Por Canuto  

Sam Altman proyectó que OpenAI volverá a impulsar la robótica para crear sistemas capaces de asistir en construcción e infraestructura, antes de llevarlos eventualmente a los hogares.
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  • OpenAI reactivó en 2025 sus capacidades vinculadas con la robótica y amplió su presencia física en California.
  • La empresa priorizaría robots para infraestructura y construcción antes de desarrollar modelos para el hogar.
  • El proyecto retoma avances anteriores como Dactyl y se apoya en técnicas de simulación para entrenar robots.

OpenAI prepara una nueva incursión en la robótica humanoide, con la intención de construir máquinas capaces de ejecutar tareas físicas en entornos reales. Sam Altman, CEO de la compañía, señaló el 31 de mayo de 2026 que OpenAI está impulsando nuevamente este campo, después de haber reducido sus esfuerzos anteriores para concentrarse en los modelos de lenguaje. La estrategia contempla comenzar con asistencia para trabajadores calificados y avanzar más adelante hacia robots personales destinados al uso cotidiano.

Una estrategia en dos etapas

La visión presentada por Altman se divide en dos fases claramente diferenciadas, aunque conectadas por el mismo objetivo tecnológico. En la primera, OpenAI buscaría desarrollar robots de propósito general que colaboren con trabajadores de infraestructura y construcción, mientras que la segunda contemplaría modelos capaces de desempeñar tareas en los hogares y otros espacios de consumo.

El orden elegido refleja una evaluación práctica sobre dónde pueden demostrar utilidad los primeros sistemas humanoides. Una obra de construcción ofrece actividades delimitadas, zonas de operación relativamente previsibles y necesidades concretas, condiciones que podrían facilitar el entrenamiento y la supervisión de máquinas todavía lejos de dominar todos los escenarios físicos.

En una publicación atribuida a Altman, el ejecutivo planteó que 2027 podría ser el año en que aparezcan robots capaces de realizar tareas en el mundo real. Esa referencia representa una expectativa de desarrollo y no una fecha confirmada de lanzamiento comercial. La empresa no detalló qué funciones específicas asumirían los primeros modelos, por lo que el alcance de la proyección todavía depende de avances en hardware, software y seguridad operativa.

La eventual llegada de robots personales quedaría para una etapa posterior, cuando la tecnología pueda desenvolverse en ambientes menos estructurados. Una vivienda plantea desafíos mucho más amplios que una obra, porque combina objetos diversos, instrucciones ambiguas, personas en movimiento y situaciones inesperadas que exigen interpretar el contexto con un margen reducido para errores.

El regreso de OpenAI a la robótica

La compañía no parte desde cero en esta área. OpenAI tuvo anteriormente una división de robótica que desarrolló Dactyl, una mano robótica entrenada mediante simulación para manipular objetos y adaptarse a la física del mundo real. Ese esfuerzo fue cerrado alrededor de 2020 o 2021, mientras la organización trasladaba recursos hacia los modelos de lenguaje.

Aquel cambio de prioridades terminó respaldando la apuesta que llevó al desarrollo de ChatGPT, aunque también dejó a OpenAI fuera de una parte de la carrera por construir máquinas con presencia física. La reactivación actual indica que la empresa considera que los avances recientes en inteligencia artificial pueden ayudar a resolver limitaciones que, durante la etapa de Dactyl, hacían más difícil generalizar las capacidades de un robot.

La reconstrucción comenzó en febrero de 2025, cuando OpenAI volvió a reunir capacidades vinculadas con la robótica. Desde entonces, la empresa estableció un laboratorio en San Francisco y proyectó una segunda instalación en Richmond, California. La información disponible también señala que el primer espacio habría cuadruplicado su tamaño desde su creación.

El crecimiento físico del laboratorio acompaña una apuesta que requiere varias disciplinas. El desarrollo de robots humanoides combina ingeniería de hardware, diseño de sistemas, operaciones y aprendizaje automático, por lo que el proyecto exige mucho más que integrar un modelo de IA en un cuerpo mecánico.

Simulación, competencia y primer mercado

El enfoque técnico de OpenAI se apoya, al menos en parte, en el entrenamiento mediante simulación. El trabajo previo con Dactyl mostró cómo una mano robótica podía aprender en un entorno simulado y trasladar ese conocimiento a un dispositivo físico, adaptándose a las condiciones del mundo real.

En los sistemas humanoides, una estrategia de este tipo podría permitir que una máquina anticipe consecuencias, ajuste sus movimientos y responda ante cambios sin depender exclusivamente de instrucciones programadas de antemano. Sin embargo, el material disponible no confirma qué arquitectura de entrenamiento ni qué plataforma de hardware utilizaría OpenAI en sus nuevos proyectos.

OpenAI entra en un sector con competidores relevantes, entre ellos Tesla y sus prototipos Optimus, además de varias startups especializadas en robótica humanoide. La competencia abarca tanto la construcción de los dispositivos como el desarrollo de sistemas capaces de percibir el entorno, aprender tareas y operar con seguridad.

La construcción aparece como un posible primer mercado porque permite concentrarse en tareas y espacios más definidos que los de un hogar. Un robot que transporte materiales o asista a un trabajador calificado no tendría que resolver inmediatamente toda la complejidad de una cocina familiar, aunque seguiría enfrentando exigencias de seguridad, coordinación y confiabilidad.

Un mercado con grandes expectativas

La robótica humanoide ha atraído proyecciones de crecimiento que llegan a cifras muy elevadas durante las próximas décadas. Esas estimaciones ayudan a explicar la intensidad de la competencia entre empresas tecnológicas, fabricantes y startups, pero describen un potencial de mercado y no garantizan que los productos alcancen la escala, el precio o el rendimiento necesarios para convertirse en herramientas masivas.

Para OpenAI, el desafío consiste en convertir sus avances en modelos de inteligencia artificial en sistemas que puedan operar de forma segura y repetible fuera de los centros de datos. El hardware debe soportar movimientos precisos y continuos, mientras el software necesita interpretar instrucciones, reconocer obstáculos y actuar sin poner en riesgo a trabajadores, residentes o equipos.

La prioridad en infraestructura también podría ofrecer un camino gradual para recopilar datos sobre el desempeño en contextos profesionales. Cada tarea supervisada permitiría observar cómo responde el robot ante materiales, espacios y obstáculos diferentes, aunque la información disponible no confirma cuál sería el mecanismo de entrenamiento ni qué empresas participarían en las primeras pruebas.

El anuncio reabre una apuesta que OpenAI había abandonado cuando concentró sus recursos en el lenguaje, pero ahora bajo una premisa más amplia sobre la relación entre IA y mundo físico. Si la compañía logra cumplir su proyección de 2027, podría acelerar la adopción de robots en obras y servicios; si no, la distancia entre las demostraciones controladas y la utilidad cotidiana volvería a quedar expuesta.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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