Llega el fin de la temporada en Integrarobot y aprovechamos para convocar un nuevo encuentro de la comunidad pioneros robots. Será el 30 de septiembre a las 17h de manera online y estará dedicado a tratar el uso del framework AGENTE entre los diferentes participantes en el evento.

Los encuentros de la comunidad son una oportunidad para conocer a otros apasionados de la robótica, aprender de su experiencia y compartir oportunidades para colaborar en proyectos de integración de robots en empresas. Venimos realizando estos encuentros desde 2025 y son un complemento a los cursos en directo que realizamos varias veces al año para aprender sobre el estado del arte del desarrollo de la robótica y la IA Física, además de cómo incorporar todo esto en los sistemas productivos.

Actualmente la comunidad pioneros robots está formada por 41 personas, aún es un grupo reducido pero estamos convencidos de que irá creciendo a medida que la promesa de la robótica de propósito general se vaya haciendo realidad. En Integrarobot trabajamos con la certeza de que esto va a ocurrir, porque ya lo hemos visto con la IA antes de la aparición de ChatGPT y ocurrirá con la robótica. Es cuestión de tiempo.

Aquí se encuentra la clave del trabajo que realizamos para exponer la necesidad de que las empresas empiecen a generar datos de su actividad que puedan ser usados para el entrenamiento de los robots. Del mismo modo que quienes trabajaron el Big Data antes de aparecer la IA Generativa, están mucho mejor preparados para alimentar de contexto a sus Agentes de IA, las empresas que documenten sus procesos en formato vídeo lo estarán cuando vayan a incorporar robots humanoides en sus operaciones.

Vamos a ver un ejemplo para entender hasta qué punto esto es importante:

Hace poco que desde Google presentaron una iniciativa, llamada OKF, para mejorar la forma en la que le proporcionamos contexto a los agentes de IA y lo explicaron de la siguiente forma:

“A medida que los modelos de IA siguen mejorando, la falta de contexto relevante suele limitar su funcionalidad, especialmente cuando se utilizan para construir sistemas con agentes. Si bien estos modelos pueden ayudar a escribir código, resumir documentos o analizar conjuntos de datos, aún necesitan la información adecuada para generar resultados precisos y útiles”.

Esto de “la falta de contexto relevante suele limitar su funcionalidad” es lo que se van a encontrar las empresas el día que puedan comprar un humanoide y ahora es el momento de solucionarlo.

Para ello tenemos dos opciones, de las cuales hemos hablado repetidamente en las publicaciones anteriores de la newsletter, pero vamos a resumirlas ahora aquí:

Grabar la actividad que realizan los operarios de la empresa en primera persona. Esto implica explicar a los trabajadores la importancia de hacerlo y contar con su colaboración, lo cual es la mejor forma de empezar a involucrarles en el proceso de transformación de las actividades manuales a las automatizadas. Aquí seguramente puedan surgir conflictos pero lo importante es que los trabajadores entiendan que la robótica no viene a eliminar a las personas sino a cambiar los roles para que los trabajadores puedan situarse en aquellos trabajos de mayor valor añadido, que deberían ser los que implican un trabajo intelectual y no físico.
Incorporar robots (brazos, amr, camareros) antes de la llegada de los humanoides, lo cual también ayudará mucho en lo que se refiere a preparar a los trabajadores de la empresa para esta transición. Porque necesitaremos a estas personas para hacer el trabajo relativo a la implantación de esos robots, además de que empezarán a ver cómo pueden convivir con ellos como parte de su día a día en el trabajo. El caso de los robots camarero puede ser el más fácil de implementar porque pueden realizar por ejemplo labores de transporte de herramientas o suministros en las instalaciones, lo cual implica empezar a diseñar cómo los robots van a moverse e interactuar con las personas.

Este plan puede resultar decepcionante para aquellos a los que les gustaría comprar ya mismo un robot y ponerlo a funcionar, pero tenemos que ser conscientes de que igual que ocurre con los Agentes de IA, donde hay que hacer un trabajo de configuración para poder automatizar tareas administrativas, con las tareas físicas también será necesario hacer este proceso, pero la buena noticia es que no estamos solos ante este reto, sino que mucha gente trabaja para resolver el problema de los datos de entrenamiento de los robots.

Y uno de los mejores ejemplos es lo que hace World Labs, que si no lo conoces aún es el laboratorio de IA Física liderado por Fei-fei Lee, que a su vez es una de las personas que más a contribuido al desarrollo de la IA, especialmente en lo que se refiere a sistemas de reconocimiento de imagen.

Entonces su reto actual se basa en el desarrollo de modelos del mundo para el entrenamiento de robots y lo expone de la siguiente forma:

“Preparar robots para el mundo real requiere una amplia recopilación de datos y pruebas repetidas en hardware físico. Cada nueva tarea o entorno puede exigir un esfuerzo manual considerable, mientras que los fallos tardan en identificarse y su recuperación resulta costosa”.

Y aquí es donde se cierra el círculo respecto de lo comentado anteriormente con el sistema OKF de Google, porque lo que está transmitiendo World Labs es que ellos se van a ocupar de construir la infraestructura para proveer los datos que mejoren el desempeño de los robots, pero nosotros tendremos que ser quienes aportemos esos datos, porque cada empresa es un mundo y cada robot tendrá que aprender a hacer su trabajo con los datos reales de la operación a realizar.

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