OpenAI prepara su entrada en la robótica humanoide. Sam Altman confirmó que la compañía trabaja en el desarrollo de máquinas con forma humana, aunque su prioridad sigue siendo construir la inteligencia artificial capaz de comprender, razonar y actuar de forma confiable en el mundo físico.
La señal es relevante para toda la industria: OpenAI no solo busca aportar el “cerebro” de futuros robots, sino que también está incorporando especialistas en actuadores, electrónica, simulación y manufactura. El movimiento la acerca a una integración vertical similar a la que persiguen empresas como Tesla y Figure AI.
Un humanoide y otros formatos
Durante una conversación en el podcast Sources, Altman fue consultado sobre el alcance de la división de robótica de OpenAI. La pregunta apuntaba a si la empresa planeaba construir robots humanoides, equipos para centros de datos u otras plataformas físicas. Su respuesta fue directa: trabajarán en ambos frentes.
“Sin duda, crearemos un humanoide. También desarrollaremos otros formatos”, afirmó el CEO.
Sin embargo, Altman puso el foco en el desafío que considera verdaderamente determinante: la IA física. Para él, construir la estructura mecánica de un robot importa menos que desarrollar el sistema capaz de controlarlo con comprensión profunda del entorno.
La diferencia parece sutil, pero es central. Un humanoide puede moverse, reconocer objetos o ejecutar instrucciones simples, pero una máquina útil en escenarios reales debe interpretar contextos cambiantes, anticipar consecuencias, corregir errores y manipular elementos con precisión. Ahí es donde sigue estando el principal cuello de botella.
Por qué la forma humana importa
La lógica detrás de los robots humanoides parte de una premisa conocida: el mundo fue diseñado para las personas. Puertas, escaleras, herramientas, teclados, cocinas, depósitos, vehículos y maquinaria siguen dimensiones, movimientos y flujos pensados para el cuerpo humano.
Altman lo resumió con ejemplos cotidianos: abrir una puerta, usar una computadora, operar una máquina o limpiar una cocina. Si el entorno ya está construido para manos, brazos, piernas y una determinada altura, un robot con una anatomía similar puede adaptarse sin exigir que toda la infraestructura sea rediseñada.
Esto no significa que todos los robots deban tener apariencia humana. Para muchas tareas industriales, logísticas o de limpieza, los formatos especializados seguirán siendo más eficientes. Un brazo robótico fijo, un vehículo autónomo de bodega o una máquina de inspección no necesita piernas ni rostro para cumplir su función.
Pero los humanoides tienen una ventaja potencial en entornos variables: pueden desplazarse por espacios existentes, usar herramientas convencionales y colaborar con trabajadores sin que las instalaciones cambien por completo.
Altman fue más prudente respecto del escenario de un robot en cada hogar. Considera que antes deben resolverse desafíos de infraestructura, suministro y fabricación. Aun así, proyectó un futuro en el que los robots personales se vuelvan comunes.
Una amenaza para el modelo actual
La decisión de OpenAI modifica el mapa competitivo de la robótica. Hasta ahora, muchas compañías construyen hardware y obtienen la inteligencia artificial de proveedores externos o trabajan mediante alianzas tecnológicas.
Ese modelo se observa, por ejemplo, en plataformas como:
El riesgo para este ecosistema es evidente: si los grandes proveedores de inteligencia artificial también fabrican los robots, dejan de ser solamente socios tecnológicos y pueden convertirse en competidores directos.
Figure AI tomó una decisión en esa dirección. OpenAI participó en una ronda de financiamiento de Figure en 2024, con una inversión de US$ 675 millones. Sin embargo, posteriormente la empresa liderada por Brett Adcock optó por terminar la colaboración y avanzar con tecnología propia.
La explicación de Adcock fue clara: para resolver la IA robótica a gran escala, no bastaría con externalizar ni el software ni el hardware. La compañía necesitaría controlar ambos extremos del sistema.
El verdadero desafío: el “cerebro” físico
La robótica humanoide ya logró avances visibles en movilidad, visión artificial y manipulación básica. Sin embargo, varios expertos coinciden en que todavía falta resolver la parte más compleja: el razonamiento físico.
Gill Pratt, CEO del Instituto de Investigación de Toyota y exresponsable del Desafío de Robótica de DARPA, ha advertido que la industria solo habría resuelto una parte de este problema. Los robots son cada vez mejores en respuestas rápidas, reconocimiento de patrones y acciones reflejas, pero aún tienen limitaciones al momento de entender relaciones causales y construir modelos robustos del mundo.
Un modelo del mundo permite responder preguntas implícitas antes de actuar:
-
¿Qué ocurrirá si tomo este vaso desde ese ángulo?
-
¿Cuánta fuerza puedo aplicar sin romperlo?
-
¿Qué objeto se moverá si empujo otro?
-
¿Qué debo hacer si una persona entra en mi trayectoria?
-
¿Cómo corrijo mi acción si el objeto se cae o se desliza?
Ese tipo de comprensión no se obtiene solo con videos, simulaciones o datos de internet. Requiere experiencias físicas, sensores, errores reales y miles o millones de interacciones con el entorno.
Por eso, tener robots propios puede ser una ventaja estratégica. Las máquinas generan información sobre fuerza, contacto, fricción, peso, temperatura, movimiento, posición de articulaciones y respuesta del ambiente. Esos datos son especialmente valiosos para entrenar sistemas de IA física.
OpenAI conoce esa necesidad. La empresa canceló un proyecto anterior de robótica en 2021, en parte por las dificultades para obtener suficiente información de entrenamiento. Ahora, construir y operar robots podría permitirle generar datos propios para mejorar sus modelos.
Fabricar el cuerpo tampoco es fácil
Altman plantea que el software es el desafío principal, pero la fabricación de un humanoide tampoco es un problema menor. Tesla lo ha comprobado con Optimus.
Elon Musk definió a Optimus como el producto más difícil de escalar que Tesla haya desarrollado. El robot exige componentes nuevos, líneas de producción adaptadas y una cadena de suministro distinta a la utilizada para automóviles eléctricos.
Los actuadores concentran una parte importante de la complejidad. Son los componentes que permiten mover las articulaciones del robot y replicar funciones como levantar, sujetar, caminar, girar o mantener el equilibrio.
En un humanoide, los actuadores deben combinar varios atributos que suelen competir entre sí:
-
Alta potencia en poco espacio.
-
Bajo peso.
-
Precisión de movimiento.
-
Resistencia al uso continuo.
-
Eficiencia energética.
-
Capacidad de fabricación a gran escala.
-
Costos compatibles con un producto comercial.
Además, componentes como reductores armónicos, husillos de precisión, imanes de alto rendimiento, sensores, motores, placas electrónicas y sistemas de refrigeración dependen de cadenas de suministro especializadas. China mantiene una posición especialmente fuerte en minerales críticos, procesamiento de tierras raras e imanes, factores relevantes para la producción de robots avanzados.
En otras palabras, diseñar una IA capaz de planificar una tarea es difícil; fabricar millones de cuerpos robóticos confiables y asequibles también lo es.
Las contrataciones revelan la estrategia
La actividad de OpenAI en su página de empleos muestra que la empresa está preparando capacidades más profundas que una simple integración de software sobre hardware de terceros.
La división de robótica abrió a fines de mayo y, desde entonces, aumentó sus vacantes. Entre los perfiles buscados aparecen especialistas en áreas directamente asociadas a la construcción de hardware humanoide:
-
Diseño de actuadores.
-
Ingeniería electromagnética.
-
Engranajes y transmisiones.
-
Diseño de motores.
-
Sistemas térmicos.
-
Sensores.
-
Firmware.
-
Placas de circuito impreso o PCB.
-
Prototipado.
-
Simulación térmica.
-
Gestión de inventario.
-
Materias primas.
-
Industrialización y preparación para producción.
Uno de los puestos apunta específicamente al desarrollo integral de actuadores electromecánicos personalizados. Esto incluye motores, sensores, transmisiones y control térmico, con el objetivo de mejorar la relación entre resistencia, tamaño y facilidad de fabricación.
La búsqueda de expertos en estas áreas sugiere que OpenAI no se limitaría a licenciar un chasis existente o a conectar sus modelos con plataformas de terceros. La empresa parece interesada en dominar componentes críticos del robot, especialmente aquellos que determinan costo, rendimiento y escalabilidad.
La carrera se acelera
La apuesta de OpenAI llega en un momento en que la robótica humanoide concentra inversiones, alianzas y expectativas cada vez mayores.
Skild AI, por ejemplo, ha impulsado la idea de un “cerebro omnicuerpo”: un sistema de IA capaz de adaptarse a robots con configuraciones diferentes, incluso a máquinas que no formaron parte de su entrenamiento original. Google DeepMind, Nvidia y Physical Intelligence también trabajan en modelos diseñados para trasladar capacidades de IA al mundo físico.
Nvidia presentó incluso diseños de referencia para humanoides basados en plataformas existentes, una forma de acelerar la adopción de su ecosistema de software, simulación y cómputo.
La gran discusión será si el futuro de la robótica se organiza en torno a empresas especializadas —unas fabrican cuerpos y otras desarrollan cerebros— o si ganarán las compañías que integren toda la cadena: datos, modelos, sensores, actuadores, software, manufactura y despliegue.
Qué implica para OpenAI
El anuncio de Altman muestra una evolución estratégica. OpenAI nació como un laboratorio de investigación en inteligencia artificial, pero el desarrollo de robots humanoides la empuja hacia un modelo de empresa de hardware, manufactura y operaciones físicas.
No se trata únicamente de vender robots. También se trata de obtener los datos necesarios para entrenar una IA capaz de actuar fuera de una pantalla.
Un robot humanoide representa, al mismo tiempo, tres cosas:
-
Un producto potencial para industrias, empresas y hogares.
-
Una plataforma de experimentación para mejorar la IA física.
-
Una fuente continua de datos del mundo real.
La carrera no será rápida ni sencilla. Tesla aún enfrenta obstáculos para escalar Optimus; Figure AI, Apptronik, Boston Dynamics y otros competidores también deben demostrar que sus plataformas pueden operar de forma segura, útil y rentable fuera de demostraciones controladas.
Pero OpenAI ya dejó clara su intención: no quiere limitarse a diseñar la inteligencia que controla a los robots. También quiere participar en la construcción de los cuerpos que llevarán esa IA al mundo físico.
