Desarrollo técnico y madurez del mercado de sistemas de robots humanoides en EE. UU.

Panorama del mercado y relevancia de la robótica humanoide

El mercado laboral estadounidense se enfrenta a una paradoja estructural: mientras que la demanda de mano de obra física en sectores como la logística, la manufactura y el cuidado de personas aumenta, la oferta laboral disponible para trabajos repetitivos y físicamente exigentes se reduce. En este contexto macroeconómico, el desarrollo de robots humanoides ha pasado de ser un tema puramente investigativo a una carrera por la cuota de mercado, con un alto consumo de capital. La relevancia de comparar los principales sistemas estadounidenses —Tesla (Optimus), Figure AI, Agility Robotics (Digit), Boston Dynamics (Atlas), Apptronik (Apollo) y Sanctuary AI (Phoenix)— radica no solo en sus diferentes enfoques tecnológicos, sino también en su potencial para automatizar infraestructuras existentes diseñadas para humanos sin modificaciones costosas.

A diferencia de los robots industriales especializados que operan en jaulas de seguridad, estos sistemas humanoides buscan la coexistencia directa con los trabajadores humanos. Los años 2024 y 2025 marcaron un punto de inflexión: la integración de los Modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) y las redes neuronales avanzadas expandió el control puramente motor para incluir una dimensión semántica. Los robots ya no están diseñados para simplemente seguir rutas programadas, sino para comprender instrucciones y reaccionar ante obstáculos imprevistos. Sin embargo, el análisis de estos seis competidores revela que el camino hacia el "Robot de Propósito General" universal no es en absoluto uniforme. En cambio, están surgiendo filosofías radicalmente diferentes en cuanto a actuadores, cognición y estrategias de comercialización.

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La convergencia tecnológica y la búsqueda de la inteligencia universal

A pesar de las diferencias en el ADN tecnológico de las seis empresas, se pueden identificar puntos en común fundamentales que definen el espíritu actual de la robótica. Todos los sistemas examinados se basan en la premisa de la locomoción bípeda (sobre dos piernas). Este paradigma de diseño no se eligió por razones estéticas, sino por la necesidad pragmática de moverse en entornos organizados verticalmente, con escaleras, pasillos estrechos y estanterías.

Otro elemento convergente es el cambio de reglas rígidas hacia enfoques de aprendizaje basados ​​en datos. Ya sea mediante teleoperación (control remoto por humanos para recopilar datos de entrenamiento) o mediante simulación en entornos virtuales (como NVIDIA Isaac Lab), todos los fabricantes intentan resolver la «paradoja de Moravec», que afirma que las tareas cognitivas altamente complejas suelen ser más fáciles para la IA que las habilidades motoras simples de un niño pequeño.

Además, todos los sistemas comparten limitaciones energéticas similares. La tecnología actual de baterías suele limitar la autonomía a cuatro o cinco horas con carga mixta, lo que convierte el trabajo a turnos en una tarea logística compleja. Resolver este problema energético mediante la carga rápida o el intercambio de sistemas es un objetivo común clave. En definitiva, el objetivo general es idéntico: crear un sistema cuyos costes marginales tiendan a converger con los costes de la electricidad y que considere la mano de obra como una "aplicación de software" que se puede descargar al hardware a voluntad.

Evaluación sistemática: arquitectura, cognición y físico

Para comparar objetivamente los seis sistemas, es necesaria una subdivisión en criterios técnicos clave: actuadores, manipulación, arquitectura cognitiva y concepto energético.

En cuanto a los actuadores, está surgiendo una clara tendencia hacia la electrificación. Si bien Boston Dynamics confió en la hidráulica durante años, el nuevo Atlas marca la transición a accionamientos totalmente eléctricos, más silenciosos, más limpios y con mayor eficiencia energética. Tesla, Apptronik, Figure y Agility también siguen este camino. Sanctuary AI es una excepción, ya que continúa utilizando hidráulica miniaturizada en sus manipuladores (manos) para lograr una densidad de potencia y una velocidad superiores, algo que los motores eléctricos a menudo aún no pueden ofrecer en este espacio de instalación.

En cuanto a la manipulación (manos), existe una clara distinción entre especialistas en logística y generalistas. Agility Robotics evita deliberadamente las manos de cinco articulaciones en su robot Digit, optando por almohadillas de agarre optimizadas para cajas (contenedores). Esto reduce la complejidad y los costes. Por el contrario, Tesla, Figure y Sanctuary están invirtiendo fuertemente en manos diestras con hasta 22 grados de libertad (GdL) para emular la motricidad fina humana.

La arquitectura cognitiva es quizás el factor diferenciador más importante. Tesla se basa en un enfoque radical de extremo a extremo, donde los datos de vídeo se traducen directamente en comandos de control, entrenados mediante su enorme flota de vehículos y teleoperación. Figure AI y Boston Dynamics, por otro lado, colaboran ampliamente con socios externos de IA (OpenAI y su propio Instituto de IA, respectivamente, y NVIDIA) para integrar la comprensión del lenguaje natural y la planificación. Sanctuary AI se centra principalmente en la adquisición de datos mediante teleoperación ("Carbon AI") para enseñar al robot tareas complejas mediante demostración humana.

Análisis del perfil: Tesla (Optimus)

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La mayor ventaja de Tesla no reside en la robótica en sí, sino en su integración vertical y la profundidad de su fabricación. Al acceder a tecnologías automotrices, desde celdas de batería (4680) hasta chips de inferencia (computadoras FSD), Tesla puede reducir costos de forma más agresiva que cualquier competidor. El robot Optimus se beneficia directamente de los avances en software de "conducción autónoma completa", en particular en navegación visual sin LiDAR. Otra ventaja única es su enorme volumen de capacitación: Tesla planea implementar miles de unidades en sus propias fábricas (gigafábricas), creando un ciclo cerrado de datos (volante de datos) que las startups tendrán dificultades para replicar. El robot manual de última generación (Gen 3), con 22 grados de libertad, pretende operar prácticamente cualquier herramienta que usaría un humano.

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La mayor debilidad reside en la discrepancia entre los anuncios y la realidad. Con frecuencia se incumplen los plazos, y las demostraciones públicas suelen realizarse en condiciones controladas que no reflejan la imprevisibilidad de un entorno industrial real. Además, el sistema es un "jardín amurallado": los clientes dependen completamente del ecosistema de software de Tesla. Los críticos también señalan que el enfoque puramente visual (sin sensores de profundidad como el LiDAR) podría alcanzar sus límites físicos en entornos industriales con bajo contraste o poca iluminación, aunque Tesla lo niega.

Análisis de perfil: Figura AI (Figura 02)

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Figure AI se ha distinguido por su altísima velocidad de iteración y sus colaboraciones de alto nivel. La colaboración con OpenAI permite a Figure 02 realizar un procesamiento de voz y razonamiento que actualmente se considera líder en el mercado. El robot puede "hablar y escuchar" en tiempo real, reduciendo la barrera de interacción. El diseño del hardware es extremadamente limpio y está optimizado para la producción en masa, con cableado integrado y una estructura similar a un exoesqueleto que promete robustez. Además, el proyecto piloto en BMW en Spartanburg demuestra una validación temprana en la fabricación de automóviles, uno de los campos de pruebas más exigentes para la precisión.

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Como empresa joven, Figure carece de las décadas de experiencia en mecatrónica que poseen competidores como Boston Dynamics. La durabilidad a largo plazo del hardware bajo carga continua aún no está demostrada. Además, la dependencia de modelos de IA externos (OpenAI) supone un riesgo estratégico: cambios en la API, los costes o la disponibilidad de los modelos de IA podrían afectar directamente la funcionalidad de la flota de robots. El equilibrio entre el impresionante rendimiento de las demostraciones y la dura realidad de una fiabilidad del 99,9 % en funcionamiento continuo aún no se ha alcanzado definitivamente.

Análisis de perfil: Agility Robotics (Digit)

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Agility Robotics adopta el enfoque más pragmático del sector. Digit no es un "aspirante a humano", sino una herramienta especializada para el flujo de materiales. Sus patas, inclinadas hacia atrás como las de un pájaro, le permiten plegarse cuando es necesario y alcanzar los niveles de los estantes con mayor eficiencia. Gracias a su colaboración con Amazon y al establecimiento de "RoboFab", Agility ha tomado la delantera en comercialización y escalado. Su enfoque en la elevación y el transporte de contenedores estandarizados (totes) reduce drásticamente la complejidad técnica, ya que no requiere una manipulación compleja. Esto convierte a Digit, posiblemente, en el sistema más fiable disponible actualmente para aplicaciones logísticas.

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Esta especialización es también su mayor debilidad. Digit apenas es capaz de realizar tareas fuera de la logística que requieran destreza, como trabajos de montaje o el manejo de herramientas. Si el mercado se orienta hacia robots universales que puedan alternar con flexibilidad entre el almacenamiento y el montaje, el diseño de Agility podría llegar a un punto muerto. Además, debido a la arquitectura de sus patas, su movimiento suele resultar menos intuitivo para los humanos que el de los sistemas antropomórficos, lo que podría afectar su aceptación social en equipos mixtos.

Análisis de perfil: Boston Dynamics (Atlas)

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Con la transición del sistema hidráulico al eléctrico en el nuevo Atlas, Boston Dynamics ha transformado su liderazgo de décadas en teoría de control en un formato comercialmente viable. El nuevo Atlas incorpora articulaciones con rangos de movimiento que superan la fisiología humana (por ejemplo, rotaciones de 360 ​​grados del torso y las articulaciones). Esto permite movimientos más eficientes que los humanos, ya que el robot no necesita girar, sino simplemente cambiar de orientación. La integración en el Grupo Hyundai no solo asegura capital, sino que también proporciona el campo de pruebas perfecto. El software de gestión de flotas "Orbit" ya ha sido probado en el mercado con los robots Spot.

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A pesar de su brillantez técnica, Boston Dynamics ha tenido históricamente dificultades para convertir proyectos de investigación en productos rentables. Su tardía transición a una plataforma eléctrica implica que aún carece de los datos reales a largo plazo que posee en entornos de clientes, a diferencia de Agility. Además, la empresa necesita ponerse al día rápidamente en el área de IA de alto nivel (comprensión semántica), ya que durante mucho tiempo se ha centrado principalmente en el control de bajo nivel (equilibrio, dinámica). Las alianzas con el Toyota Research Institute y NVIDIA buscan cerrar esta brecha, pero el proceso de integración es complejo.

Análisis de perfil: Apptronik (Apollo)

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Apptronik posiciona al Apollo como el "momento iPhone" de la robótica, con un fuerte enfoque en la seguridad y la modularidad. Una característica clave de venta única es su sistema de baterías intercambiables. Mientras que otros robots requieren horas de carga, Apollo puede, en teoría, funcionar 24/7 con un cambio manual de batería. El diseño busca una apariencia amigable e inofensiva, lo que aumenta su aceptación en las interacciones entre personas. Además, su modularidad permite montar la parte superior del Apollo sobre una base fija, lo que lo hace ideal para tareas en líneas de montaje donde no se requieren piernas. Esto reduce los costos de inversión para los clientes.

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En comparación con los recursos de Tesla o la valoración de Figure AI, Apptronik es menos agresiva financieramente. En un mercado donde las economías de escala determinan el precio, esto podría ser una desventaja. La carga útil de aproximadamente 25 kg es sólida, pero limitada en comparación con los dispositivos de elevación especializados. Posicionarse "entre" los robots logísticos puros y los robots de IA de alta gama conlleva el riesgo de no dominar ningún nicho ("quedarse en el medio").

Análisis de perfil: Sanctuary AI (Phoenix)

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Sanctuary AI se distingue por su enfoque inquebrantable en la mano humana. La premisa fundamental es que la inteligencia de un robot se manifiesta principalmente en su capacidad para manipular el mundo. Al utilizar hidráulica en sus manos, Phoenix logra una destreza y un control de fuerza a menudo superiores a los de las manos puramente eléctricas. El sistema de control "Carbon AI" está diseñado para aprender y automatizar progresivamente cualquier tarea imaginable mediante teleoperación. Esto convierte a Phoenix en el robot potencialmente más versátil para tareas de ensamblaje complejas (por ejemplo, clasificación de piezas pequeñas, soldadura, trabajo de laboratorio) que sus competidores menos diestros no pueden realizar.

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La hidráulica, incluso miniaturizada, conlleva el riesgo de fugas y requiere mayor mantenimiento. Operar un sistema hidráulico de forma limpia en salas blancas u oficinas es técnicamente complejo. Además, el enfoque de teleoperación requiere un uso intensivo de datos. No está claro cuántos millones de horas de demostración humana se necesitan para lograr la autonomía total. Mientras se requiera la intervención de un humano (asistencia del piloto), el modelo de negocio es difícilmente viable, ya que deben tenerse en cuenta los costes salariales del piloto y los del robot. Apostar por la autonomía total mediante la imitación es arriesgado y requiere mucho tiempo.

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Escenarios de implementación: especialización vs. generalización

La elección de uno de estos sistemas depende en gran medida del “caso de uso” específico.

Para la intralogística y el almacenamiento, donde el enfoque principal es el transporte de contenedores estándar del punto A al punto B, Agility Robotics (Digit) es actualmente la opción más eficiente. La integración con sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) está bien desarrollada y el sistema está específicamente diseñado para este propósito. Apptronik (Apollo) ofrece una alternativa sólida cuando el trabajo por turnos requiere cambios frecuentes de baterías o cuando el robot también debe realizar tareas estacionarias en la línea de montaje.

En la fabricación de automóviles y los procesos de ensamblaje complejos, donde es necesario sujetar chapa, insertar tornillos o tender cables, Tesla (Optimus), Figure AI y Boston Dynamics (Atlas) dominan. En este contexto, los requisitos de movilidad general de la carrocería y su integración en la fábrica digital son cruciales. La ventaja de precio de Tesla podría ser decisiva, mientras que Atlas puede destacarse gracias a su agilidad sobrehumana en espacios reducidos.

Sanctuary AI (Phoenix) es ideal para la manipulación precisa y las tareas de laboratorio que requieren retroalimentación táctil y destreza. Los escenarios que implican la manipulación de objetos con dureza, textura o fragilidad variables (por ejemplo, la clasificación de materiales reciclados o el procesamiento de textiles) se benefician de la precisión hidráulica de las manos.

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El camino hacia la escalabilidad

Un análisis comparativo muestra que la visión de un robot universal que prepara café por la mañana y suelda coches por la tarde aún es una realidad. El mercado actual se encuentra en una fase de divergencia: los fabricantes están optimizando sus sistemas para mercados verticales específicos (logística vs. fabricación) con el fin de generar un retorno de la inversión (ROI) para sus clientes lo más rápido posible.

Tecnológicamente, la batalla entre los actuadores hidráulicos y eléctricos se ha decantado en gran medida a favor de los eléctricos, con la excepción de las manos de alto rendimiento. El verdadero obstáculo ahora se desplaza del hardware (que cada vez es más "suficientemente bueno") a la calidad de los datos para la IA. En este sentido, Tesla, a través de su estrategia de flotas, y Figure/Sanctuary, con sus canales de simulación y teleoperación, han apostado por diferentes caminos.

Para quienes toman las decisiones, esto significa: No existe un robot "mejor". Solo existe el sistema más adecuado para un proceso definido. Quienes invierten hoy adquieren menos un producto terminado y más acceso a una plataforma de software de rápido aprendizaje. En los próximos años veremos una consolidación, en la que los proveedores que sobrevivan probablemente serán aquellos que no puedan realizar las maniobras más espectaculares, pero sí gestionar el transporte de cajas más rutinario de forma más fiable y rentable.

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