Con CES 2026 en el horizonte, y algunos prediciendo que el primer robot doméstico asequible iniciará una carrera tecnológica en el mercado este año, aquellos que pasen por la convención en Las Vegas esta semana pueden esperar el tipo de emocionantes demostraciones de robots y grandes promesas que hemos escuchado desde la década de 1960. La explosión de la inteligencia artificial ha generado revuelo en torno a los robots domésticos humanoides y, para ser justos, la revolución de la IA en el hogar realmente está sucediendo.
Aunque hemos estado usando Roombas, termostatos inteligentes y sistemas de seguridad impulsados por inteligencia artificial, como los timbres Ring, durante años, aún quedan desafíos importantes, como la disponibilidad de datos, la privacidad y la aceptación social, antes de que tengamos asistentes de la era Jetson que no solo doblarán nuestra ropa y nos ayudarán a cuidar a nuestros hijos y padres ancianos, sino que también podemos confiar en que lo hagan.
A medida que nuestros coches se vuelven más autónomos, parece que ha llegado el momento de los robots domésticos. Después de todo, si la inteligencia artificial, los sensores, el hardware informático y otros componentes necesarios para la autonomía se han vuelto lo suficientemente potentes y seguros para viajar, ¿por qué no pueden usarse en casa?
He estado rodeado de computadoras desde que compré mi Commodore 64 cuando era niño. Ahora, como profesor de inteligencia artificial y robótica y fundador de una startup de inteligencia artificial, estudio cómo los sistemas informáticos interactúan con nuestro mundo. Aunque hemos recorrido un largo camino, existen muchos obstáculos tecnológicos que la industria debe superar para lograr robots humanoides totalmente autónomos.
El mito de la autonomía
A pesar de todo el revuelo y los avances en la programación de IA, más del 46 por ciento de las empresas no pueden convertir sus emocionantes pruebas de concepto listas para demostraciones en algo utilizable en el mundo real, en parte porque los sistemas carecen de los datos y la experiencia para completar la capacitación en IA. En el espacio de la robótica doméstica, la adopción temprana impone gran parte de la carga de aprendizaje a los usuarios (usuarios que efectivamente pagan) y también plantea mayores problemas de privacidad y seguridad.
Al igual que los coches autónomos y los sistemas de tráfico, los robots domésticos deben funcionar de forma segura y eficiente el 99,999% del tiempo, porque un error puede tener consecuencias catastróficas como dejar la estufa encendida, olvidarse de una pastilla o caerse en la ducha. Además de aprender a manejar cantidades masivas de datos generados por cámaras, sensores y experimentos del mundo real, los robots domésticos también deben estar preparados para percibir, razonar y actuar en escenarios inesperados.
Esta capacidad de adaptarse a situaciones reales e inesperadas ha sido una espina clavada para los coches autónomos en la carretera (recordemos, se suponía que estarían disponibles en 2020). Si bien los datos sintéticos, el modelado y la experiencia ayudan a llenar estos vacíos, equipos como Fleet Response de Waymo también mantienen a las personas informadas para ayudar a la IA a tomar decisiones y actuar rápidamente cuando se encuentran con escenarios que los confunden o los confunden.
Los robots que entren en nuestras casas particulares se encontrarán con escenarios mucho más inesperados, que van desde el mapa físico único de cada edificio hasta la cultura -los llamados patrones de vida- de quienes viven allí. No importa cuánta capacitación se realice fuera de la empresa, personalizar y aprender constantemente para nuestros entornos hoy significa enviar grandes cantidades de datos personales a la nube sobre todo, desde cuándo nos sentamos a comer hasta cómo resolvemos los conflictos con nuestros hijos y cómo los criamos.
En medio de las continuas preocupaciones sobre la privacidad en torno a las cámaras de las puertas y la reacción contra los gigantes de las redes sociales que utilizan datos de los usuarios para entrenar sus propios modelos, los robots de hoy están invitando a observadores tanto pasivos como activos a nuestros hogares y dejando nuestros datos disponibles para los atacantes.
Tome el camino hacia el éxito, resolviendo un problema a la vez.
Trabajar para abordar este problema de privacidad es uno de los desafíos apasionantes que enfrenta la industria hoy en día. Si bien nos esforzamos por encontrar soluciones aquí, los desarrolladores y los primeros usuarios que buscan robots domésticos que realmente puedan funcionar hoy pueden aprender del éxito de la industria automotriz.
Hace diez años, nuestros automóviles tenían control de crucero básico, y hoy esa temprana asistencia de IA ha evolucionado hacia control de crucero adaptativo, sistemas de seguimiento de carril y más. Básicamente, los coches autónomos son múltiples sistemas de inteligencia artificial que trabajan juntos.
Si bien la industria automotriz ha eliminado problemas y casos de uso uno tras otro, no hemos llevado este tipo de progreso a casa. Más de dos décadas después de que Roombas llegara por primera vez a nuestros hogares, la mayoría de nuestros dispositivos inteligentes (asistentes Alexa, timbres Ring y chatbots con inteligencia artificial) todavía no interactúan físicamente con el mundo que nos rodea ni navegan por él.
El refrigerador adecuado puede notificarnos cuando nos queda poca leche e incluso crear pedidos de comestibles que podamos aprobar, pero todavía no hay ningún robot que pueda desempacar los alimentos, y mucho menos planchar o colgar la ropa, dos de las muchas promesas hechas ya en ese video de pronóstico de la BBC de los años 60.
¿Te estás levantando? La aceptación social es importante para incrementar la adopción de nuevas tecnologías.
Si bien a muchos de nosotros nos encantaría entregar las tareas del hogar, y a veces incluso a los niños, a un robot confiable, la industria necesita hacer más que simplemente mantenerlos seguros y respetando las expectativas sociales en torno a la privacidad. Los innovadores también tienen que convencernos de que confiemos en ellos.
Hoy en día damos por sentado los ascensores de pasajeros, pero al ser el primer vehículo autónomo, fueron radicales cuando se introdujeron en el siglo XIX. De repente, la gente podía entrar a la caja, tal vez escuchar el chirrido de los engranajes y luego salir de la caja a otro piso, y aunque las características de seguridad se habían actualizado, era aterrador. Por eso, cuando esta notable hazaña se volvió tan simple como presionar un botón, los operadores humanos permanecieron a bordo.
Los operadores de ascensores son ahora un signo de prestigio, pero en los primeros días de esta tecnología, su presencia era importante para generar confianza y aceptación con el fin de desarrollar una norma social.
Del mismo modo, si bien es difícil evitar historias de reacciones negativas de la IA tras la explosión de ChatGPT, la tecnología nos ha estado ayudando silenciosamente durante años con servicios como la detección de fraudes con tarjetas de crédito. Las compañías de tarjetas de crédito han implementado algoritmos de seguridad sin hacer público el hecho y han evitado reacciones negativas de los usuarios al volver a incluir al ser humano en la ecuación después de que las transacciones han sido marcadas para su revisión.
En casa, otra persona no es la respuesta, lo que nos devuelve a la parte más difícil del rompecabezas. Si bien la industria de la robótica doméstica puede tener éxito resolviendo problemas más pequeños que requieren menos datos y computación, los innovadores también deben resolver un problema mucho mayor: cómo obtener y proteger los datos que alimentarán, capacitarán e informarán a nuestros leales ayudantes.
Puede que no tengamos que esperar 50 años para alcanzar a los Supersónicos, pero el camino es ciertamente más largo y complicado de lo que sugieren las demostraciones de robots domésticos que verá en el CES. Mientras camina por los pasillos esta semana, no ignore al limpiador de ventanas, al barman o al quitanieves, menos interesantes pero útiles. Inspírate con la promesa de estos robots andantes incluso mientras nos concentramos en las tareas que tenemos por delante.
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