La IA generativa dota a la robótica de nuevas capacidades frente a las tareas peligrosas e insalubres para los humanos

Cuando en marzo de 2025 Google DeepMind presentó Gemini Robotics, una cosa quedó clara: la IA también ha llegado para transformar la robótica. Una nueva generación de robots con mayores capacidades de automatización y respuesta gracias a la IA generativa aventura una transformación en muchos aspectos de la vida cotidiana. Uno de los impactos de esta evolución se encuentra en el mundo del trabajo: especialmente en aquellas tareas más insalubres, peligrosas o aburridas o, como se las conoce en inglés, tareas 3D (abreviatura de ‘dirty, dangerous and dull’).

Actualmente, los robots ya se utilizan para realizar tareas en lugares que presentan riesgos o son inaccesibles para trabajadores humanos. Por ejemplo, tras el accidente de la central nuclear de Fukushima en Japón, los robots fueron clave para tareas de limpieza e inspección en zonas de alta radiación. En el sector energético ya se utilizan robots en tareas de mantenimiento y revisión en plantas petrolíferas o gasísticas para evitar riesgos innecesarios a los seres humanos. Además, los robots pueden llegar a zonas donde directamente los seres humanos no pueden, como los fondos marinos o el espacio, donde los vehículos robóticos Rovers permiten explorar la superficie de Marte.

A día de hoy, según la Federación Internacional de Robótica, en el mundo hay una media de 162 robots instalados por cada 10.000 empleados en el sector industrial. Desde la pandemia de Covid-19, la instalación de robots industriales se ha mantenido estable en torno a las 540.000 unidades cada año. La previsión es que esta cifra siga creciendo hasta la instalación de más de 600.000 unidades en 2027. En el caso de robots humanoides, la Federación apunta a una generalización de su uso en sectores industriales entre los próximos cinco y diez años.

El interés de la industria por robots que puedan acometer las tareas más tediosas o con mayor riesgo para los seres humanos no es nuevo. De hecho, ya existen robots que hacen las tareas más desagradables o mecánicas. Por ejemplo, los robots aspiradora asumen parte de la limpieza doméstica en cada vez más hogares y muchas empresas ya utilizan robots para hacer más eficiente su cadena logística, con Amazon como caso estrella.

Sin embargo, estos robots tienen algo en común: realizan las tareas en entornos controlados. Un robot aspiradora se va moviendo por la casa de manera autónoma y, cuando choca con un objeto, cambia el rumbo. En los almacenes, los robots se mueven entre estanterías bien organizadas o se integran en cadenas de montaje o etiquetado estandarizadas. Es decir, no se enfrentan a situaciones inesperadas, nuevas o complejas.

Eso es lo que pretende cambiar la industria gracias a la IA.

IA y robótica, un binomio natural

La industria de la inteligencia artificial es una carrera en múltiples aspectos. Las compañías compiten para ver quién es la primera, y la mejor, en crear modelos de lenguaje más potentes, en diseñar agentes de IA realmente útiles y, ahora, en desarrollar robots capaces de interactuar con el entorno gracias a la IA. Es lo que ya se conoce como IA física.

Las empresas detrás de los principales modelos de IA ya están trabajando en proyectos para integrar la IA en robots. Meta lo hace a través de la colaboración en proyectos de investigación, como el que ha desarrollado junto a la Universidad de Nueva York y la empresa Hello Robot para crear los llamados modelos de utilidad robótica (RUM) o en el desarrollo de sus propios robots humanoides con su modelo de lenguaje Llama como base.

Otros utilizan ChatGPT, la tecnología de OpenAI, para entrenar a sus robots para adaptarse a nuevas situaciones. Es el caso de LucidSim, un proyecto desarrollado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), que ha conseguido enseñar 'parkour' a un perro robot para superar obstáculos en entornos reales.

Gemini Robotics es la apuesta de Google DeepMind Lanza para integrar la IA generativa en la robótica. Esta plataforma se sirve del modelo de IA Gemini para entrenar a robots y que puedan responder a desafíos en el mundo real. Para desarrollar la nueva generación de robots, Google DeepMind se basa en cuatro características:

• Generalidad: el uso del modelo de lenguaje para que los robots puedan reaccionar a situaciones nuevas, tales como gestionar nuevos objetos, entender instrucciones y moverse en entornos desconocidos.
• Interacción: entender y responder a instrucciones cotidianas y, lo que es más importante, reaccionar ante cambios en estas instrucciones o adaptarse al medio.
• Destreza: permite a los robots desarrollar tareas físicas con precisión.
• Adaptación a diversas formas: se puede integrar en robots de fábrica que solo necesitan dos brazos o en robots humanoides.

"Uno de los mayores desafíos de la robótica, y una de las razones por las que no vemos robots útiles en todas partes, es que suelen desenvolverse bien en entornos conocidos, pero tienen dificultades para adaptarse a situaciones nuevas", explicó Kanishka Rao, director de robótica de DeepMind, en la rueda de prensa de presentación de Gemini Robotics, según recoge Axios.

El eslabón perdido para conseguir que los robots sean eficaces en entornos naturales es pasar de la teoría a la acción. "Lo interesante es que se completa la pieza que faltaba entre la cognición, los grandes modelos de lenguaje y la toma de decisiones que es la capacidad de llevar a cabo la acción", explica en un artículo de MIT Technology Review en español Jan Liphardt, profesor de Bioingeniería en Stanford (California, EE UU) y fundador de OpenMind, una empresa especializada en 'software' para robótica.

Google DeepMind se ha aliado con algunas de las principales empresas de robótica para desarrollar nuevos modelos. Entre ellas está Boston Dynamics, famosa por crear robots que bailan, pelean o caminan, aunque hasta hace poco solo lo conseguían siendo programados previamente y en entornos controlados. Esta alianza pretende dotar de mayor inteligencia y adaptabilidad a sus diseños y que puedan realizar acciones más complejas.

Impacto sobre el trabajo

Algunas empresas ya están desplegando robots con capacidades autónomas en diferentes industrias. Por ejemplo, en el caso de Boston Dynamics su robot Spot, similar a un perro robótico, ya está trabajando en diferentes entornos industriales haciendo tareas de monitorización o vigilancia autónoma. Una de sus ventajas es que puede acceder a zonas a las que los humanos no llegan (o que presentarían riesgos para la salud) para hacer mediciones o tomar muestras.

Otro de los sectores con trabajos peligrosos es el de la construcción. Un proyecto del Laboratorio de Robótica Existencial de la Universidad de San Diego (California), pretende desarrollar robots que puedan moverse y ejecutar acciones de manera autónoma en estos entornos. En un primer momento, están probando la habilidad de los robots para analizar su entorno y moverse libremente, para después entender y ejecutar acciones encargadas por un humano. El objetivo es crear un escenario de colaboración entre robots y humanos.

Nikolay Atanasov, director de este laboratorio, apunta a que los algoritmos que permiten a los robots ser autónomos son generalistas: "Un robot que sea capaz de moverse y entender el entorno que le rodea puede ser útil para distintos escenarios, desde hospitales a almacenes o vehículos autónomos y para agricultura. Aunque parezcan completamente distintos, el tipo de proceso robótico es similar".

El escenario al que apuntan los expertos pasa por el uso cada vez más habitual de robots para tareas con mayor riesgo para los seres humanos, al tiempo que los robots adquieren nuevas habilidades gracias a la IA. En este escenario de colaboración, el ser humano seguirá tomando las decisiones y dando instrucciones, mientras quienes se juegan las tuercas o se ensucian la chapa son los robots.