Hace apenas unas semanas, un robot humanoide chino consiguió algo que ningún ser humano ha logrado jamás: recorrer 100 metros en 8,64 segundos. TianGong Ultra cruzó la meta de los Juegos Mundiales de Robots Humanoides de Pekín casi un segundo por debajo de los 9,58 segundos con los que Usain Bolt estableció en 2009 el récord mundial humano.

La marca llegó después de varias carreras. TianGong había completado una serie preliminar en 9,39 segundos, suficiente ya entonces para bajar del registro de Bolt. Después marcó 8,86 segundos y acabó ganando la final con esos 8,64 segundos.

La comparación tiene, evidentemente, importantes matices. TianGong no corre como una persona: utiliza motores eléctricos, da pasos mucho más cortos y rápidos y salió desde una posición vertical, mientras Bolt partió desde tacos de salida. Aun así, el resultado sirve para medir hasta dónde ha llegado la capacidad física de estas máquinas. Los humanoides chinos ya corren, bailan, hacen kung-fu, boxean, levantan pesos y ejecutan coreografías cada vez más complejas. Incluso se pelean con humanos.

El problema, sin embargo, aparece cuando dejan el espectáculo y tienen que ponerse a trabajar.

Corren más que nosotros, pero no siempre saben frenar

Los propios Juegos de Pekín dejaron una demostración bastante gráfica de esa paradoja. Las imágenes de las carreras que se hicieron virales terminaban normalmente cuando los robots atravesaban la meta. Sin embargo, otras grabaciones mostraron lo que ocurría unos metros después: algunos continuaban corriendo sin ser capaces de detenerse correctamente, otros perdían el control de su trayectoria y varios acababan contra las protecciones o en el suelo.

Y hubo numerosos choques, caídas y fallos que acompañaron a las exhibiciones deportivas. Lo que demuestra que el hecho de que sean veloces no significa que puedan comprender lo que está ocurriendo a su alrededor y reaccionar correctamente. Y esa diferencia se hace todavía mayor dentro de una fábrica.

Trabajar al 20% del ritmo de una persona

Reuters visitó este verano un centro de entrenamiento de robots en Liuzhou, al sur de China, donde más de un centenar de humanoides aprenden tareas aparentemente mucho menos espectaculares: clasificar cajas, empaquetar fideos o preparar café.

Los robots todavía necesitan enormes cantidades de entrenamiento para aprender esos movimientos. Trabajadores humanos utilizan gafas y controladores con sensores para realizar las tareas mientras las máquinas reproducen sus acciones y recopilan información. Incluso obtener esos datos resulta complicado: según Reuters, un trabajador sin experiencia puede necesitar hasta 300 intentos para conseguir una única muestra de movimiento suficientemente buena, mientras que un entrenador experimentado puede necesitar alrededor de 50.

Y cuando llega el momento de trabajar, la diferencia con una persona sigue siendo considerable. Reuters observó humanoides con dificultades para transportar y colocar cajas y recogió el testimonio de trabajadores del centro que calculaban que algunas tareas se realizaban aproximadamente al 20 % del ritmo de un humano.

Porque ejecutar una coreografía y trabajar durante ocho horas en una fábrica son problemas completamente diferentes. Un baile puede ensayarse una y otra vez en unas condiciones prácticamente idénticas. En una cadena de producción, en cambio, una caja puede aparecer unos centímetros desplazada, una pieza puede llegar girada, un cable puede doblarse de una forma distinta o una persona puede cruzarse en el camino.

El gran problema está en algo tan sencillo como las manos

Buena parte del avance de los últimos años se ha producido en el cuerpo del robot: motores más potentes y pequeños, mejores articulaciones, equilibrio y sistemas capaces de coordinar movimientos extremadamente rápidos. Pero tener un cuerpo humanoide no significa saber utilizarlo como una persona.

Un ejemplo especialmente claro son las manos. Coger una taza implica identificar su posición, calcular la fuerza necesaria para levantarla sin romperla, detectar si comienza a deslizarse y modificar la presión de los dedos en tiempo real.

En julio, Elon Musk reconoció precisamente que las manos continúan siendo uno de los grandes obstáculos para Optimus, el robot humanoide de Tesla, y calificó su desarrollo como un “problema muy complejo de resolver”. El problema, por tanto, ni siquiera es exclusivamente chino.

Puede resultar más sencillo conseguir que un robot corra extremadamente rápido que lograr que coja cientos de objetos diferentes sin equivocarse.

La industria tiene incluso un término para el siguiente salto que intenta conseguir: embodied AI o inteligencia incorporada. La idea es trasladar las capacidades de la inteligencia artificial al mundo físico para que un robot pueda percibir lo que tiene delante, entender una situación, decidir qué debe hacer y ejecutar correctamente esa decisión.

Precisamente esa capacidad de aprender los movimientos humanos está también detrás de proyectos desarrollados en España. Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid han creado ADAM, un robot que aprende por observación para coordinar sus brazos e imitar tareas humanas como poner una mesa, ordenar objetos o realizar labores domésticas.

Solo se vendieron 7.000 humanoides en todo el mundo

El tamaño real del mercado también permite poner en perspectiva la avalancha de vídeos y anuncios de los últimos meses. La Federación Internacional de Robótica (IFR) acaba de publicar por primera vez cifras específicas sobre esta categoría: durante todo 2025 se vendieron aproximadamente 7.000 robots humanoides para aplicaciones industriales y servicios profesionales en todo el mundo. La diferencia frente a los robots tradicionales es enorme. En 2024 se instalaron alrededor de 542.000 robots industriales convencionales.

Además, muchos de esos 7.000 humanoides ni siquiera están trabajando de forma productiva. Según la IFR, una parte importante fue adquirida por universidades, centros de investigación y empresas que los utilizan para recopilar datos y mejorar modelos de inteligencia artificial. Los fabricantes de automóviles son uno de los sectores que más están experimentando con ellos, pero generalmente mediante proyectos piloto con pocas unidades. Eso no significa que no existan ya despliegues reales.

Figure AI, por ejemplo, aseguró este año que sus robots F.03 habían superado las 200 horas de funcionamiento continuado clasificando paquetes y gestionado cerca de 250.000 unidades.

¿Tienen que parecerse a nosotros?

Esta es una de las grandes preguntas de la carrera de los humanoides. Las fábricas llevan décadas utilizando máquinas especializadas que sueldan, pintan, desplazan mercancías o ensamblan componentes sin necesidad de parecerse a nosotros. Entonces, ¿qué aporta darle piernas, brazos y forma humana?

Jordi Pelegrí, responsable de Universal Robots en España y Portugal, ya advertía en una tribuna publicada en 20bits a finales de 2025 de que, en un entorno industrial, las prioridades son “las funciones por encima de la forma”. “¿Por qué invertir en dos piernas, cuando unas ruedas transportan más rápido y de un modo seguro? ¿Para qué pagar múltiples articulaciones si con un brazo robótico se resuelve la tarea?”, planteaba.

Pelegrí defendía que los humanoides son todavía demasiado generalistas, más costosos y complejos para muchas aplicaciones industriales, mientras que los puestos repetitivos pueden resolverse con cobots y los movimientos internos con robots móviles autónomos, capaces además de transportar más carga que un humanoide.

Eso no significa que la forma humana no tenga utilidad. El propio Pelegrí apuntaba a entornos como la atención sanitaria o la hostelería, donde parecerse a nosotros puede facilitar la interacción. Y en fábricas diseñadas originalmente para trabajadores humanos existe otro argumento: un humanoide podría utilizar herramientas, escaleras, pomos de puertas o estaciones de trabajo ya existentes sin reconstruir todo el entorno.