar flotas de robots representa una forma prometedora de superar la fragmentación. Los modelos básicos están diseñados para comprender y ejecutar una amplia gama de tareas en diferentes tipos de robots. Aprenden conceptos y comportamientos generales en lugar de ser reentrenados para cada tarea específica. DeepFleet de Amazon y NavFoM de Galbot permiten el control de flotas de robots heterogéneas con un único modelo de IA. NavFoM se describe como el primer modelo básico de IA de navegación multidimensional y multitarea del mundo. Su objetivo es enseñar a un único modelo de IA el concepto general de movimiento, lo que permite que el mismo modelo básico se utilice en una amplia variedad de tipos de robots, desde robots con ruedas y humanoides hasta drones.

Los avances en inteligencia espacial mediante modelos multimodales abren nuevas perspectivas. La serie SenseNova SI se basa en modelos multimodales fundamentales consolidados y desarrolla una inteligencia espacial robusta y potente. Estos modelos presentan capacidades de generalización emergentes, con ajustes precisos en subconjuntos específicos de control de calidad de transformación de vistas 3D que generan beneficios de transferencia inesperados a tareas relacionadas, pero nunca antes vistas, como la búsqueda de rutas en laberintos. Las capacidades mejoradas de inteligencia espacial abren prometedoras posibilidades de aplicación, especialmente en el campo de la manipulación corporizada, donde se han observado mejoras significativas en las tasas de éxito, incluso sin ajustes adicionales.

Datos sintéticos y el momento ChatGPT de la robótica

Los Modelos Fundacionales del Mundo Cosmos de Nvidia representan un potencial punto de inflexión en ChatGPT para la robótica. Estos modelos físicos de IA son cruciales para que los robots practiquen interacciones del mundo real con la mayor realismo posible en simulaciones 3D. Estos modelos físicos de IA son costosos de desarrollar y requieren grandes cantidades de datos reales y pruebas exhaustivas. Los Modelos Fundacionales del Mundo Cosmos ofrecen a los desarrolladores una forma sencilla de generar enormes cantidades de datos sintéticos fotorrealistas basados ​​en la física para entrenar y evaluar sus modelos existentes.

El ciclo de inversión en IA física hasta 2030 indica importantes flujos de capital. Las previsiones del mercado apuntan a un fuerte crecimiento hasta 2030, con un gasto que probablemente alcanzará entre 60 000 y 90 000 millones de dólares en 2026, y un gasto total a cinco años de entre 0,4 y 0,7 billones de dólares. La manufactura lidera el sector, seguida de la logística, mientras que los servicios se expanden a medida que maduran las herramientas. ABI Research estima un mercado global de robótica de 50 000 millones de dólares en 2025 y proyecta que alcance aproximadamente los 111 000 millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual promedio de entre el 15 y el 20 %.

La IA física está transformando la manufactura, con un crecimiento proyectado del 23 % hasta 2030. El mercado global de IA industrial alcanzó los 43 600 millones de dólares en 2024 y se prevé un crecimiento anual del 23 % hasta 2030, impulsado por las aplicaciones de IA física en la manufactura. Este desarrollo marca una ruptura con la automatización tradicional basada en robots rígidos y preprogramados. La IA física actual integra sistemas de visión, sensores táctiles y algoritmos adaptativos, lo que permite a las máquinas gestionar tareas impredecibles.

La presión por la IA física llega en un momento crítico, donde las tensiones geopolíticas y las interrupciones en la cadena de suministro aumentan la necesidad de una fabricación flexible. Los avances en robótica industrial están redefiniendo la automatización y fomentando la resiliencia y el crecimiento en sectores afectados por la escasez de mano de obra. En las plantas automotrices, los robots impulsados ​​por IA con capacidades de aprendizaje en tiempo real están desempeñando funciones que antes se consideraban demasiado complejas para las máquinas, como la soldadura adaptativa o el control de calidad en condiciones variables. Se proyecta que este cambio reducirá los costos hasta en un 20 % en entornos de alto volumen.

Oportunidades económicas para Alemania y Europa

Las implicaciones estratégicas para las empresas alemanas y europeas son considerables. La escasez de trabajadores cualificados afecta especialmente a la industria y la logística, al tiempo que aumenta la demanda. La industria alemana se encuentra bajo presión; la escasez de personal cualificado frena el crecimiento, la creciente complejidad exige una rápida adaptabilidad, las inversiones en eficiencia y resiliencia son esenciales, y el aumento de la productividad es clave para la competitividad. La IA física representa una oportunidad para que Alemania vuelva a la vanguardia de la industria. La transformación de la industria alemana no es una opción, sino una necesidad.

El desarrollo avanza hacia un nuevo modelo físico fundamental, impulsado por la inteligencia corpórea, que potencialmente dominará la dirección multimodal. En el mundo real, todo está lleno de detalles como el contacto, la fricción y la colisión, que son difíciles de describir con palabras o imágenes. Si el modelo no puede comprender estos procesos físicos fundamentales, no podrá realizar predicciones fiables sobre el mundo. Esta será una trayectoria de desarrollo diferente a la de los principales modelos lingüísticos.

El desarrollo de la IA multimodal va más allá del texto. Los modelos multimodales combinan diferentes arquitecturas neuronales, como transformadores de visión para la entrada visual, codificadores de voz para la entrada de audio y grandes modelos de lenguaje para el razonamiento lógico y la generación de texto, en un único sistema. La atención médica está evolucionando hacia la información sensorial, con una IA multimodal capaz de escanear la voz, el rostro y las exploraciones médicas del paciente para detectar los primeros signos de enfermedad. No reemplaza a los médicos, sino que les proporciona una visión sobrehumana.

La visión de una IA física que funcione a la perfección en nuestro entorno requiere mayor investigación y desarrollo para garantizar la fiabilidad y seguridad de estos sistemas. El futuro podría contemplar una mayor integración de software robótico de código abierto como ROS y enfoques de control local, reduciendo la dependencia de los servicios en la nube y brindando a los usuarios un mayor control sobre sus dispositivos. Al mismo tiempo, fabricantes y organismos reguladores deben mejorar continuamente los estándares de seguridad y protección de datos para mantener la confianza de los usuarios y liberar responsablemente el potencial de la robótica.

Los próximos años serán cruciales para determinar si los proyectos piloto actuales se convierten en modelos de negocio viables. Sin embargo, lo que es seguro es que la combinación de autonomía física y digital moldeará el futuro. La IA está dejando atrás su papel aislado y convirtiéndose en parte integral de los procesos y decisiones del mundo real. Esto marca el inicio de una fase en la que su influencia directa será más palpable que nunca. El desarrollo de la IA física y la IA robótica no es el final, sino el comienzo de una transformación fundamental cuyo impacto total solo se hará evidente en las próximas décadas.

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Konrad Wolfenstein

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