El lanzamiento de ChatGPT bien podría verse como el inicio de una era de uso generalizado de la IA y, desde ese día, la inteligencia artificial y el machine learning se han convertido en el gran tema de conversación.
Todo esto a pesar de que la inteligencia artificial y el machine learning no son tecnologías nuevas. Las conocemos desde hace décadas, pero la revolución reciente se debe, en términos simples, principalmente a los avances en el poder de cómputo, que finalmente nos permiten manejar las enormes cantidades de datos necesarias para enfrentar las tareas complejas para las que estamos comenzando a usar IA.
Las empresas detrás de todo esto, como NVIDIA, están disfrutando de un crecimiento extraordinario.
El fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, destacó el poder transformador de la Generative AI, prediciendo un gran cambio en la computación. “La intersección entre IA y computación acelerada está a punto de redefinir el futuro”, afirmó Huang, abriendo paso a discusiones sobre innovaciones de vanguardia, incluido el campo emergente de la IA física, que está por revolucionar la automatización robótica.
Pero ahora, a mediados de 2025, ¿qué avances hemos logrado en la revolución de la IA física?
LA REVOLUCIÓN DE LA IA EN UNA ESCALA DEL 1 AL 5
Aquí haremos una comparación de la robótica con el desarrollo de los autos autónomos. La industria automotriz definió cinco niveles para la transición de la conducción manual a la totalmente autónoma. Actualmente, la industria aún no está en el nivel 5, como han mostrado experimentos recientes en EE.UU., pero el lado positivo es que existen muchas tecnologías de nivel 2, 3 o 4 en el camino que pueden tener un gran impacto. Como el adaptive cruise control en autos, que transformó un proceso totalmente manual en algo semi-automatizado, haciendo la conducción más suave, fácil y segura.
Lo mismo aplica para la robótica. La IA sin duda nos llevará, algún día, a robots humanoides capaces de pensar y descubrir por sí mismos cómo resolver problemas, sin programación previa; eso sería el nivel 5. Pero, al igual que con los autos autónomos, veremos (y ya estamos viendo) muchos avances en los niveles 2, 3 y 4 que están generando valor real para las empresas.
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EJEMPLO DE USO DE COBOT CON IA EN LA INDUSTRIA
Uno de estos avances, por ejemplo, puede observarse en la logística. En colaboración con Siemens y Zivid, desarrollamos una solución en la que un cobot realiza separación de pedidos con total autonomía, basado en el software SIMATIC Robot Pick AI de Siemens y la tecnología de visión de Zivid.
Comparado con los procesos manuales, esto incrementa significativamente la velocidad y precisión en el cumplimiento de pedidos en almacenes, ayudando a los centros logísticos a responder a la creciente demanda global, al mismo tiempo que enfrentan la dificultad cada vez mayor de atraer mano de obra para este tipo de trabajo manual.
Llegar a un robot humanoide de nivel 5 dependerá, entre muchas otras cosas, de una tecnología de visión y software excepcionales, en un nivel que aún no hemos alcanzado. Pero las innovaciones tecnológicas intermedias ya están, en el camino, entregando mucho valor.
TRES IMPACTOS DE LA GENERATIVE AI
Es evidente que, al mirar el potencial disruptivo de la IA física, aún nos queda mucho camino por recorrer, a pesar de los grandes avances logrados en 2023 y 2024.
Mirando hacia adelante, destacamos tres impactos que tendrá la IA física en la robótica:
1. ELIMINAR LA NECESIDAD DE ESPECIALISTAS
Claro que aún necesitaremos ingenieros en robótica, integradores y otros profesionales calificados en el futuro. Pero el potencial de la automatización robótica es tan grande que no es posible tener un especialista en cada planta (como sector, los cobots solo han alcanzado alrededor del dos por ciento del mercado potencial actual).
Muchas tareas en robótica aún requieren de un especialista. Con IA, pronto podremos eliminar algunos de los obstáculos actuales, lo que acelerará significativamente la introducción de robots en muchas áreas.
2. ESTANDARIZACIÓN DE SOLUCIONES
Si observamos los desafíos enfrentados por la industria de la automatización, los problemas son muy similares entre distintas empresas. Con la Generative AI, cada vez estamos más capacitados para estandarizar tanto los problemas como las soluciones y, así, crear comportamientos robóticos reutilizables.
No es necesario reinventar la rueda cada vez que se instala un nuevo robot, y la IA puede ayudar con esto, haciendo que la integración y el retorno de inversión sean mucho más rápidos.
3. MEJORA EN LA CAPACIDAD DE LOS ROBOTS PARA OPERAR EN ENTORNOS IMPREDECIBLES
Tal como ocurrió en la solución logística mencionada anteriormente, la tecnología de visión con retroalimentación en tiempo real de cámaras 3D es un gran habilitador no solo de navegación autónoma, sino también de detección de obstáculos.
Esta capacidad abre posibilidades para introducir robots fuera del entorno altamente estructurado del piso de producción; por ejemplo, en la construcción, donde los robots deben lidiar con variaciones de diseño mientras trabajan lado a lado con los obreros.
En Universal Robots, ya tenemos numerosos socios en nuestro ecosistema haciendo grandes avances con aplicaciones basadas en IA. Y, al igual que tantas otras tendencias de automatización que veremos en los próximos años en diferentes aplicaciones y sectores, la IA estará en el centro del progreso futuro.
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FAQ – Preguntas frecuentes sobre IA física y robótica colaborativa
¿QUÉ ES LA IA FÍSICA?
La IA física es la aplicación de inteligencia artificial en sistemas robóticos y mecatrónicos capaces de interactuar con el mundo físico. Integra capacidades de percepción, decisión y acción en robots que actúan en entornos reales.
¿CUÁL ES LA DIFERENCIA ENTRE GENERATIVE AI E IA FÍSICA?
La Generative AI se refiere a la capacidad de los algoritmos para crear nuevos contenidos (textos, imágenes, códigos, etc.). Por su parte, la IA física aplica estos algoritmos en sistemas robóticos que ejecutan tareas físicas, como mover objetos u operar máquinas.
¿QUÉ SECTORES YA UTILIZAN IA FÍSICA CON ÉXITO?
Logística, manufactura, construcción y la inspección industrial ya adoptan soluciones de IA física con resultados concretos, como cobots que realizan picking autónomo o robots que navegan por obras en construcción.
¿LA IA VA A REEMPLAZAR A TODOS LOS ESPECIALISTAS HUMANOS?
No. La IA tiende a complementar y ampliar el trabajo de los especialistas. Reduce la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas o complejas, pero el papel de los profesionales seguirá siendo esencial para supervisión, integración y desarrollo de nuevas soluciones.
