2026 el año en el que comenzará la fabricación masiva de robots humanoides
Hacer predicciones es tan arriesgado como divertido, así que hoy me atrevo a hacer balance de un año dedicado a la robótica e imaginar cómo podría ser el año que viene.
Un año dedicado al estudio de los robots humanoides da para mucho y ahora que termina 2025 es un buen momento para hacer balance de lo ocurrido con la IA Física y el desarrollo de los robots de propósito general. Así que aquí va mi lista de los hitos más importantes que se han producido en esta industria y de cómo veo qué podría evolucionar este sector para el año que viene.
Los robots humanoides salen de los laboratorios.
Se empiezan a desarrollar los modelos VLA.
Necesitamos modelos del mundo cuanto antes.
NVIDIA busca repetir la jugada de la IA con la robótica.
Ningún gigante tecnológico quiere quedarse fuera.
Tesla en periodo de transición y Optimus en entredicho.
Primeras rondas mil millonarias en la industria.
1X primera startup occidental en comercializar su robot.
Unitree: un laboratorio de robótica en el mundo real.
Veamos todo esto punto por punto, para entender mejor lo que está por venir y cómo podemos prepararnos para aprovechar esta gran tendencia.
1. Los robots humanoides salen de los laboratorios.
Este año los fabricantes de robots se han ido atreviendo a sacarlos del laboratorio. La mejor prueba de ello ha sido la celebración de las olimpiadas de robots humanoides realizadas en China en Agosto. También hemos visto muchos robots en ferias tech, pero la prueba de fuego han sido apariciones de algunos robots de Tesla y Figure en eventos. De este aspecto destacar el tema de la teleoperación. Está claro que los fabricantes de robots quieren que sus robots sean autónomos pero por motivos de seguridad por ahora prefieren teleoperarlos. Aquí habría que añadir que no están solos ante el reto, hay muchas empresas trabajando en exclusiva en el desarrollo de la IA Física.
2. Se empiezan a desarrollar los modelos VLA.
El foco del desarrollo de software para robots ha estado puesto en los modelos de visión, lenguaje y acción, es decir, una evaluación de los LLM, que tienen la capacidad de interactuar con el mundo real. En este punto hay que aclarar que este año ha habido avances enormes en la mejora de la fiabilidad de los modelos de IA generativa gracias al desarrollo de los modelos razonadores y de los agentes inteligentes, lo cual repercute directamente en la disponibilidad de mejores modelos de IA para robots. También hay que destacar en este punto que cada vez está más claro que entrenar a los robots requerirá de una gran cantidad de datos en vídeo, que se usarán en aprendizaje por refuerzo, para después refinar el aprendizaje automático con correcciones realizadas por humanos.
3. Necesitamos modelos del mundo cuanto antes.
Aunque las empresas que fabrican los robots humanoides no han hablado mucho de ello, parece existir cierto consenso entre científicos de gran renombre en el mundo de la IA, como Fei-Fei Li y Yan LeCun al respecto de la necesidad de dar un paso más en el desarrollo de la inteligencia artificial para robots. Este paso consistiría en proporcionar a las máquinas información de la estructura física del mundo real para que puedan comprender mejor cómo interactuar con él. En esto coinciden con NVIDIA que lleva tiempo trabajando en el desarrollo de su modelo fundacional del mucho llamado Cosmos.
4. NVIDIA busca repetir la jugada de la IA con la robótica.
No puedo meterme en la cabeza de Jensen Huang, pero sí me gustaría interpretar que su repetida frase de los eventos “ha llegado el momento de los robots” la tiene totalmente interiorizada y es lo que realmente quiere que suceda, no solo es parte del guión de lo que tiene que decir sobre el escenario. Como el riesgo de que sea solo marketing está ahí, deberíamos fijarnos en lo que realmente está haciendo y la verdad es que todo tiene muy buena pinta, además de presentar el chip de IA para robots Jetson Thor, ha avanzando mucho en el desarrollo de software como Isaac y Cosmos, además de que se ha conocido que empezará a tomarse su propia medicina, incorporando robots en las fábricas donde Foxconn fabrica algunos de sus productos.
5. Ningún gigante tecnológico quiere quedarse fuera.
Si poner la piel el juego puede hacerse con dinero, muchas grandes empresas han demostrado invirtiendo en startups que realmente creen en este negocio y están dispuestas a jugarse mucho dinero ello. Y lo mejor de todo es que aquí no estamos hablando solo de las Bigtech encabezadas por NVIDIA o de importantes fondos de inversión como Softbank, sino que también muchas empresas de electrónica, electrodomésticos y automoción están haciendo sus apuestas por esta tecnología. Además lo mejor de todo esto es que esos inversores no sólo aportan dinero, sino que también tienen mucha experiencia a la hora de fabricación masiva, lo cual es ahora mismo uno de los mayores retos de esta industria.
6. Tesla en periodo de transición y Optimus en entredicho.
Dicen que el camino hacia el éxito está escalonado con pequeños fracasos, y esto es algo que en las empresas de Elon Musk saben muy bien. Por ejemplo, tendríamos que fijarnos aquí en la cantidad de veces que SpaceX tuvo que estrellar sus cohetes antes de que lograra que aterrizaran para poder volver a usarlos en nuevos lanzamientos. Esto es algo que nadie se atrevía a hacer, supongo que se daba por imposible, pero ahora que lo han logrado otras empresas como Blue Origin han demostrado que no estábamos ante una excepción. Con los robots Optimus debería ocurrir lo mismo, todos estos retrasos en la fabricación y fallos de funcionamiento en público, seguro que se convierten en grandes aprendizajes para el futuro que en Tesla sabrán amortizar.
7. Primeras rondas mil millonarias en la industria.
Qué decir de la lluvia de millones que ha caído sobre las empresas que fabrican robots humanoides y sobre todo en las que desarrollan software de IA Física. Aunque en el sector de la IA es más determinante el talento que el presupuesto, qué duda cabe que para atraer a los genios de la IA hace falta mucho dinero, o si no que se lo pregunten a Mark Zuckerberg. Así que en lo que se refiere a financiar startups de robótica quien se lleva la palma es Figure, con 1900 millones de dólares recaudados y una valoración de 39.000 millones de dólares.
8. 1X primera startup occidental en comercializar su robot.
Aún no sabemos si este podría considerarse el momento ChatGPT de la robótica, todo depende de si 1X cumple con su compromiso de empezar a entregar los robots en 2026 y sobre todo de cómo sea la experiencia cuando lleguen a los hogares. Pero lo que está claro es que se trata de un gran hito que una empresa haya tomado la decisión de comercializar su producto aunque aún exista tanta incertidumbre al respecto. Básicamente la empresa necesitaba datos del mundo real para entrenar a sus robots y la forma más directa de conseguirlos es poniendo sus robots en el mercado. Como hizo Tesla con los coches, pero en este caso teniendo que usar a profesionales que teleoperan los robots para aquellas situaciones donde la máquina no es capaz de realizar la tarea que se le encomienda.
9. Unitree: un laboratorio de robótica en el mundo real.
Una de las sorpresas más agradables que he tenido este año en lo que a robótica se refiere es comprobar cómo un gran número de científicos de robótica optan por dotar de utilidad al robot G1 de Unitree en lugar de seguir por el camino de intentar crear su propio robot humanoide. Me refiero a que hasta este año lo que veíamos en centros de investigación eran intentos por crear la máquina completa, pero ahora lo que nos encontramos es a mucha gente que ha decidido que ya que pueden acceder a un robot que tiene bastante resuelta la parte de hardware, lo que vale la pena es avanzar en el desarrollo del software. Por mi parte he recopilado en la base de datos de robots humanoides una lista de 21 investigaciones que dotan de utilidad al robot de Unitree, lo cual servirá para incentivar que cada vez haya más avances en tener un robot de bajo coste realmente funcional.
2026: el año de la producción masiva de robots humanoides.
Hecho este balance, vayamos con las predicciones, siempre arriesgadas, pero entretenidas de hacer y de leer.
Cuando digo fabricación masiva me refiero a millones, no a miles, y como cuento con China, no creo que me esté pasando mucho. Lo que ya no tengo tan claro es que esta producción vaya a estar destinada a los particulares. Veo tanta necesidad en las empresas que me imagino que van a estar dispuestas a pagar mucho más por un robot que lo que hará una familia.
Aunque mi experiencia es sobre todo con pequeñas empresas, también veo mucho interés por las grandes empresas, que hasta ahora se habían enfocado en los brazos robóticos, pero que comienzan a ver que los humanoides pueden resolver mejor otras situaciones. De hecho hoy mismo me han hablado de la gran apuesta que Inditex quiere hacer por esta tecnología, así que está claro que el mercado lo demanda y que los fabricantes van a tener que ser capaces de responder a esta necesidad.
Más noticias sobre Robótica e Inteligencia Artificial
⚙️ Samsung invierte en Alva Industries, una empresa noruega de tecnología avanzada pionera en la fabricación de motores para robots excepcionalmente compactos y ligeros que mantienen una alta densidad de par, eficiencia y precisión de control.
🧿 EyeVLA es un globo ocular robótico para la percepción visual activa que puede tomar acciones proactivas según instrucciones, lo que permite una observación clara de objetos objetivo de grano fino e información detallada en una amplia extensión espacial.
📦 Mercadolibre y Agility anuncian un acuerdo para implementar robots humanoides
en las operaciones de la empresa, comenzando en Texas con futura expansión a Latam. El objetivo es explorar cómo la automatización de tareas que son difíciles de contratar y que son altamente repetitivas y físicamente exigentes, podría aumentar la seguridad ergonómica de los miembros del equipo de Mercado Libre.
🧠 Deepmind desvela sus secretos, o más bien nos explica por qué el razonamiento abierto es el verdadero desafío para los robots.
🏭 1X fabricará 10000 robots para EQT. La intención de facilitar la distribución de los robots humanoides en empresas de la cartera global de EQT entre 2026 y 2030.
📜 ThinkAct es una investigación de NVIDIA que quiere ayudar a mejorar la manipulación de los robots con modelos de simulación y lenguaje. Se trata de un marco de razonamiento VLA capaz de pensar antes de actuar. Mediante el razonamiento, reforzado por nuestra retroalimentación visual alineada con la acción, facilita la adaptación instantánea, la planificación a largo plazo y la autocorrección en tareas corporales.
⛺ Unitree presenta su tienda de apps e invita a usuarios y desarrolladores de todo el mundo a co-desarrollar y compartir juntos, ofreciendo recompensas a los desarrolladores que realicen propuestas excepcionales.
📹 DeepMind está uniendo fuerzas entre Gemini y VEO. Demuestran que los modelos de video pueden utilizarse para todo el espectro de casos de uso de evaluación de políticas en robótica: desde la evaluación del rendimiento nominal hasta la generalización fuera de la distribución (OOD), pasando por la evaluación de la seguridad física y semántica.
🤝 Texas Instruments y UBTech firman una asociación estratégica para que el robot humanoide Walker S2 trabaje en las fábricas de semiconductores.
🤑 Tether, el gigante de las stablecoins, ha sido uno de los principales inversores en la nueva ronda de financiación de la startup italiana Generative Bionics en la que se ha recaudado aproximadamente 81 millones de dólares y en la que también han participado CDP Venture Capital, AMD Ventures, Duferco, Eni Next, RoboIT,
Dicho esto, me despido por unas semanas. Espero que en 2026 puedas acompañarme para comprobar si mi predicción se hace realidad, hasta entonces solo me queda felicitarte la Navidad y desear que el año que viene tengas muchos éxitos.