Hasta ahora, muchos robots humanoides eran más bien un escaparate tecnolĂłgico: se veĂan en vĂdeos haciendo piruetas, corriendo o incluso bailando, pero su aportaciĂłn en un entorno de trabajo real era limitada. Eso es justo lo que quiere cambiar Google al llevar el modelo de inteligencia artificial Gemini directamente a las fábricas, en una apuesta por convertir estos prototipos espectaculares en herramientas industriales Ăştiles.
En el marco del CES celebrado en Las Vegas, Google DeepMind y Boston Dynamics anunciaron una alianza para integrar Gemini Robotics en robots humanoides y cuadrĂşpedos, con el objetivo de que puedan entender su entorno, reconocer piezas y manipularlas con sus manos en lĂneas de producciĂłn reales, empezando por la industria del automĂłvil.
De demostraciones espectaculares a trabajo industrial real
Atlas, el humanoide más conocido de Boston Dynamics, ya ha demostrado que puede correr, saltar y ejecutar acrobacias con una agilidad sorprendente, pero eso no basta para convertirlo en un operario de fábrica. Hasta ahora, estos robots funcionaban siguiendo secuencias muy marcadas, sin comprender realmente quĂ© tenĂan delante ni cĂłmo debĂan reaccionar cuando algo cambiaba en su entorno.
La integraciĂłn de Gemini busca cubrir precisamente esa carencia. Se trata de un modelo de IA diseñado desde el inicio como multimodal, capaz de procesar informaciĂłn visual, espacial y contextual del mundo fĂsico, no solo texto o imágenes aisladas. Con Gemini Robotics como “cerebro”, el objetivo es que el robot pueda interpretar los datos de sus sensores, identificar objetos y decidir cĂłmo manipularlos.
Las primeras pruebas no se harán en laboratorios cerrados, sino en fábricas de Hyundai, el grupo que controla Boston Dynamics. Las plantas automotrices se consideran un entorno idóneo para este salto: son espacios relativamente controlados, con procesos repetitivos pero con suficiente variación como para poner a prueba la capacidad de adaptación de los robots.
La meta no es que Atlas o Spot repitan una y otra vez el mismo movimiento programado, sino que sean capaces de ver una pieza nueva, analizar su forma, decidir cĂłmo agarrarla y quĂ© hacer con ella sin necesidad de reprogramar el sistema cada vez que se introduce un cambio en la lĂnea de producciĂłn.
En esta fase inicial, Atlas se centrará en realizar distintas tareas de fabricaciĂłn dentro de las plantas de Hyundai, mientras que Spot, el robot cuadrĂşpedo, puede desempeñar labores de inspecciĂłn y supervisiĂłn en zonas difĂciles o repetitivas, recogiendo datos valiosos para seguir entrenando el modelo Gemini en escenarios reales.
Una plataforma de IA para toda una generaciĂłn de robots
Google DeepMind no pretende lanzar “el robot de Google”, sino algo más ambicioso: convertir Gemini en la plataforma estándar de inteligencia para robots de distintos fabricantes, de forma parecida a lo que consiguió Android en el mercado de los teléfonos móviles. La idea es que cualquier empresa de robótica pueda integrar este modelo en su hardware.
Demis Hassabis, CEO de DeepMind, ha dejado claro que la visiĂłn pasa por alimentar robots de propĂłsito general con un mismo cerebro de IA, permitiendo que máquinas muy diferentes —humanoides, brazos robĂłticos, cuadrĂşpedos o sistemas mĂłviles— se beneficien del mismo avance en inteligencia fĂsica. Cuantos más robots empleen Gemini, más datos recopilará el modelo y mejor comprenderá el mundo fĂsico.
Para Boston Dynamics, esta alianza encaja con su estrategia actual. La compañĂa, pionera en robĂłtica avanzada y conocida por sus experimentos con robots de cuatro patas y humanoides, lleva años evolucionando desde proyectos militares y de investigaciĂłn hasta aplicaciones más comerciales, como la inspecciĂłn industrial o la logĂstica en entornos complejos.
Robert Playter, director ejecutivo de Boston Dynamics, subraya que el verdadero salto ya no está en que los robots mantengan el equilibrio o se muevan de forma espectacular, sino en que sean conscientes del contexto y utilicen sus manos para manipular prácticamente cualquier objeto en una fábrica. Según el directivo, los entornos de producción de Hyundai ofrecen el campo de pruebas ideal para comprobar si esta nueva generación de sistemas está preparada para el trabajo diario.
El acuerdo contempla un esfuerzo conjunto de investigaciĂłn que se desarrollará tanto en los equipos de Boston Dynamics como en los de Google DeepMind. Ingenieros, expertos en IA y especialistas en comportamiento robĂłtico colaborarán para ajustar los modelos visuales, lingĂĽĂsticos y de acciĂłn a las exigencias de la industria manufacturera.
Gemini Robotics: inteligencia multimodal para el mundo fĂsico
Gemini Robotics es la adaptaciĂłn del modelo Gemini al ámbito de la robĂłtica. Se apoya en las capacidades multimodales del sistema —texto, imagen, vĂdeo y otros tipos de datos— para que los robots no solo reaccionen a Ăłrdenes, sino que razonen sobre lo que está ocurriendo a su alrededor. Esto incluye interpretar cámaras, sensores de profundidad, fuerzas en las articulaciones o cambios en el entorno, apoyándose en hardware como el cerebro compacto para IA fĂsica.
Carolina Parada, directora sĂ©nior de RobĂłtica en Google DeepMind, explica que la arquitectura de Gemini se concibiĂł desde el principio para aprender del mundo fĂsico, lo que lo hace especialmente adecuado para controlar robots de uso general. La automociĂłn es, en sus palabras, un buen punto de partida, pero la intenciĂłn es ir extendiendo esta tecnologĂa a otros sectores con el tiempo.
Frente a los sistemas industriales clásicos, en los que los robots están pensados para una tarea muy concreta en un entorno casi invariable, Gemini pretende ofrecer flexibilidad. Si cambia la posiciĂłn de una pieza, si se introduce un nuevo componente o si hay ligeras variaciones en la lĂnea, el objetivo es que el robot pueda adaptarse sin que un equipo de ingenieros tenga que rediseñar la programaciĂłn de base.
Este enfoque tambiĂ©n abre la puerta a robots más versátiles en plantas europeas y españolas, donde la adaptaciĂłn a series cortas, cambios de modelo y personalizaciĂłn de producto es cada vez más habitual. En lugar de reconfigurar por completo una celda de producciĂłn, podrĂa bastar con actualizar el modelo o ajustar el comportamiento del robot mediante aprendizaje adicional.
SegĂşn Parada, la robĂłtica de Google DeepMind se centra en crear IA avanzada que pueda alimentar robots de propĂłsito general, no simples autĂłmatas. La ambiciĂłn a medio plazo es que esta clase de sistemas pueda trasladarse a otros ámbitos, desde la logĂstica hasta el mantenimiento de infraestructuras, pasando por sectores clave en Europa como la automociĂłn, la electrĂłnica o la industria farmacĂ©utica.
Una carrera global por el humanoide funcional
El movimiento de Google y Boston Dynamics se enmarca en una competencia internacional cada vez más intensa por desarrollar robots humanoides realmente Ăştiles. En Estados Unidos, compañĂas como Tesla, Figure AI, Agility Robotics, Apptronik, 1X y otras startups trabajan en prototipos capaces de operar en fábricas, almacenes y, en un futuro, incluso en hogares.
En China, el panorama es aĂşn más activo: se calcula que cerca de 200 empresas trabajan en sistemas humanoides, con el apoyo de asociaciones sectoriales y programas pĂşblicos que buscan acelerar la adopciĂłn de esta tecnologĂa en logĂstica, manufactura y servicios. Esta presiĂłn competitiva está empujando a los grandes actores globales a moverse con rapidez.
La diferencia en el caso de Google DeepMind reside en el enfoque. Mientras ciertos fabricantes centran sus esfuerzos en construir el “robot completo” —hardware, software y servicios—, la apuesta de Gemini es convertirse en la capa de inteligencia que otros puedan incorporar en sus propias máquinas. Si esta estrategia cuaja, podrĂa surgir un ecosistema en el que mĂşltiples marcas compartan un mismo cerebro de IA.
Para Europa, donde la industria automotriz y la fabricación avanzada tienen un peso considerable, esta carrera por el robot humanoide funcional puede influir en la competitividad de plantas situadas en España, Alemania, Francia o Europa del Este. La adopción de robots más inteligentes y flexibles puede ser un factor clave para mantener la producción en el continente frente a otras regiones.
No obstante, la implantaciĂłn masiva de humanoides en fábricas europeas dependerá no solo de la tecnologĂa, sino tambiĂ©n de cuestiones regulatorias, laborales y de seguridad. Será necesario encajar estas nuevas máquinas en marcos normativos como los que impulsa la ComisiĂłn Europea en materia de IA y seguridad industrial.
De la teorĂa al taller: pruebas en fábricas de Hyundai
El despliegue inicial de Gemini en el mundo fĂsico se realizará en distintas plantas automotrices de Hyundai, donde los robots de Boston Dynamics tendrán que enfrentarse a tareas de fabricaciĂłn reales. No se trata de demostraciones puntuales, sino de comprobar si estas máquinas pueden aportar valor en entornos productivos exigentes.
En este contexto, Atlas intentará ejecutar operaciones que van más allá de la simple repetición de movimientos. El reto está en la manipulación flexible: coger piezas con formas variadas, trabajar con herramientas distintas y adaptarse a cambios en el flujo de trabajo. Cada variación supondrá una prueba para el modelo Gemini y su capacidad de generalizar lo aprendido.
Spot, por su parte, puede ocuparse de recorrer la planta para inspeccionar zonas de difĂcil acceso, supervisar equipos o detectar anomalĂas, recogiendo datos visuales y de otros sensores. Toda esa informaciĂłn se utilizará para seguir mejorando los algoritmos de percepciĂłn y toma de decisiones de Gemini Robotics.
Este tipo de pruebas permitirá evaluar si la IA es capaz de mantener un comportamiento fiable durante largas jornadas de trabajo, algo esencial para plantearse una implantación más amplia en fábricas europeas, incluidas las del sector automotor en España, donde la presión por reducir costes y aumentar la flexibilidad productiva es creciente.
La colaboración también implica un flujo constante de datos desde las máquinas hacia los equipos de Google DeepMind, de manera que cada interacción del robot con su entorno sirva para refinar el modelo. Este enfoque de mejora continua es uno de los puntos clave para que la IA pase de ser un experimento de laboratorio a una herramienta industrial robusta.
Seguridad y riesgos: cuando la IA mueve cosas, no solo pĂxeles
Permitir que una IA tome decisiones sobre sistemas fĂsicos es un salto cualitativo respecto a las aplicaciones puramente digitales. Un error en un texto generado por una IA puede ser molesto; un fallo en un robot que comparte espacio con operarios puede resultar peligroso. Por eso, Google y Boston Dynamics insisten en que la seguridad es un pilar central del proyecto.
Los sistemas de Boston Dynamics ya incorporan mecanismos de seguridad y control para evitar conductas inestables. Sobre esa base, Gemini añadirá capas adicionales de razonamiento, diseñadas para anticipar comportamientos potencialmente arriesgados y limitar las acciones que puedan comprometer la integridad de personas o instalaciones.
Carolina Parada subraya que, además de los lĂmites fĂsicos y de programaciĂłn, Gemini aplicará un tipo de razonamiento artificial orientado a detectar y frenar comportamientos peligrosos antes de que se produzcan. La idea es que la IA evalĂşe continuamente el contexto y se mantenga dentro de márgenes de operaciĂłn seguros.
Robert Playter, por su parte, recuerda que incluso los robots de tamaño moderado pueden llegar a ser peligrosos si no se gestionan adecuadamente. De ahà que, al menos en las primeras fases, estos sistemas vayan a trabajar bajo supervisión humana estrecha, con escenarios de uso muy definidos y protocolos claros de parada y emergencia.
Para el entorno europeo, donde la legislaciĂłn en materia de seguridad laboral y responsabilidad es especialmente estricta, este enfoque de prudencia y control será clave si se quiere introducir robots humanoides y cuadrĂşpedos en lĂneas de montaje compartidas con trabajadores humanos.
Un paso más hacia la inteligencia fĂsica en la industria
Tras décadas en las que los robots industriales se centraban en movimientos repetitivos en entornos muy controlados, la entrada de modelos como Gemini abre la puerta a una nueva etapa. La inteligencia artificial deja de limitarse a responder preguntas o generar contenido digital para ocupar espacio en fábricas, talleres y almacenes.
La alianza entre Google DeepMind y Boston Dynamics apunta a transformar a Atlas, Spot y otros robots en sistemas capaces de asumir tareas variadas, ajustarse a situaciones cambiantes y colaborar con las personas en el dĂa a dĂa de la producciĂłn. La automociĂłn, incluida la que se desarrolla en Europa y España, será el terreno de pruebas inicial, pero difĂcilmente será el Ăşnico.
Si la tecnologĂa cumple lo prometido, las fábricas podrĂan pasar de robots rĂgidos y muy especializados a máquinas más versátiles, que se reconfiguren mediante software y datos en lugar de requerir costosas modificaciones fĂsicas. Esto tendrĂa impacto directo en costes, tiempos de adaptaciĂłn y capacidad para producir series cortas o personalizadas.
Al mismo tiempo, el proyecto obliga a afrontar debates sobre empleo, regulación y responsabilidad que serán especialmente relevantes en el contexto europeo. La forma en que se integren estos sistemas y el papel que jueguen los trabajadores en esa transición marcarán en buena medida la percepción social de esta nueva ola de automatización.
Con Gemini entrando en las fábricas a travĂ©s de los robots de Boston Dynamics, la robĂłtica industrial da un giro hacia una inteligencia fĂsica más cercana a la humana: los prĂłximos años dirán hasta quĂ© punto estos prototipos de hoy acaban convirtiĂ©ndose en compañeros habituales en las lĂneas de montaje de medio mundo, incluidas las plantas europeas que buscan mantenerse competitivas en un mercado cada vez más automatizado.