Puntos clave:
- Demis Hassabis asegura que el mayor avance en robótica proviene del software de IA, no del hardware.
- Los modelos fundacionales permiten que los robots aprendan, razonen y generalicen tareas.
- La inteligencia incorporada es vista como un paso esencial hacia la inteligencia artificial general.
El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, afirmó que la esperada revolución de la robótica ya no pertenece al futuro, sino al presente. Según él, el cambio decisivo no está en los avances mecánicos, sino en la evolución de la inteligencia artificial que controla cómo los robots perciben, piensan y actúan.
Para Hassabis, durante años el verdadero límite de la robótica fue el software. Los sensores y motores ya eran sofisticados, pero la falta de inteligencia impedía que los robots se adaptaran a entornos dinámicos y tomaran decisiones complejas. Ese obstáculo, asegura, finalmente comenzó a romperse.
El fin de los robots rígidos y especializados
Durante décadas, los robots estuvieron diseñados para tareas muy concretas. Incluso máquinas avanzadas como el Atlas, de Boston Dynamics, capaz de realizar acrobacias impresionantes, dependían de una programación altamente específica para cada acción.
Cualquier cambio mínimo en el entorno, como la iluminación o la posición de un objeto, exigía reprogramar todo el sistema. Esto limitaba el uso de los robots fuera de escenarios controlados y reducía su utilidad en el mundo real.
Los modelos fundacionales permiten razonar antes de actuar
Este panorama empezó a transformarse con la llegada de los modelos fundacionales. El Gemini Robotics, lanzado por Google DeepMind en 2025, junto con su evolución Gemini Robotics 1.5, marca lo que Hassabis describe como un punto de inflexión claro para la robótica.
Estos modelos combinan visión, lenguaje y acción, permitiendo que los robots comprendan su entorno, planifiquen tareas de varios pasos y ejecuten acciones sin depender de reglas rígidas predefinidas. En lugar de reaccionar de forma automática, los robots ahora pueden pensar antes de actuar.
En la práctica, esto se traduce en capacidades como clasificar ropa por color, preparar equipaje según la previsión meteorológica o separar residuos conforme a normativas locales, tareas que requieren comprensión contextual real.
Inteligencia incorporada y el camino hacia la AGI
Hassabis sostiene que la inteligencia incorporada, la habilidad de percibir, planificar y actuar en el mundo físico, es fundamental para alcanzar la inteligencia artificial general. A su juicio, una IA verdaderamente avanzada debe interactuar activamente con la realidad, y no limitarse al procesamiento de texto o imágenes.
Este enfoque también redefine el valor de la robótica en la industria. En lugar de sistemas costosos y altamente especializados, los robots pasan a ser vistos como plataformas de IA capaces de aprender rápido y transferir habilidades entre distintos tipos de cuerpos, incluidos robots humanoides.
El resultado es una aceleración notable en los tiempos de desarrollo. Años de programación manual están siendo sustituidos por el ajuste de modelos generalistas que se adaptan con menos datos y mayor rapidez, reforzando la idea de que la robótica inteligente está lista para salir del laboratorio y convivir con las personas.
