Cuatro predicciones sobre la IA física para 2026 (y más allá)

La industria de la robótica está evolucionando más rápido que nunca, y ya se pueden ver señales de lo que está por venir. Como persona centrada en dar forma al futuro de la automatización, he identificado cuatro tendencias que redefinirán la manera en que los robots generan valor. Desde el uso de matemáticas más inteligentes y comportamientos cooperativos hasta una IA específica para cada sector y una nueva economía de datos, estas son mis predicciones sobre las tendencias que marcarán la diferencia en los próximos años.

1. Matemáticas predictivas: Una revolución silenciosa

El próximo gran avance en robótica no vendrá del hardware, sino de las matemáticas. Hoy en día, los robots son reactivos: responden a los estímulos del entorno y se adaptan en tiempo real. Mañana, anticiparán lo que va a ocurrir.

Técnicas matemáticas emergentes, como los números duales y los jets, están transformando silenciosamente nuestra forma de modelar el cambio. Estas herramientas permiten a los sistemas captar no solo qué ocurre cuando un robot se mueve, sino también cómo esos movimientos afectan a todo su entorno. Esto implica una optimización más rápida, una planificación de escenarios más rica y un control adaptativo que resulta casi intuitivo.

Imaginemos robots capaces de prever el impacto de un cambio de trayectoria antes de ejecutarlo o de simular varios escenarios de “qué pasaría si…” en milisegundos. Esto no es ciencia ficción; es una evolución natural de cómo calculamos derivadas y predecimos el comportamiento de los sistemas. Aunque estos métodos aún están mayoritariamente en fase de investigación, su potencial para transformar la robótica es innegable.

En mi opinión, la inteligencia predictiva definirá la próxima generación de la automatización. La cuestión no es si este cambio sucederá, sino cuándo y quién liderará el camino.

2. De trabajar en solitario a las sinergias

El aprendizaje por imitación se convertirá en una capacidad decisiva en la próxima ola de automatización. Hoy en día, la mayoría de los robots funcionan como unidades independientes, gestionadas por sistemas centralizados de flotas o rutinas preprogramadas. El día de mañana, aprenderán unos de otros y de los humanos —algunos guiados, otros de forma autónoma— formando equipos adaptativos que comparten comportamientos y estrategias en tiempo real.

Esta evolución se basa en investigaciones en las que los robots no solo siguen la trayectoria de un referente, sino que también observan, imitan y perfeccionan acciones de forma colaborativa, lo que permite una coordinación dinámica sin guiones rígidos. Los proveedores de robótica industrial ya han sentado las bases con la gestión de flotas y el movimiento sincronizado en sistemas de múltiples brazos, pero el verdadero aprendizaje entre iguales y la autoorganización todavía están emergiendo. Sin embargo, estoy convencido de que en 2026 veremos implementaciones reales que aprovechen modelos de IA física basados en aprendizaje por imitación.

Y las ventajas son claras:

• Configuración y reconfiguración de los flujos de trabajo más rápidas y sin necesidad de una programación compleja.
• Mayor resiliencia cuando las condiciones cambian inesperadamente.
• Colaboración natural entre humanos y robots, donde los robots siguen de forma intuitiva la intención humana o el ritmo de un robot maestro.

A medida que los estándares de seguridad, la comunicación entre robots y las herramientas de coordinación maduren, esperamos que la colaboración basada en la imitación pase de los proyectos piloto muy concretos a una adopción generalizada en fábricas y almacenes, haciendo que los robots pasen de ser unidades aisladas a equipos cooperativos y en aprendizaje continuo.

3. IA específica

En lugar de plataformas genéricas de IA, los fabricantes adoptarán cada vez más aplicaciones de IA orientadas a tareas concretas: soluciones diseñadas para un proceso específico como la soldadura, el lijado, la inspección o el ensamblaje. Se prevé que la soldadura con IA, el acabado con IA, el ensamblaje con IA y la inspección con IA se conviertan en características estándar de las nuevas celdas robóticas, lo que permitirá automatizar procesos que antes se consideraban demasiado variables o complejos. Estas aplicaciones verticales llegarán listas para usar, preentrenadas, preintegradas y preparadas para aportar beneficios medibles desde el primer día.

La soldadura es un ejemplo paradigmático, con capacidades impulsadas por IA como el seguimiento de costuras guiado por visión o la optimización de parámetros con ayuda del aprendizaje automático, que ya están transformando el oficio del soldador.

La próxima frontera son las tareas complejas y que requieren gran destreza, como el montaje, el atornillado o la manipulación precisa, ámbitos que tradicionalmente se han resistido a la automatización. En entornos industriales, la IA permitirá a los robots gestionar la variabilidad de piezas y procesos. Estos enfoques también permitirán abordar tareas como el empaquetado, la clasificación de artículos e incluso la manipulación de materiales delicados.

La logística también es un sector donde hemos visto grandes avances, con sistemas robóticos impulsados por IA que ya han demostrado su capacidad para realizar operaciones complejas de recogida, almacenaje y manipulación de objetos de manera eficiente y a gran escala. En 2026, pronostico que veremos inversiones que pasarán de la logística al comercio minorista. Esto es especialmente emocionante, ya que supone un nuevo paso para acercar la automatización robótica a nuestra vida cotidiana, y el retail es un sector que seguiré muy de cerca.

4. Los datos son el nuevo combustible

El próximo gran cambio no solo consistirá en cómo se mueven o piensan los robots, sino también en cómo sus datos generan valor. Hoy en día, la mayor parte de la información valiosa que generan los robots —lecturas de sensores, imágenes de visión, perfiles de fuerza— permanece dentro de la planta del cliente. Eso es positivo en términos de privacidad y de velocidad, pero significa que los desarrolladores de IA suelen carecer de los datos reales necesarios para crear aplicaciones más inteligentes.

En el futuro, creo que los fabricantes de robots crearán intercambios de datos seguros y voluntarios. Con el consentimiento del cliente y sólidas garantías de privacidad, los datos de rendimiento anonimizados podrían agregarse y ofrecerse a los desarrolladores de IA como conjuntos de entrenamiento o servicios de modelos. Imaginemos a robots de soldadura compartiendo métricas de calidad de costuras desidentificadas, o cobots de lijado aportando datos sobre el acabado de superficies, alimentando una IA más inteligente para la detección de defectos, el mantenimiento predictivo y el control adaptativo.

La verdadera oportunidad reside en transformar la telemetría bruta en información estructurada y con la privacidad garantizada que acelere la innovación en todo el ecosistema. Para los fabricantes, supondrá nuevas fuentes de ingresos y la mejora continua de sus propios robots. Para los clientes, mejores herramientas de IA entrenadas en condiciones reales, sin comprometer la confidencialidad.

¿El resultado? Un círculo virtuoso en el que cada robot desplegado hará que la siguiente generación sea más inteligente.

Mayor retorno de la inversión: el beneficio de la robótica predictiva

El futuro de la robótica estará definido por la combinación de técnicas avanzadas, aplicaciones más inteligentes y estrategias basadas en datos. Los métodos matemáticos avanzados dotarán a los robots de la capacidad de anticiparse y adaptarse, haciendo que la planificación de escenarios sea más rápida y precisa. La coordinación entre maestros e imitadores convertirá a las máquinas aisladas en equipos cooperativos capaces de reconfigurar los flujos de trabajo sobre la marcha. Las aplicaciones verticales de IA, como la soldadura o el acabado con IA, proporcionarán inteligencia lista para usar en tareas específicas, lo que reducirá la necesidad de reprocesos y mejorará la calidad desde el primer momento. Además, surgirá una nueva economía de datos, donde los conocimientos anonimizados y protegidos de los robots desplegados alimentarán modelos de IA más inteligentes en todo el ecosistema.

En su conjunto, estos cambios prometen un salto en el retorno de la inversión: mayor productividad por hora del robot, despliegue y reconfiguración más rápidos, menos tiempos de inactividad y mejora continua impulsada por datos reales.