¿Cederías tu 'know how' para que otro fabrique un 90% más barato?

En conversación con el fundador y CEO de PAL Robotics, Francesco Ferro, durante el Barcelona Deep Tech Summit, me explica que su compañía ha recibido ofertas de proveedores chinos para deslocalizar a su país la producción de los actuadores de sus robots, los dispositivos que traducen órdenes en movimiento físico. La propuesta era realmente atractiva: a cambio de ceder el know how, vería rebajado el coste de ese componente clave a una décima parte. ¿Cuántos resistirían la tentación?

La consecuencia a largo plazo sería la consolidación de un nuevo espacio de monopolio en el sector robótico en manos de China, como ya sucede con las baterías. Pero la visión occidental parece haber decidido hace tiempo que la parte física palidece ante la superioridad moral del software, y se consuela con la aparición de otros incentivos.

Ahora mismo, 4.000 personas en ocho países llevan cámaras y guantes mientras cocinan, limpian y doblan la ropa. La startup Maxinsights registra cada movimiento y lo incorpora a las miles de horas de datos que vende a empresas para entrenar la inteligencia artificial (IA) que gobernará a los robots.

Los proveedores de datos son de las pocas startups de robótica que generan beneficios reales, según Pitchbook. Maxinsights pasó de no tener prácticamente ningún cliente el año pasado a una tasa anualizada proyectada de 250 millones de dólares. La ventana puede durar poco en cualquier caso porque, a medida que se desplieguen más robots, recopilarán sus propios datos de entrenamiento, y el grupo de compradores ya es muy pequeño.

El director de estrategia de Boston Dynamics, Marc Theermann, contaba ya hace un año a Atlas Tecnológico que sus robots acumulan mucho tiempo ‘haciendo la calle’, interactuando con personas y con el entorno, generando datos en suma. Muy pocas compañías tienen un arsenal así.

“La comunidad de IA busca asociarse con nosotros para obtener acceso a estos datos robóticos del mundo real que serán necesarios para crear grandes modelos de lenguaje (base de la IA generativa) y de comportamiento (Boston Dynamics colabora con el Toyota Research Institute en sus large behavior models)”, nos explicaba.

En el marco de la Ley de Aceleración Industrial de la Unión Europea, el reglamento comunitario para blindar a la industria y fomentar el sello ‘Made in Europe’ frente a la competencia de China y Estados Unidos, Marruecos busca evitar quedar penalizado como un país tercero más y asegurar que su tejido productivo siga integrado en las cadenas de valor europeas.

Para ello, amparándose en su Acuerdo de Asociación con Bruselas, pretende que los productos ensamblados y fabricados en su territorio computen como producción europea, o gocen de un régimen transitorio equivalente. También aquí la tentación es enorme para la industria.

Si la ley exige altos porcentajes de contenido fabricado estrictamente dentro de la UE para acceder a subvenciones, por ejemplo, para la compra de vehículos eléctricos, las plantas marroquíes del automóvil perderían competitividad. Y quedar excluido de las preferencias industriales europeas frenaría también la llegada de capital internacional que utiliza Marruecos como puerta de entrada al mercado único.

En el Parlamento Europeo, la aspiración de Marruecos se ha canalizado a través de enmiendas como las impulsadas por eurodiputados socialistas españoles, que proponen conceder un trato preferente o transitorio a socios cercanos con acuerdos vigentes y mencionan explícitamente también a Turquía y Serbia. De ese modo, argumentan, no se romperán las cadenas de suministro ya integradas con la industria europea.

En mi visita a la factoría de Siemens en Erlangen (Alemania), pregunté al vicepresidente de simulación de IA Física y de Omniverse de Nvidia, Rev Lebaredian, qué sentido tendría en adelante el metaverso industrial, que ambas compañías anunciaron a bombo y platillo hace unos años, si vamos a un modelo de producción gobernado por agentes de IA.

Su respuesta fue que “el renderizado fotorrealista en un gemelo digital no es un adorno, la tecnología de trazado de rayos en tiempo real simula exactamente lo que ven los sensores ópticos y cámaras de los robots en la planta para entrenar a la IA antes de que opere físicamente”. Dicho de otro modo, la simulación fotorrealista sirve para obtener los datos sintéticos con los que entrenaremos a la IA que gobernará la planta. ¿Qué pasa cuando se enciende la luz? Las cámaras virtuales lo verán en el gemelo digital y producirán datos sintéticos útiles.

El software servirá en el futuro para anclar el mundo físico a nuestro territorio y no caer en la tentación de ceder el know how tecnológico a proveedores de terceros países. Las posibilidades que ofrece son enormes. Pero no es el camino fácil, ese es el problema, ni para los responsables de las empresas, ni para los gestores públicos.