Hace apenas dos meses, en el GTC de San José, los humanoides recorrían con soltura los pasillos. Esta semana en Automate 2025, la feria más importante dedicada a la automatización industrial, su presencia fue mucho más discreta. Si bien estos sistemas siguen generando expectativas elevadas por su potencial para cambiar paradigmas en líneas de producción, en la práctica, los protagonistas actuales son los robots móviles autónomos (AMRs), que dominaron el evento en variedad, escalabilidad y madurez tecnológica.
Este contraste evidencia que el mercado está en una etapa de consolidación de soluciones móviles sobre ruedas, donde ya hay saturación de oferta y se buscan nuevos diferenciadores. Entre ellos, la incorporación de brazos manipuladores sobre estas plataformas, lo que abre nuevas posibilidades para tareas más complejas. Estos avances allanan el camino para una posible adopción de humanoides, especialmente en entornos con restricciones espaciales que limitan la eficacia de soluciones con ruedas.
Destaca también el renovado interés en los grippers de alta precisión, impulsados por mejoras en visión computacional y localización 3D. Sin embargo, la asignatura pendiente sigue siendo la manipulación de objetos flexibles, un reto que ni los algoritmos más refinados han logrado resolver con robustez. Lo confirmé en visitas recientes a laboratorios de I+D de grandes fabricantes automotrices: el cableado y ensamble eléctrico sigue siendo una tarea brutalmente manual.
En este contexto, los humanoides prometen mucho, pero siguen siendo prohibitivos en costo y mantenimiento. La industria exige algo más que demostraciones bien coreografiadas: necesita fiabilidad, eficiencia y un retorno de inversión claro. Por eso, soluciones como las “Campamochas Robotizadas” de Diligent Robotics — robots con patas, brazos manipuladores y navegación colaborativa— están captando interés. Sin imitar la forma humana completa, ya están resolviendo tareas complejas en logística interna con buenos resultados.
Mientras tanto, se anuncian alianzas estratégicas de alto perfil: Apptronik y Mercedes-Benz ya están probando al humanoide Apollo en entornos industriales; Boston Dynamics y Hyundai seguirán expandiendo la IA física en manufactura avanzada; Huawei y UBTech impulsan humanoides para fábricas y hogares desde China. El interés global es evidente.
Y sin embargo, la IA generativa brilla por su ausencia en el terreno. Su uso en la industria automotriz se limita a tareas de soporte como documentación técnica o asistencia menor. En contraste, hay más tracción en aplicaciones como interfaces por voz, ciberseguridad industrial o eficiencia energética, donde la IA comienza a mostrar impacto tangible. Los digital twins siguen vigentes, pero el metaverso parece haber sido archivado en silencio con cierta discreción.
La participación de países como China, Corea y Japón, siempre estratégica, no decepcionó. Aunque escasos en número, los humanoides estuvieron más presentes en renders, gráficas y propuestas para actuadores avanzados. La competencia internacional se recalienta y con ello, la necesidad de un “humanware” cada vez más sofisticado. Ya no basta saber programar PLCs o usar teach pendants: la programación de comportamientos inteligentes y autónomos exige capacidades en nuevos lenguajes, nuevas mentalidades, la rápida y eficiente incorporación de herramientas de IA y no solamente LLMs (e.g. ChatGPT), sino incluso capacidades de manejo de infraestructura para crear el soporte de captura y procesamiento masivo datos para la creación de modelos fundacionales.
Aquí es donde entra la importancia de ROS y los estándares Open Source (código abierto). En especial, de proyectos como ROS-Industrial, que permiten dotar a los robots de una base de software flexible, escalable y cooperativa. Desde el Tec de Monterrey lo entendimos temprano y hoy formamos parte de este ecosistema global impulsando desde la academia soluciones con impacto industrial y oportunidades reales para el emprendimiento deep tech.
Los humanoides vendrán, pero su llegada no será espectacular ni mágica. Será incremental, silenciosa, llena de pruebas, fracasos y aprendizaje. Como siempre ha sido en la robótica. Mientras tanto, el código abierto seguirá cocinando el futuro, y nosotros, desde nuestras trincheras educativas e industriales, necesitamos seguir asegurándonos de que el pastel crezca para todos, impulsando la consolidación de las grandes empresas y la creación de start ups de naturaleza Deep Tech en robótica inteligente.