Tras años de fabricar robots humanoides capaces de correr, bailar y hacer acrobacias, las empresas chinas están centrando su atención en otro desafío: desarrollar IA que permita a los robots ser útiles en una mayor variedad de trabajos. Este cambio está impulsando la inversión en IA incorporada, es decir, software diseñado para ayudar a las máquinas a interpretar su entorno, aprender tareas nuevas y adaptarse sin tener que programarlas individualmente para cada tarea.

Las empresas chinas de IA incorporada recaudaron 93.500 millones de yuanes en 322 operaciones durante el primer semestre de 2026, cinco veces más que en el mismo periodo del año anterior, según datos de la firma de investigación ITjuzi. Cada vez se destinan más fondos tanto a desarrolladores de inteligencia robótica como a fabricantes de hardware. A medida que la competencia hace bajar los precios de los robots, las empresas recurren al software en busca de beneficios futuros. «De hecho, el cerebro es el eslabón más débil de toda la arquitectura robótica», afirmó Gao Yang, cofundador de Spirit AI.

El sector emergente está abriendo otro frente en la rivalidad tecnológica entre China y Estados Unidos. Las empresas estadounidenses lideran algunos sistemas avanzados de IA para robótica, mientras que los desarrolladores chinos confían en su capacidad de fabricación y en el acceso a datos de entrenamiento del mundo real para competir. La capacidad de combinar la IA con las máquinas podría influir en la automatización de las fábricas y la logística, aunque los analistas señalan que un avance demostrado en exhibiciones no significa necesariamente que los robots estén listos para un uso comercial generalizado.

Startups estadounidenses como Physical Intelligence, Skild AI y Generalist están desarrollando software para enseñar distintas habilidades a los robots sin necesidad de un amplio entrenamiento adicional. Generalist afirma que su modelo GEN-1.5 completó alrededor del 60% de tareas sencillas tras observar una demostración de entre tres y 12 segundos. La empresa china X Square ha publicado investigaciones que muestran que los robots aprenden habilidades de manipulación a partir de un solo video de una persona, sin volver a entrenar el modelo para cada tarea.

Las empresas chinas también colaboran estrechamente con fabricantes de robots y clientes industriales para probar y mejorar sus sistemas. X Square, Galaxea y Spirit AI han revelado valoraciones de unos 3.000 millones de dólares cada una. Los fabricantes consolidados también están invirtiendo: UBTech, que cotiza en Hong Kong, publicó una oferta para contratar a un científico jefe que desarrolle modelos de IA, con una remuneración de hasta 124 millones de yuanes, incluidas acciones y prestaciones. Unitree cuenta con unos 30 investigadores que trabajan en IA capaz de predecir cómo se comportarán los objetos, según una fuente conocedora de la empresa.

Para entrenar estos sistemas se necesitan ejemplos de interacciones físicas, como agarrar objetos o manipular cables flexibles, y no solo las grandes colecciones de texto en línea que se utilizan para entrenar chatbots. Las empresas chinas recopilan datos de varias formas, entre ellas, mediante demostraciones humanas y simulaciones informáticas. Spirit AI ha contratado a unas 1.000 personas para registrar actividades cotidianas e industriales, dijo Gao. ACE Robotics utiliza sensores portátiles para captar los movimientos y la fuerza de agarre de los trabajadores en tiendas y hoteles.

Robbyant, la unidad de robótica de Ant Group, dijo que entrenó un modelo con 160.000 horas de material, incluidas 50.000 horas de movimientos robóticos guiados por personas. La empresa también entrenó su software con 20 configuraciones de robots de 17 marcas, con el objetivo de utilizar la misma IA en distintas máquinas. DexForce, por su parte, emplea entornos generados por computadora. Su directora de operaciones, Nicole Yang, dijo que algunas tareas industriales pueden prepararse para su ejecución en seis a ocho horas, con tasas de éxito superiores al 99,9% en operaciones de precisión específicas. Sin embargo, las simulaciones no pueden reproducir perfectamente las interacciones físicas, dijo Jerry Wang, de Manycore Tech, empresa diseñadora de entornos de simulación.

Las empresas también están probando si su software puede ayudar a los robots a responder ante problemas desconocidos. Zhu Mingxuan, que dirige el desarrollo de Aether, la IA robótica de JoyIn Technology, describió un robot que fracasaba repetidamente al intentar colocar unos auriculares en un armario fuera de su alcance. Después de que los ingenieros le mostraran videos de personas realizando la tarea, el robot empujó una caja hacia el armario e intentó subirse a ella. «Cada vez que ocurría, exploraba un comportamiento distinto», dijo Zhu.

Algunos sistemas ya se utilizan en lugares de trabajo reales. CATL dijo que los robots de Spirit AI conectan cables flexibles durante las pruebas de baterías en su fábrica de Zhongzhou, con una tasa de éxito de inserción superior al 99%. Robbyant dijo que sus robots procesan pedidos en dos farmacias de Shanghái, donde el personal revisa los medicamentos antes de enviarlos.

El objetivo a largo plazo es crear software que pueda aprender nuevos trabajos sin grandes ajustes y funcionar de forma fiable con distintos clientes y en diversos entornos laborales. Las empresas chinas intentan reducir sus necesidades de computación mediante modelos más eficientes, datos sintéticos y simulaciones, mientras que fabricantes nacionales de chips, como Huawei, desarrollan alternativas al hardware de Nvidia. Pero no está claro hasta qué punto estos esfuerzos podrán compensar la escasez de chips avanzados, que, según Zhu, podría convertirse en un problema grave para la industria china de IA incorporada.

El mes pasado, Wang Xingxing, fundador de Unitree, dijo que la empresa había probado GPT-6 de OpenAI en robots y obtenido resultados alentadores. Sugirió que GPT-7, si se lanza el próximo año, podría generar para la robótica su propio «momento ChatGPT». Wang dijo que consideraría alcanzado ese umbral cuando los robots pudieran completar el 80% de las tareas en el 80% de los entornos desconocidos basándose en instrucciones habladas. Georg Stieler, consultor de robótica, advirtió que las demostraciones y las implementaciones comerciales fiables son hitos distintos: podrían pasar años, y no meses, antes de que un cliente pueda confiar en estos sistemas.

Fuentes: CNN Brasil.