Después de años en los que los robots humanoides chinos llamaron la atención corriendo, bailando y haciendo volteretas, el foco de la industria cambió. Según un reportaje de Reuters publicado el 2 de noviembre de 2026, las empresas de China están concentrando recursos en otro reto: crear la inteligencia artificial que pueda hacer que estas máquinas sean útiles en una gama más amplia de trabajos.
Este giro alimenta un auge de inversión en IA incorporada, el campo dedicado al software que permite a un robot entender su entorno, aprender tareas desconocidas y adaptarse sin tener que ser programado para cada función. Según datos de la firma de investigación ITjuzi citados por Reuters, las empresas chinas de IA incorporada captaron 93.500 millones de yuanes, unos 13.000 millones de dólares, en 322 operaciones en el primer semestre de 2026, cinco veces el valor registrado un año antes. La financiación llega cada vez más a desarrolladoras especializadas en inteligencia robótica, no solo a fabricantes de hardware.
“Han concluido que el margen no vendrá del hardware, sino del cerebro”, dijo a Reuters Dermot McGrath, fundador de la consultora ZenGen Labs, de Shanghái, al describir la caída de los precios del hardware. Para Gao Yang, cofundador de Spirit AI, “el cerebro es, en efecto, el eslabón más débil de toda la pila robótica”.
En Estados Unidos, startups como Physical Intelligence, Skild AI y Generalist desarrollan software para enseñar distintas habilidades a los robots sin un reentrenamiento extenso. Generalist afirma que su modelo GEN-1.5 completó alrededor del 60% de tareas simples tras ver una demostración de 3 a 12 segundos. En China, X Square publicó una investigación que muestra robots que aprenden habilidades de manipulación a partir de un solo vídeo humano, sin reentrenar el modelo para cada tarea. Según divulgaciones de las propias empresas, X Square, Galaxea y Spirit AI tendrían, cada una, una valoración cercana a los 3.000 millones de dólares, cifras que deben leerse como declaraciones de las compañías, no como una valoración independiente.
El entrenamiento es el cuello de botella. A diferencia de los chatbots, que aprenden de textos de internet, los robots necesitan ejemplos de interacciones físicas. Spirit AI contrató a unas 1.000 personas para registrar actividades cotidianas e industriales; ACE Robotics usa sensores vestibles para captar movimientos y fuerza de agarre; la unidad de robótica de Ant Group, Robbyant, dice haber entrenado un modelo con 160.000 horas de material, incluidas 50.000 horas de movimientos guiados por humanos; DexForce usa entornos generados por ordenador y afirma preparar algunas tareas industriales para su despliegue en 6 a 8 horas, con tasas de éxito superiores al 99,9% en operaciones de precisión especificadas.
Ya hay pruebas en el mundo real. Reuters informa de que robots de Spirit AI conectan cables flexibles en pruebas de baterías en la planta de CATL en Zhongzhou, con un éxito de inserción superior al 99%, y de que robots de Robbyant atienden pedidos en dos farmacias de Shanghái, con empleados que revisan los medicamentos antes del envío. Aun así, ningún proveedor se ha consolidado como líder claro, y el premio mayor —un software capaz de aprender nuevos trabajos sin una adaptación extensa— sigue abierto.
También hay vientos en contra: escasez de chips avanzados de Nvidia por los controles de exportación de Estados Unidos y un endurecimiento de la financiación mediante salidas a bolsa, en medio de preocupaciones regulatorias sobre valoraciones infladas y exceso de empresas. El fundador de Unitree, Wang Xingxing, dijo el mes pasado que la empresa probó GPT-6 de OpenAI en robots con resultados alentadores y describió un posible “momento ChatGPT” de la robótica, que consideraría alcanzado cuando los robots completaran el 80% de las tareas en el 80% de entornos desconocidos a partir de instrucciones habladas. El consultor Georg Stieler, citado por Reuters, matiza: un avance en demostraciones no significa, por sí solo, que los robots estén listos para un uso comercial amplio; en ese caso habría que sumar años, no meses.
Crédito de la imagen: Global Banking & Finance Review, ilustrando el reportaje de Reuters sobre robótica e IA incorporada.
Fuentes: Reuters, “China’s robot makers have mastered the moves. Now comes the race for brains” (2 de noviembre de 2026); Global Banking & Finance Review.
Transparencia: este texto se produjo con ayuda de inteligencia artificial a partir de fuentes públicas de internet, con los hechos verificados en las fuentes citadas. Consulta las fuentes originales para ver detalles y actualizaciones.
Muse
