Las empresas de IA física no construyen todas lo mismo. Algunas diseñan los chips que permiten a un robot procesar información a bordo. Otras entrenan los modelos que convierten imágenes de cámaras en movimientos. Otras fabrican los robots o desarrollan el software que los conecta con los sensores, puertas, cámaras y máquinas ya instalados en un edificio o recinto. Una lista que las mezcle y las ordene por financiación o popularidad dice muy poco sobre quién puede ayudarte con tu proyecto.

Por eso este artículo organiza el sector por capas. Explica qué hacen las empresas de cada una y menciona algunos ejemplos conocidos, sin clasificarlos de mejor a peor. Los nombres ilustran cada capa; no forman un directorio completo de un sector que cambia rápidamente.

Lo esencial

  • La IA física tiene al menos cuatro capas: chips y simulación, modelos de IA corporizada, hardware robótico y la capa que conecta todo un recinto.
  • Las grandes empresas de chips y servicios en la nube aportan computación y simulación, mientras laboratorios especializados y startups entrenan modelos fundacionales para robots.
  • Las empresas de robótica con IA van desde fabricantes históricos de brazos industriales hasta nuevos desarrolladores de humanoides y cuadrúpedos.
  • La capa de conexión determina si un robot sabe lo que el resto de las instalaciones ya sabe.

Empresas de chips para IA física

Un robot tiene que procesar imágenes, profundidad y fuerza y decidir qué hacer en milisegundos, con batería y a menudo sin una conexión fiable. Esto obliga a llevar buena parte del procesamiento dentro del propio robot, y pocas empresas fabrican chips adecuados.

NVIDIA es la más visible. Sus módulos Jetson son pequeños ordenadores integrados en muchos robots, drones y máquinas. También ofrece software para otras etapas: herramientas Isaac para desarrollar robots, Isaac Sim y Omniverse para simulación, y Cosmos, una familia de modelos del mundo que generan e interpretan escenas físicas. Qualcomm ofrece plataformas robóticas para dispositivos de menor consumo, como drones y robots de servicio.

La simulación pertenece a esta capa porque consume la misma capacidad de cálculo. Entrenar una habilidad de marcha o agarre requiere millones de intentos virtuales en grandes conjuntos de GPU, normalmente alquilados a proveedores de nube. Cuando lees que un robot «aprendió en simulación», gran parte de ese aprendizaje se hizo en el hardware de una empresa de chips.

Cada fabricante debe decidir qué procesa el robot y qué se envía a sistemas remotos. Todo lo relacionado con su seguridad inmediata, como el equilibrio, evitar colisiones y detenerse, tiene que ejecutarse en el robot: medio segundo de retraso de red sería demasiado. Las tareas más pesadas, como planificar un turno, analizar horas de vídeo o reentrenar un modelo, pueden ejecutarse en un centro de datos. Los fabricantes compiten por incluir la mayor cantidad posible del primer tipo de procesamiento en un módulo pequeño y eficiente.

¿Qué desarrollan las empresas de IA corporizada?

Estas empresas entrenan los modelos que funcionan como el cerebro del robot: software que recibe lo que percibe, junto con una instrucción, y produce movimiento. La IA corporizada es inteligencia que percibe y actúa a través de su propio cuerpo físico, a diferencia de un chatbot que solo procesa texto.

Hay varios grupos conocidos en esta capa. Google DeepMind publicó RT-2 en 2023 y posteriormente sus modelos Gemini Robotics, que conectan un gran modelo multimodal con el control robótico. NVIDIA lanzó Isaac GR00T, un modelo fundacional abierto para humanoides. Physical Intelligence, una startup de San Francisco, entrena modelos robóticos de propósito general y ha publicado abiertamente π0. Skild AI desarrolla lo que describe como un cerebro robótico general capaz de funcionar en distintos cuerpos. Toyota Research Institute trabaja en los llamados grandes modelos de comportamiento para manipulación.

Lo que venden varía. Algunos conceden licencias a fabricantes, otros publican modelos para crear una comunidad de desarrolladores y otros los reservan para sus propios robots. Todos persiguen un modelo que transfiera habilidades entre tareas y cuerpos, para no tener que entrenar cada robot desde cero para cada trabajo.

De ahí viene la expresión «modelo fundacional robótico». Los modelos de lenguaje se hicieron útiles cuando un único modelo, entrenado con enormes cantidades de texto, pudo adaptarse a muchas tareas con pocos datos adicionales. Los desarrolladores de modelos robóticos intentan repetirlo con el movimiento: entrenar una vez con demostraciones de muchos robots y tareas, y después ajustar el modelo a un brazo concreto de un almacén con unas horas de datos nuevos. Qué tal funciona esa transferencia en hardware que el modelo nunca ha visto sigue siendo una de las principales preguntas abiertas.

Empresas de robótica con IA

Estas empresas construyen las máquinas físicas. Es la capa con más participantes y la más fácil de imaginar, aunque se divide en grupos con negocios bastante distintos.

Fabricantes industriales como ABB, FANUC y KUKA llevan décadas vendiendo brazos robóticos a plantas de automoción y otras fábricas. Sus máquinas incorporan cada vez más visión y agarre aprendido, pero su mercado principal sigue siendo el trabajo preciso y repetible en celdas valladas o cuidadosamente diseñadas.

Los fabricantes de robots móviles y con patas construyen máquinas que recorren las instalaciones. Boston Dynamics, propiedad de Hyundai Motor Group, vende el cuadrúpedo Spot para inspección y ha mostrado una versión eléctrica de su humanoide Atlas. ANYbotics fabrica ANYmal para inspeccionar plantas industriales. Unitree produce cuadrúpedos y humanoides de menor coste. Amazon Robotics desarrolla robots para los centros logísticos de Amazon, mientras empresas como Locus Robotics venden robots móviles de preparación de pedidos a otros operadores.

Los fabricantes de humanoides son el grupo más reciente y el que recibe más atención. Agility Robotics construye Digit para logística, Figure AI desarrolla humanoides de propósito general con un modelo propio, y Apptronik y 1X trabajan en humanoides para entornos laborales y domésticos. Tesla desarrolla Optimus. La mayoría de los despliegues de humanoides hasta ahora son pilotos con pocas unidades.

Para el comprador, las diferencias prácticas aparecen en algunas especificaciones: carga útil, autonomía, recarga, superficies y pendientes admisibles y normas de seguridad aplicadas. Los brazos industriales suelen diseñarse según ISO 10218, y los robots que trabajan junto a personas sin una valla añaden las orientaciones de ISO/TS 15066 sobre fuerzas de contacto. Un robot que no haya sido evaluado para trabajar cerca de personas necesitará una zona vallada o separada, lo que cambia por completo su viabilidad económica.

¿Qué desarrollan las startups de IA física?

Las startups suelen concentrarse en los huecos que dejan las grandes empresas. Destacan cinco áreas:

Área Qué desarrollan Por qué existe esa necesidad
Modelos fundacionales robóticos Modelos generales para distintas tareas y cuerpos Pocos fabricantes pueden financiar solos su entrenamiento
Nuevos cuerpos robóticos Humanoides, manipuladores móviles, máquinas especializadas Los diseños industriales tradicionales parten de celdas fijas
Datos de entrenamiento Equipos de teleoperación y servicios que graban demostraciones No hay un archivo de movimientos robóticos a escala de internet
Simulación y pruebas Entornos virtuales para entrenar y comprobar comportamientos Las pruebas reales son lentas y caras
Conexión y operación Software que une robots, sensores, cámaras y sistemas del edificio Los sensores propios del robot solo cubren su entorno cercano

Interpretar las promesas de una startup exige algo de disciplina: las demostraciones son fáciles de preparar y difíciles de comparar. Tres preguntas aclaran gran parte del panorama:

  1. ¿Es una demostración, un piloto pagado o uso en producción? Cada etapa supone un avance importante respecto a la anterior.
  2. ¿Cuántas unidades trabajan, en cuántos centros y durante cuántas horas? Un vídeo no indica con qué frecuencia acierta el robot.
  3. ¿Quién resuelve los fallos? Una respuesta útil explica qué pasa si el robot se atasca, pierde la red o encuentra una situación desconocida.

Sirven igual para un laboratorio de modelos, un fabricante de robots o una empresa de software.

Empresas de IA física para edificios e instalaciones

La última capa recibe menos atención, pero determina lo útiles que resultan las demás en la práctica. Un robot de seguridad, limpieza o inspección solo conoce inicialmente lo que captan sus cámaras y micrófonos. Entretanto, un edificio típico ya tiene contactos de puerta, detectores de movimiento y fugas, sondas de temperatura, cámaras y contadores, cada uno conectado a su sistema. La IA física aplicada a un edificio consiste en unirlos para que compartan contexto y actúen juntos, con el robot como un participante más.

Aquí intervienen varias clases de empresas. Los proveedores de automatización de edificios conectan climatización, iluminación y accesos dentro de sus ecosistemas. Los fabricantes de robots ofrecen gestión de flotas para sus propias máquinas. Las asociaciones industriales han publicado interfaces para coordinar flotas mixtas: VDA 5050, de las asociaciones alemanas VDA y VDMA, define la comunicación entre vehículos de guiado automático y un sistema central de control.

Quien suministre esta capa debe resolver los mismos problemas. Los dispositivos hablan protocolos distintos, por lo que hay que convertir las lecturas a un formato coherente. Cada acción necesita un modelo de permisos: una regla o un agente no debería poder hacer más que su responsable. Las órdenes necesitan un resultado registrado, porque pedirle a un robot o una válvula que se mueva no significa que se haya movido. Algunos eventos siguen necesitando a una persona, lo que exige alarmas que lleguen a los destinatarios adecuados en el orden correcto.

Esta es la capa en la que trabajamos con Kilo, nuestro sistema operativo para IoT e IA física. Conecta sensores LoRaWAN y mioty, máquinas MQTT y cámaras dentro de una organización. Una regla puede usar la lectura de un dispositivo para enviar una orden configurada a otro, mientras una alarma avisa a las personas. El robot conserva su navegación y seguridad; Kilo coordina las tareas que su integración expone como órdenes. Al decidir de qué dispositivos debería recibir información un robot, empieza agrupándolos por protocolo y comprueba cómo se incorporarían a un sistema operativo que conecta sensores, dispositivos y robots.

Preguntas frecuentes sobre empresas de IA física

¿Qué es una startup de IA física?

Es una empresa joven que desarrolla parte de la tecnología que permite a la IA percibir y actuar en el mundo real: modelos, hardware robótico o software de conexión. Muchas surgen de laboratorios universitarios o equipos de IA de grandes tecnológicas.

¿Cómo ganan dinero las empresas de IA física?

Los modelos de negocio cambian según la capa. Los fabricantes de chips venden hardware y kits de desarrollo. Los de robots venden o alquilan máquinas, a menudo como robots-as-a-service con una cuota mensual por unidad. Los proveedores de modelos licencian software y las empresas de conexión suelen cobrar suscripciones por dispositivos o centros.

¿Qué empresas de IA corporizada publican modelos abiertos?

Varias lo hacen. Isaac GR00T de NVIDIA y π0 de Physical Intelligence están disponibles para investigadores y desarrolladores. Los fabricantes pueden ajustarlos a sus máquinas sin entrenar un modelo desde cero.

¿Las empresas de IA física son solo fabricantes de robots?

No. Muchas nunca entregan un robot: venden chips, modelos, herramientas de simulación o software de conexión. Un centro puede empezar con los sensores, puertas y máquinas que ya tiene y añadir robots después como participantes adicionales.

Un sensor de fugas emulado y un controlador de válvula emulado que acepte «close» como orden bastan para probar la capa de conexión sin comprar robots ni hardware. Crea una regla que cierre la válvula y te avise cuando el sensor detecte agua. Después envía una única lectura de presencia de agua a petición y sigue el recorrido desde el evento hasta el resultado registrado de la orden y la alerta en el teléfono. Dos dispositivos y una regla caben en el plan gratuito de Kilo.