Lo que viene: robots humanoides, un mercado de billones de dólares

Dijeron que esperan que los vehículos autónomos avancen más allá de los programas piloto y se implementen comercialmente a gran escala, mientras que los robots humanoides pasan de los laboratorios de investigación a su uso inicial en el mundo real.

"En general, predecimos que 2026 será un año en el que los vehículos autónomos pasarán cada vez más de la fase de pruebas y validación a la escalabilidad, y los humanoides pasarán de los experimentos de laboratorio a las pequeñas implementaciones", señalaron.

Cadena de proveedores

Los analistas destacaron el sur1gimiento de una nueva cadena de suministro de robótica humanoide, con proveedores automotrices tradicionales reposicionándose para atender lo que podría convertirse en un mercado masivo. "Aunque aún es una etapa temprana, vemos que los proveedores intentan cambiar hacia la cadena de suministro humanoide con la esperanza de lograr grandes volúmenes en el futuro".

Nvidia sigue dominando la base informática de este ecosistema. “Nvidia sigue siendo el procesador integrado dominante, aparentemente gracias a su rendimiento y facilidad de uso”, escribió el equipo, señalando que la mayoría de los principales desarrolladores de humanoides confían en las plataformas Jetson Orin y Thor.

También describieron un cambio importante en el entrenamiento de robots, que se aleja de la programación rígida y se acerca a sistemas capaces de razonar en tareas complejas. "Hay una transición coordinada desde las acciones pre-programadas o predefinidas hacia el sistema de visión-lenguaje-acción (VLA), donde el robot razona al realizar diversas tareas”.

El despliegue comercial de humanoides se centra inicialmente en funciones específicas. "A corto plazo, creemos que el humanoide de propósito general se está canalizando principalmente hacia casos de uso específicos para demostrar su viabilidad comercial antes de implementarse realmente en el hogar", afirmaron.

Cuestión de costos

En cuanto a la reducción de costos sostienen que se verá impulsada por la escala. "El aumento del volumen para mejorar la absorción de gastos generales se citó como el principal factor de costos", señala el informe, y agrega que una empresa que participó en la visita ya redujo los costos unitarios de US$200.000 a US$100.000, con una hoja de ruta hacia los US$50.000 a medida que aumente el volumen.

Con relación a la conducción autónoma, los analistas afirmaron que los programas de robotaxi están entrando en una nueva fase de impulso. "Con el lanzamiento de Robotaxi por parte de Tesla en 2025, esperamos un mayor impulso comercial de múltiples actores en 2026", escribieron, citando los esfuerzos de expansión de Waymo, Zoox de Amazon y las alianzas con Mobileye, Volkswagen, Uber y otros.

Inteligencia Artificial

También señalaron la nueva plataforma de conducción autónoma de Nvidia como potencialmente transformadora. Esta compañía busca facilitar a los fabricantes de automóviles la implementación de capacidades de alto nivel a gran escala, proporcionando tanto el cerebro como la base de los sistemas autónomos, reduciendo así la necesidad de que los fabricantes desarrollen sistemas completos de Inteligencia Artificial (IA) desde cero.

Entre los proveedores, el equipo afirmó que empresas como Aptiv y Visteon están entrando en años críticos de ejecución a medida que implementan sistemas vehiculares de próxima generación basados en IA. En el caso de Visteon, la empresa está "democratizando eficazmente el vehículo definido por software", extendiendo las funciones avanzadas de computación y conectividad a vehículos de menor costo y mercados emergentes.

En conjunto, los analistas concluyeron que el CES 2026 marcó un punto de inflexión para la industria, con la IA, la robótica y la conducción autónoma pasando decisivamente de la experimentación a la comercialización temprana.

Otros expertos advierten que el gran obstáculo es la fiabilidad y seguridad: ¿De qué sirve un robot en planta o en un hogar si no puede seguir el ritmo humano sin pararse, sin comportamientos erráticos y sin riesgos? Además, en humanoides la seguridad se vuelve crítica: evitar caídas peligrosas, detectar personas (o mascotas) y controlar la fuerza aplicada.

Que funcione siempre

Este punto explica por qué la industria insiste en plazos: pasar de “funciona a ratos” a “funciona siempre” suele llevar años, y es ahí donde se decide si el humanoide es una herramienta o un problema.

Por otro lado, persiste el debate de si la forma humana es realmente la óptima. Tom Chi, ex Google X, suele poner el ejemplo del Roomba: no tiene brazos ni piernas, pero limpia mejor y más barato que un humanoide podría hacerlo durante mucho tiempo. Desde esta visión, en industria a menudo es más eficiente diseñar procesos para máquinas especializadas que encajar humanoides en espacios humanos.

La visión contraria sostiene que, precisamente porque el mundo está pensado para humanos, un robot con “cuerpo humano” terminará siendo más flexible para tareas variadas. Ese sueño, muy de ciencia ficción, también ha alimentado la inversión en múltiples startups de humanoides.

Y si hay un cuello de botella recurrente, es la mano. Replicar destreza, coordinación y sentido del tacto es brutalmente difícil. Tesla, por ejemplo, ha tenido problemas al intentar igualar la funcionalidad de la mano humana en su humanoide Optimus, porque no es solo mecánica: es también percepción y control fino de fuerza.

Pero no todas las compañías apuestan por cinco dedos, ya que algunas optan por pinzas de pocos “dígitos”, y otras prescinden de manos para acoplar herramientas directamente al brazo. La idea: priorizar función sobre estética. El objetivo, según los expertos, no es “copiar al humano”, sino resolver la tarea: agarrar, mover, colocar… sin romper nada y sin poner en riesgo a nadie.

La IA física

Por último, la IA tampoco parece estar lista para la “IA física”. Los modelos de lenguaje actuales son excelentes con texto, pero eso no significa que puedan controlar un cuerpo en el mundo real. Les falta razonamiento espacial y comprensión física: manipular objetos, estimar distancias, anticipar rozamientos, adaptar fuerza y trayectoria.

Por eso se habla cada vez más de “modelos del mundo”, capaces de absorber datos sensoriales y aprender de interacción real. Mientras tanto, el entrenamiento sigue siendo caro: la tele-operación (control remoto humano) recopila buenos datos, pero exige repetición masiva. Simulaciones y datos sintéticos escalan mejor, aunque pueden ser menos precisos.

Por lo tanto, varios expertos señalan que la revolución de los humanoides si bien va en serio, no es inmediata, antes de ver robots autónomos “de verdad” en hogares y fábricas, hacen falta mejoras grandes en fiabilidad, seguridad, manipulación y IA física. Durante los próximos años dicen que se verán avances, pilotos y despliegues industriales limitados pero la adopción masiva llegará más tarde.