Robots humanoides: corren más rápido que Bolt y no levantan algo del suelo
Publicado em
Vídeo em Espanhol, publicado pelo canal César Balarezo.
Sobre este contenido: El resumen, los puntos principales y los temas que aparecen a continuación se generan automáticamente a partir de la transcripción del vídeo. Reflejan el contenido, las opiniones, afirmaciones y predicciones presentadas en el vídeo y no representan una posición, validación o verificación de hechos por parte de IA Dots.
Resumen del vídeo
El video analiza el estado actual real de los robots humanoides, contrastando las demostraciones comerciales con datos de producción, costos, tasas de éxito y su adopción real en fábricas y hogares, destacando la diferencia entre el desarrollo del cerebro artificial y la complejidad mecánica del cuerpo.
Puntos principales
- Las demostraciones públicas de robots humanoides suelen estar teleoperadas por humanos, y las métricas clave como la frecuencia de intervención humana raramente se hacen públicas.
- Históricamente, el único humanoide con años reales de trabajo continuo en una planta fue un torso sin piernas atornillado a una mesa que operó durante más de 35,000 horas.
- La gran mayoría de los embarques mundiales de robots humanoides provienen de China, impulsados principalmente por compras de empresas estatales para exhibición y mandatos gubernamentales.
- En el ámbito tecnológico, Occidente lidera el desarrollo de cerebros de inteligencia artificial portátiles, mientras que China domina la fabricación de los cuerpos físicos y las cadenas de suministro.
- Las pruebas de recolección de objetos demuestran tasas de fallo significativas, lo que indica que los robots aún requieren asistencia constante para realizar tareas cotidianas.
Temas
Robots humanoidesInteligencia artificialAutomatización industrialTeleoperaciónCadena de suministroCerebros robóticosMercado chino
Qué aprenderás
- La velocidad de desplazamiento de un robot no se traduce en capacidad de manipulación fina, ya que los últimos milímetros de precisión siguen siendo el mayor desafío técnico.
- El porcentaje de uso de robots humanoides en trabajos reales de fábrica dentro de las cifras comerciales suele ser extremadamente bajo, destinándose mayormente a educación, investigación y exhibición.
- Las empresas desarrolladoras registran métricas internas sobre cuántas veces un humano debe rescatar al robot, pero omiten publicar estos datos de fiabilidad.
- La dependencia de componentes especializados y tierras raras condiciona la expansión de la capacidad de producción de hardware a nivel global.
Preguntas y respuestas
¿Por qué los videos de demostración de robots humanoides no reflejan necesariamente su autonomía?
Porque muchas de las demostraciones están teleoperadas, es decir, hay una persona controlando los movimientos del robot de forma remota mediante visores.
¿Cuál es la principal razón por la cual los robots humanoides no se han desplegado a gran escala en fábricas según los fabricantes?
Debido a que la eficiencia y la generalización de los robots siguen siendo insuficientes, fallando frecuentemente en tareas de manipulación fina como recoger objetos del suelo.
¿Cómo se divide geográficamente el desarrollo de la robótica humanoide según el análisis?
Occidente lidera principalmente en el desarrollo del cerebro y software de inteligencia artificial, mientras que China concentra la fabricación de los cuerpos físicos y la cadena de suministro.
Transcripción del vídeo
Texto de los subtítulos disponibles; puede contener errores.
Hola a todos, ¿qué tal? ¿Cómo están? Soy César Balarezo y de nuevo aquí en otra en otro episodio de una de las series que yo considero más importantes que tenemos en el canal, que son la serie de análisis trascendental. Sí, en en esta serie tratamos temas transversales en los que la inteligencia artificial puede afectar a nuestra vida, como puede ser educación, como puede ser salud, trabajo, [música] geopolítica y muchos temas, ¿no? Y el tema que traigo ahora es un tema que lo vengo siguiendo ya unos meses atrás, [música] ya. Porque creo que es la la evolución natural que le va a dar que se va que va a suceder en la inteligencia artificial, porque estamos sabemos que la inteligencia artificial vive en un mundo virtual [música] y ahí ha avanzado mucho el avance es exponencial y lo sigue siendo, pero a nivel de usuario no sé qué tanto más podamos de alguna manera ser capaces de observar, de usar y de incluir en nuestras vidas. [música] Me resulta un poco más complejo, complicado conocer más por ahí, pero yo creo que sí en el campo físico hay muchas cosas que hacer y es por eso es que últimamente salen muchas publicaciones y muchos updates [música] de los modelos de esa tecnología y es por eso que también me he demorado un poco en en hacer la producción, porque siempre tenía que estar actualizando, pero bueno, dije, hay que darle un corte a esto y el [música] día de hoy nos nos animamos ya a sacar, estamos ahorita terminando esto, ahorita terminando de de hacer la producción, ¿no? Em, y es sobre los robots humanoides, ¿sí? Y para empezar aquí hay un dato, unos datos [música] que he traído como parte introductoria de todo lo que es el vídeo que está después que [música] me va a lo va a desarrollar. Em, seguro que habrán visto ya que tenemos [música] aunque se ha dado unas demostraciones de robots con niños, robots haciendo tareas domésticas, pidiendo cosas, coordinando entre ellos para poder tender una cama, por ejemplo, y eso dice mucho, sí, dice mucho del avance que se tiene. Pero de ahí al al fáctico, a lo que realmente ya está en producción y todo esto [música] hay todavía muchas cosas y de eso trata la serie. Y hay otro dato, por ejemplo, en donde se dio hace poco una carrera en donde había un robot que hizo 100 metros planos en 9,39 segundos. Sabemos que Usain Bolt, el hombre más rápido de la historia, [música] lo ha hecho en 9,58, ¿no? Y también por ahí vi este una una publicación sobre Google [música] Google Robotics en donde y en mi de Robotics 2 controlando un Apollo 2 Inspire [música] acertó solo el 45.7% de las veces recogiendo algo del piso. O sea, eh para recoger una media, un botón, una caja, un zapato, algo, solo acertó [música] el 45.7. Entonces, ¿qué tiene con esto? Que tenemos un robot humanoide que puede ser más rápido que el hombre más veloz de [música] la Tierra, pero no es capaz de recoger algo de manera correcta del piso. Entonces dije, bueno, aquí hay hay que investigar [música] más, hay que hacer mucha más lectura de lo que realmente existe y no dejarnos llevar tanto por el por [música] el titular o por los videos. Y bueno, ¿y esto por qué importa, no? Y también por qué no debería de preocuparnos. Eh [música] seguro que todas las semanas estás viendo o recibiendo videos de demos de robots que más o menos ya pronostican, ¿no? Que que nos van a quitar el trabajo, que nos van a reemplazar. Y yo creo que hay una pregunta que de alguna manera puede responder esto y [música] que toda la industria ya se está haciendo, ¿no? Pero que lamentablemente los resultados no los han no los han publicado, y es cada cuántas veces [música] tiene que intervenir un humano en estas demostraciones ¿no? O sea, en el momento que se están haciendo estas evaluaciones, cada cada cuántas veces un humano interviene, ¿no? Incluso hay empresas en que que han dicho, [música] sí, que han definido que esta es una de las métricas más críticas, más difíciles de de de [música] anunciar, ¿no? Porque seguro que no está bien y ahí seguro ya te están diciendo algo, ¿no? Y y hay empresas también que han definido esto como una meta, pero los resultados no los han no los han publicado ¿okay? Entonces ya eso ya tiene de por sí ya un mensaje en donde hay todavía un un un gap, hay algo que todavía se tiene que mejorar ¿sí? [música] ¿Cuál es cuál es mi posición este y y y no es no es no es para nada como para nada cómoda es mi posición que es bastante incómoda al respecto. Y yo creo que con respecto a la pregunta si el el robot me va a quitar el trabajo es una pregunta que [música] está está mal hecha, ¿no? Y acá tengo un dato que este que es con respecto a a los tres enfoques que le vamos a dar [música] eh eh a este episodio eh el día de hoy, ¿sí? Hay tres enfoques. Uno es la parte [música] del cerebro del robot, lo lo otro es la parte del del cuerpo del robot y lo otro son los embarques. Y con respecto a los embarques hay un dato que sí está claro y es el eh el 95 el 95 [música] 97% de los embarques de robots salen de China. [música] O sea, ya por ahí más o menos ya tienen un un un dato de cómo por por dónde es que va la la producción de estos de de estos de estos humanoides de de estos robots humanoides, ¿no? Y más aún hay un dato adicional sobre un expediente bursátil en donde sí se dice que de una de estas empresas chinas el 1.8% de su negocio [música] de humanoides está destinado a trabajos en fábrica. Solo el 1.8%. Todo lo demás está repartido en investigación [música] en educación y algunos robots humanoides por ahí en salas de estar, ¿no? De algunas empresas estatales para hacer algún tipo [música] de guía turística. Más nada. Entonces, ¿qué qué es lo que finalmente esto quiere decir, no? Que el robot humanoide te va a quitar [música] el trabajo, yo creo que no. Pero lo que sí eh es cierto es de que estos robots humanoides seguro lo que [música] sí van a van a hacer y va a comenzar a pasar es que nos van a aprender más, van a comenzar a aprender de nuestros trabajos, ¿sí? [música] Entonces, eh esta era un poco la la introducción sobre sobre este tema. Hay mucha información de su duración de más o menos 30 de 30 minutos en donde se hace un benchmark de los robots humanoides que hay ahora este y y con mucha [música] estadística, muchos datos para poder aterrizar este tema y saber realmente en qué en qué estado se encuentra, ¿no? Eh como siempre les digo, la la el desarrollo lo hace mi avatar y hasta ahora lo dejo para que puedan un poco conocer un poco más sobre esta sobre esta tecnología. Nos vemos en la próxima. Chao. Empecemos por separar las tres cifras que siempre te llegan juntas. Porque cada vez que ves un humanoide en tu feed, estás viendo una de tres cosas muy distintas y solo una contesta la pregunta que te importa. La primera es el demo, es lo que se comparte, es lo que te llega [música] y es mayoritariamente teleoperado. Hay una persona con un visor moviendo ese robot. La segunda son los embarques, esos sí son reales. Entre 19.000 y 25.000 unidades en el primer semestre, según quien cuente. Pero te dicen cuántos se fabricaron, no cuántos trabajan. Y la tercera es el tiempo medio entre intervenciones. [música] Cada cuánto un humano tiene que entrar a destrabar al robot. Esa es la única que te dice si tu trabajo está en juego. [música] Las dos primeras circulan todos los días. La tercera no la publica nadie. [música] Y no es que no la tengan, la tienen, la miden y en un caso hasta dejaron escrito que la estaban registrando. Esa asimetría es el episodio de hoy. Porque cuando una industria mide algo y decide no publicarlo, te está diciendo exactamente lo que el número diría. Guárdate esa idea. Y antes de contarte de dónde salen estos robots, [música] gracias. En serio. Esta serie existe porque cada domingo hay gente que le da 20 minutos a un ensayo en vez de 30 segundos a un titular. Si eres de esos, suscríbete y dale a la campanita, porque lo que viene, un expediente bursátil que nadie leyó y un documento de gobierno que casi nadie tradujo, no lo vas a encontrar en otro lado. [música] Y compártelo con quien esté por firmar un piloto de robots. Para saber dónde estamos, hay que ir a la única persona que ya hizo lo que todos prometen. Se llama Rodney Brooks. Dirigió el laboratorio de inteligencia artificial del MIT, fundó iRobot, la del Roomba, [música] y en 2008 montó Rethink Robotics. En septiembre de 2012 lanzó un robot llamado Baxter. Dos brazos, una cara animada en una pantalla, 22.000 dólares. Un precio que la revista IEEE Spectrum calificaría después de ridículamente bajo para un robot industrial. Y prometía exactamente lo que te prometen hoy. [música] Sin jaula de seguridad, programable por alguien que no sabe programar. Brooks lo decía así. Entro, dejo que esta cosa me golpee en la cabeza y no pasa nada. Rethink Robotics cerró el 3 de octubre de 2018. Su director ejecutivo lo escribió sin rodeos. Fueron pioneros, crearon la categoría del robot colaborativo y no alcanzamos el éxito de mercado que esperábamos. Una venta de la empresa se cayó a última hora. Alguien compró las patentes, otro se quedó con los 100 Baxter que quedaban en el mundo. La marca se relanzó en 2024 y volvió a morir en 2025. Su exdirectora ejecutiva lo resumió así. Rethink Robotics murió una segunda vez. Y ahora el dato que vale el episodio entero, escrito por el propio Brooks en enero de este año. Rethink entregó miles de robots humanoides de torso superior a fábricas entre 2012 y 2018. Y uno de ellos, un Sawyer que trabajaba en una fábrica en Oregon, se apagó a fines de 2025 con 35,236 horas en el reloj. Léelo despacio. El único humanoide que de verdad trabajó años en una planta era un torso sin piernas atornillado a una mesa. Y siguió trabajando 7 años después de que su fabricante quebrara por falta de clientes. Brooks tiene además una frase para guardar. Dice que una diapositiva suya de un PowerPoint de 1998 es básicamente el discurso de ventas que usan hoy las empresas de humanoides. 28 años. Volvamos a la carrera de Pekín, porque ahí [música] hay dos detalles que nadie reposte. El primero. Unitree quedó última en su serie con 12 segundos 41. Una semana después de debutar en bolsa con una subida del 629%. El segundo. Un robot Unitree alcanzó 28 millas por hora. No logró frenar, se salió de la pista y se estrelló contra las vallas. Lo que nos lleva a otro consejo de Brooks, literal, no acercarse a menos de 3 m de un robot caminante de tamaño real. Y las empresas también lo saben, porque correr es locomoción en una pista plana y vacía, sin nada en la mano. La única prueba donde los robots ya le ganan al humano es justamente la prueba donde no hay que agarrar nada. Pasemos al que más cerca está de lograrlo de verdad Figure. Y acá quiero ser justo, porque esta empresa es el mejor argumento a favor de toda la industria. Hace exactamente un año presentó su robot 03 con una película de 6 millones 200.000 vistas. [música] Y no la grabaron en una fábrica, la grabaron en una casa. Su fundador, Brett Adcock, afirmó, "Nada en esta película está teleoperado." Y el mismo día, en la revista Time, el mismo Adcock puso el freno él solo. [música] El robot no estaba listo para uso doméstico. "Todavía no llegamos. Creemos que podemos llegar en 2026, pero es un empujón grande." Y Time agregó el detalle que no viajó. La mayoría de esos robots seguían en el campus de Figure, con pilotos humanos usando visores para recolectar datos de entrenamiento. 12 meses después, la prueba en hogares reales se corrió de 2025 a 2026. [música] Las 30 casas de las que se habló no son clientes, son alquileres en una prueba de generalización. No hay precio ni preventa. Y acá hay que ser justo con Figure, porque hizo algo que casi nadie hace. [música] Publicó 4 horas de grabación en bruto de esa prueba, con los agarres fallidos y las recuperaciones de error adentro. Y el único lugar donde el Figure 03 tiene trabajo asignado es un piloto de secuenciado logístico en una planta de BMW, que BMW llama, textualmente, piloto, en singular. [música] Y no es el único en esa casilla. En septiembre, Boston Dynamics abrió un centro de entrenamiento dentro de la planta de Hyundai en Georgia. ¿Qué están aprendiendo los Atlas ahí? A secuenciar piezas, la misma tarea que el Figure en BMW. Hyundai habla de 25.000 robots en sus plantas y las de Kia. Pero el despliegue empieza en 2028 y la propia empresa dice que entrarán primero en procesos con beneficios probados de seguridad y calidad. 25.000 es una meta, no un calendario de entregas y no han publicado ningún resultado de fiabilidad. Ahora, ojo, el que exageró no fue Figure. Adcock puso las condiciones el mismo día. La empresa rotula sus vídeos y publica sus tasas de éxito contando cada intervención de seguridad como fallo, sin crédito parcial. La distancia no la abrió la empresa, la abrió lo que pasa entre su canal y tu feed. [música] Y hay un caso más claro. Circula por toda Latinoamérica un plano de calidad publicitaria. Un Optimus de Tesla terminado, sentado en el asiento trasero de un auto entre dos [música] niñas, con el titular "Tesla anunció que sus robots salen a la venta el año que viene". No está establecido quién produjo ese material. Lo que sí está establecido es lo que Tesla declara en sus propios documentos y es mucho más interesante que una fecha de venta. En julio escribió que las primeras unidades que salieran de esa línea iban a usarse, textual, en su academia Optimus para recolección de datos de entrenamiento. No para trabajar, [música] para aprender a trabajar. Y el martes de esta semana publicó su reporte del tercer trimestre. Ahí dice que la producción de Optimus ya empezó en Fremont, en líneas de alto volumen y que los robots que salen de ahí son los primeros con calidad de producción que ha fabricado. Suena a que llegó el momento. Pero mira la tabla de capacidad instalada en esa misma página. Robótica, California, Optimus. El estado pasó de en construcción a arranque temprano [música] y en la casilla de capacidad sigue habiendo un guion. Tres meses después, con la línea andando, Tesla no publicó cuántos robots puede fabricar, ni cuántos fabricó, ni [música] cuántos trabajan. En las 33 páginas de ese documento no hay un solo número de unidades de Optimus y lo que sí afirma es más chico de lo que parece, que el proceso de fabricación es adecuado para un producto comercial. Eso es una frase sobre la línea de montaje, no sobre el robot. [música] Ahora, para ser completamente justo, sí hubo un número, pero lo dijo hablando, no por escrito. [música] En la llamada con inversionistas, Musk dijo que espera 20,000 unidades por semana y que le va a tomar al menos un año, quizá un poco más, llegar ahí. Fíjate en la diferencia. Eso es un objetivo dicho de viva voz. Lo que está firmado y presentado ante el regulador no tiene ninguna cifra. Y en la casilla de capacidad sigue el [música] guion. Ah, y un detalle que me hizo sonreír. En ese mismo reporte, Tesla ya no dice inteligencia artificial, dice superinteligencia. Hace dos semanas le dediqué un episodio entero a que el gobierno de Estados Unidos renombró la IA sin definirla. Tesla acaba de adoptar el nombre en su reporte a los accionistas. Figure firma sus videos y les pone peros. El plano del Optimus circula sin autoría y con una fecha de venta que los papeles de la propia empresa desmienten. Mismo género visual, procedencia opuesta. Y esa es la lección operativa de hoy. La pregunta útil no es si el robot es real, es quién firma el video. Última parada y es la que más sorprende. Ya puedes contratar un humanoide para que limpie tu casa. Una empresa de San Francisco cobra 30 dólares la hora. Y para que tengas la escala, [música] una hora de trabajo de producción en una fábrica china cuesta, en bruto, alrededor de 5 dólares y medio. El robot doméstico que ya puedes contratar cuesta 30, pero lee sus reglas de privacidad. Sus robots no entran a dormitorios ni baños salvo que el cliente lo active expresamente al reservar. Lo primero que uno imagina cuando piensa en un robot doméstico está excluido por defecto por quien te lo vende. [música] Y mientras yo terminaba este episodio pasó otra vez. Unitree presentó el H2X, una variante de seguridad. El video afirma que puede permanecer de pie aproximadamente 8 horas. Lo muestra cayendo o saltando desde una plataforma de 4 m, haciendo artes marciales y levantando un auto. Tres cosas que el vídeo no trae. No hay metraje que confirme que opera solo. No se puede descartar control remoto ni coreografía. Las 8 horas son de permanencia de pie, no de trabajo autónomo y vienen sin condiciones de prueba. Y no hay precio ni disponibilidad. Ah, y lo de dispuesto a morir por su propietario no lo dijo Unitree, lo puso la cuenta que te lo reposteó. Ahora el dato que reordena todo. De esos robots embarcados este año, entre el 95 y el 97% salieron de fabricantes chinos. Y el líder ya no es Unitree, la que conoces, es [música] Agibot, fundada por un exingeniero de Huawei. El 19 de agosto Unitree debutó en la bolsa de Shanghai y cerró con una subida del 629%. Al día siguiente su fundador, Wang Xingxing, subió al escenario de la Conferencia Mundial de Robótica en Pekín y dijo esto. ¿Por qué no se ha desplegado a gran escala? [música] La razón principal es que la eficiencia y la generalización de los robots siguen siendo insuficientes. Ya pueden hacer algo de ensamblaje simple, pero la eficiencia es baja comparada con los humanos. [música] Y agregó una frase preciosa. Lo que realmente afecta la tasa de éxito final son a menudo los últimos centímetros o incluso los últimos milímetros. La acción cayó 16% ese día. Ese no es un crítico, es el fundador con el 68% de los votos un día después de hacerse multimillonario. Y ahora el expediente. En su folleto de salida a bolsa Unitree desglosa de dónde viene su dinero. 73,6% investigación y educación. Aplicación industrial 9%. [música] Pero hay un segundo documento. Cuando la bolsa de Shanghai le pidió explicar ese 9%, la propia empresa respondió que entre la mitad y el 70% de ese 9 es guiar visitas en salas de exhibición corporativas. Haz la cuenta conmigo. Alrededor del 1,8% del negocio de humanoides de Unitree está haciendo trabajo de fábrica. De la empresa que acaba de valer 444.000 millones de yuanes. Y antes de que pienses que esto es una rareza china, mira lo que pasó el 15 de octubre en Estados Unidos. Faraday Future lanzó un humanoide de 2.490 dólares, dirigido a desarrolladores, universidades y colegios. Suena a que llegó el robot accesible, hasta que lees la ficha. Mide 50 centímetros y pesa 2 kilos 800. Es un robot de escritorio. Y la primera fase a 100 unidades. O sea, que el canal que documentamos en China, investigación, educación, exhibición, acaba de cruzar el Pacífico con el mismo formato. El humanoide que de verdad se vende barato no va a tu fábrica, [música] va a un aula. Un capitalista de riesgo chino, Su Xiaohu, lo dijo antes que nadie y se bajó del sector. Les pregunté a estos directores ejecutivos dónde están sus clientes. Siento que los clientes que describen son clientes que ellos mismos imaginaron. [música] Y luego, hoy hay un cliente nuevo. Las empresas estatales que los compran para exhibirlos en el lobby. Entonces, ¿quién compra? En un censo de licitaciones públicas chinas de febrero de 2025 a junio de 2026, las empresas estatales son alrededor del 74% del valor. Y en junio pasó algo. Febrero de 2025 habían sido dos proyectos y medio millón de yuanes. Junio de 2026 fueron 72 proyectos y 896 millones. ¿Por qué junio? Porque el 3 de junio, el Ministerio de Industria chino y el organismo que controla las empresas estatales firmaron un documento conjunto dirigido a 10 provincias. Y lo que dice es una cuota. Cada provincia, mínimo 20 unidades en escenario real. Cada empresa estatal central, mínimo 10. Meta a fin de año. Despliegue rutinario y capacidad de aterrizaje, textual, a escala de 10.000 unidades. Y acá está la tensión que no te voy a resolver, porque la industria tampoco la resuelve. Seis meses antes, el vocero de la Comisión de Planificación china había advertido en público que hay más de 150 empresas de humanoides en el país, más de la mitad recién llegadas y que hay que prevenir que se amontonen productos duplicados en el mercado. El mismo aparato que advierte sobre la burbuja es el que está ordenando 10.000 humanoides en uso para diciembre. Y si crees que el cuello de botella son los chips, no, [música] son unos husillos planetarios de rodillos. Las máquinas que los rectifican tienen plazos de entrega de 12 a 24 meses y un operario necesita año y medio o dos para el grado de precisión que hace falta. Un informe del sector lo dice así, "El límite superior de la expansión de capacidad depende del número de rectificadoras que se puedan comprar." [música] Y anota esta fecha, "La suspensión de los controles chinos de exportación de tierras raras, [música] los imanes que mueven a estos robots, vence el 9 de noviembre. Y ojo, los controles de abril del año pasado nunca se levantaron. Ya sabemos cómo se ve eso cuando aprieta." La patronal europea de proveedores automotrices lo escribió en junio de 2025, [música] "Las restricciones han llevado al cierre de varias líneas de producción y plantas en toda Europa." Entonces, China tiene el cuerpo. ¿Y el cerebro? El 30 de julio Google DeepMind lanzó Gemini Robotics [música] 2 y la frase con la que lo presentaron es la tesis completa, "Un cerebro para cualquier [música] robot." Son tres modelos, uno que convierte lo que ve en movimiento de cuerpo completo, otro que descompone una instrucción en cientos de pasos y reparte tareas entre varios robots y uno que corre dentro del robot y se adapta a un cuerpo nuevo en unas horas. Si el cerebro es portable entre cuerpos, el cuerpo se vuelve un commodity y los cuerpos son chinos. Ese es el reparto real. Occidente va delante en el cerebro, China tiene el cuerpo, la cadena de suministro y al estado comprando. No es una carrera, son dos mitades de la misma máquina. [música] Y hay una tercera pieza que apenas voy a mencionar porque da para un episodio entero. El 21 de octubre en Berlín, Nvidia presentó la expansión de Isaac y Agile Robots anunció Agile One SN, una plataforma humanoide de referencia preconfigurada con Isaac Groot y Jetson Thor. No es Agility Robotics, la empresa de Digit que mencioné antes. Si el cerebro es portable y aparece una plataforma de referencia, lo que queda por integrar es cada vez menos. [música] Volveremos a eso. Y aquí hay que darle crédito a Google porque sí publicó números. En Franka Duo con Pinza, 74,2% en la prueba de recoger y colocar objetos variados. En Apollo 2 con manos Inspire 45,7% al recoger objetos del suelo. Son cuerpos y pruebas distintos, no deben leerse como una comparación directa. El mejor número de propósito general que publicó alguien este año falla [música] uno de cada cuatro intentos. Nadie contrata a alguien que deja caer una de cada cuatro cosas. Eso no es un robot que te quita el trabajo, es un robot que necesita alguien cerca. [música] Y hace unos días Deep Mind mostró lo mejor que he visto en todo el año. Le dieron a Gemini 4 Argon un vídeo de una persona jugando cornhole, ese juego de lanzar bolsas a un tablero, y nada más. El modelo entendió el vídeo, construyó él solo una simulación y calculó la física y el control de cuerpo completo que hacían falta. Con eso, el Apollo 2 de Aptronic encestó siete tiros seguidos. Y el dato que a mí me pareció el más fuerte lo dice la propia Google. [música] Ese camino, de vídeo a simulación a mundo real, comprime semanas de modelado manual en unas horas. Eso es un salto real y hay que decirlo sin rebajarlo. Pero fíjate en cómo lo presenta la misma Google, textual, es una prueba interna, [música] una tarea en su propio laboratorio. Y sin entrenamiento previo significa que no construyeron una política para esa tarea. No significa que el robot llegó y encestó de una. Y fíjate en dónde volvemos a estar. Siete tiros seguidos, filmados. ¿Cuántas veces falló antes? No está publicado. Y junto al lanzamiento, Google presentó un banco de pruebas de seguridad nuevo para evaluar si un robot sabe negarse a una orden peligrosa y detenerse cuando un humano se le acerca demasiado. Es la regla de los 3 m de Brooks convertida en examen por quien está del otro lado del argumento. Que el examen exista es buena noticia. Que haya hecho falta inventarlo en julio de 2026 te dice en qué punto estamos. Y llegamos al número. Figure en su propio artículo sobre BMW define las intervenciones como uno de sus tres indicadores críticos. Escribe la [música] meta, cero por turno. Y escribe textualmente que cada intervención quedó registrada. [música] El resultado no aparece. Agility Robotics está saliendo a bolsa. [música] En todo su expediente ante el regulador, el documento con más escrutinio legal que produce una empresa, la palabra intervención aparece cero veces. [música] Horas de operación, cero veces. Apptronik reconoce que sus robots en Mercedes-Benz operan mediante una combinación de teleoperación y ejecución autónoma, sin decir en qué proporción. Y 1X, que ya vende un robot doméstico, publica la precisión de par de sus actuadores con dos decimales y 2 millones de ciclos de carga. Y ni una sola cifra de cuántas tareas completa solo. Seis asientos. Esto es lo que te llevas. Asiento uno, estrategia. Cuando te muestren un humanoide trabajando, la pregunta no es qué hizo, [música] es qué fracción de ese turno fue teleoperada. Si no te dan el número, lo que viste no es un despliegue, es un demo con mejor producción. Y ya sabes que las empresas sí lo miden. [música] Asiento dos, riesgo y proveedores. Tres cosas por escrito antes de firmar un piloto, y las tres existen. Tasa de intervención por turno, horas de operación acumuladas y qué pasa si el robot se detiene en medio de tu línea. [música] Agility lo dice sin querer decirlo. A sus clientes les ofrece 90 días de datos operativos. O sea, que el dato existe y es tuyo si lo pides. Exígelo antes de firmar, no [música] después. Asiento tres, gobierno y poder. Pregunta de qué país viene cada parte de ese robot. Y pregunta específicamente qué pasa con tu piloto el 9 de noviembre, cuando vence la suspensión de los controles chinos de tierras raras, porque si el cerebro es occidental y el cuerpo es chino, tu continuidad operativa depende de una negociación comercial en la que no está sentado. Y Latinoamérica, en esto, es compradora de las dos mitades. Asiento cuatro, legal. Y acá voy a ser muy preciso con lo que sé y con lo que no. En Perú rige la ley 31.814 y su reglamento. En Europa y España, el reglamento europeo de inteligencia artificial. Las dos regulan sistemas de inteligencia artificial, pero un humanoide en tu planta no es solo un sistema de IA. Es una máquina que se mueve cerca de personas y eso lo gobierna la normativa de seguridad y salud en el trabajo y la de máquinas, que es distinta y es anterior. No te voy a citar artículos que no verifiqué. Te dejo la pregunta que tu área legal sí puede contestar esta semana. ¿Bajo qué marco de seguridad de maquinaria entra este equipo en tu país? ¿Quién responde por un incidente? ¿Y qué pasa si en ese momento el robot lo estaba operando una persona en remoto desde otro país? Y eso último no es hipotético. Hay un fabricante que ofrece como función que un operador suyo pilote tu robot desde cualquier parte del mundo. Eso se pone por contrato, con jurisdicción y responsabilidad o no se firma. Esto no es asesoría legal, son fuentes oficiales y la interpretación la valida tu especialista. Asiento cinco, talento y trabajo. La pregunta útil no es a quién reemplaza el robot, porque hoy no reemplaza a casi nadie. Es quién en tu operación va a estar generando datos de entrenamiento sin que eso figure en ningún contrato. [música] Porque ese es el trabajo que esta industria sí está creando hoy. En China, los centros de recolección de datos son uno de los canales de ingresos dominantes del sector. Alguien está cobrando, ahora mismo, [música] por enseñarle a un robot un oficio. Y la teleoperación no es un puente hacia la autonomía, es un empleo. Si el piloto que te proponen incluye que tu gente demuestre tareas de cámaras, eso es generación de valor y va en el acuerdo. ¿De quién son esos datos? para qué se usan y qué pasa si entrenan al robot que mañana le venden a tu competencia. Asiento seis, el espejo. Yo vendo gobierno de datos y de procesos. Un piloto de robots es exactamente el tipo de proyecto del que vivo, así que no soy un observador neutral. Y hay una segunda capa que te debo. Esta investigación la hice con ayuda de modelos de inteligencia artificial, incluidos los de empresas nombradas en este episodio. El sesgo no desaparece porque yo lo declare, solo se vuelve visible. Y lo tercero, que es lo más importante, no tengo un solo humanoide desplegado. Lo que te traigo hoy es expediente, no experiencia de planta. Y si alguien te dice que sí la tiene, pídele las horas en el reloj. Aterrizaje. [música] Empezamos con un robot que corre más rápido que Usain Bolt y falla más de la mitad de las veces al levantar algo del suelo. Y ya sabes por qué eso no es una contradicción. Lo que sobra es velocidad y lo que falta son los últimos milímetros. El único humanoide que trabajó de verdad años [música] en una fábrica fue un torso sin piernas atornillado a una mesa que se apagó en Oregon con 35,236 horas en el reloj, 7 años después de que su fabricante quebrara. Y mientras tanto, la industria que promete reemplazar tu trabajo mide [música] exactamente cada cuánto necesita que un humano la rescate, lo registra y no lo publica. La pregunta incómoda. Si ellos miden ese número y decidieron no decírtelo, ¿qué crees que dice el número? Dos cosas antes de irme. Esta semana, en el recap de la quincena, entré al mismo modelo del que te hablé hoy, Gemini 4 Argon, pero por la otra cara. Su informe de seguridad de 217 páginas y el número que trae adentro. Si no lo viste, está en el canal. No es el mismo tema, es el mismo modelo con dos expedientes distintos. Y más adelante entramos a la otra mitad de esta historia, el Estado como cliente. ¿Quién está comprando los robots que nadie usa y con qué dinero? [música] Nos vemos.
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Assuntos: Robótica e humanoides. Publicado no YouTube em 2026-10-26.
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