La IA ya no busca responder preguntas; quiere entender lo que ocurre en el mundo físico

La inteligencia artificial está entrando en una etapa en la que el objetivo técnico se extiende desde la generación de contenido hacia sistemas capaces de percibir el entorno, razonar sobre lo que observan y ejecutar acciones fuera de una pantalla. La industria denomina inteligencia artificial física a esta línea de desarrollo, que durante 2026 ganó espacio en modelos destinados a robots y vehículos autónomos.

Google DeepMind llevó esa aproximación a Gemini Robotics 2 en julio de 2026. Su modelo de visión, lenguaje y acción convierte imágenes e instrucciones en control motor, mientras Gemini Robotics ER 2 utiliza información visual para comprender un espacio y planear tareas que pueden durar varios minutos. NVIDIA emplea una definición semejante para sus plataformas de inteligencia artificial física y presentó en marzo nuevos modelos Cosmos junto con infraestructura Isaac para acelerar el desarrollo de robots capaces de operar en condiciones reales.

La diferencia frente a la IA generativa que popularizó los chatbots está en aquello que el sistema debe representar. Un modelo de lenguaje recibe una secuencia digital y genera otra. Un sistema físico necesita relacionar una instrucción con la posición de un objeto y las consecuencias de una acción. Google DeepMind denomina razonamiento incorporado a una parte de ese problema. NVIDIA trabaja además con modelos de mundo que permiten representar y simular entornos antes de trasladar una decisión a una máquina.

Del lenguaje al movimiento

Marco Antonio Paz Ramos, director de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Anáhuac México, identifica ese desplazamiento como la siguiente etapa de la inteligencia artificial. En entrevista con El Economista explicó que los modelos de lenguaje representan una fracción del campo y que la expansión hacia sistemas ciberfísicos requiere conectar el software con dispositivos capaces de registrar lo que sucede alrededor.

Paz Ramos aseguró que la inteligencia artificial física trasladará los modelos hacia dispositivos que interactúan con las personas y con su entorno. Esa aproximación vincula el desarrollo de algoritmos con sistemas ciberfísicos donde sensores y microprocesadores proporcionan información sobre aquello que ocurre fuera de la computadora.

La Universidad Anáhuac abrió el 25 de agosto Anáhuac LABS en Huixquilucan, Estado de México, con una inversión de 450 millones de pesos. El edificio de 8,342 metros cuadrados reúne espacios de inteligencia artificial junto con laboratorios de electrónica y mecatrónica. Una Ford Maverick híbrida donada por Ford Motor México funcionará como plataforma de experimentación automotriz para alumnos y profesores.

La distribución de los laboratorios responde a esa convergencia. Un sistema de IA que controla un dispositivo necesita recibir información sobre su estado y sobre el ambiente antes de producir una instrucción. La formación comienza entonces a incorporar la relación entre el modelo y la máquina sobre la que terminará ejecutándose, un problema diferente al de producir una respuesta dentro de una interfaz conversacional.

El mundo físico produce datos

La presión por llevar la inteligencia artificial al espacio presencial también aparece en aplicaciones empresariales alejadas de la robótica. Numia desarrolla una plataforma que registra lo que sucede cuando una persona entra en una sucursal bancaria y conecta esa visita con información acumulada previamente en canales digitales. La compañía trabaja con más de 350 empresas en América Latina y reporta más de 50 millones de interacciones procesadas.

Gustavo Lauria, CEO y cofundador de Numia, explicó que las compañías han construido sistemas capaces de seguir con detalle el comportamiento de un usuario dentro de una aplicación. Parte de ese contexto desaparece cuando el cliente llega a un establecimiento. La plataforma conecta los sistemas de atención con dispositivos instalados en el punto físico para transformar la visita en información que pueda utilizarse mientras ocurre la interacción.

De los modelos a las fábricas

México cuenta además con una base de automatización industrial sobre la que pueden incorporarse estas capacidades. El país importó robots industriales por 192 millones de dólares durante 2024 y China fue su segundo proveedor con 33.8 millones, de acuerdo con registros de la Secretaría de Economía. Los Censos Económicos 2024 encontraron 1.27 millones de unidades económicas que utilizaban herramientas digitales y 1.2% de ellas reportó robótica avanzada.

El paso de la IA digital a la IA física describe una modificación en el tipo de problema que intentan resolver los modelos. La conversación con una persona fue el entorno que permitió masificar la inteligencia generativa. La siguiente fase se dirige hacia sistemas que necesitan comprender qué está ocurriendo alrededor antes de decidir qué hacer dentro de ese mismo espacio.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx