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Al igual que en la década de los 60 se estableció una carrera espacial entre EE. UU. y la antigua Unión Soviética para ver quién llegaba primero a la Luna, ahora se está librando una batalla tecnológica para ver quién lanzará el primer humanoide capaz de venderse a gran escala y sin necesidad de programación.
Actualmente, el principal escollo de la robótica humanoide es la obtención de datos para que la IA física pueda resolver de manera satisfactoria las tareas propuestas. Es decir, para que un robot realice una acción sencilla para un humano —como doblar una prenda o barrer— necesita, por un lado, datos precisos de cómo ejecutarla y, por otro, haberla completado con éxito un número mínimo de veces.
Para hacerlo más ilustrativo: el número de iteraciones necesarias para aprender a doblar un único trapo puede llegar a un millón de intentos. Existen varias formas de facilitar este proceso: se pueden utilizar simuladores, recurrir a vídeos o usar datos de otros modelos realizando la misma tarea. Finalmente, es imprescindible iterar con el propio equipo físico para evaluar su comportamiento en el entorno real.
Antiguamente, lograr que un robot humanoide doblara un trapo era una tarea inviable. Había que programar línea a línea el primer doblez y después iterar hasta que fuera útil; y todo eso para un solo tipo de trapo. Si querías introducir prendas distintas, el proceso requería años de trabajo, lo que resultaba en una rigidez extrema y una nula rentabilidad.
Todo esto ha cambiado radicalmente con la incorporación de la IA física. Ahora no es necesario picar líneas y líneas de código; el robot tiene la capacidad de aprender y realizar las tareas que le ordenemos si las ha procesado previamente. Sin embargo, aunque esto será una realidad, hoy en día aún no es posible. Los fabricantes tienen claro el motivo: falta de datos.
La forma de conseguir esa información es, precisamente, el punto en el que los dos grandes bloques tecnológicos no se ponen de acuerdo. Esto los ha llevado a adoptar estrategias de trabajo prácticamente antagónicas, lo cual resulta fascinante.
La versión americana
Si analizamos las empresas norteamericanas de robótica humanoide, el foco principal está en Figure AI, Tesla y Boston Dynamics. Cabe aclarar que, aunque esta última es de origen estadounidense, actualmente pertenece en su mayoría a la corporación coreana Hyundai.
Estas compañías aún no comercializan su producto de manera masiva ni ofrecen un modelo cerrado. No lo hacen porque todavía necesitan programar el robot para que sea verdaderamente «útil». Por ahora, todas ellas se han centrado en diseñar humanoides para el entorno de la fabricación de automóviles, y las primeras unidades ya están operando en pruebas reales: Figure AI trabaja con BMW, Tesla en sus propias plantas de vehículos y Boston Dynamics en las fábricas de Hyundai (además de en su espectacular centro de ensayos construido específicamente para ellos).
Aunque las marcas americanas priorizan la automoción, la gran revolución llegará cuando los robots puedan convivir con nosotros y realizar las tareas del hogar. El objetivo de precio de estas firmas siempre ha rondado los 30.000-40.000 €, una cifra que sus directivos han mencionado públicamente en más de una ocasión. Si no están en el mercado masivo, es porque todavía no pueden alcanzar esos costes de producción. ¿Pero es esta la mejor estrategia?
Se considera que la parte mecánica está prácticamente solucionada, y aunque surjan mejoras en la capacidad de carga, el verdadero cuello de botella es la recolección de datos. Figure AI ha invertido más de 35 millones de euros en su programa Index, capturando datos de personas reales realizando tareas cotidianas para extrapolarlos a su IA física. Este enfoque presenta ciertos retos, pero sus ingenieros han considerado que el valor de la información justifica la inversión.
Quienes visitan las oficinas de Figure AI pueden ver a los robots operando casi a diario en la calle. Su facilidad de movimiento y fluidez en entornos no controlados es sorprendente. Sin embargo, la realidad es que sus datos siguen siendo limitados, ya que estos robots solo salen al exterior escoltados por personal de la empresa.
En resumen: las tecnológicas estadounidenses cuentan con productos técnicamente muy maduros, pero como su capacidad de producción actual es limitada, se enfocan en perfeccionar la viabilidad técnica del robot en lugar de priorizar la acumulación masiva de datos a través de terceros.
La versión china
En el otro extremo se encuentra China, cuyas empresas fabrican y suministran la gran mayoría de los humanoides del mundo. Según datos oficiales de 2026, el mercado global de venta de robots humanoides está copado en más de un 90% por firmas chinas.
Agibot y Unitree son los dos principales exponentes asiáticos con modelos a la venta. Solo entre estas dos compañías han distribuido más de 20.000 unidades en 2026, y se proyecta un crecimiento exponencial en los próximos años. De hecho, ambas empresas están construyendo varias macrofábricas dedicadas en exclusiva a la producción de humanoides.
Desde el punto de vista del software, estos robots están por detrás de la IA física de empresas como Figure AI. Sin embargo, cuentan con una ventaja competitiva brutal: una cantidad masiva de información recopilada directamente de la vida real. Lo que en su día empezaron siendo «juguetes» de movimientos toscos se ha convertido en la lanzadera perfecta para extraer datos de calidad a través de sensores en entornos de trabajo reales.
Esta inmensa base de datos, sumada a su capacidad productiva y al hecho de que el gobierno chino es uno de los principales accionistas de estas empresas, crea una combinación sumamente difícil de batir. Además, debido a las peculiaridades del sistema estatal chino, tanto los datos recolectados como las IA físicas pertenecen en parte al gobierno, lo que le permite unificar procesos y decidir estratégicamente con quién comparte la información.
Conclusión
Independientemente de la nacionalidad del experto a quien consultes, la conclusión es unánime: los humanoides van a cambiar el mundo y estamos asistiendo a una era completamente disruptiva que hará que la IA generativa parezca un juego de niños.
El producto ideal ya está definido y la industria coincide en las especificaciones: un coste de entre 20.000 € y 40.000 €, total autonomía y capacidades similares a las de un humano promedio.
El siguiente paso es el que divide las opiniones: ¿es mejor lanzar al mercado un producto totalmente finalizado y pulido, o es preferible comercializar un modelo menos evolucionado para alcanzar la madurez técnica gracias a los datos recopilados en entornos reales? Estamos ante dos visiones opuestas para vender el producto que transformará nuestra sociedad. ¿Quién logrará ganar esta carrera?