Muchos se preguntan si 2026 será finalmente el año en que veamos robots realizando tareas del hogar de forma masiva. Aunque ya hay empresas ofreciendo soluciones, la «letra pequeña» es que muchos de estos robots están actualmente teleoperados; es decir, no son autónomos, sino avatares controlados a distancia por personas para recolectar datos.

Para que un robot sea realmente útil en una casa, debe resolver tres retos fundamentales: navegación, planificación y manipulación.

Navegación: Un problema prácticamente resuelto

La navegación es la capacidad del robot para moverse sin chocar. Esto se logra con IA clásica: el robot crea un mapa digital, usa un punto de referencia (como su base de carga) y corrige sus errores de posición comparando lo que ve (con sensores LiDAR o cámaras) con su mapa interno. En entornos complejos, incluso se pueden usar apoyos externos como códigos QR o señales de radiofrecuencia.

Planificación y Manipulación: El verdadero desafío

A diferencia de una fábrica, un hogar es un entorno caótico. Para solucionar esto, modelos como los de Gemini Robotics (DeepMind) proponen un sistema de dos capas basado en IA generativa:

• Modelo Razonador (LLM Multimodal): Recibe órdenes complejas (ej. «hazme un bocadillo»), analiza el entorno y descompone la tarea en pasos lógicos, siendo capaz de improvisar si, por ejemplo, los cubiertos no están en su sitio.
• Modelo de Manipulación (VLA): Traduce esas órdenes en movimientos precisos de los motores y brazos del robot, adaptándose a la resistencia y posición de los objetos en tiempo real.

Funcionalidad	Descripción del Problema	Tecnología Utilizada	Soluciones Actuales	Limitaciones o Desafíos	Uso de IA Generativa
Planificación de tareas	Descomponer una orden compleja (ej. hacer un bocadillo) en pasos lógicos e improvisar ante la falta de instrumentos o cambios en la cocina.	IA Generativa (Modelos de lenguaje multimodal)	Modelos razonadores (como Gemini Robotics) que procesan audio, imágenes y texto para trazar y modificar planes en tiempo real.	El hogar es un entorno caótico y cambiante; la IA clásica solo es efectiva en entornos muy limitados y controlados con pocas opciones.	Se emplea como un modelo razonador para la descomposición de tareas y la gestión de la incertidumbre en el entorno doméstico.
Manipulación	Ejecutar movimientos físicos precisos con actuadores para interactuar con objetos (ej. agarrar pan o cargar una lavadora).	IA Generativa (Modelos VLA – Vision-Language-Action)	Modelos que integran órdenes, visión y propiocepción (estado de motores) para determinar la posición de los motores paso a paso.	Escasez crítica de datos de entrenamiento (datasets de robots reales) y alta dependencia del software respecto al hardware específico.	Determina el movimiento de los brazos basándose en sensores; modelos como Genie generan entornos virtuales para suplir la falta de datos.
Navegación	Localización en un plano digital y movimiento preciso evitando la acumulación de errores de odometría o cambios estructurales.	IA Clásica	Empleo de sensores LIDAR, cámaras, sonar, puntos de referencia (estación de carga) y comparación constante de mapas digitales.	El mundo real no es ideal; los errores de desplazamiento se acumulan y los cambios en el mobiliario generan discrepancias con el mapa original.	No se utiliza

El gran obstáculo: La falta de datos

El mayor problema actual es que no tenemos suficientes datos de robots realizando tareas domésticas para entrenarlos. Es un círculo vicioso: no hay robots porque no hay datos, y no hay datos porque no hay robots.

Para romper este ciclo, se están explorando tres vías:

1. Datos de laboratorio: Muy precisos pero lentos y caros.
2. Datos sintéticos y simuladores: Permiten aprender rápido, pero suelen tener sesgos y no siempre reflejan perfectamente la realidad física.
3. Teleoperación: Al usar humanos para controlar robots, las empresas están obteniendo los datos reales necesarios para automatizarlos en el futuro.

Además, existe una complicación extra: los modelos de manipulación dependen totalmente del hardware. Un software diseñado para un robot con tres brazos no sirve directamente para uno de dos, lo que fragmenta el aprendizaje.

Conclusión: La tecnología está avanzando hacia modelos capaces de razonar en el mundo físico, pero el camino hacia un robot autónomo y asequible depende de cómo resolvamos esta crisis de datos reales.