Durante décadas, la inteligencia artificial existió en un vacío digital (procesando datos, prediciendo patrones y generando contenido dentro de los límites de un «entorno aislado»). Hoy en día, estamos siendo testigos de un cambio radical: la transición de la IA generativa a la IA física. Al integrar modelos fundamentales a gran escala en máquinas que perciben, razonan y actúan, estamos dotando a la IA de un «cuerpo», lo que le permite navegar por las complejidades del mundo material.
La disrupción provocada por los modelos GPT —en particular, el lanzamiento de GPT-3.5 en 2022 por la empresa OpenAI— transformó la forma en que se entendía y aplicaba la inteligencia artificial. El auge de los agentes de IA, como los bots de atención al cliente, no se hizo esperar.
Desde entonces, la IA ha transformado la economía de manera notable, en particular gracias a la IA generativa, la forma más visible, que puede crear texto, imágenes, vídeo y audio a partir de datos de entrenamiento y se ha convertido rápidamente en un elemento básico de las operaciones empresariales.
La explosión de los modelos de lenguaje grandes (LLM) demostró que la IA podía dominar el lenguaje humano. Sin embargo, el entorno del mundo real se rige por la física, no solo por la sintaxis. La IA física, a menudo denominada IA incorporada, representa la integración de tres pilares fundamentales: la percepción multimodal, los modelos básicos para el razonamiento y la interacción con el mundo real.
Ahora, se están llevando a cabo avances significativos para incorporar la IA en sistemas tangibles, y los expertos del sector consideran cada vez más este enfoque como la próxima frontera en el servicio al cliente y la eficiencia operativa.
Al combinar la percepción, el aprendizaje y las habilidades motoras, estos sistemas pueden vincular el análisis directamente con la acción. A diferencia de un chatbot que simplemente responde a las indicaciones, la IA integrada puede percibir su entorno y tomar decisiones que tienen consecuencias físicas o simuladas.
El reto de dotar a la IA de una forma física no es nuevo. En 1970, el experto en robótica Masahiro Mori introdujo el concepto del «valle inquietante», sugiriendo que, a medida que las máquinas se vuelven más parecidas a los humanos, pueden provocar incomodidad o rechazo cuando parecen casi, pero no del todo, como una persona real.
Mientras que los primeros experimentos con robótica advertían sobre el «valle inquietante», los sistemas de IA actuales están aprendiendo a combinar el realismo físico con un diseño accesible, allanando el camino para una adopción más amplia. En lugar de perseguir el hiperrealismo, la nueva era de la IA física se centra en la utilidad empática.
Actualmente se están diseñando robots para interactuar a través de un cuerpo físico, utilizando sensores y movimientos en lugar de texto o una pantalla. Según nuestro último informe del Radar de innovación la clave de esta tendencia es la integración de tres elementos: razonamiento avanzado, capacidades motoras y percepción sensorial.
La integración de la IA con el mundo físico está evolucionando hacia una IA capaz de actuar directamente a través de sus capacidades generativas. Esto ya está ocurriendo: los dispositivos wearables incorporan cada vez más IA, y algunos dispositivos incluso se fabrican íntegramente en torno a ella. En el mundo empresarial, podemos empezar con expectativas más realistas: los cajeros bancarios con IA representan el siguiente paso más allá de los chatbots disponibles públicamente.
¿Qué ocurre, entonces, cuando una máquina se encuentra con la IA? Gracias a esta combinación de capacidades, la IA física está allanando el camino para innumerables soluciones tecnológicas, muchas de las cuales pueden ayudar a las empresas a mejorar su servicio al cliente.
Imaginemos, por ejemplo, robots que dan la bienvenida a los nuevos huéspedes en un hotel, asistentes que guían a los nuevos empleados durante la orientación o avatares que ayudan a los clientes en un centro comercial.
Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de la empresa tecnológica estadounidense NVIDIA, predice que, en un plazo de diez años, los robots tendrán capacidades que sorprenderán incluso a los más escépticos. Imagina un mundo en el que los agentes digitales ejecutan tareas complejas a la perfección y los sistemas físicos de inteligencia artificial transforman radicalmente nuestras interacciones con el mundo real.
Para comprender hacia dónde se dirige el mercado, debemos verlo como un continuo evolutivo:
Esta evolución ya se está manifestando en los dispositivos portátiles con IA y las interfaces hombre-máquina (HMI) que no solo muestran datos, sino que comprenden el contexto. En el mundo empresarial, esto se traduce en «cajeros físicos» y «avatares inteligentes» que ofrecen un nivel de presencia y fiabilidad que las interfaces tradicionales simplemente no pueden igualar.
La IA ya está profundamente integrada en las operaciones empresariales, desde el análisis hasta la automatización. Las interfaces de lenguaje más natural, que están mejorando rápidamente, harán que la interacción con las máquinas sea más fluida e intuitiva, especialmente en las funciones de ventas y de atención al cliente.
Hacer que las máquinas no se perciban como una amenaza sigue siendo un reto importante, ya que las reacciones iniciales ante los sistemas autónomos suelen incluir el rechazo. Sin embargo, los seres humanos llevan mucho tiempo conviviendo con las máquinas y cada vez están más familiarizados con ellas: los perros robot, los ayudantes automatizados en almacenes y los asistentes domésticos son cada vez más comunes, lo que normaliza gradualmente las interacciones cotidianas con la IA física.
La siguiente etapa es el control por voz. Pedirle a un brazo robótico que prepare una comida, como una ensalada, por ejemplo, pronto dejará de ser ciencia ficción para convertirse en nuestra nueva realidad. Este cambio reflejará la convergencia de dos campos que antes estaban separados: la inteligencia artificial y la robótica.
El cambio de la inteligencia digital a la física requiere un cambio fundamental en la forma en que aprenden los modelos. A diferencia de los modelos de lenguaje grandes (LLM), que ingieren enormes conjuntos de datos de Internet, la IA física debe basarse en las leyes de la física. Estos sistemas deben seguir siendo seguros y generalizados para escenarios dinámicos del mundo real, y funcionar con percepción y razonamiento en tiempo real.
Sin embargo, recopilar datos del mundo real suficientes para cubrir todos los casos extremos posibles suele ser peligroso, costoso o logísticamente imposible. Aquí es donde la generación de datos sintéticos basados en la física se convierte en el «factor X». Mediante el uso de gemelos digitales de alta fidelidad (réplicas virtuales de máquinas y entornos reales), los modelos pueden entrenarse a escala en mundos simulados que imitan a la perfección el mundo físico. Este proceso de «simulación a realidad» (Sim2Real) permite a la IA física dominar tareas complejas, como la preparación precisa de alimentos o el montaje colaborativo, en un entorno seguro, acelerado y altamente optimizado antes de ser implementadas en un entorno físico. Los modelos pueden entrenarse con datos operativos para mejorar el control de calidad o las tareas de precisión, lo que permite una optimización continua, aumenta la productividad y reduce los errores.
Es probable que la IA física se extienda por los sectores de la fabricación, la producción automovilística, la construcción y los servicios alimentarios. Algunos ejemplos son los robots humanoides en las cadenas de montaje, los sistemas de almacén autónomos y los «cobots» (robots colaborativos) en la preparación de alimentos.
En el sector hotelero, los restaurantes, hoteles y estaciones de servicio están experimentando con robots inteligentes que proporcionan información, ayudan al personal y agilizan tareas rutinarias como la limpieza de habitaciones. En logística, los sistemas automatizados ya trabajan junto a los humanos, trasladando mercancías y gestionando inventarios. Y en la industria manufacturera, los robots equipados con IA se encargan de la inspección de embalajes, la soldadura y el montaje de componentes.
A medida que la IA se adentra en el mundo físico, la línea entre la inteligencia digital y la realidad ya se está difuminando, lo que promete nuevas formas de trabajar, comprar y conectarse que antes solo existían en el ámbito de la ciencia ficción.
La IA física es más que una tendencia; es el «cierre del círculo» entre la inteligencia digital y la ejecución física. A medida que incorporamos el razonamiento en la estructura de nuestra infraestructura física, la distinción entre servicio «en línea» y «fuera de línea» desaparecerá.
Para las organizaciones con visión de futuro, el reto ya no es solo «¿cómo utilizamos la IA para pensar?», sino «¿cómo utilizamos la IA para avanzar?». Las empresas que dominen esta presencia física serán las que definan la próxima década de la experiencia del cliente y la eficiencia industrial.
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