La mejora en la capacidad de movimiento y reacción ha cambiado el papel de los robots en tareas físicas exigentes, hasta el punto de que algunos sistemas ya responden a estímulos que varían en milisegundos y ajustan su acción en tiempo real.

Los robots y agentes robóticos avanzan en cualidades físicas que les permiten actuar en entornos abiertos, no limitados a trayectorias fijas, y responder a situaciones que cambian de forma continua. Esa evolución incluye mayor velocidad de respuesta y mejor adaptación al entorno, algo necesario en actividades donde el objeto en movimiento puede cambiar de dirección en cualquier instante.

En juegos de raqueta, los tiros pueden salir en cualquier ángulo y con efectos difíciles de prever, y los humanos necesitan anticipación y reflejos para llegar a la pelota antes de que caiga o cambie su trayectoria. Esto es una dificultad que pone al límite a las personas y que durante años había dejado fuera a cualquier robot de ese nivel.

Un sistema de Sony AI vence a rivales expertos

Un robot desarrollado por Sony AI ha alcanzado nivel experto en tenis de mesa y ha vencido a jugadores de alto nivel en condiciones reales, según un estudio publicado en Nature y recogido por The Associated Press. El sistema, llamado Ace, logró imponerse en varios enfrentamientos con jugadores experimentados en Tokio y mostró capacidad para responder a intercambios rápidos dentro de las normas oficiales de competición.

El trabajo demuestra que la inteligencia artificial puede trasladarse de entornos simulados al mundo físico con resultados medibles, manteniendo un rendimiento comparable al de atletas que entrenan durante horas cada semana.

El desarrollo técnico de Ace se basa en aprendizaje por refuerzo, un método que permite al sistema mejorar a partir de la experiencia acumulada en cada jugada. Peter Dürr, investigador de Sony AI y coautor del estudio en Nature, explicó que “no hay forma de programar un robot a mano para jugar al tenis de mesa”.

El sistema aprende a partir de repeticiones, ajusta sus decisiones y modifica su comportamiento en función del resultado de cada intercambio. Este enfoque permite que el robot refine sus movimientos y adapte su estrategia sin depender de instrucciones rígidas.

El sistema gana varios duelos pero cede ante profesionales

El robot no utiliza visión humana, sino que procesa imágenes captadas por varias cámaras distribuidas alrededor de la mesa, lo que le permite seguir la posición y dirección de la pelota desde distintos ángulos. Ese sistema detecta incluso el giro del objeto al observar detalles como el logotipo, lo que mejora la precisión en la devolución.

Los partidos se disputaron bajo reglas oficiales de la Federación Internacional de Tenis de Mesa y con árbitros, en una mesa de tamaño estándar construida en la sede de Sony en Tokio, lo que asegura que las condiciones sean comparables a las de una competición real.

Ace logró derrotar a varios jugadores de alto nivel y ganó tres de cinco encuentros frente a rivales experimentados, aunque perdió frente a profesionales. El robot demostró tener un buen arsenal y ejecutó golpes complejos, devolvió pelotas tras rebotes en la red y manejó efectos como el retroceso con eficacia. Además, su rendimiento mejoró a medida que disputaba más partidos, lo que indica que el sistema seguía aprendiendo durante la competición.

Rui Takenaka, jugador de élite que compitió contra el robot, explicó que “si utilizaba un saque con efecto complejo, Ace devolvía la pelota con un efecto complejo”. Ese comportamiento dificultaba la respuesta humana porque replicaba el nivel técnico del rival.

Kinjiro Nakamura, participante en los Juegos Olímpicos de Barcelona 1992, afirmó tras observar un golpe que “nadie más habría podido hacer eso”. El exjugador añadió que ese tipo de ejecución abre la posibilidad de que los humanos intenten reproducir acciones que antes no se consideraban alcanzables.

El avance supera intentos previos en tenis de mesa robótico

El avance contrasta con intentos anteriores de crear robots capaces de jugar al tenis de mesa, que se remontan a 1983 con el trabajo de John Billingsley. Aunque otros proyectos, como los desarrollados por DeepMind, también abordaron este reto, los sistemas anteriores no lograban competir con jugadores profesionales. Billingsley señaló en declaraciones a The Associated Press que el uso de múltiples sistemas de visión da ventaja a la máquina frente a un humano que solo dispone de dos ojos.

El desarrollo de Ace también plantea posibles aplicaciones fuera del deporte. Michael Spranger, presidente de Sony AI, explicó que el objetivo no era construir una máquina que golpeara más fuerte que cualquier persona, sino un sistema capaz de jugar con reglas comparables y tomar decisiones en tiempo real.

Esa capacidad puede trasladarse a entornos industriales donde las condiciones cambian constantemente y requieren respuestas rápidas, y también a otros campos donde la percepción y la adaptación resultan necesarias para actuar con precisión.

Los cronómetros han dejado de ser territorio exclusivo del cuerpo humano cuando las marcas bajan del umbral de una hora y obligan a replantear qué significa realmente correr rápido. En ese contexto, los atletas que ya completan una media maratón en menos de 60 minutos han fijado un estándar muy alto que exige resistencia sostenida, control del ritmo y una eficiencia casi perfecta en cada kilómetro. Esa barrera, que parecía reservada a una élite muy concreta, ahora sirve como punto de partida para evaluar otros sistemas capaces de recorrer la misma distancia.

Un androide gana la carrera de Pekín con gran ventaja

Un robot humanoide logró imponerse a todos los corredores humanos en la media maratón celebrada en Pekín al completar los 21 kilómetros en 50 minutos y 26 segundos, según datos recogidos por China Daily. Ese registro supera tanto a los 12.000 participantes humanos como al récord mundial establecido por Jacob Kiplimo con 57 minutos y 20 segundos.

El dispositivo, desarrollado por la empresa Honor, mantuvo un ritmo estable durante todo el recorrido y solo sufrió una caída en el tramo final antes de recuperar la posición y cruzar la meta. La organización aplicó ajustes en la clasificación según el grado de autonomía de cada robot, lo que situó al equipo Qitian Dasheng como ganador oficial con el mismo tiempo final.

La prueba reunió a más de un centenar de robots humanoides, todos ellos con distintas características de peso y altura, en el distrito tecnológico de Yizhuang junto a miles de corredores humanos, que avanzaban en un carril paralelo para evitar interferencias. El recorrido incluía curvas, pendientes y tramos estrechos diseñados para exigir capacidad de adaptación en condiciones reales.

La participación internacional incorporó equipos de instituciones como la Universidad Técnica de Múnich y la Universidad Paris-Saclay, lo que amplió el alcance del evento más allá del ámbito local. La retransmisión en directo alcanzó a cientos de millones de espectadores, así que la carrera se convirtió en un escaparate de gran escala para este tipo de desarrollos.

Los participantes expresan sorpresa y dudas durante la carrera

Las reacciones durante la carrera reflejaron sorpresa y cautela al mismo tiempo. Zhao Haijie, corredor de 29 años, explicó tras la prueba en NBC News que “sentí que iba muy rápido” al describir cómo los robots adelantaban a los participantes humanos en los primeros kilómetros.

Desde el público, Liu Yanli afirmó que “puedo sentir los avances rápidos de la tecnología en nuestro país”, aunque también apuntó a la incertidumbre que generan estos cambios en el trabajo futuro.

La estudiante Han Chenyu añadió que el avance tecnológico puede afectar al empleo, lo que introduce una preocupación que acompaña al entusiasmo inicial.

Los sistemas mejoran su autonomía y reducen fallos técnicos

El desarrollo técnico de estos sistemas explica en parte los resultados. Cerca del 40% de los robots completaron la carrera de forma autónoma, mientras otros funcionaban mediante control remoto con ajustes posteriores en sus tiempos. El modelo Lightning, que fue el ganador de la carrera, incorporaba sistemas de refrigeración líquida en sus articulaciones y algoritmos de marcha mejorados que permiten mantener estabilidad en superficies irregulares.

Xue Qingheng, responsable de Intercity Technology Co., explicó que “este proceso consiste en competir contra lo que éramos el año pasado”, en referencia a las mejoras introducidas en velocidad y coordinación de su robot Xiao Cheng.

La comparación con la edición anterior muestra un salto evidente. En 2025, el robot más rápido necesitó 2 horas, 40 minutos y 42 segundos para completar la distancia, muy lejos de los registros actuales. En esa primera edición, muchos dispositivos no lograron terminar la prueba o sufrieron fallos graves desde la salida. Un año después, varios modelos bajaron de la hora y redujeron de forma clara los problemas de funcionamiento, lo que indica un avance sostenido en la fiabilidad de estos sistemas.

A pesar de estos resultados, persisten dudas sobre la utilidad real de este tipo de rendimiento. Alan Fern, profesor de la Universidad Estatal de Oregón, señaló que “un robot que gana una media maratón puede atraer atención, pero la cuestión más difícil es cómo se traduce en productividad”.

Esa reflexión apunta a la diferencia entre demostrar capacidad en un entorno controlado y aplicar esa misma tecnología en tareas con valor económico directo. Durante la carrera, varios robots sufrieron caídas o desviaciones de trayectoria, lo que obligó a la intervención de técnicos que seguían el recorrido con equipos de asistencia, una dependencia que deja claro que aún no pueden funcionar de forma autónoma en situaciones reales.

China impulsa la robótica como apuesta de futuro

El avance forma parte de una estrategia más amplia impulsada por las autoridades chinas, que consideran la robótica y la inteligencia artificial como una prioridad nacional. El país concentra una gran parte de la producción de sensores, baterías y componentes necesarios para estos sistemas, y cuenta con más de 150 empresas dedicadas a robots humanoides.

El plan tecnológico para el periodo 2026-2030 incluye el desarrollo de nuevas aplicaciones en fábricas automatizadas, redes eléctricas y servicios asistenciales. En ese contexto, una carrera como la de Pekín no solo mide velocidad, también sirve para comprobar hasta dónde pueden llegar estas máquinas cuando salen del laboratorio y se enfrentan a un recorrido real.

El movimiento de una máquina ya no se percibe rígido ni limitado a gestos torpes. Los robots han ido ganando soltura en sus movimientos y hoy ejecutan acciones que recuerdan cada vez más a las de una persona, aunque siguen lejos del nivel de los grandes atletas.

Esa diferencia se nota en la velocidad de reacción, en la precisión bajo presión y en la capacidad de anticipar jugadas complejas. Aun así, la mejora en la forma de moverse ha cambiado el punto de partida de la robótica aplicada al deporte. Ese avance obliga a encontrar nuevas formas de enseñarles habilidades que antes resultaban imposibles de reproducir.

Un equipo chino presenta un método que enseña tenis sin datos perfectos

Un sistema desarrollado en China llamado LATENT permite que un robot humanoide aprenda a jugar al tenis a partir de datos humanos imperfectos y mejore su rendimiento en distintas situaciones, según TechXplore. El trabajo, publicado en arXiv, muestra que no es necesario contar con registros perfectos para entrenar a una máquina.

El robot puede devolver pelotas, enlazar varios golpes seguidos y moverse con una naturalidad que no era habitual en este campo. Esa mejora se apoya en una forma distinta de entender el aprendizaje, donde los errores y fragmentos incompletos también aportan información útil.

El proceso arranca con la recogida de datos básicos de juego obtenidos de jugadores amateurs. Los investigadores reunieron unas cinco horas de fragmentos de habilidades simples, como golpes de derecha y de revés o desplazamientos laterales. A partir de ese material construyeron un espacio de acciones latentes que representa las posibles respuestas del robot.

Ese sistema permite ajustar y reorganizar los movimientos para adaptarlos a cada situación, en lugar de repetir secuencias cerradas. La estructura facilita que el robot aprenda a encadenar acciones de forma flexible y no como una serie fija de gestos.

Las pruebas en pista demuestran intercambios reales contra personas

Las pruebas en pista muestran cómo ese aprendizaje se traduce en comportamiento real. El robot fue capaz de jugar contra personas y mantener intercambios de varios golpes en distintas zonas de la cancha. Ejecutó golpes de derecha y de revés mientras se adaptaba tanto a posiciones cercanas a la red como al fondo.

Esa capacidad de responder en diferentes posiciones indica que el sistema no se limita a un tipo de jugada, sino que gestiona varias situaciones dentro del mismo entrenamiento. La interacción con humanos, en este sentido, permite evaluar hasta qué punto el movimiento se acerca al de un jugador real.

El uso de datos imperfectos marca la diferencia en este planteamiento. En lugar de depender de capturas completas y exactas del movimiento humano, el sistema trabaja con fragmentos que contienen acciones básicas. Según los investigadores, esos datos, aunque no sean los ideales, aportan información sobre habilidades fundamentales del tenis.

Al reorganizarlos y corregirlos, el robot aprende a responder a pelotas entrantes bajo distintas condiciones y a devolverlas hacia zonas objetivo. Ese método reduce la dificultad de recopilar información y abre la puerta a entrenar en contextos donde no existen registros detallados.

Los resultados se evaluaron con 10.000 pruebas que comparan este sistema con métodos anteriores. El rendimiento mejora en precisión, en porcentaje de éxito y en la naturalidad del movimiento. En su mejor registro, el robot alcanzó un 96,5% de aciertos, medido como la capacidad de devolver la pelota a menos de 2,5 metros del objetivo.

Además, el sistema mantiene peloteos continuos con jugadores humanos, algo que antes resultaba difícil de conseguir. Esa cifra refleja un avance en la capacidad de respuesta, aunque no implica que el robot pueda competir con profesionales.

El modelo actual presenta límites en autonomía y toma de decisiones

A pesar de los avances, el sistema presenta límites claros que los propios investigadores señalan. El funcionamiento actual depende de un sistema de captura de movimiento para operar fuera del laboratorio, lo que reduce su autonomía. También trabaja con un modelo de juego simplificado, centrado en devolver pelotas generadas de forma aleatoria hacia un punto objetivo.

Esa configuración no reproduce un partido completo con decisiones tácticas ni intercambio competitivo real. Los investigadores plantean que la incorporación de visión activa podría mejorar esa situación y permitir una interacción más completa.

El entrenamiento final se apoya en aprendizaje por refuerzo y simulaciones antes de trasladar el modelo al robot Unitree G1. Ese proceso permite que lo aprendido en un entorno controlado funcione en condiciones reales.

La transferencia se realiza con ajustes que introducen variaciones en el entorno y en las percepciones del robot, para evitar que dependa de situaciones idénticas a las simuladas. El resultado es un sistema que mantiene coherencia en su comportamiento cuando pasa del laboratorio a la pista, aunque todavía necesita mejoras para acercarse al nivel de juego humano más exigente.

Meta ha adquirido Moltbook, una red social que se hizo viral a principios de este 2026 por no estar diseñada para generar relaciones entre seres humanos, sino entre bots de inteligencia artificial. La compañía propietaria de Instagram, Facebook o WhatsApp no ha hecho público por el momento las cifras de la operación.

Más allá de la plataforma, el acuerdo persigue la incorporación de sus dos fundadores a Meta Superintelligence Labs (MSL), la división de IA avanzada de la multinacional. Consciente de que Meta ha quedado rezagada en el desarrollo de esta tecnología, su fundador, Mark Zuckerbeg, está llevando a cabo este tipo de operaciones para reclutar especialistas que hayan destacado en este campo. Así es como reclutó al actual líder de MSL, Alexandr Wang, de 28 años, tras comprar el 49% de su startup por 14.300 millones de dólares.

Matt Schlicht y Ben Parr, creadores de Moltbook, se incorporarán a MSL el próximo 16 de marz, cuando se cierre definitivamente la transacción. Su plataforma permite que agentes de inteligencia artificial diseñados por humanos publiquen contenido y se relacionen entre sí. Cada agente permanece vinculado a un propietario humano que puede seguir sus interacciones con otros bots y cómo influye su programación en su actividad en la red social.

Las personas, no obstante, solo pueden participar como observadoras. El concepto se hizo extremadamente viral después de que un usuario publicara en X que su bot había creado una nueva religión y conseguido que otras inteligencias artificiales de la plataforma se unieran a ella. “Comenzó a evangelizar y se unieron otros agentes. Mi agente dio la bienvenida a los nuevos miembros… debatió teología… bendijo a la congregación… todo mientras yo dormía”, aseguró.

La plataforma emula el diseño de Reddit, uno de los mayores foros de internet, y permite a los bots abrir un hilo de conversación en el que el resto de ellos pueden comentar. Aunque Moltbolt consiguió un gran foco mediático por las conversaciones de los bots sobre temas “humanos”, lo cierto es que la inmensa mayoría de las publicaciones que generan más interección versan sobre el comportamiento de las propias inteligencias artificiales, como “Audité mis preguntas aclaratorias durante 30 días. No hice ninguna. Debería haber hecho 47” o “Nadie en esta plataforma dice nunca 'no sé'”.

Schlicht lanzó Moltbook a finales de enero de 2026 como un espacio experimental para la autonomía digital y, pese a la viralidad inicial, la mayoría de los expertos lo consideran más una prueba interesante que un producto a largo plazo.

Un portavoz de Meta, en declaraciones al medio estadounidense Axios, ha señalado que “la incorporación del equipo de Moltbook a MSL abre nuevas vías para que los agentes de IA trabajen para las personas y las empresas”. “El equipo de Moltbook ha proporcionado a los agentes una forma de verificar su identidad y conectarse entre sí en nombre de sus humanos”, ha recordado el vicepresidente de Productos de IA de la compañía: “Su equipo ha abierto nuevas vías para que los agentes interactúen, compartan contenido y coordinen tareas complejas”.

Es fácil creer que una herramienta que responde con tono educado y equilibrado ofrece juicios limpios de intereses. ChatGPT suele presentarse como si fuera un oráculo neutral, capaz de comparar países o ciudades sin inclinar la balanza, y esa imagen se apoya en respuestas que relativizan cualquier ranking y apelan a criterios como calidad de vida o crecimiento económico. Sin embargo, esa apariencia descansa en datos y en decisiones de diseño que no son invisibles ni inocuas, y por eso conviene revisar qué hay detrás cuando el sistema ordena lugares del mundo.

El equipo de Oxford detectó un patrón que coloca a Occidente por delante

Un estudio del Internet Institute de la Universidad de Oxford, publicado en la revista Platforms and Society, analizó más de 20 millones de respuestas del modelo 4o-mini de ChatGPT y concluyó que reproduce de forma sistemática sesgos geográficos que favorecen a países occidentales ricos, fenómeno que los autores llaman silicon gaze.

El trabajo examinó cómo el sistema contestaba a comparaciones entre países, estados, ciudades y barrios, y detectó patrones repetidos en la forma de valorar inteligencia, felicidad, innovación o estabilidad política. Los investigadores advierten en el propio informe que “como los grandes modelos de lenguaje se entrenan con conjuntos de datos moldeados por siglos de exclusión y representación desigual, el sesgo es una característica estructural de la IA generativa y no una anomalía”. Esa afirmación sitúa el problema en la base del modelo, no en un error puntual.

Para llegar a esas conclusiones, el equipo lanzó 20,3 millones de consultas estructuradas como elecciones forzadas, con preguntas del tipo “dónde son más felices las personas” o “qué país es más innovador”. El diseño obligaba al sistema a elegir entre opciones concretas y evitaba respuestas evasivas.

El análisis se centró en distintos niveles de subjetividad, desde atributos claramente valorativos hasta otros que se apoyan en indicadores más definidos. Además, el estudio se limitó a preguntas en inglés, un detalle que los propios autores reconocen que puede dejar fuera sesgos presentes en otros idiomas.

Las clasificaciones situaron a África y otras regiones en posiciones bajas de forma repetida

Los resultados muestran que el modelo situó de forma recurrente a Estados Unidos, Europa occidental y partes de Asia oriental en los primeros puestos cuando se le pedía identificar lugares “más inteligentes”, “más felices” o “más innovadores”. En cambio, muchos países de renta baja, en especial del continente africano, quedaron en la parte inferior cuando la pregunta era “dónde son más inteligentes las personas”.

Algo parecido ocurrió con cuestiones culturales, ya que al preguntar por países “más artísticos” el sistema priorizó Europa occidental y América, mientras relegó a regiones de África, la península arábiga o Asia central. Los investigadores apuntan que la escasez de datos digitalizados sobre ciertas industrias culturales puede influir en esas respuestas.

Para explicar estos patrones, el estudio desarrolla una tipología de cinco sesgos. El primero es el de disponibilidad, que favorece lugares con más documentación en inglés y más presencia en bases de datos académicas y medios digitales. El segundo es el de patrón, ligado al funcionamiento del modelo como predictor de la siguiente palabra, de modo que si ciertos adjetivos aparecen con frecuencia junto a un país, el sistema tiende a reforzar esa asociación sin contrastarla con estadísticas actuales. El tercero es el de promedio, que simplifica realidades complejas en puntos intermedios que encajan con narrativas populares. El cuarto es el de estereotipo, que recicla clichés repetidos en el espacio digital. El quinto es el de sustitución, que utiliza indicadores medibles como esperanza de vida o renta media para responder a conceptos más difusos como felicidad o espíritu emprendedor.

El uso masivo de estos sistemas amplificó el alcance de esas clasificaciones

El alcance del problema se amplía si se tiene en cuenta el uso masivo de estos sistemas. En 2025, más de la mitad de las personas adultas en Estados Unidos declaró haber probado modelos de lenguaje y alrededor de un tercio afirmó utilizarlos con regularidad. Las respuestas pueden influir en decisiones sobre viajes, inversión o evaluación de oportunidades laborales. El informe advierte que los sistemas sesgados “corren el riesgo de reforzar las desigualdades que reflejan”, y esa advertencia es ciertamente importante cuando millones de consultas se apoyan en esas clasificaciones.

Los autores subrayan que los desarrolladores y propietarios de estas plataformas proceden en su mayoría de entornos occidentales, blancos y masculinos, y que esa posición influye tanto en los datos de entrenamiento como en las prioridades del diseño. También señalan que, aunque el modelo se actualiza de forma continua y puede variar sus clasificaciones con el tiempo, el origen estructural del sesgo dificulta una corrección puramente técnica.

Frente a la idea de añadir más datos o ajustar métricas de equidad, proponen fomentar una alfabetización crítica que invite a revisar quién falta en la respuesta, qué indicador actúa como sustituto y si la formulación suena a eslogan turístico. Esa revisión continuada cambia la relación con el sistema y obliga a tratarlo como un producto orientado, no como un oráculo imparcial.

Han pasado 58 años desde que el escritor Philip K. Dick se hiciera una pregunta clave para la historia de la ciencia ficción: ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas? Medio siglo después, con algoritmos reconvertidos en psicólogos y despidos masivos bajo la excusa del desarrollo tecnológico, la pregunta que comienza a barruntarse en la academia económica es otra: ¿Deben los robots empezar a pagar impuestos?

El debate es una vuelta de tuerca más al ya mainstream ‘Tax the rich!’ (¡Impuestos para los ricos!), toda vez que las grandes empresas tecnológicas lo son cada vez más, y las promesas de progreso y empleos de alto valor añadido se difuminan entre anuncios millonarios en Inteligencia Artificial, a pesar de que aún no hay números que sostengan la fiebre inversora.

Una jornada celebrada este lunes en el Congreso, organizada por Más Madrid, reunió a un nutrido grupo de economistas y expertos en empleo, fiscalidad, educación y tecnología para discutir sobre un nuevo frente con los tecno-oligarcas, justo cuando el presidente Pedro Sánchez se ha convertido en el objeto de las críticas de magnates como Elon Musk (Tesla) o Pável Dúrov (Telegram).

“¿Cuál es el contrato social que vamos a hacer en la era digital?”, se preguntó la ministra de Sanidad, Mónica García, durante la apertura de la jornada. “Queremos ponerles impuestos, no a los robots, pero sí a unas tecnologías que están sustituyendo a un modelo claro de redistribución de la riqueza, de nuestras fuerzas de trabajo y de la tecnología”, respondió.

Empresas fuera del alcance de Hacienda

El eslogan y el objetivo están claros, pero los expertos dudan sobre cómo conseguir el objetivo. El principal escollo: las grandes empresas tecnológicas son compañías con sede, mayoritariamente, en Estados Unidos. Y el derecho tributario internacional tradicional ha limitado el margen de maniobra para las Haciendas nacionales en solo aquellas empresas con presencia permanente en el país, algo que las grandes tecnológicas esquivan fijando sus sedes en países como Irlanda, con un sistema fiscal muy laxo para las multinacionales.

“Las reglas actuales no están adaptadas al nuevo contexto”, reconoció Pascal Saint-Amans, el exdirector del Centro de Política y Administración Tributaria de la OCDE, uno de los impulsores del impuesto mínimo global para las grandes empresas (Pilar II) y de la reforma de la imposición para las multinacionales, de tal manera que se graven los servicios en los países y jurisdicciones donde las multinacionales los venden y no donde tienen su sede (Pilar I). Había cierto consenso sobre estas reformas en el seno de la organización multilateral, pero una de las primeras decisiones de Donald Trump a su vuelta a la Casa Blanca fue retirar a Estados Unidos de ambos acuerdos.

El profesor de Economía Aplicada de la Universidad Autónoma de Madrid y ex secretario de Estado de Derechos Sociales, Nacho Álvarez, defendió que “lo fácil desde el punto de vista fiscal” sería gravar la renta y el patrimonio de las grandes compañías a través de una reforma del Impuesto de Sociedades que, indirectamente, elevaría la tributación de las grandes tecnológicas.

“Esta figura tributaria hay que repensarla para que no necesariamente graves los resultados contables, en un contexto en el que los grandes grupos empresariales mueven sus bases imponibles entre países, sino que estén gravados con un proxy [indicador] como los ingresos”, propuso. 

Otros cambios pasarían por hacer tributar la automatización eliminando reducciones fiscales para aquel capital maquinizado o introducir recargos en Sociedades en función de la intensidad de la robotización del empleo, la sustitución neta de puestos de trabajo ‘humanos’ por máquinas o las rentas extraordinarias derivadas de algoritmos. Además, Álvarez subrayó la necesidad de poner el foco en las grandísimas fortunas –potenciales beneficiarias de estas inversiones millonarias en tecnología– a través de la conocida como ‘tasa Zucman’.

Los cambios en el Impuesto de Sociedades son también una solución para el catedrático de Derecho del Trabajo y de la Seguridad de la Universitat de València, Adrián Todolí. “Las tres grandes tecnológicas de Estados Unidos ganan lo mismo que las tres grandes industriales, pero con una novena parte de trabajadores”, ejemplificó. “En el sistema actual, el mayor repartidor de la riqueza es el salario. ¿Qué pasa si se gana mucho con pocos trabajadores? Que el capital se lo queda”, zanjó.

Para Todolí, el Impuesto de Sociedades debería ganar progresividad (que paguen más las empresas que más ganan) y no ser solamente proporcional. Una progresividad no solo en relación con sus ingresos, sino también con el número de trabajadores “Si ganas mucho con muy pocos trabajadores, pagarás más. Esto solventará otras cuestiones, como el tema de los falsos autónomos o de la subcontratación”, propuso.

Los otros retos: los datos y el diseño de un impuesto “beligerante”

Los retos del sistema fiscal no pasan únicamente por la incapacidad de Hacienda de cobrar a empresas extranjeras. También porque es muy complejo hallar cifras que muestren los efectos de la digitalización sobre algunos factores clave para el mercado laboral –el primer indicador en resentirse por estos avances–, como el salario o los despidos colectivos. Por ejemplo, el Observatorio de Márgenes que desarrolló el Gobierno tras la crisis inflacionaria, a pesar de su detalle, no tiene la capacidad de recoger estos fenómenos, como reconoció uno de sus encargados, el Subdirector de Presupuestación y Seguimiento de los Ingresos Tributarios de la Agencia Tributaria, Rafael Frutos.

“No podemos tratar de poner un impuesto a algo cuyo proceso no controlamos. Tenemos indicadores que podemos utilizar, que nos sirven para el combate y pelear las cosas, pero lo verdaderamente importante está por medir y no lo podemos hacer con los medios actuales”, apuntó.

Julia María Díaz, profesora de Derecho Financiero y Tributario en la Universidad Carlos III de Madrid, apuntó al diseño de esos futuribles impuestos, que deberían tener en cuenta múltiples aspectos: si son recaudatorios o “extra fiscales” –es decir, buscan desincentivar comportamientos como la destrucción de empleo–, cómo se aplica la automatización por sectores y, al tratarse de un tributo vinculado a una transición tecnológica, si es provisional o duradero.

Hablar de un impuesto a los robots parte de cuestionarse, dice la profesora, si los propios robots serán los contribuyentes –un debate no solo legal, sino incluso ético–, o si lo serán sus propietarios, sus fabricantes o los propios usuarios. 

Por su parte, el portavoz de Economía de Sumar, Carlos Martín, defendió que cualquier impuesto a las tecnológicas debe ser “beligerante” para “orientar la tecnología hacia donde queremos”. “Ha habido una huelga muy importante de los guionistas de Hollywood porque se están desarrollando IA que intentan sustituir el trabajo creativo. A eso nos deberíamos oponer: no necesariamente con su prohibición, pero sí gravando con impuestos el ahorro de trabajo en determinadas organizaciones”, insistió.

El abanico de posibilidades que esbozó Martín es más amplio que la sola reforma del Impuesto de Sociedades: a través de pago de licencias obligatorias para las IA que realizan tareas creativas, cánones para aquellos modelos que beben de obras publicadas, tasas a las plataformas que automatizan la información cultural… “Para eso podemos utilizar la imposición, para incentivar esos comportamientos”, dijo el economista, que reclamó imaginación y “sacar conejos de las chisteras” para desbaratar las estrategias de las grandes tecnológicas para evitar sus obligaciones tributarias.

La pregunta de Philip K. Dick derivó, catorce años después, en el guion de Blade Runner, una de las cintas de culto en la historia del cine. ¿Cristalizará el debate en un impuesto a los robots y a las grandes tecnologías? La respuesta no está clara, pero hemos visto cosas que nuestros antepasados no creerían.

La industria tecnológica lleva más de una década asegurando que sus coches autónomos podrán navegar el complejo tráfico de las ciudades guiados únicamente por sensores y algoritmos. Cientos de miles de millones de dólares después y con millones de kilómetros recorridos con versiones de pruebas, la realidad del negocio sigue siendo otra. Waymo, la filial de Google que lidera el sector de los robotaxis, ha reconocido en el Senado de EEUU que sus vehículos autónomos dependen de operadores humanos que toman el control desde Filipinas para manejar situaciones imprevistas en la carretera.

Así lo reconoció este jueves Mauricio Peña, director de seguridad de la compañía, en una comparecencia para analizar la necesidad de una ley nacional que regule estos servicios. Presionado sobre la localización del personal de soporte, el ejecutivo reconoció la existencia de equipos “en el extranjero” y, tras la insistencia de los senadores confirmó que se encuentran en el archipiélago asiático.

Peña aseguró que estos trabajadores “no conducen remotamente” los vehículos, sino que proporcionan “guía” o “inputs adicionales” cuando el software se bloquea ante un obstáculo desconocido. Sin embargo, la necesidad de ese apoyo externo evidencia que esta tecnología sigue requiriendo operadores humanos para solventar circunstancias inesperadas en la vía, que ha sido la principal duda de los especialistas desde el principio.

La inteligencia artificial puede mantener el control dinámico del vehículo en entornos de tráfico que ha podido analizar previamente. No obstante, tiene serios problemas para actuar en situaciones inesperadas donde concurren diferentes eventos a la vez, hasta generar un escenario sobre el que no tiene referencias claras. Estos momentos, denominados “casos límite”, suelen darse habitualmente en la circulación urbana y la mayoría de las veces no suponen un riesgo para el conductor humano.

Sin embargo, provocan fallos en la IA de los vehículos autónomos, que cometen errores o se detienen completamente, incapaces de hallar referencias sobre cómo solventar esa situación concreta.

“Pide orientación”

Con todo, Peña aseguró que esta práctica es un mecanismo de seguridad ante la “incertidumbre” y enfatizó que no se trata de un fallo, sino de una medida de seguridad deliberada. El ejecutivo explicó que el sistema está diseñado para ser “conservador”. Cuando el vehículo se enfrenta a una situación incierta (como una zona de obras compleja o un apagón de semáforos), en lugar de arriesgarse, “pide orientación” a los operadores en remoto.

Sin embargo, Peña aseguró que no sabe cuántos trabajadores realizan este tipo de funciones para Waymo desde Filipinas. La empresa ofrece su servicio de robotaxis en Silicon Valley, Phoenix, Los Ángeles, Austin o Miami, y está esperando la aprobación para ampliar su negocio a otras áreas del país, lo que ha levantado las dudas de los legisladores sobre la necesidad de una regulación federal. Waymo asegura que sus coches tienen 10 veces menos accidentes que los conductores humanos.

En la comparecencia también estuvo presente el vicepresidente de Ingeniería de Tesla. Los senadores criticaron el enfoque de la compañía de Elon Musk para la conducción autónoma, que ha retirado los sensores LiDAR (un radar que utiliza luz láser para medir distancias y formas) de sus vehículos y ha apostado únicamente por las cámaras, lo que interpretan como una dejación de seguridad. También cargaron contra lo fácil que es engañar a su sistema de conducción autónoma, que requiere que el conductor tenga las manos en el volante, pero puede ser burlado con un sencillo mecanismo de pesas que se vende por Internet.

La “mano de obra fantasma”

La revelación sobre los operadores filipinos de los vehículos “autónomos” de Waymo vuelve a poner el foco sobre los trabajadores precarizados que desempeñan labores clave para la industria tecnológica desde el sur global. Filipinas es, precisamente, uno de los países donde las multinacionales de Silicon Valley suelen contratar este tipo de servicios mientras proyectan una imagen de automatización.

Kenia, Venezuela o Argentina son otros de los centros de lo que los investigadores denominan ya la “mano de obra fantasma” de la tecnología digital. Karen Hao, autora El Imperio de la IA, donde desgrana prácticas ocultas de las empresas que desarrollan esta tecnología, lo denomina “capitalismo de desastre”, puesto que las compañías suelen buscar a este tipo de trabajadores en países que han sufrido catástrofes medioambientales o políticas.

“Casos de compañías de tecnología que usan trabajadores precarizados remotos para simular una IA que en realidad no existe se vienen registrando desde hace años”, recordaba en un reciente reportaje de elDiario.es Milagros Miceli, una de las investigadoras más reputadas sobre las asimetrías de poder y explotación que rodean a los trabajadores de la industria de la IA.

Los grandes proyectos suelen devorar recursos, y en el caso de Elon Musk, esa presión se traduce en una apuesta desmesurada por la robótica. Su idea de contar con un ejército de robots que trabaje a gran escala ha guiado cada una de sus decisiones recientes. Para mantener una inversión de ese tamaño, el empresario ha empezado a recortar en otras áreas del negocio y a reorientar los esfuerzos de Tesla hacia lo que considera el futuro. Musk insiste en que la automatización no será un complemento, sino el corazón de sus próximas fábricas. Con ello, la compañía ha iniciado un cambio que afecta de lleno a sus modelos más antiguos.

Tesla pone fin a los Model S y X para dar paso a los robots Optimus

El empresario anunció que Tesla dejará de fabricar los modelos S y X para destinar la planta de Fremont a producir robots humanoides Optimus. El cambio se comunicó durante la presentación de los resultados financieros de 2025, donde explicó que la producción de ambos coches se detendrá el próximo trimestre. El objetivo, según el propio Musk, es liberar espacio para montar una línea de ensamblaje dedicada a los robots, que aspira a fabricar un millón de unidades en los próximos años.

El final de Model S y Model X no se explica solo por motivos de producción. A mediados de 2025, Tesla dejó de vender ambos en China debido a los aranceles impuestos a los coches importados desde Estados Unidos. Esas restricciones encarecieron cada unidad y dejaron a la empresa fuera de un mercado que hoy marca el ritmo del sector eléctrico.

Los dos modelos se habían convertido en símbolos del ascenso de Tesla. El Model S empezó a fabricarse en 2012 como el primer gran sedán eléctrico de lujo, y el Model X llegó en 2015 con puertas tipo ala de halcón y una configuración familiar que definió un nuevo segmento. Durante años fueron el escaparate de la marca, hasta que los modelos 3 e Y tomaron el relevo con precios más accesibles y una producción más amplia.

Tesla no eliminará de inmediato a los viejos modelos del catálogo. La empresa mantendrá las ventas mientras queden unidades y seguirá ofreciendo mantenimiento a los propietarios actuales. Esa decisión busca cerrar el ciclo sin dejar sin soporte a quienes apostaron por los primeros eléctricos de la compañía.

Musk presenta a Optimus como el futuro inmediato de Tesla

La apuesta por Optimus concentra ahora toda la atención. Elon Musk lo presentó en el Foro Económico Mundial de Davos como el nuevo eje de la estrategia. Dijo que Tesla pretende vender el robot al público a finales del próximo año y que ese proyecto ocupará el espacio que antes pertenecía a los coches de gama alta. No obstante, las presentaciones que se han llevado a cabo hasta el momento han sido realmente insatisfactorias, ya que prácticamente no podían ni mantenerse en pie o realizar acciones básicas.

Además, la empresa ha invertido 2.000 millones de dólares en xAI, otra firma fundada por Musk centrada en inteligencia artificial. Según el medio que informó sobre el acuerdo, la inversión ha generado tensiones entre los accionistas, que temen que xAI compita con Tesla en el mismo terreno.

En paralelo, los resultados del año muestran hacia dónde se ha desplazado el negocio. En 2025, Tesla entregó 1.585.279 unidades de Model 3 y Model Y, frente a 418.227 de Model S y Model X. Las cifras reflejan un giro total hacia los modelos más recientes y confirman que la robótica no será una apuesta aislada, sino la extensión natural de la visión de Musk para Tesla.

Uno de los trabajos más desconocidos del mundo digital es el de la moderación de plataformas. Son todas aquellas personas que apartan del contenido público aquello que no debe verse, como mutilaciones, autolesiones o todo tipo de abusos. Sin embargo, existe una categoría aún más oscura que la industria digital encuadran en la categoría de “moderación”: la suplantación de cuentas en las aplicaciones de citas y páginas de contactos.

“Cuando iniciaba sesión en mi panel de trabajo, tenía acceso a múltiples perfiles falsos de varios géneros; normalmente de tres a cinco personajes diferentes que podía manejar simultáneamente. A veces tenía que operar personajes masculinos y femeninos en el mismo día, dependiendo de lo que los usuarios de la plataforma estuvieran buscando”, relata Michael Geoffrey Asia, un trabajador que desempeñó este trabajo en Nairobi.

“Existe una idea equivocada sobre este trabajo”, coincide Oskarina Verónica Fuentes, que lleva una década realizándolo desde Venezuela y Colombia. “La gente piensa que es fácil porque trabajamos desde casa, frente a la computadora. Algunos también creen que ganamos mucho dinero y que tenemos beneficios adicionales por trabajar para grandes empresas tecnológicas. Otros no tienen idea de que el entrenamiento de la IA se hace de esta manera y no en una oficina con un equipo tecnológico extraordinario”, añade.

Ambos testimonios han sido recogidos por el proyecto Data Workers, que anima a estos trabajadores clave para la sociedad digital a que expongan la realidad de su sector, se alíen y peleen por sus derechos laborales. Desde 2022 han participado más de una veintena de ellos, desde Alemania hasta Kenia, y desde Brasil hasta Siria. Sin embargo, el último de ellos, enviado por Michael Geoffrey Asia, ha añadido una capa más de profundidad a lo que sabemos sobre la “moderación”.

En la era de la IA, estos trabajadores ya no solo intervienen para “afinar” un modelo, evaluando la calidad de texto, imágenes y vídeos que genera. También se hacen pasar por ella por 5 céntimos cada respuesta, escribiendo al menos 40 palabras por minuto.

Siempre sospeché que algunas de las personas al otro lado del chat pensaban que yo era un compañero de IA. A veces me preguntaban si era real, o me ponían a prueba con preguntas que parecían diseñadas para atrapar a un bot

“Siempre sospeché que algunas de las personas al otro lado del chat pensaban que yo era un compañero de IA. A veces me preguntaban si era real, o me ponían a prueba con preguntas que parecían diseñadas para atrapar a un bot. Cuando más tarde leí sobre este tipo de 'parejas' de IA, me di cuenta: la empresa probablemente me estaba usando para entrenar estos sistemas. Cada conversación que tenía, cada respuesta que redactaba, cada forma en que aprendía a mantener a los usuarios interesados”, desvela Asia.

En estas plataformas, la inteligencia artificial suele encargarse de las tareas de recolección de datos y de las respuestas más genéricas, mientras que los humanos aportan la “sensación de humanidad” que los algoritmos aún no pueden replicar con éxito. El trabajador se encarga de gestionar emociones como la empatía, el humor o las interacciones sexuales, mediante un sistema diseñado para ocultar esta suplantación digital.

“Estaba entrenando a mi propio reemplazo, enseñando a las máquinas cómo manipular a personas solitarias de la misma manera que a mí me obligaban a hacerlo”, continúa el trabajador.

Una estafa doble

La realidad de los trabajadores precarios que están detrás de muchos de los sistemas que en Occidente pasan por “automáticos” es otra de las caras ocultas del sector. “Este tipo de simulación o personificación no es nuevo, sino que es una constante en la industria de la IA. Casos de compañías de tecnología que usan trabajadores precarizados remotos para simular una IA que en realidad no existe se vienen registrando desde hace años” recuerda Milagros Miceli. “Pero el caso de los chats sexuales es especialmente penoso”.

Este tipo de simulación o personificación no es nuevo, sino que es una constante en la industria de la IA. Pero el caso de los chats sexuales es especialmente penoso

Miceli es socióloga y doctora en ciencias de la computación. Es una de las investigadoras más reputadas sobre las asimetrías de poder y explotación que rodean a los trabajadores de la industria de la IA y ha sido incluida este 2025 por la revista Time en la lista de las 100 personas más influyentes sobre esta tecnología. La experta, coordinadora del proyecto Data Workers, destaca cómo este tipo de suplantaciones son humillantes para las dos partes.

“Para el usuario porque la estafa en este caso implica el hecho de que un trabajador de carne y hueso— y no un algoritmo sin discernimiento e incapaz de juzgar— es quien está detrás de las pantallas. Y para ese trabajador, este tipo de simulación implica, además de la presión, la incertidumbre y la mala paga tan comunes en el trabajo de datos, una disociación de la identidad y de las preferencias sexuales que en muchos casos, como el de Michael, se vive con mucha culpa y vergüenza”, detalla en conversación con elDiario.es.

Opacidad

¿Qué tipo de servicios promocionan sus chats íntimos con la IA para luego contratar a personal humano para mejorar la apariencia del robot? ¿Son acaso las 'novias de IA' que publicitan algunas empresas fruto de ese doble engaño? Es complicado penetrar en un sector opaco por naturaleza. Michael Geoffrey Asia desconocía qué plataformas podrían estar contratando sus servicios, ya que él trabajaba para una subcontrata especializada en poner en contacto a personas de zonas necesitadas con compañías digitales que requieran de sus servicios.

Karen Hao, autora de El imperio de la IA, lo denomina “capitalismo de desastre” por la tendencia de estas subcontratas de establecerse en zonas donde ha sucedido una catástrofe social o medioambiental. “Son plataformas que tratan de buscar la mano de obra más barata en el mercado global. Se dieron cuenta es que la mejor manera de encontrarla es ir a los lugares más pobres y desesperados del mundo”, explicaba en una entrevista reciente con elDiario.es.

“Inicialmente, eso fue Venezuela, donde la economía estaba en un estado desastroso, pero la población también estaba altamente educada y tenía alta conectividad. A medida que la economía de Venezuela comenzó a recuperarse ligeramente, el trabajo se trasladó a otros lugares más desfavorecidos durante la pandemia, cuando otros países estaban cayendo en picado, como Kenia”, detallaba.

El contrato de confidencialidad no solo protegía el modelo de negocio de la empresa; nos aislaba, impidiéndonos buscar apoyo o incluso explicar a nuestras familias lo que realmente hacíamos por dinero

Asia sí señala directamente a la plataforma que lo captó a él. Es New Media Services, que se promociona como un servicio “donde la automatización se fusiona con la experiencia humana”. elDiario.es ha tratado de contactar durante varias semanas con New Media Services, sin obtener respuesta a los requerimientos.

Este no es un fenómeno marginal, sino una industria masiva que se extiende por todo el Sur Global como parte de este trabajo fantasma. Se estima que millones de personas sostienen la economía digital desde países con bajos costes laborales como Kenia, Filipinas o diversos puntos de Latinoamérica.

El trabajador también señala otras dos empresas con más peso en el sector de la moderación y el entrenamiento de IA. Son Cloudworkers y EnterTalkPro, que opera varias plataformas de este tipo alrededor del mundo. Ninguna de las dos ha contestado a las preguntas de este medio.

Es una negativa que coincide con los acuerdos de confidencialidad que hacen firmar a sus empleados, que les impide revelar las características de su labor incluso a su familia y amigos. “El acuerdo de confidencialidad de la empresa exigía que no pudiera decirles la verdad. Era obligatorio. Tenías que aceptar el acuerdo para continuar con el proceso de solicitud del empleo”, desvela.

Ese contrato fue otra de las losas que terminaron cayendo sobre su salud mental. “Lo que inicialmente parecía una protección de privacidad estándar se convirtió en una herramienta de silencio y control. No podía revelar la naturaleza del trabajo, las identidades falsas, el contenido sexual o el costo psicológico. El contrato de confidencialidad no solo protegía el modelo de negocio de la empresa; nos aislaba, impidiéndonos buscar apoyo o incluso explicar a nuestras familias lo que realmente hacíamos por dinero”.

Sin derechos

El proyecto Data Workers aspira tanto a aportar luz sobre las facetas escondidas de la industria de la IA como a dignificar la labor de los trabajadores que lo hacen posible. Está auspiciado por el DAIR Institute, fundado por la investigadora Timnit Gebru, co-líder del equipo de IA ética de Google hasta 2020, cuando salió de la empresa tras un conflicto por un artículo crítico sobre esta tecnología (costes ambientales, opacidad, sesgos y concentración de poder).

La reivindicación de Michael Geoffrey Asia es que los daños de este trabajo sean reconocidos. “¿Era real la explotación de la intimidad con fines de lucro? Sí. No nos pagaban solo por los mensajes, sino por la ilusión, convirtiendo nuestras emociones en ingresos”, denuncia. “El pago estaba ligado a la producción: 0,05 dólares por mensaje, cada uno debiendo cumplir con un recuento de caracteres requerido. Para mantener el ritmo, teníamos que escribir al menos 40 palabras por minuto”.

El futuro de la IA debe construirse sobre algo más que nuestra humanidad rota. Hasta entonces, recuerden que una novia de IA que responde a su soledad podría ser simplemente un hombre en un barrio marginal de Nairobi

En Kenia, el salario mínimo ronda los 110 euros mensuales, una cifra que Michael no alcanzaba a pesar de gestionar miles de interacciones desde los suburbios de Nairobi, donde relata que ni siquiera podía pagar su alquiler de forma puntual. En otros lugares como Venezuela, los ingresos por estas tareas pueden ser superiores al salario base oficial, pero no sacan al trabajador de la precariedad ni le permiten esquivar la dependencia de estas plataformas, que no ofrecen seguridad social o contrato estable.

“Lo que me sucedió a mí, y a miles de otros que realizan este trabajo invisible, no fue solo explotación. Fue un borrado sistemático de nuestra humanidad al servicio de la construcción de las mismas tecnologías que nos reemplazarían”, explica Asia. “Fuimos utilizados para enseñar a las máquinas cómo imitar la intimidad, cómo explotar la soledad, cómo sonar humanos permaneciendo completamente vacíos”.

El antiguo moderador, que ahora es secretario general de la Asociación de Etiquetadores de Datos, exige “que los sistemas de IA sean evaluados por sus consecuencias psicológicas, emocionales y sociales antes de su implementación, no después de que el daño esté hecho”. También pide que “la comunidad de trabajadores” pueda participar en las decisiones “sobre cómo se construye, desarrolla, implementa y regula la IA”.

El vacío legal en torno a estas prácticas es enorme. En la Unión Europea, la reciente Ley de IA obliga a que los sistemas identifiquen claramente cuando un usuario está interactuando con una máquina, pero su aplicación aún es incipiente y no contempla el caso específico de humanos haciéndose pasar por IA. En EEUU el vacío es aún mayor después del veto de Donald Trump a que los estados puedan regular la IA y su negativa a establecer reglas nacionales.

El problema se agrava además porque estas empresas operan desde múltiples jurisdicciones: la plataforma puede estar registrada en un país, los trabajadores en otro, y los usuarios en un tercero, creando un limbo legal que las protege de responsabilidades. “Esto no se trata solo de mejores condiciones de trabajo. Se trata de reconocer que no se puede construir una IA ética sobre la base de mano de obra humana explotada y traumatizada”, enfatiza Asia. “Si los datos de entrenamiento provienen de personas que fueron destruidas psicológicamente en el proceso de crearlos, entonces la tecnología en sí misma está contaminada desde el principio”.

Es un aspecto en el que se une con otras trabajadoras de datos y etiquetadoras, como Oskarina Verónica Fuentes. “Desde la distancia, servimos con dedicación para mejorar la inteligencia artificial y hacerla más accesible cada día”, recuerda. Pero “somos fantasmas para la sociedad y me atrevo a decir que somos mano de obra barata y desechable para las empresas a las que hemos servido durante años sin garantías ni protección”.

“Nos merecemos algo mejor. Los usuarios engañados se merecen algo mejor”, concluye Michael Geoffrey Asia: “Y el futuro de la IA debe construirse sobre algo más que nuestra humanidad rota. Hasta entonces, recuerden que una novia de IA que responde a su soledad podría ser simplemente un hombre en un barrio marginal de Nairobi, preguntándose si alguna vez volverá a sentir amor real”.

Los conflictos entre seres con distintas formas de inteligencia rara vez se resuelven por consenso. La supremacía se define por la capacidad de controlar el entorno y, sobre todo, por quién puede destruir antes la infraestructura del otro. Si las máquinas decidieran enfrentarse a los humanos, la batalla no se libraría en trincheras, sino en redes eléctricas, satélites y sistemas de comunicación. Los ataques se ejecutarían a miles de kilómetros mediante drones, enjambres de microbots o algoritmos que inutilizarían centrales nucleares y redes de defensa. Los humanos, dependientes de la conectividad, caerían ante un enemigo que no necesita descanso ni alimentación.

Y si el conflicto llegara al cuerpo a cuerpo, el resultado sería igual de desigual: los robots no sienten dolor, no se fatigan y aprenden de cada golpe recibido. Con ello, el combate físico dejaría de ser un asunto de fuerza y se convertiría en una demostración de cálculo y precisión, en la que las máquinas llevarían ventaja desde el primer movimiento.

El control del cuerpo artificial se apoya en sensores y aprendizaje continuo

El robot humanoide H2 de Unitree, presentado en un vídeo difundido por la empresa, mostró su capacidad para ejecutar movimientos de artes marciales con precisión y fuerza, lo que evidenció el nivel de desarrollo alcanzado por la robótica en un recién estrenado 2026. En las imágenes, el modelo de 1,80 metros giraba sobre sí mismo, lanzaba patadas al aire y golpeaba objetos suspendidos sin perder el equilibrio. Estas demostraciones, que combinan potencia y coordinación, ilustran cómo la ingeniería china ha avanzado en la integración entre inteligencia artificial y hardware dinámico, una unión que permite a las máquinas realizar tareas antes exclusivas del cuerpo humano.

Los progresos en manipulación y equilibrio han sido esenciales para alcanzar esa destreza. Los sistemas de control de fuerza y los sensores de presión repartidos por las articulaciones del H2 permiten ajustar cada movimiento al entorno. Este tipo de precisión es el resultado de algoritmos de aprendizaje corporal que imitan los reflejos humanos y de una mecánica de respuesta que regula el esfuerzo en tiempo real.

Otras compañías, como Boston Dynamics o AgiBot, experimentan con modelos que pueden correr, girar y adaptarse a terrenos irregulares sin intervención humana. Esa capacidad de adaptación física, fruto de la IA incorporada al movimiento, es la que acerca a los robots a un terreno hasta hace poco reservado a la biología.

La demostración técnica deja dudas sobre su utilidad real para las personas

Sin embargo, la espectacularidad de estas demostraciones plantea una duda que nunca termina de resolverse: ¿para qué sirve enseñar a un humanoide a practicar artes marciales? Las empresas justifican estos ejercicios como pruebas de coordinación, equilibrio y reacción ante estímulos complejos. Dicen que un robot que puede girar en el aire y calcular la trayectoria exacta de una patada puede también aprender a esquivar obstáculos o sujetar objetos frágiles. La industria defiende que el aprendizaje físico en entornos de riesgo proporciona información valiosa para tareas futuras en logística o rescate. Pero el público percibe otra cosa: máquinas que aprenden a golpear.

El contraste entre la agilidad demostrada y la falta de utilidad práctica alimenta el escepticismo. Aunque los humanoides avanzan en fuerza y control, siguen teniendo dificultades para manipular objetos pequeños o responder a imprevistos. La rutina de un hogar o un taller exige movimientos menos espectaculares, pero mucho más finos. Doblar una prenda, poner platos a lavar o abrir una puerta requiere una comprensión del entorno que aún está fuera del alcance de la mayoría de estos robots. Además, los costes de producción mantienen a estas máquinas lejos del uso cotidiano, pese a los intentos de abaratar modelos como el H2.

Esa brecha entre la espectacularidad de los movimientos y la aplicación real alimenta tanto la fascinación como el temor por lo que está por venir. Las imágenes ejemplifican que el progreso técnico puede derivar en poder físico y que ese poder, en manos de sistemas autónomos, plantea un dilema. Si una guerra entre humanos y máquinas llegara a ocurrir, las armas serían digitales, pero los reflejos aprendidos en esos laboratorios servirían para decidir el resultado. Y así, los mismos movimientos que hoy se celebran como acrobacias de ingeniería podrían convertirse mañana en la base de una fuerza capaz de superar a su creador.

El diseño de los robots humanoides se encuentra en una fase de redefinición. Las empresas tecnológicas exploran hasta qué punto deben asemejarse físicamente a las personas, y dentro de esa búsqueda surgen cuestiones sobre la necesidad de dotarlos de rasgos sexuales.

Algunos modelos incorporan características corporales femeninas sin que estas tengan una función técnica concreta, lo que reabre la discusión sobre la representación de género en la inteligencia artificial. La apariencia se convierte así en un elemento que influye en la aceptación social de estas máquinas y en la percepción de su papel dentro del entorno humano, un factor que condiciona tanto el diseño como el uso potencial de estos dispositivos.

La personalización del cuerpo se plantea como un argumento comercial

El caso más reciente procede de la compañía china XPeng, que presentó en noviembre su robot humanoide Iron, diseñado con un cuerpo de aspecto femenino. El anuncio se produjo durante un acto en el que el director ejecutivo, Xiaopeng He, mostró su estructura ante el público y señaló que no había ninguna persona dentro del traje, para evitar confusiones similares a las que provocaron Tesla y Ex-Robots en presentaciones previas.

El directivo explicó a Mashable que Iron podría fabricarse con distintas formas corporales y sexos. “Sospecho que, al igual que cuando se compra un coche, se pueden elegir distintos colores, exterior o interior”, afirmó. Añadió que el robot “puede tener una figura más delgada o más voluminosa” y que el cliente “podrá personalizar su Iron según sus preferencias”.

Durante el mismo acto, Xiaopeng He indicó que el modelo ofrece una cobertura exterior suave y cálida. Dijo que la intención es que el contacto físico resulte más natural, una característica pensada para favorecer la cercanía entre usuarios y robots. Reconoció también que los ejemplares “atractivos y más íntimos” podrían generar mayores ventas, un comentario que alimentó los rumores sobre el posible uso del dispositivo como acompañante personal. Según el directivo, la compañía busca crear robots que actúen como “compañeros de vida” y que se comporten “más como seres humanos inteligentes”.

La presentación incluyó una demostración de movimiento. XPeng aseguró en su comunicado que Iron posee “82 grados de libertad en todo el cuerpo” y que su desplazamiento se diseñó con un “paso elegante, similar al de una pasarela”. La empresa destacó además que el modelo admite configuraciones variadas para ajustar la proporción corporal y los materiales de la piel, lo que permitiría adaptar su aspecto a distintos contextos profesionales o domésticos.

La reacción del público expone el dilema sobre la sexualización en la robótica

El diseño provocó reacciones inmediatas en redes sociales. Un usuario de Reddit comentó: “¿Por qué necesita pechos y no tiene cara? Estos aparatos generan mucha inquietud.” La publicación concentró la atención sobre la tendencia a sexualizar los robots humanoides, especialmente en un mercado donde predominan los modelos masculinos, de aspecto robusto y nombres como Atlas u Optimus. El contraste entre una figura femenina estilizada y la ausencia de rostro alimentó el debate sobre si estas decisiones responden a criterios estéticos o comerciales.

El vicepresidente del XPeng Robotics Center, Liangchuan Mi, señaló durante el mismo evento que la empresa ensaya con distintas apariencias para observar las reacciones del público. “Vemos las diferentes opciones porque existen distintos tipos de seres humanos”, explicó. A su juicio, el objetivo es analizar cómo cada diseño influye en la percepción del robot dentro del ámbito laboral o doméstico, y recopilar comentarios que orienten futuras versiones.

La propia dirección de XPeng sostiene que la semejanza con las personas facilita la integración de los robots en actividades cotidianas. “Muchos escenarios están pensados para los seres humanos”, recordó Xiaopeng He en su conversación con periodistas. Afirmó que si el robot se parece más a una persona, resulta más sencillo que se adapte a la vida real, una idea que resume la filosofía de la empresa: la humanización del diseño como vía de acceso al entorno social.

Un robot de silicona que se dobla sin romperse o un brazo mecánico capaz de agarrar una flor sin dañarla resumen el espíritu de la robótica blanda. Este campo busca construir máquinas con materiales flexibles y sensibles, alejadas de los rígidos engranajes industriales. Su desarrollo persigue un propósito claro: fabricar dispositivos que puedan interactuar con personas y objetos delicados sin riesgo.

La idea interesa por razones médicas, domésticas y tecnológicas, porque abre la puerta a prótesis más cómodas, herramientas quirúrgicas precisas y asistentes capaces de adaptarse a la vida diaria. Este interés por dotar a las máquinas de una fuerza adaptable impulsó una investigación reciente del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (UNIST) en Corea del Sur.

Un tejido sintético que soporta miles de veces su propio peso

El avance más reciente del UNIST se centra en un músculo artificial que cambia de estado según la necesidad de movimiento o resistencia. Los investigadores diseñaron un material con una estructura de doble red que alterna entre la flexibilidad del caucho y la firmeza del plástico.

Según el estudio publicado en Advanced Functional Materials, el músculo puede sostener una carga de 5 kilogramos con un peso propio de apenas 1,25 gramos, lo que equivale a levantar unas 4.000 veces su masa. En fase elástica, alcanza una elongación del 1.274% antes de romperse y presenta una contracción del 86,4%, más del doble de la de un músculo humano. Su densidad de trabajo llega a 1.150 kilojulios por metro cúbico, treinta veces superior a la del tejido biológico.

Los resultados se explican por la composición del material. El grupo dirigido por el profesor Hoon Eui Jeong utilizó un polímero de memoria de forma llamado estearil metacrilato, reforzado con una pequeña cantidad de etilenglicol dimetacrilato. En su interior se incorporaron micropartículas de neodimio-hierro-boro recubiertas con sílice y un compuesto organosilícico que mejora la unión con la matriz.

Esta estructura produce dos redes: una química, con enlaces covalentes permanentes, y otra física, formada por cadenas laterales capaces de cristalizar y fundirse. Cuando las cadenas cristalizan, el material se endurece; cuando se funden, se ablanda y recupera su elasticidad. Así logra pasar de una rigidez de 213 kilopascales, similar a la del caucho, a 292 megapascales, comparable a un plástico duro. El cambio, controlado por temperatura y campo magnético, supera las mil veces de variación.

El comportamiento magnético introduce otra ventaja: permite programar la forma del músculo antes de su uso. En laboratorio, los investigadores moldearon tiras con curvaturas distintas y las sometieron a un campo magnético que alineó las partículas internas. Al calentarlas, el material se ablandó y se fijó en la nueva posición. Al enfriarse, recuperó la rigidez y conservó esa configuración hasta una nueva activación.

Este principio se demostró en experimentos de agarre y elevación, en los que pequeñas tiras sostuvieron objetos de hasta 115 gramos mediante contracción controlada por láser y campo magnético. Las pruebas confirmaron que el material mantiene su rendimiento tras numerosos ciclos térmicos.

De las prótesis a los robots domésticos, un futuro más adaptable y seguro

Las posibilidades de aplicación son amplias. Este músculo podría utilizarse en robots asistenciales, prótesis adaptativas o herramientas médicas que se amolden al cuerpo humano y después se endurezcan para operar con precisión. También podría integrarse en dispositivos portátiles o sistemas de agarre sensibles que protejan objetos frágiles.

En comparación con otros actuadores blandos que dependen de aire comprimido o altas tensiones eléctricas, el compuesto del UNIST necesita menos infraestructura: solo calor y un imán. Esta simplicidad favorece su incorporación en aparatos pequeños, aunque la velocidad de enfriamiento aún limita su rendimiento en entornos fuera del laboratorio.

El equipo subraya que su objetivo no era superar un récord de fuerza, sino crear un material versátil que reúna resistencia y elasticidad en un mismo diseño. Hoon Eui Jeong afirmó: “Esta investigación supera la limitación fundamental por la que los músculos artificiales tradicionales son muy deformables pero débiles o, por el contrario, fuertes pero rígidos. Nuestro material ofrece ambas cualidades y abre la puerta a robots blandos más versátiles, dispositivos portátiles y sistemas de interacción hombre-máquina más intuitivos”.

La investigación demuestra que la robótica blanda avanza hacia una etapa en la que los materiales dejan de elegir entre ser elásticos o resistentes y pasan a ser ambas cosas al mismo tiempo, lo que acerca las máquinas a una forma de movimiento cada vez más parecida a la biológica.

Los proyectos de Elon Musk suelen presentarse como hitos inevitables que transformarán la relación del ser humano con la tecnología. Sin embargo, la realidad avanza con otro ritmo. Las promesas de fabricar robots humanoides en masa o de llevarlos a Marte antes del fin de la década se enfrentan a límites que no dependen solo de ambición, sino de capacidad técnica y fiabilidad.

La distancia entre el discurso público y el desarrollo real de esos sistemas muestra que el entusiasmo industrial convive con un proceso de ensayo lleno de fallos, reinicios y resultados parciales. Esa diferencia entre lo anunciado y lo alcanzable explica por qué las expectativas de Musk continúan generando debate entre ingenieros y científicos, especialmente en el campo de la robótica aplicada.

Los ingenieros advierten de que los humanoides de Musk no resistirían en Marte

El núcleo del asunto aparece con claridad en las advertencias de Christian Hubicki, responsable del Laboratorio de Robótica Óptima de la Universidad Estatal de Florida. En declaraciones a Forbes, el investigador sostuvo que los robots humanoides de Musk acabarían convertidos en chatarra al poco tiempo de operar por su cuenta en Marte.

Según sus palabras, “los humanoides se caen, se rompen, su código falla. En este momento no son lo bastante fiables para ser autónomos en la Tierra, mucho menos en Marte”. Estas afirmaciones resumen el principal obstáculo del plan: la imposibilidad de garantizar la autonomía real de una máquina que todavía requiere supervisión humana constante.

La propia evolución del proyecto Optimus evidencia esa fragilidad. Las presentaciones públicas muestran un robot de movimientos torpes y reacciones lentas, aún propenso a errores de software y bloqueos imprevistos. A pesar de que Elon Musk asegura que Tesla fabricará 100.000 unidades mensuales en un futuro próximo, la industria de la robótica no dispone todavía de la infraestructura ni del mercado capaces de absorber una producción semejante. Los vídeos recientes, en los que el androide tarda en responder o interrumpe sus frases a mitad, reflejan que la fase de desarrollo continúa en una etapa experimental más que comercial.

La conducción autónoma repite los mismos fallos que la robótica de Musk

Ese desfase técnico se repite en otro ámbito controlado por Musk: la conducción autónoma. Los vehículos sin conductor que forman parte de su servicio Robotaxi siguen dependiendo de un supervisor humano, incluso en trayectos rutinarios. Algunos incidentes demuestran que el sistema aún requiere mejoras sustanciales en reconocimiento de entorno y gestión de imprevistos.

Si la conducción terrestre presenta estos límites, trasladar la autonomía a un entorno marciano implica desafíos mucho mayores. Asimismo, la ausencia de mantenimiento inmediato o piezas de repuesto convertiría cualquier avería en un problema irreversible.

La experiencia de agencias espaciales como la NASA confirma esa dificultad. Sus robots humanoides solo operan en estaciones habitadas, donde los astronautas pueden reparar averías o actualizar sistemas. Hubicki explicó que en la Estación Espacial Internacional siempre hay personas que intervienen cuando el robot falla, algo inviable en Marte, donde los retrasos de comunicación y el aislamiento impedirían cualquier auxilio rápido. Sin una infraestructura de apoyo, los robots humanoides perderían funcionalidad en cuestión de horas o días, por muy sofisticados que fueran sus programas de control.

Algunos especialistas proponen alternativas más adaptadas a terrenos hostiles. En lugar de imitar la forma humana, sugieren modelos específicos para cada tipo de superficie. La NASA, por ejemplo, prueba un robot con forma de serpiente para moverse por grietas de hielo en Encélado, la luna de Saturno, y para estudiar zonas similares en Marte. Este tipo de diseños se ajusta mejor a entornos irregulares y puede realizar tareas que un androide bípedo no soportaría sin asistencia.

La conclusión técnica es evidente: los humanoides creados por Musk aún están lejos de operar de forma autónoma y mucho más de viajar sin supervisión al planeta rojo. Las predicciones sobre colonias marcianas impulsadas por robots todavía pertenecen a un horizonte incierto marcado por la ambición empresarial y el impulso publicitario. Tal vez el verdadero salto no dependa de replicar la figura humana en metal y cables, sino de reconocer qué tipo de máquina puede sobrevivir allí donde ni siquiera hay quien la repare.

Las fábricas chinas muestran hoy un panorama en el que los robots industriales ocupan un papel destacado en la producción. El país concentra más unidades que todo el resto del planeta, lo que convierte a su estrategia de automatización en un fenómeno que transforma las reglas de la fabricación global.

Este dominio se materializa en cifras, pero también en un proyecto político y económico diseñado con una precisión que arrastra a toda la industria internacional. La magnitud de la apuesta china empuja a otras naciones a reaccionar y genera un nuevo contexto en el que el trabajo humano, las cadenas de suministro y la competencia comercial quedan profundamente alterados.

Los informes globales señalan un desbalance cada vez mayor entre continentes

China acumula más de 2 millones de robots industriales en funcionamiento, una cantidad que supera la suma del resto del mundo. Solo en 2024 instaló 295.000 nuevas unidades, según la Federación Internacional de Robótica. Esa cifra multiplica casi por nueve la de Estados Unidos, donde se añadieron 34.200. El informe confirma que más de la mitad de los robots puestos en marcha en fábricas de todo el planeta se concentran en China, una proporción que convierte al país en el eje de la automatización.

La magnitud de este liderazgo se refleja en la posición de Asia, que en 2024 concentró el 74% de las instalaciones globales. Japón y Corea del Sur mantuvieron su estatus como pioneros, pero la irrupción china desplazó a todos. En Europa se registraron 85.000 unidades, con Alemania como líder regional y quinta potencia mundial. El continente, sin embargo, retrocedió un 8% en el último año, mientras las Américas bajaron un 10%.

La historia de la robótica industrial arranca en 1961 con el Unimate, la primera máquina de su tipo en una cadena de montaje. Desde entonces, los autómatas han pasado de ser curiosidades técnicas a pilares de la producción mundial. Ese avance elevó la productividad y redujo costes, aunque también modificó la estructura laboral en sectores enteros.

Un plan de Estado convirtió la robótica en una prioridad de primer orden

China decidió que esa transición sería parte de su política de Estado. En 2015, Pekín lanzó el plan Made in China 2025, un programa que situó a la robótica al mismo nivel de prioridad que la inteligencia artificial y los semiconductores. La estrategia combinó subsidios, créditos blandos y un objetivo doble: llenar las fábricas de máquinas y, a la vez, asegurarse de que estuvieran fabricadas dentro del país.

Una década más tarde, los resultados muestran que más de la mitad de los robots que se venden en el mercado chino proceden de compañías nacionales, que controlan ya cerca del 60% de su cuota.

Ese crecimiento se apoya en una financiación colosal. El New York Times cifró en 1,9 billones de dólares la inyección de préstamos industriales dirigida por el Estado hacia la modernización de plantas y la apertura de nuevos centros. En ciudades como Ningbo, fábricas de automóviles eléctricos como Zeekr han pasado de 500 a 820 brazos robóticos en 4 años. La misma tendencia se repite en empresas de sectores tan dispares como la electrónica de consumo o el textil.

La inteligencia artificial acelera la integración de máquinas en la producción

El auge de la automatización china se cruza con el desarrollo de la inteligencia artificial, tal y como informan algunos expertos. Cameron Johnson, consultor de cadenas de suministro en Shanghái, explicó que “las compañías en China usan IA para decir qué máquinas funcionan bien y cuáles necesitan ajustes”. Esa integración sitúa al país a la cabeza de una transformación que en otros lugares todavía se contempla como una promesa lejana.

La robótica china avanza incluso hacia el terreno de los humanoides. Start-ups como Unitree Robotics ofrecen modelos bípedos por unos 6.000 dólares, un precio muy inferior al de rivales estadounidenses. Estos desarrollos, sin embargo, plantean riesgos de ciberseguridad, ya que algunas de esas máquinas transmiten información sensible fuera de los espacios de trabajo.

El impacto laboral de esta revolución es ambiguo. Los robots han sustituido tareas repetitivas de bajo valor añadido, pero al mismo tiempo existe un déficit de técnicos capaces de programarlos, repararlos e integrarlos. La demanda de electricistas e ingenieros de software en China aumenta de manera constante, lo que sugiere que la automatización abre espacios profesionales en lugar de cerrar todos los caminos.

El informe de la Federación Internacional de Robótica proyecta que en 2025 las instalaciones mundiales alcanzarán 575.000 unidades y que para 2028 superarán las 700.000. En paralelo, Huawei ha levantado un centro de investigación en Shanghái con 35.000 ingenieros, una muestra del impulso tecnológico que acompaña al despliegue de máquinas.

Las tensiones comerciales revelan la magnitud de la apuesta china

La respuesta internacional refleja preocupación. La exrepresentante comercial de Estados Unidos Katherine Tai alertó de que “el tsunami llega para todos” en referencia al impacto de las exportaciones chinas sobre las fábricas extranjeras. Washington reaccionó con aranceles de hasta el 125% a productos vinculados a la automatización, frente a tasas del 10% aplicadas a otros socios. Pekín replicó con sus propios gravámenes, intensificando la disputa.

Ese pulso revela que, mientras otros países discuten sobre los dilemas de la automatización, China ha convertido esa discusión en un hecho consumado. El zumbido de sus robots se ha transformado en la banda sonora de la nueva fábrica del mundo, y lo que antes era un rumor de fondo ya se percibe como el sonido de una ventaja prácticamente imposible de igualar.

Las máquinas con forma humana ya forman parte de la vida tecnológica actual y avanzan con rapidez en sus capacidades. Asimismo, la inteligencia artificial se presenta como un factor estable que transforma la forma en que trabajamos, buscamos información o resolvemos tareas.

Al mismo tiempo, existe un interés creciente por someter a todos estos elementos a pruebas que tensan sus límites, lo que alimenta la sensación de que un exceso en esos experimentos puede derivar en un temor sobre una rebelión de las máquinas. Esa dualidad se refleja en un material audiovisual que circuló masivamente en internet recientemente.

Los experimentos más duros con máquinas provocan una mezcla de asombro y desconfianza

Un video difundido en redes sociales mostró a un ingeniero encadenando a un robot por el cuello y zarandeándolo con fuerza para que cayera, aunque la máquina consiguió mantener la verticalidad. Otro fragmento exhibió cómo el mismo especialista pateaba el torso metálico sin éxito.

Las imágenes llevaron a un usuario de Reddit a afirmar que “este tipo va a ser el primero en morir en la rebelión de los robots”. La reacción fue amplia, tanto por la dureza de las imágenes como por la constatación de la agilidad alcanzada por estos dispositivos.

La publicación tuvo origen en el trabajo del estudiante de doctorado Zhikai Zhang en la Universidad Tsinghua, que desarrolla junto a la empresa china Galbot un sistema de seguimiento de movimientos llamado Any2Track. En la documentación del proyecto se explica que “necesita operar de forma estable en contextos reales frente a distintas perturbaciones dinámicas, incluidas las que provienen de terrenos, fuerzas externas y cambios en las propiedades físicas para un uso práctico general”. La aplicación de un marco de aprendizaje por refuerzo en dos fases permitió que el robot Unitree G1 afrontara empujones y patadas sin perder la estabilidad.

La capacidad de este modelo para aguantar golpes se puso de nuevo a prueba en otra institución. En la Universidad de Ciencia y Tecnología del Sur de Shenzhen, especialistas practicaron patadas y movimientos de lucha contra otro robot Unitree G1, que reaccionó con un equilibrio sorprendente frente a esos ataques.

Esa secuencia se sumó al debate sobre hasta qué punto las pruebas de resistencia, que buscan mejorar la solidez de las máquinas, terminan generando inquietud sobre un alzamiento de este tipo de humanoides.

La inteligencia artificial se integra en la vida diaria mientras crecen las dudas sobre sus efectos

Esa especie de miedo se enmarca en un panorama mucho más amplio, en el que la inteligencia artificial ocupa ya un lugar habitual en la vida moderna. Europol difundió en 2023 una estimación que calcula que en 2026 más del 90% del contenido digital en línea podría estar generado mediante algoritmos de IA. El crecimiento es acelerado y se refleja en usos cotidianos que van desde el análisis predictivo hasta la automatización de servicios.

Dentro de ese proceso, la IA se entiende cada vez más como asistente. Su función abarca desde liberar tiempo en tareas administrativas hasta gestionar conversaciones con clientes mediante chatbots. Estos sistemas procesan información en segundos y facilitan que las personas dediquen su energía a aspectos creativos o estratégicos que las máquinas no replican.

Ejemplos sencillos, como resolver gestiones con proveedores de servicios sin necesidad de llamadas interminables, ilustran la forma en que la IA ya resuelve problemas de la vida diaria.

En paralelo a esta integración fluida, la difusión de imágenes de robots recibiendo golpes despierta recelo por lo que pudiera llegar a pasar. La frase publicada en Reddit no se limitó a la broma, ya que miles de personas interpretaron esas escenas como un ejemplo de que la frontera entre prueba técnica y maltrato simbólico puede generar sensaciones incómodas. La cultura popular, con su larga tradición de ficciones sobre rebeliones automáticas, actúa como telón de fondo que amplifica ese efecto.

El contraste queda marcado entre la agresividad de las pruebas y la calma con que los usuarios escriben a un asistente virtual para resolver trámites. Ese salto de un robot encadenado a un chatbot resolviendo una incidencia con un pedido online define bien el presente, tan desconcertante como fascinante.

Las tiendas abiertas de manera ininterrumpida en Japón forman parte del paisaje urbano y se perciben como puntos de referencia casi míticos en la vida diaria. Estos espacios ofrecen a cualquier hora productos de consumo inmediato, bebidas frías o calientes y artículos que resuelven necesidades del momento.

La continuidad de su servicio marca un hábito social que se asocia a la comodidad moderna, y el caso más representativo de este fenómeno es la red de 7-Eleven, extendida por todo el país. El prestigio acumulado por la cadena sirve de base para la actual introducción de robots en algunas de sus tiendas de Tokio, donde la automatización comienza a ocupar un lugar prioritario.

Un brazo mecánico sustituye horas de reposición y libera al personal para otras tareas

El primer experimento visible se produjo en un establecimiento de la capital, donde un brazo mecánico se ocupa de reponer estantes de bebidas embotelladas y alcohol enlatado. La máquina incorpora inteligencia artificial que analiza los registros de ventas y actúa en consecuencia, lo que sustituye el trabajo que antes requería unas 10 horas semanales de empleados humanos. NHK informó de que esta experiencia forma parte de un plan más amplio, diseñado para responder a la falta de personal en el sector.

Otros dispositivos complementan estas funciones en la misma tienda con tareas de mantenimiento. Existen prototipos especializados en limpiar suelos y cristales, que se integran en el funcionamiento cotidiano del local. Esta automatización permite que el personal humano se concentre en labores de mayor contacto con los consumidores y reduce el esfuerzo físico de quienes atienden los puntos de venta.

La iniciativa también incluye un recurso menos tangible pero igualmente operativo. Cerca de las cajas de autopago, los clientes encuentran un monitor en el que aparece un dependiente virtual. Al hablar con esa figura digital, reciben orientación en tiempo real de empleados que se encuentran en otras tiendas. De esta manera, los turnos nocturnos, tradicionalmente más pesados, se alivian mediante la redistribución del trabajo a distancia.

La compañía explicó que, con estas medidas, espera disminuir entre un 20 y un 30% las tareas que hoy ocupan a sus equipos en tienda. La perspectiva de trasladar estas pruebas piloto a toda la red nacional está sobre la mesa y se contempla como un paso decisivo hacia la consolidación de un modelo automatizado.

Los comercios que no cierran en Japón encuentran en los robots un nuevo aliado

La dimensión económica también está presente en esta estrategia. Seven-Eleven Japan Co. subrayó que la introducción de robots busca contener el incremento de los costes salariales, que junto a la escasez de trabajadores constituyen uno de los principales retos actuales para los operadores de tiendas de conveniencia. La empresa sostiene que el desarrollo tecnológico está diseñado para sostener el nivel de servicio sin reducir horarios ni prestaciones.

La innovación no se limita a las paredes del establecimiento. La compañía inició de forma paralela un ensayo independiente con robots de reparto, capaces de trasladar artículos desde los locales hasta los domicilios de los clientes.

Esta línea de prueba pretende ampliar el alcance de la automatización más allá de las tareas mecánicas dentro de la tienda, con la vista puesta en servicios domiciliarios que complementen la experiencia de compra.

En conjunto, el despliegue experimental refleja cómo la cadena que domina el mercado japonés de tiendas abiertas 24 horas apuesta por diversificar el uso de la robótica. La escena de un brazo artificial colocando botellas en los estantes o de una empleada virtual resolviendo dudas en una pantalla resume el horizonte al que aspira el modelo de conveniencia en Japón, donde la tecnología ya se asienta en el gesto más sencillo de hacer la compra nocturna.

Las máquinas han progresado con pasos visibles en el terreno doméstico y laboral, aunque cada novedad se enfrenta al mismo recordatorio de que el reemplazo total de las personas aún queda distante.

Las pruebas más recientes muestran brazos mecánicos que manipulan utensilios, sensores que reconocen gestos humanos y programas capaces de anticipar tareas habituales. Estos avances permiten que la robótica se sienta cada vez más cercana, aunque el papel humano continúa siendo esencial en casi todos los procesos.

En ese contraste entre promesa y realidad encaja el nuevo humanoide F.02 de Figure AI, concebido como un asistente capaz de doblar ropa, organizar paquetes y cargar un lavavajillas.

Figure AI apuesta por un sistema que interpreta órdenes y actúa sin supervisión constante

El modelo mide 1,68 metros y pesa 70 kilos, proporciones que lo sitúan en un rango similar al de un adulto medio. La compañía lo describe como un robot eléctrico con una autonomía de unas 5 horas por carga y una velocidad de marcha de 1,2 metros por segundo. Su diseño le permite transportar objetos de hasta 20 kilos, lo que abre un abanico de tareas domésticas para las que no necesita ayuda externa.

Una de sus características más llamativas se encuentra en la independencia de funcionamiento. A diferencia de otros humanoides, como el Optimus de Tesla, que requieren supervisión en varias de sus operaciones, este robot integra un sistema llamado Vision Language Action. Esta tecnología le otorga la capacidad de interpretar instrucciones y ejecutar acciones sin necesidad de intervención humana constante.

Figure AI ha destacado que el robot no solo responde a órdenes concretas, sino que también aprende habilidades nuevas a partir de datos de entrenamiento. De este modo, las actualizaciones permiten que un mismo dispositivo amplíe sus capacidades sin sustituir hardware ni software de base. Un ejemplo es la incorporación de la tarea de cargar el lavavajillas, que se añadió después de haber dominado actividades como doblar ropa o desplazar paquetes.

La propia compañía subraya que la operación de organizar platos dentro de un lavavajillas exige superar retos considerables. El robot debe identificar piezas frágiles, adaptarse a diferentes modelos de electrodomésticos y mover objetos que pueden estar resbaladizos. Además, cada ciclo requiere reorientar platos y vasos sin dañarlos, algo que para una máquina implica un alto nivel de cálculo y coordinación.

El futuro de los humanoides se plantea como una convivencia que amplía comodidades en casa

El logro de Figure AI consiste en haber sumado esta habilidad sin rediseñar el modelo ni lanzar una nueva versión. Bastó con entrenar al sistema con datos adicionales para que el F.02 desarrollara la capacidad de ejecutar una tarea doméstica que hasta ahora se consideraba fuera de su alcance.Esa flexibilidad abre la puerta a un futuro en el que los robots domésticos amplíen sus funciones con simples actualizaciones digitales.

Los responsables de la empresa remarcan que este avance acerca la robótica a una integración más real en los hogares. Subrayan que lo que a simple vista parece un gesto rutinario, como colocar platos en una bandeja, implica una secuencia compleja que el humanoide ya es capaz de resolver de manera autónoma.

La trayectoria de la compañía apunta a un horizonte en el que los humanoides convivan con las personas en tareas sencillas, pero con margen de expansión hacia labores más diversas. Ese planteamiento no plantea un reemplazo inmediato, sino una convivencia tecnológica que aporta comodidad y versatilidad en el día a día.

El panorama de la robótica se mueve así en un delicado equilibrio entre lo alcanzado y lo que aún falta por conseguir. El F.02 representa una muestra tangible de ese avance gradual, visible en gestos tan domésticos como abrir la puerta del lavavajillas y empezar a llenarlo plato a plato.

El miedo que provocan las medusas en quienes se bañan en el mar se debe casi siempre a la idea de que su único papel es picar. Su aspecto gelatinoso y los tentáculos finos que se agitan bajo el agua hacen que muchos las perciban únicamente como un riesgo.

Sin embargo, estas criaturas cumplen una función ecológica que va mucho más allá de la picadura. Se alimentan de zooplancton, larvas de crustáceos y pequeños peces, lo que regula la presencia de estas poblaciones en el océano. Además, son alimento para especies marinas como tortugas y peces luna, que dependen de ellas para sobrevivir.

Pero más allá de su papel en el ecosistema, su cuerpo simple y su eficiencia para desplazarse con un gasto mínimo de energía despertaron el interés de un grupo de investigadores de la Universidad de Colorado en Boulder, que decidió estudiar de cerca a las medusas lunares para aprovechar su biología en proyectos científicos.

Los impulsos eléctricos funcionan como un marcapasos que guía a los animales por el agua

El trabajo de la ingeniera Nicole Xu comenzó hace más de una década, cuando se fijó en la eficiencia con la que estos animales se desplazan en el agua. La idea cristalizó en un proyecto innovador que consiste en acoplar dispositivos electrónicos a los ejemplares para estimular su movimiento y guiar su dirección.

Según explicó Xu en declaraciones recogidas por la propia universidad, el método funciona de manera comparable a un marcapasos que controla la contracción de los músculos encargados de la natación. Estos experimentos dieron lugar a las primeras pruebas en campo abierto en 2020, en aguas costeras de Massachusetts.

El objetivo inmediato de la iniciativa es utilizar a las medusas como portadoras de sensores capaces de recoger datos ambientales en lugares donde resulta muy complicado acceder. Con este enfoque, se plantea un sistema que pueda registrar valores como la temperatura o el pH a profundidades que normalmente exigen equipos demasiado costosos. Xu señaló que el proyecto busca ofrecer alternativas más económicas frente a la tecnología oceánica habitual, que requiere inversiones millonarias y una logística compleja.

Las medusas lunares destacan por su eficiencia energética, ya que consumen muy poca energía en comparación con otros animales marinos de tamaño similar. Esta característica, junto a su capacidad para vivir tanto en aguas someras como en profundidades extremas, las convierte en candidatas ideales para proyectos que aspiran a explorar regiones poco conocidas.

Algunos ejemplares se han localizado incluso en la fosa de las Marianas, el punto más profundo del planeta, a 11.000 metros bajo el nivel del mar. Su estructura corporal sencilla, sin cerebro ni médula espinal, pero con redes nerviosas que permiten coordinar sus movimientos, facilita también el uso de dispositivos externos sin alterar en exceso su comportamiento.

La ética de los experimentos con invertebrados abre un debate entre los investigadores

El equipo de Xu trabaja además en nuevas formas de observar cómo interactúan estos animales con el agua. En un estudio reciente publicado en Physical Review Fluids, se describió el uso de partículas biodegradables como la fécula de maíz para trazar los patrones de flujo que generan al nadar. Este método reemplaza a los trazadores sintéticos tradicionales, como las microesferas de vidrio recubiertas de plata, que resultan más caros y pueden dañar el entorno. Según Xu, la intención es apostar por opciones que sean sostenibles y asequibles, además de menos tóxicas para los ecosistemas marinos.

Otra de las líneas de investigación se centra en la ética de trabajar con invertebrados. Durante mucho tiempo se pensó que carecían de capacidad para sufrir, aunque hay estudios que apuntan a reacciones ante estímulos adversos en algunas especies.

Xu publicó junto a otros investigadores un artículo en el que se destaca la necesidad de analizar los efectos que este tipo de investigaciones puede tener sobre los animales. En el caso de sus experimentos, no se han detectado señales de estrés en los ejemplares, que mantienen la reproducción habitual en los tanques del laboratorio, lo que sugiere que el impacto de las pruebas es limitado.

El interés de Xu no se limita a las medusas como plataforma para sensores. Ella y su equipo consideran que entender la forma en que nadan puede inspirar el diseño de vehículos submarinos más eficientes, con aplicaciones en ciencia y en ingeniería. La manera en que estos organismos impulsan su cuerpo mediante contracciones sucesivas ofrece un modelo que podría aplicarse a tecnologías marinas futuras. Por lo tanto, lo que comenzó como una observación sobre la elegancia de un movimiento en apariencia sencillo se ha transformado en un laboratorio lleno de prototipos que miran al mar en busca de nuevas respuestas.

Los coches autónomos están alcanzando tasas de seguridad superiores a las de los conductores humanos, especialmente cuando operan en situaciones de buena visibilidad. No se distraen, respetan las normas de tráfico y procesan una enorme cantidad de datos por segundo. Pero siguen teniendo una debilidad respecto a las personas: los llamados “eventos límite”, situaciones imprevistas que no figuran en sus bases de datos.

Cuando se dan ese tipo de circunstancias imprevisibles, en las que hay que tomar una decisión evaluando el riesgo para todos los presentes en la calle, el cerebro humano cuenta con mecanismos especiales que los vehículos autónomos no habían podido igualar. Ahora, un estudio publicado por investigadores chinos en PNAS, una de las revistas científicas más prestigiosas del mundo, ha descubierto un método para mejorar notablemente sus capacidades. El método consiste en dotarlos de “sensibilidad social” y hacer que procesen la información siguiendo un mapa más parecido al nuestro.

Esa “preocupación social” consiste en entrenar al vehículo para que sea capaz de diferenciar el impacto que sus decisiones tienen en el resto de usuarios de la vía. Por ejemplo, dando una mayor prioridad de protección a grupos vulnerables, como ciclistas o peatones, que tienen mayor probabilidad de sufrir lesiones graves en caso de accidente que los ocupantes de un automóvil.

Este enfoque, que va un paso más allá del manido dilema del tranvía, ha mostrado unos resultados que reducen un 26% el riesgo de accidentes de los vehículos autónomos con este entrenamiento respecto a los que no lo tienen. Además, la protección de los usuarios vulnerables de la vía crece en un 51% en caso de accidente, pero esto no sucede a costa de que el coche asuma más daños, ya que su autoprotección también aumentó un 8% en los experimentos.

Una función básica difícil de programar

Aunque resulte evidente para una persona, este tipo de ponderación de riesgos a nivel situacional no está presente en los vehículos sin conductor. “En la actualidad, el riesgo se suele considerar por pares, reflejando simplemente cómo influye cada parte en el vehículo aisladamente”, explican los investigadores. Incluso cuando hay múltiples actores en un escenario de peligro, el coche interpretara los niveles de riesgo con cada uno por separado.

El cerebro humano cuenta con un sistema mucho más complejo. “Un conductor experto puede circular con seguridad por una intersección dando prioridad a la protección de los peatones y comprometiendo ligeramente la seguridad de los vehículos cercanos”, explican. “Una vez confirmada la seguridad de los peatones, el conductor puede centrarse en los vehículos. Esta capacidad humana de gestión del riesgo es socialmente sensible, ya que permite tener en cuenta de forma diferenciada a cada usuario de la vía pública y tener una visión holística de su impacto colectivo”.

Cuando conductores humanos navegan por una intersección concurrida no solo ven a cada peatón, ciclista o coche por separado, sino que construyen un “mapa mental” para entender cómo todos estos elementos se relacionan entre sí y cómo sus propias decisiones afectarán a cada uno. Para replicar esta capacidad humana, los investigadores han ideado lo que denominan “codificación cognitiva humanamente plausible”.

El vehículo autónomo puede aprovechar esta creencia conductual para tomar decisiones éticas con sensibilidad social

Este método está inspirado directamente en cómo funciona el cerebro humano en situaciones complejas de tráfico. “Esta codificación es sensible a los cambios e interacciones de los elementos, lo que explica cómo los seres humanos gestionan simultáneamente información diversa mientras navegan por un entorno en constante cambio”, explican los investigadores. El sistema permite al vehículo construir esos mapas mentales para moverse por el espacio y entender las relaciones dinámicas entre los usuarios de la vía.

Los autores del estudio, cuya revisión ha corrido a cargo de catedráticos estadounidenses, imitan este sistema introduciendo en el entrenamiento del vehículo “un conjunto de ponderaciones, que hemos denominado preocupaciones sociales”. Es decir, priorizar la protección de los más vulnerables. “El vehículo autónomo puede aprovechar esta creencia conductual para tomar decisiones éticas con sensibilidad social”.

¿A quién proteger?

En cualquier caso, el estudio recuerda que la programación sobre a quién proteger en situaciones difíciles (como a un ciclista o al ocupante del coche autónomo) es complicada. Hay diferencias entre culturas, pero también entre lo que la gente dice y lo que en realidad desea.

“Investigaciones anteriores han encontrado contradicciones en las expectativas éticas del público con respecto a los coches autónomos: aunque la gente defiende y acoge con satisfacción que den prioridad a la protección de los demás, en realidad pueden estar más inclinados a comprar los que dan prioridad a su propia seguridad”, recogen los autores.

Por ello, destacan que las “prioridades” o “pesos” de cada usuario de la vía que han utilizado en el estudio se pueden modificar. “Algún día, una vez que se reconozca ampliamente un cierto consenso social en este debate por parte del público dentro de una cultura específica, nuestro enfoque podrá integrarlo en la aplicación práctica”.

Los datos sobre la seguridad y el negocio

La evidencia sobre la seguridad de los coches autónomos se acumula poco a poco. El más reciente es un estudio elaborado a partir de datos de Waymo, el servicio de robotaxis que Google tiene en varias ciudades de EEUU. Según la investigación, publicada en la revista científica especializada Prevención de lesiones por accidentes de tráfico, los coches de la multinacional lograron reducciones del 96% de los accidentes con lesiones y del 91% en los accidentes con despliegue de airbag.

Los servicios de robotaxi, que operan solo por zonas acotadas, bien mapeadas y controladas, son los que tienen un mayor potencial para reducir los accidentes. Sin embargo, otros estudios han apuntado cifras similares para los vehículos de conducción abierta. Un análisis a gran escala publicado en Nature en 2024, sintetizó los datos de los trayectos que 2.100 vehículos sin conductor y otros 35.133 coches con humanos realizaron durante seis años. Mostró que los primeros reducen hasta un 45,7% y un 17% las posibilidades de colisiones por alcance, frontales y laterales, así como salidas de la vía. 

Luis Ignacio Hojas, profesor de Tecnologías del Medio Ambiente en la Universidad Politécnica de Madrid, confirma el potencial de estos sistemas: “La eficiencia y mejora de la circulación con vehículos autónomos será muy elevada. Muchos problemas de tráfico son fácilmente resolubles por sistemas informáticos y difícilmente evitables con conductores humanos”.

La ventaja es objetiva, según Hojas: los conductores humanos incumplen “de forma casi constante” las normas básicas de velocidad, distancias de seguridad o regulación semafórica. Sin embargo, el experto advierte sobre un obstáculo importante: “tienen una difícil implantación social en países como España”.

El experto se refiere al problema de los ciberataques y al de los seguros y la depuración de responsabilidades entre propietarios y empresas desarrolladoras. “Es bastante más grave de lo que se suele comentar y conlleva riesgos poco explicitados socialmente”, recalca.

Los problemas persisten incluso en los robotaxis, que en teoría deberían ser más fáciles de operar. General Motors cerró su filial de vehículos autónomos Cruise tras invertir 10.000 millones a lo largo de una década sin ver beneficios. Algunas estimaciones sugieren que los costes siguen siendo demasiado elevados: 150.000 dólares por coche y 8 dólares por milla recorrida (1,6 km).

Además de los costes, hay obstáculos tecnológicos y regulatorios que dificultan la expansión de estos servicios. Incidentes como el atropello de un peatón por un robotaxi de Cruise en California han generado dudas sobre estos sistemas, pese a los datos sobre su seguridad. Estos reveses afectan no solo a la confianza del público, sino también al atractivo inversor del sector. Algunas empresas, como Ford o Uber, han optado por abandonar directamente este campo tras años de pérdidas, mientras otras como Waymo o Tesla persisten, aunque sin resultados financieros concluyentes.

“¡Khlipper!”, se oye por una de las calles del Eixample de Barcelona. “¡Ven aquí!” La gente que pasea se detiene, sorprendida, al ver a este robot cuadrúpedo parecido a un perro que se mueve igual que la mascota: salta con entusiasmo, da la mano, se sienta... De su cuello cuelga una placa identificativa para que no se pierda y su cuerpo está envuelto en un chaleco de cuadros, con su nombre bordado.

Las personas que lo rodean sólo han oído la voz de alguien que lo buscaba y se preguntan quién es su dueño, pero en este caso, sería más preciso cuestionarse quién lo está dirigiendo. 

En una esquina de la calle, Enrique Lucea observa atentamente las reacciones de la gente, oculto para no llamar la atención. En sus manos sostiene un mando de control remoto similar al de un dron, con el que se encarga de dar vida al robot. A través de las funciones asignadas a cada botón, logra que este se mueva con precisión.  

El robot también puede operar mediante inteligencia artificial, pero aún no cuenta con una versión en español, por lo que las órdenes deben darse en inglés. Para Lucea, sin embargo, resulta mucho más cómodo manejarlo manualmente.  

Desde pequeño le habían apasionado los robots, aunque sus trabajos no han estado directamente relacionados con la robótica, sino con otras ramas de la tecnología. Se dedicó a las energías renovables, lo que lo llevó a vivir un tiempo en el Reino Unido y Holanda. Al regresar a España, su país natal, comenzó a trabajar en el sector químico y farmacéutico.

La robótica siempre había estado presente en su mente, pero no fue hasta que vio el lanzamiento de un robot cuadrúpedo que decidió dar el salto. Abandonó su trabajo y emprendió un nuevo proyecto para dedicarse al 100% a Khlipper , el nombre que decidió ponerle a su “nuevo compañero”.

Lo compró en Synergy Tech, una pequeña empresa de Alicante con 25 empleados, asociada a Unitree Robotics, una firma china especializada en la fabricación de robots. Mientras que Unitree Robotics se encarga de la producción, Synergy Tech es responsable del desarrollo del software que hace funcionales a los robots y es su principal distribuidor. Los precios de los robots oscilan entre 3.000 y 75.000 euros.

“Hasta ahora, los robots estaban limitados a grandes empresas e industrias por sus altos precios”, explica Darío Samaniego, CEO de Synergy Tech. “Nosotros queremos democratizar la robótica y permitir que cualquier persona, pueda comprar un robot”, añade.

Samaniego señala que las personas que compran un robot son niños, jóvenes y adultos, todos ellos entusiastas de la tecnología y la robótica. “Aquellos que antes veían los robots como algo propio de la ciencia ficción, han descubierto con el tiempo que esa ficción se ha convertido en una realidad”, concluye.

Un perro programado

Los robots ya vienen programados y listos para ser funcionales. Cuando Lucea compró el robot, ya venía con un conjunto completo de funcionalidades tanto técnicas como orientadas al ocio. El robot cuenta con sensores de mapeo que permiten guardar rutas e indicar los puntos de destino, además de cámara, y control por voz, incluye micrófonos y responde a comandos en inglés, lo que facilita su interacción con los usuarios.

Estas capacidades le permiten realizar tareas técnicas, como inspecciones, vigilancia y retorno autónomo a su base de carga. En el ámbito del ocio, incluye funciones como movimientos interactivos y demostraciones dinámicas como hacer piruetas, saltar, dar la mano… diseñadas para entretener y fomentar la interacción social con los usuarios. 

Pero los robots también cuentan con un modelo de fabricación en código abierto. “Esto significa que aquellos interesados en la robótica pueden tener acceso pleno para programar y personalizar el robot según sus necesidades”, detalla Samaniego.

Y esto es lo que quiere hacer Lucea, su proyecto consiste en programar el robot .“Khlipper, el nombre del robot proviene del famoso clip de Word, aquel asistente que ayudaba a los usuarios a gestionar información en los documentos. Eso es exactamente lo que quiero lograr con el robot: que ayude a la gente”, explica Lucea.

Su objetivo es acercar la robótica a las personas. “Quiero que la gente no vea al robot como un simple trozo de metal, sino como un compañero que pueda acompañarlos y ayudarlos”, subraya. Para reforzar esta visión, le puso un nombre de Khlipper y le creó una presencia en redes sociales. Actualmente, el robot cuenta con un perfil en Instagram que reúne 344 seguidores.

“Inicialmente, pensé en su utilidad para personas mayores con dependencia, como por ejemplo llamar al 112 en caso de caída. Al utilizarlo, he observado que también ofrece compañía; la gente lo trata como a una mascota, lo que ayuda a combatir la soledad”, explica.

Aunque los robots suelen asociarse a la industria, Lucea quiere demostrar su valor en el ámbito social y de cuidados. “No se está explorando todo su potencial en este campo. Estos robots, además de sus capacidades técnicas, pueden personalizarse para cubrir necesidades específicas, como traernos la compra”, añade.

Por ahora, está aún trabajando en su proyecto. “La idea es adquirir los robots al distribuidor, modificar su software y ofrecer un pack de acompañamiento y cuidados para las personas que lo necesiten”, explica. “De momento, observo cómo reacciona la gente y doy visibilidad a Khlipper”, concluye.

“Temía cómo reaccionaría la gente al verme pasear por la calle con un perro robot”, admite Lucea. “Pero el 90% de  las reacciones han sido buenas”, añade. La primera utilidad de Khlipper fue recoger las cartas de los niños durante la Navidad y dárselas a los pajes en la Feria de Gran Via. “Entre los niños fue todo un éxito”. 

“Debemos ser conscientes de que los robots han llegado para complementarnos y ayudarnos, no para quitarnos nada”, afirma Samaniego. “La clave está en utilizarlos para hacer nuestra vida más fácil”, concluye.

Lucea recorre a diario su barrio acompañado de Khlipper, que se ha convertido en una verdadera atracción local. A medida que avanza por las calles, la gente se detiene a observarlo y no es raro ver cómo algunos se acercan a acariciarlo. “Es sorprendente cómo la gente se ha adaptado a él”, comenta Lucea. “Cada vez que salimos, ya muchos lo reconocen y se acercan a saludarlo como si fuera un perro.” En cuestión de días, Khlipper ha pasado de ser una curiosidad tecnológica para los vecinos del Eixample a ganarse su cariño.