OpenAI desarrolla un robot humanoide, según confirmó su CEO, Sam Altman. Cuando le preguntaron en el podcast Sources si la apuesta de la compañía por la robótica incluía la creación de un humanoide o de una máquina destinada a centros de datos, no dudó en responder: "Ambos". Además, añadió: "Sin duda, crearemos un humanoide. También desarrollaremos otros formatos".

Sin embargo, Altman parece considerar que fabricar cuerpos robóticos es más sencillo que desarrollar una IA física avanzada capaz de controlarlos. "Creo que todo eso es menos importante que comprender realmente el cerebro que hace funcionar al robot", sostuvo.

De manera oficial, una de las dos empresas con más capital, capacidad de procesamiento y credibilidad en inteligencia artificial decidió que contar con el cerebro no basta. Fabricar cuerpos físicos para robots también es fundamental.

También es una advertencia para cientos de empresas de robótica. Muchas compran tecnología de terceros o se asocian con otras compañías para incorporar, al menos en parte, sus sistemas de IA y los "cerebros" que controlan a los robots. Esa es la base de GR00T, la plataforma de Nvidia para desarrollar robots humanoides. También sigue esa lógica Gemini Robotics, el sistema de Google que trabaja con Apptronik y con hardware de Boston Dynamics, entre otros. A eso se suma la tecnología de Skild para robots capaces de desplazarse en distintas direcciones.

Si los principales proveedores de esos "cerebros" también fabrican los cuerpos, el modelo de colaboración se vuelve mucho más complejo. Figure AI lo entendió desde el principio. OpenAI invirtió US$ 675 millones en una ronda de inversión de Figure en 2024, pero su CEO, Brett Adcock, puso fin a la colaboración un año después para desarrollar su propia tecnología.

Argumentos a favor del formato humanoide

La explicación de Altman sobre por qué los robots deberían tener forma humana es bastante conocida. Vivimos en un mundo diseñado para personas, por lo que tiene sentido que, al menos, algunos robots adopten una estructura similar a la del cuerpo humano.

"El mundo está diseñado en gran medida para las personas", dijo Altman. "Si pensamos en la capacidad de abrir una puerta, escribir en una computadora, manejar maquinaria, limpiar la cocina y demás, construimos este mundo para las personas, y quiero asegurarme de que sigamos haciéndolo. Por lo tanto, adaptarnos a ese modelo parece una buena idea", explicó.

Sobre la posibilidad de que eso termine con un robot en cada hogar, Altman se mostró más cauto. Aun así, mantuvo una mirada optimista sobre el futuro de los humanoides domésticos. "No creo que sea lo más importante a hacer primero", dijo, y admitió que la infraestructura y la fabricación tienen prioridad. "Pero sí, algún día. Creo que todo el mundo debería tener un robot personal", añadió.

La idea coincide con las predicciones recientes de Zhaopeng Chen, CEO de Agile Robots, y de Elon Musk, de Tesla. Chen afirmó hace poco que la industria de la robótica humanoide podría llegar a ser diez veces más grande que la automotriz actual. Las familias suelen tener uno o dos autos y, según su visión, cada persona podría contar con un robot humanoide. Por su parte, Musk aseguró ante los líderes del G20 que podría haber 1.000 millones de robots en funcionamiento en todo el planeta dentro de diez años.

Altman podría tener razón porque el cerebro es la parte difícil

Gill Pratt, CEO del Instituto de Investigación de Toyota y exresponsable del Desafío de Robótica de DARPA, afirmó que solo se había resuelto la mitad del cerebro de los humanoides. Se refería a la capacidad de reconocer patrones de forma rápida y refleja.

También advirtió que el sector corre el riesgo de atravesar una profunda desilusión si no consigue descifrar el razonamiento y los modelos del mundo. Estos modelos permiten que una IA comprenda cómo funciona su entorno y anticipe qué va a pasar.

Al menos algunos inversores comparten esa visión. Skild AI recaudó US$ 1.400 millones en enero, con una valuación superior a US$ 14.000 millones, en una ronda liderada por SoftBank junto con Nvidia, Bezos Expeditions, Samsung y LG. La compañía promete desarrollar un cerebro "omnicuerpo", un sistema de IA pensado para controlar distintos tipos de robots. Según el cofundador de Skild, Deepak Pathak, "puede controlar robots con los que nunca fue entrenado".

Physical Intelligence sigue una estrategia similar a la de π0.7. Se trata de un modelo de inteligencia artificial diseñado para controlar robots y permitirles realizar diversas tareas físicas. Google DeepMind lanzó Gemini Robotics 2 el 30 de julio. El sistema funciona con hardware de Apptronik, Boston Dynamics y Franka.

El 31 de mayo, el mismo día en que Altman anunció que OpenAI Robotics buscaba incorporar personal, Nvidia presentó un diseño humanoide de referencia abierto basado en un chasis de Unitree. Se trata de una infraestructura física en la que otras compañías desarrollan sus propios robots.

Sin embargo, Nvidia, DeepMind y Skild no fabrican robots humanoides ni robots de ningún otro tipo. Para estas compañías, la construcción de la máquina queda en manos de terceros. Su prioridad es desarrollar la inteligencia artificial que controla el robot.

Hay un contraargumento

¿Recuerdan la predicción de Musk sobre la fabricación de 1.000 millones de robots? Tesla comenzó a producir su robot humanoide Optimus en su planta de Fremont alrededor de agosto, cinco años después del anuncio del programa. Para hacerlo, adaptó las líneas de producción de los modelos S/X.

Sin embargo, todavía no envió ninguna unidad a clientes. En enero, Musk admitió que ningún robot Optimus realizaba tareas útiles en las fábricas de Tesla. La compañía tampoco alcanzó el objetivo de entregar unas 10.000 unidades en 2025.

En la última conferencia de resultados, Musk calificó a Optimus como "el producto más difícil de fabricar a gran escala que jamás hayamos creado". También añadió que todo en el robot es nuevo, por lo que requiere una cadena de suministro completamente nueva.

Esto significa que uno de los fabricantes de hardware complejo de mayor capacidad del mundo reconoce que construir cuerpos para robots es una tarea extremadamente difícil.

Los datos de McKinsey respaldan esa idea. Los actuadores, los componentes que permiten mover las articulaciones del robot, representan entre el 40% y el 60% del costo total de las piezas. A su vez, los reductores armónicos y los husillos de precisión son mecanismos esenciales para controlar movimientos con gran precisión. Su producción depende de un reducido número de proveedores.

Además, China controla cerca del 69% de la extracción de tierras raras y alrededor del 90% del procesamiento de imanes. Fabricar robots avanzados sin proveedores chinos costaría cerca de US$ 131.000, frente a US$ 46.000 en componentes, según estimaciones de OpenMind.

Pero hay otro punto importante. Resulta difícil desarrollar una gran IA física sin fabricar también robots reales. OpenAI canceló su proyecto de robótica en 2021 por falta de datos. Construir y operar robots propios representa la vía más directa para obtener la información necesaria para mejorar la IA física.

Entre esos datos figuran las interacciones con objetos, los errores, las correcciones y las consecuencias de cada acción. Los robots humanoides no son solo un producto; también sirven como herramientas para recopilar datos. Hexagon Robotics conoce bien esa ventaja. La compañía tiene un contrato para instalar 1.000 robots Aeon en las fábricas de Schaeffler.

La gran ventaja de los datos de entrenamiento de robots provenientes de las propias máquinas es que incluyen toda su información sensorial. Permiten saber qué hacía el robot, con qué fuerza sujetaba un objeto, qué elementos se movían y cómo respondía el entorno, entre otros datos. Según me comentó el jueves Arnaud Robert, presidente de Hexagon, contar con datos de entrenamiento de alta calidad es esencial para desarrollar mejores robots.

Brett Adcock, CEO de Figure AI, planteó un argumento similar cuando Figure puso fin a su colaboración con OpenAI en febrero de 2025. "Descubrimos que para resolver el problema de la IA integrada a gran escala en el mundo real, es necesario integrar verticalmente la IA robótica. No podemos externalizar la IA por la misma razón que no podemos externalizar nuestro hardware", explicó. En otras palabras, la empresa considera necesario desarrollar y controlar internamente tanto la inteligencia artificial como el hardware del robot.

Las búsquedas laborales de OpenAI muestran una realidad algo diferente

Si lo que importa es el cerebro y el cuerpo ocupa un lugar secundario, el camino parece obvio. Obtené la licencia de un chasis, incorporá tu modelo de IA y olvidate del complejo proceso de fabricación. Nvidia incluso te da un diseño de referencia gratis. Solo tenés que integrar tu inteligencia artificial.

Pero eso no es exactamente lo que hace OpenAI. Su página de empleos enumera actualmente 19 puestos vacantes en robótica, todos en San Francisco, frente a los 11 que tenía cuando la división abrió a fines de mayo. Cuatro puestos están dedicados específicamente a actuadores. A ellos se suma un gerente de programa técnico para esa área.

La empresa busca expertos en diseño de actuadores, diseño electromagnético, engranajes e infraestructura de pruebas. También publicó una búsqueda para un ingeniero de diseño que tendrá a su cargo el desarrollo completo de actuadores electromecánicos personalizados. El trabajo incluye motores, transmisiones, sensores y sistemas térmicos. Su tarea será mejorar la resistencia en función de su tamaño y facilitar su fabricación.

Además, deberá trabajar con socios industriales en diseños preparados para entrar en producción. Las búsquedas también incluyen un ingeniero de diseño de PCB, las placas de circuito impreso que conectan los componentes electrónicos. La lista se completa con un responsable de simulación térmica, especialistas en firmware, un técnico de prototipos, un gerente de inventario y otro de materias primas.

Nadie diseña sus propios electroimanes y engranajes si considera que el cuerpo es la parte fácil. Los actuadores están entre los componentes más caros y difíciles de conseguir de un robot humanoide. OpenAI busca incorporar, en la práctica, el conocimiento técnico que Musk identifica como uno de los principales obstáculos para fabricar estas máquinas a gran escala. Altman, en definitiva, sienta las bases de una empresa de hardware y no únicamente de un grupo de investigación en IA.

*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.