Hierve la robótica: busca nuevos hubs de componentes y explora funciones inéditas

Ani Kelkar, consultor de McKinsey, arranca la mesa sobre IA física proyectando varias estadísticas clave de EEUU: tendrá 1,9 millones de empleos industriales sin cubrir en 2033; la tasa de rotación de sus empleados en almacén es ya del 40%, y sólo el 6% de fábricas cuentan con robots a escala; las tasas de instalación de robots de fábrica en China multiplican por 10 las de EEUU; apenas el 13% de las horas de trabajo ya son automatizables con robots; y las inversiones en robótica se han incrementado un 25% los últimos tres años.

En ese contexto, el ciclo ascendente de la inteligencia artificial está transformando la estrategia de las compañías. “La automatización vuelve a estar presente en la agenda de los CEOs”, dice Ani Kelkar. “Ya no se ve simplemente como una decisión de capital dentro de un contexto de operaciones, sino como una capacidad transformacional”.

Carolina Parada, directora de ingeniería de Google AI, sostiene que la “IA en robótica ha cambiado dramáticamente en los últimos cuatro años. Hace cinco años, los robots no entendían su entorno y tenías que codificar cada uno de sus pasos”. Ahora se están introduciendo modelos fundacionales en robótica, que les permiten “entender el lenguaje natural, recibir inputs visuales y combinar ambos para razonar, planificar e incluso pasar a la acción”.

“Muchos de nosotros estamos sorprendidos por lo mucho que se puede hacer con esto”, afirma. “Tenemos ejemplos de robots haciendo cosas que considerábamos imposibles, pensábamos que nos jubilaríamos y aún no lo podrían hacer. Estamos llevando a la robótica de realizar una serie de tareas muy delimitadas y fijas a imitar una secuencia entera”.

A juicio de Robert Playter, CEO de Boston Dynamics, “la siguiente evolución, que es que la adopción a escala, está comenzando a suceder”. Sus clientes tienen ya más de 2.000 robots Spot, pero está ocurriendo un fenómeno todavía más interesante en el lado de la oferta. “Tenemos partners que son OEMs, grandes compañías, proveedores de componentes, que quieren entrar en el negocio de la robótica, ya sea creando baterías, actuadores, sensores. Tenemos que crear los ecosistemas y los espacios para colaborar en la creación de robots para escalar la fabricación. Ese es el desafío”. ¿Hola, España?

Es un punto de inflexión para industrias como el automóvil o la logística, según Mikell Taylor, directora de estrategia robótica de General Motors, sectores que requieren “un alto nivel de fiabilidad y disponibilidad de tecnologías que están listas desde hace alrededor de 10 años”, pero que necesitaban del impulso que promete ahora la IA. “Debe pasar todavía un tiempo para que esté lista para esas industrias, ahora bien para ellas debe ser prioritario adoptarla en cuanto lo esté”.

Que escale la tecnología a nivel industrial es un tema de “fiabilidad y predictibilidad”, añade Mikell Taylor. “El hardware barato es bueno y útil y tiene un buen ROI [retorno de la inversión], pero con las cosas que pasan en entornos de gran demanda se requieren cosas muy diferentes al hardware de consumo. Software y hardware deben estar preparados para entornos que demandarán mucho de ellos”.

Una idea compartida en la mesa y que conviene tener muy presente es que “la IA no estará lista para desplegarse toda, de golpe, en un momento determinado; sino que comenzaremos impulsándola en determinados contextos”, afirma Carolina Parada. En ese sentido, además, “la IA crea una oportunidad para expandir el paquete de aplicaciones”.

“No hablamos de coger los robots actuales, en los lugares que ya existen y hacerlos un 10% más eficientes, sino que hablamos de abrir a la automatización un área completamente nueva, en la que antes no habíamos pensado desplegar un robot porque hay mucha variación, flujos de materiales y cambios que no podíamos gestionar hasta ahora”, añade.

Llevará un tiempo, según la directiva de Google, porque “obviamente es muy diferente utilizar la IA como chatbot a hacerlo en una aplicación física en un robot”. Robert Playter apostilla: “¿Por qué no escala al ritmo esperado? El ciclo de adopción que estamos viendo en nuestros clientes está entre dos y tres años y nadie que esté un prediciendo crecimiento exponencial piensa en ese tiempo de espera”.

Nakul Duggal, vicepresidente de Qualcomm, sostiene que “a lo largo de los próximos cinco años, la robótica será exponencialmente mejor de lo que es ahora. La próxima década abordará qué trabajos no deberían ser realizados por humanos y deberían ser automatizados netamente. Podemos imaginar muchos entornos como la salud, la hospitalidad, la industria y la defensa espacial, es masivo”.

Dentro del sector automovilístico, apunta Mikell Taylor, “lo que se mantiene todavía bastante manual es el ensamblaje final y la instalación del panel instrumental, los cinturones de seguridad, las ventanas, cosas como esas. Todo eso requiere muchas tecnologías avanzadas que están siendo desarrolladas en la actualidad”. La destreza manual y la inteligencia son todavía territorio humano.

¿Cuellos de botella para la robótica? “La mano humana es absolutamente maravillosa, incluso hoy con los más avanzados robots es difícil hacer algunas tareas como las que realizan los humanos en el automóvil”, apunta Carolina Parada. “Dicho esto, en el paradigma actual los datos son importantes, la diversidad de los datos, que no sean del mismo tipo. Aunque si esas tareas requieren una sensibilidad táctil detallada y tu robot no la tiene, no vas a tener suerte, no importa la cantidad de datos que tengas. Necesitas un hardware fiable que pueda operar durante mucho tiempo”.

Otro posible cuello de botella tiene que ver con el “componente de experiencia de usuario” que se necesita para “preparar a la fuerza laboral para la robótica”, apunta Mikell Taylor. “En Amazon lo hicimos cuando lideré el programa de desarrollo de AMR [robots móviles autónomos]. Había mucho escepticismo cuando anunciamos el robot Proteus, pero se adoptó bien y bastante rápido. Estamos intentando hacer lo mismo en General Motors. Conocen los robots, los han tenido en sus plantas durante décadas, quizás cueste al principio, y tenemos que ayudarles a confiar, a descargarles trabajo”.

Debe concebirse como “un proceso deliberado, no accidental, y debe ser parte del diseño de producto y del plan de despliegue para hacerlo de la forma correcta. Muchas compañías fracasan por que no cuentan con ello. Los dos primeros años es el principal problema a resolver desde el punto de partida, gente que no quiere renunciar al trabajo, managers que no confían en ello, un montón de personas a medio camino entre el pasado y la celda de trabajo, andando delante de un robot móvil. Los primeros años son un periodo crítico para hacerlo correctamente y no es una cuestión de ingeniería, sino de pensar acerca en el humano”.

En Boston Dynamics, “nos gusta decir que no puedes pasar de cero a humanoide. Hay una evolución cultural que tiene que hacer la compañía para adaptarse a acoger una flota de robots y a que la gente se acostumbre a ellos. Y francamente, tiene que ser un robot móvil que se desplace a través de tu fuerza laboral haciendo algunos trabajos que permitan a la organización estar adaptada para cuando los humanoides estén realmente listos”.

La compañía ha iniciado las pruebas con Hyundai este año y prevé abordarlas “más seriamente en 2027 para empezar a desplegarlos en fábricas en 2028. Tardaremos tres años en verlos en planta. Sé que eso no es lo que otros líderes en humanoides están diciendo, pero debe ser un proceso más lento para obtener mejores resultados”, afirma Robert Playter.

¿Vamos hacia un ecosistema global de humanoides o hacia un modelo de ecosistemas regionales similar al de los drones? “Creo que habrá ecosistemas regionales, porque creo que las aplicaciones son muy amplias”, responde Nakul Duggal. “Hay una oportunidad para que la cadena de suministro sea mucho más amplia. Pero, para que tecnología escale, el coste se convertirá en algo importante y la tasa a la que los robots escalan debe ser directamente proporcional al número de unidades finales que se desplieguen”.

“Si quieres ser capaz de escalar esto hasta una cadena de suministro confiable, existe la necesidad de disponer de una cadena de suministro de hardware mucho más global”, continúa el directivo de Qualcomm. “He trabajado como compañías de todo el mundo, de Japón a Alemania, y está surgiendo una nueva cadena de suministro para la robótica”.

“Hay otra de software y datos que también es nueva y se está moviendo muy rápidamente”, señala Duggal. “La intesección de todo ello es algo a lo que dedicamos bastante tiempo y será bastante necesario los próximos cinco años, en los que esas cosas serán un poco diferentes a lo que son ahora”.

“Hay una gran guerra del talento en marcha, gente pagando salarios increíbles al talento realmente capacitado para el machine learning”, se queja Ro bert Playter. “Las compañías están planteándose una mejora de habilidades a todos los niveles de su plantilla para los trabajos que van a venir”, se une Mikell Taylor. “Si tienes que competir por todo ese talento será una guerra, de modo que la inversión interna se convertirá en algo increíblemente importante”.

Conforme se expanden las aplicaciones disponibles de los robots habrá que asegurarse de que estos son “adaptables, y aceptan recibir instrucciones de personas corrientes”, a juicio de Carolina Para da. “No deberías necesitar ser un experto para dirigir a esos robots. Esa es un área en la que necesitamos realizar mucho más trabajo para conseguir que los robots entiendan el lenguaje natural, las entra das multimodales, la información contextual y quizás conecten con sistemas que hay también en la factoría”.

“La cuestión no es que todos los que están en todos los espacios de despliegue sean expertos en IA, sino conseguir que los robots sean los suficientemente capaces para que cualquiera pueda interactuar de una manera que se perciba como natural”, concluye.