--- title: El Grupo BMW y Figure AI integran robots humanoides con inteligencia artificial física en líneas de producción reales url: https://www.elseif.net/es/el-grupo-bmw-y-figure-ai-integran-robots-humanoides-con-inteligencia-artificial-fisica-en-lineas-de-produccion-reales published: 2026-10-11T10:06:41+00:00 language: es section: Agentes source: https://www.ai4business.it/storie/physical-ai-e-robotica-come-bmw-utilizza-i-robot-di-figure-ai/ organizations: BMW, Figure AI publisher: elseif --- # El Grupo BMW y Figure AI integran robots humanoides con inteligencia artificial física en líneas de producción reales El Grupo BMW ha comenzado a utilizar robots humanoides desarrollados por Figure AI dentro de sus flujos de producción industrial reales, marcando una expansión temprana en la aplicación de la inteligencia artificial física al sector de la robótica. Esta colaboración representa un movimiento significativo desde el entorno digital hacia el mundo físico, donde los máquinas autónomas ejecutan tareas complejas en instalaciones de fabricación activas. La inteligencia artificial física se fundamenta en el concepto de inteligencia artificial encarnada y se diferencia de la inteligencia artificial puramente digital porque permite que un robot perciba el entorno real mediante sensores avanzados, incluyendo cámaras, sistemas de detección y medición por luz y sensores táctiles. Estos sistemas comprenden las leyes de la física, como la gravedad, la fricción y la resistencia de los materiales, a través de modelos de aprendizaje profundo, lo que les permite actuar físicamente sobre el entorno circundante de manera autónoma sin depender de secuencias rígidas preprogramadas. La implementación inicial tuvo lugar en la planta de Spartanburg, en los Estados Unidos, donde se integraron robots guiados por modelos de visión, lenguaje y acción directamente en las operaciones diarias. Durante una experimentación en campo que duró diez meses, el robot denominado Figure 02 colaboró en la producción de más de 30000 vehículos del modelo X3. Esta máquina realizó tareas de ensamblaje y revestimiento de materiales, así como la inserción y colocación de componentes de chapa dentro de estaciones de soldadura, manejando operaciones que requieren alta precisión, son repetitivas y resultan físicamente exigentes. Posteriormente, se introdujo el robot Figure 03 para innovar operaciones de logística interna y secuenciación de materiales. Este sistema se encarga de la recogida, clasificación y colocación correcta de componentes provenientes de la cadena de suministro que llegan en disposiciones aleatorias o no uniformes. El objetivo de esta aplicación es preparar los carros de secuenciación destinados a las líneas de montaje, demostrando la capacidad de la tecnología para adaptarse a la variabilidad de las operaciones y trabajar en entornos no estructurados. La tecnología subyacente utiliza un modelo neuronal de píxeles a acciones que permite al robot ver y evaluar el espacio a su alrededor para corregir autónomamente las trayectorias de agarre. Esta capacidad elimina la necesidad de definir rutas fijas de antemano, reduciendo la programación manual y permitiendo un despliegue más rápido de diversas actividades operativas. Sin embargo, la adopción generalizada enfrenta barreras relevantes, incluyendo la necesidad de una interacción física y manipulación avanzada que requiera un procesamiento de retroalimentación motora y sensorial aún elemental en muchos robots actuales. Los costos computacionales y la sostenibilidad representan otro obstáculo, ya que los modelos fundamentales requieren una elevada potencia de cálculo y a menudo dependen de infraestructuras en la nube. Además, existe la paradoja de Moravec, la cual indica que es relativamente fácil lograr que las computadoras alcancen rendimientos iguales a los de un adulto en pruebas de inteligencia o juegos, mientras que es difícil, si no imposible, dotarlas de las capacidades de percepción y movilidad de un niño de un año. Los desarrollos en este campo también deben gestionar riesgos potenciales significativos. La ciberseguridad es una preocupación crítica, ya que los ataques informáticos podrían manipular las acciones de un robot o de una máquina. La fiabilidad también plantea desafíos, pues la inteligencia artificial física puede sufrir alucinaciones similares a las de la inteligencia artificial digital. Asimismo, existe una brecha entre la simulación y la realidad, junto con riesgos de seguridad para los seres humanos, dado que los robots podrían tomar decisiones potencialmente peligrosas. A pesar de estos desafíos, la unión entre la inteligencia artificial física y la robótica industrial ofrece ventajas competitivas a través de la adaptabilidad y la reducción de costos a largo plazo.