Dentro de la revolución de la robótica de China

Chen Liang, el fundador de Guchi Robotics, una empresa de automatización con sede en Shanghai, es un hombre alto y corpulento de unos 40 y tantos años con gafas de montura cuadrada. Su comportamiento cotidiano es tranquilo y discreto, pero cuando está en su elemento – cerca de la tecnología que construye, o en reuniones de negocios discutiendo el inminente reemplazo de trabajadores humanos por robots – luce una sonrisa exuberante que recuerda a un becario en su primer día en el trabajo de sus sueños. Guchi fabrica las máquinas que instalan ruedas, salpicaderos y ventanas para muchas de las principales marcas de automóviles chinas, incluidas BYD y Nio. Tomó el nombre de la palabra china guzhi, "inteligencia inquebrantable", aunque el hecho de que sonara como una marca de lujo italiana no fue del todo desagradable.
Durante casi dos décadas, Chen ha intentado resolver lo que, para él, es un problema de ingeniería: cómo eliminar – o, en su opinión, liberar – tantos trabajadores en las fábricas de automóviles como sea tecnológicamente posible. A finales del año pasado, lo visité en la sede de Guchi, en las afueras occidentales de Shanghai. Junto a la oficina principal hay varios almacenes donde los ingenieros de Guchi trastean con robots para adaptarlos a las especificaciones de sus clientes. Chen, ingeniero de formación, fundó Guchi en 2019 con el objetivo de abordar la tarea de automatización más difícil en la fábrica de automóviles: el "ensamblaje final", la última etapa de la producción, cuando todas las piezas compuestas – el salpicadero, las ventanas, las ruedas y los cojines de los asientos – se unen. En la actualidad, sus robots pueden montar ruedas, salpicaderos y ventanas en un coche sin intervención humana, pero estima que el 80% del ensamblaje final aún no se ha automatizado. Eso es lo que Chen se ha propuesto.
Como en gran parte del mundo, la AI se ha convertido en parte de la vida cotidiana en China. Pero lo que más entusiasma a los políticos e industrialistas chinos son los avances en el campo de la robótica, que, combinados con los avances en AI, podrían revolucionar el mundo del trabajo. La tecnología detrás del actual auge de la robótica en China es el deep learning, el motor matemático detrás de los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, que aprenden discerniendo patrones de enormes conjuntos de datos. Muchos investigadores creen que las máquinas pueden aprender a navegar por el mundo físico de la manera en que ChatGPT aprendió a navegar por el lenguaje: no siguiendo reglas, sino absorbiendo suficientes datos para que emerja algo parecido a la destreza humana. El objetivo, para muchos tecnólogos, es el desarrollo de robots humanoides capaces de realizar trabajos en fábricas – un trabajo que emplea a cientos de millones de personas en todo el mundo.
Los recursos que se están invirtiendo para lograr este objetivo son asombrosos. En 2025, China anunció un fondo de 100.000 millones de libras para tecnologías estratégicas, como la computación cuántica, la energía limpia y la robótica. Las principales ciudades también han invertido sus propios recursos en proyectos de robótica. Actualmente hay aproximadamente 140 empresas chinas que esperan construir humanoides. Algunos de los líderes hicieron su debut en febrero, en la gala del festival de Año Nuevo Lunar, un espectáculo coreografiado por el estado, vagamente comparable a la Super Bowl en términos de grandilocuencia y significado nacional. Cientos de millones vieron cómo los robots realizaban sketches de comedia y rutinas de artes marciales. La velocidad del progreso ha sido asombrosa. El año pasado, los robots hacían una rutina de porristas sincronizada. Este año, hicieron volteretas y parkour. El mensaje pretendido estaba claro: los robots están llegando, y China será la nación que los construya.
Un mundo en el que los robots humanoides impulsados por AI se produzcan a escala todavía parece pertenecer al ámbito de la ciencia ficción. A finales del año pasado, visité 11 empresas de robótica en China en cinco ciudades para intentar comprender lo cerca que estamos del futuro de los robots. Conocí a muchos emprendedores ambiciosos, que operaban en un entorno tan profundamente integrado con los gobiernos municipales que la distinción entre lo privado y lo público estaba perdiendo su significado. Todos ellos estaban involucrados, de diferentes maneras, en la carrera por construir y comercializar robots capaces de reemplazar a los trabajadores humanos – y algunos de ellos ya tienen compradores occidentales ansiosos.
Dentro de uno de los almacenes de Guchi Robotics, un equipo de empleados de General Motors estaba probando las máquinas de instalación de ruedas de Guchi antes de un envío a Canadá. El casco de una camioneta GM blanca ocupaba una plataforma elevada en el centro de la sala. La camioneta, rodeada por cuatro grandes brazos robóticos y una jungla de cables, se encontraba dentro de un recinto de seguridad amarillo hecho de barras de acero. Observé desde un lado cómo un ingeniero de GM con barba trasteaba con un panel de control fuera de la jaula de acero.
El ingeniero, un estadounidense al que llamaré Jack, trabajaba en la división de "optimización de la fabricación" de GM. "Siendo sombrío, todo lo que elimina personas de la línea de producción es básicamente mi trabajo", me dijo Jack. General Motors establece objetivos de reducción de puestos de trabajo para su división cada año, dijo, lo que requiere eliminar un número determinado de trabajadores de fábrica en todas las plantas de América del Norte. Su equipo eligió Guchi sobre un competidor con sede en Alemania – propiedad en un 95% de una empresa china – porque el otro no podía ofrecer una línea de montaje móvil, explicó Jack. La compra de las máquinas Guchi, dijo, eliminaría a 12 operadores de montaje en la línea de una sola fábrica. (General Motors no confirmó los objetivos de reducción de puestos de trabajo, pero un portavoz dijo que implementa tecnología para ayudar a mejorar la seguridad, la eficiencia y la calidad, "particularmente para tareas físicamente exigentes o repetitivas".)
Una ironía de la misión de la administración Trump de revivir la producción industrial dentro de los EE. UU. es que gran parte de la maquinaria necesaria para hacer que América vuelva a ser grande proviene del país que motivó el renacimiento industrial de América en primer lugar. China representa ahora más de la mitad de las nuevas instalaciones de robots industriales del mundo anualmente. "Casi no hay nada que los ingenieros chinos puedan hacer que los estadounidenses no puedan", me dijo Chen. "Realmente se trata solo del costo y la velocidad, y de cuántas personas puedes dedicar a un problema – nosotros podríamos tener 1.000 que puedan hacer este trabajo, y ellos podrían tener 100."
Chen y yo caminamos hasta el final del almacén, donde ahora teníamos una vista frontal de la camioneta GM. Después de observar a Jack trabajar un rato, Chen me señaló los brazos robóticos a cada lado de la carrocería del coche: "¿Ven esos? Este es el robot atornillador. Incluso si la fabricación regresa a América del Norte, ya no pondrán trabajadores en la línea para apretar tornillos. Usarán robots."
No estaba tan seguro. ¿No fue una de las razones por las que los estadounidenses eligieron a Trump porque querían recuperar sus trabajos de cuello azul? Chen pensó que esto era una pura ilusión. El mundo había cambiado, y también los jóvenes. Chen me dijo que pensara en China, donde la cultura de fábrica está profundamente arraigada, pero los jóvenes chinos son cada vez más reacios a tolerar la monotonía. "Así es como la gente está cableada ahora." Si incluso los chinos ya no están dispuestos a hacer trabajos de fábrica, Chen estaba diciendo, ¿por qué lo harían los estadounidenses?
Una semana después de mi visita a la sede de Guchi, me reuní con Chen en el noroeste de Beijing, donde se encuentran las principales universidades de la ciudad. Me había invitado a una reunión en la sede de Galbot, una de las startups de robots humanoides más promocionadas de China. Uno de sus humanoides con ruedas apareció en un sketch en el festival de Año Nuevo Lunar de este año, donde le entregó a un actor una botella de agua de un estante y dobló la ropa. Desde su fundación en 2023, Galbot ha seguido una estrategia menos ostentosa que muchos de sus competidores: construir robots que puedan realizar tareas mundanas como recoger objetos y colocarlos en otro lugar de forma segura y fiable. El fundador, Wang He, dijo recientemente a un reportero chino que sus robots ya están desplegados en varias fábricas de automóviles chinas, aunque los vídeos parecen mostrarlos en entornos muy controlados.
Los robots de "recoger y colocar" de Galbot pueden parecer mucho más tontos que sus rivales que hacen volteretas, pero una diferencia crucial es que los acróbatas robóticos operan según instrucciones preprogramadas: son hazañas de control de movimiento y equilibrio, pero no se salen del guion. El tipo de tecnología que se está desarrollando en Galbot es lo que los roboticistas llaman un modelo de visión-lenguaje-acción (VLA), que tiene como objetivo permitir que las máquinas operen en entornos desconocidos y fluidos, al igual que los humanos. Por ahora, los robots de Galbot no pueden hacer de manera fiable lo que para los humanos serían tareas triviales – digamos, lavar los platos – pero Wang ha dicho a los reporteros chinos que su objetivo es tener 10.000 robots manejando trabajos básicos de venta al por menor y de fábrica en tres años. (Algunos pioneros de la AI, como Yann LeCun, son extremadamente escépticos de que el paradigma actual de deep learning proporcione los resultados que empresas como Galbot esperan.)
El propósito de la visita de Chen era ver cómo los robots de Galbot podrían desplegarse dentro de una fábrica de vehículos eléctricos, uno de los entornos de fabricación más complejos del mundo. Tal hazaña requiere entrenar a los robots en una gran cantidad de escenarios de fábrica, pero no hay una base de datos lista para ser utilizada. Para que Galbot tenga alguna posibilidad de desplegar sus robots en una fábrica, necesitan un especialista con décadas de experiencia en fabricación compleja que pueda definir las tareas adecuadas para el humanoide, qué datos necesita aprender, e incluso suplir lo que el robot aún no puede hacer. Eso es lo que Chen se ofrece a hacer.
Subimos en un ascensor hasta la cima de una torre y entramos en una sala de reuniones con vistas al exuberante campus verde de la Universidad de Pekín. Poco después llegó un ingeniero senior de Galbot y comenzó a darle a Chen una visión general de los últimos desarrollos de la empresa. Los robots de Galbot habían sido desplegados recientemente en 10 farmacias de Beijing, dijo, dispensando medicamentos las 24 horas del día. Impulsados por chips Nvidia, costaban alrededor de 700.000 yuanes (76.000 libras). En un momento dado, el ingeniero hizo una pausa en una diapositiva que discutía la tecnología detrás de los humanoides de Galbot.
Antes del auge del deep learning, señaló el ingeniero, los roboticistas industriales como Chen entrenaban sus máquinas a mano. Los programadores escribían instrucciones explícitas para cada movimiento. Cuando algo salía mal, depuraban el código y añadían otra línea para manejar nuevos escenarios. El deep learning promete reemplazar las instrucciones escritas a mano por el modelo VLA más flexible. Un cuello de botella importante para crear tales modelos – una gran razón por la que el "momento ChatGPT" para los robots aún no ha llegado – es la escasez de datos.
Los investigadores tienen dos formas de recopilar estos datos. Una es a través de un proceso manual llamado teleoperaciones, donde los humanos guían a un robot para realizar una tarea precisa a veces cientos de miles de veces. Cada tarea registra un paquete de datos, incluida información visual, posición de la mano, par, profundidad, entre otros, llamado "secuencia de acción" que se utilizará más tarde para entrenar el VLA. El método requiere mucha mano de obra, por lo que Galbot prefiere el segundo: construir entornos virtuales. "Es como Avatar", nos dijo el ingeniero, refiriéndose a la exitosa película. "No tengo que pisar físicamente el campo de batalla, solo me acuesto en mi cápsula y puedo simularlo todo."
El ingeniero nos mostró vídeos reales de robots Galbot siendo probados como dependientes de tiendas, compañeros de cuidado de ancianos y perros robot navegando por el tráfico de la calle en tiempo real para entregas. Los robots de entrega, afirmó el ingeniero, podrían estar listos en "dos o tres años" si se les dedicaran suficientes recursos. (Aún no lo habían decidido.) Tras conocer todas las posibilidades, Chen apenas podía contener su emoción. Propuso un plan para entrenar a los humanoides de Galbot para que apretaran un tornillo. Los trabajadores humanos lo hacen instintivamente, pero desglosarlo para un robot no guionizado revela numerosas microdecisiones: encontrar el agujero, alinear el tornillo, aplicar la cantidad correcta de presión y par, y saber cuándo parar. El ingeniero dijo a Chen que los robots de Galbot ya podían agarrar y manipular herramientas como un destornillador, pero aún no estaba seguro de que pudiera alinear el tornillo o saber con qué fuerza girarlo. "Definamos las responsabilidades", le aseguró Chen. "Lo que tú puedes manejar de forma fiable, y lo que yo me encargaré."
Ambas partes acordaron un objetivo: para ser viable en la fábrica, el humanoide Galbot necesitaría apretar un tornillo en menos de ocho segundos. El ingeniero se recostó, ligeramente abrumado. "Ustedes tienen una gama tan amplia de experiencia en ingeniería."
"Genes diferentes", respondió Chen con fluidez. "Podemos resolver los problemas de la industria juntos."
Después de la reunión, caminé una cuadra al norte hasta un centro comercial cercano, donde Galbot había instalado uno de sus robots de venta al por menor detrás de un quiosco en una exhibición promocional. El modelo G1 es blanco y parecido a un maniquí. Todavía había un trabajador humano cerca, presumiblemente en caso de que algo saliera mal. Pedí un Pocari Sweat, una bebida energética japonesa, en una tableta. El G1 giró hacia el estante, sus brazos mecánicos extendiéndose hacia los lados como alas, antes de que una pinza agarrara mi bebida y la recogiera. Depositó la botella en el mostrador desde una altura ligeramente excesiva, por lo que la bebida, aunque no se cayó, rebotó unos centímetros hacia un lado.
Chen había enfatizado, durante todo nuestro tiempo juntos, que esta tecnología se estaba moviendo más rápido de lo que podía imaginar. Pero mi experiencia con el robot G1 – esencialmente una máquina expendedora glorificada y semi-competente – me hizo escéptico. Dos meses después, en febrero, vi la gala de Año Nuevo Lunar desde mi apartamento. El robot de Galbot apareció en un segmento pregrabado, y se veía diferente. Las pinzas habían desaparecido, reemplazadas por 10 dedos articulados. Los brazos ya no eran voluminosos, sino ágiles y antropomórficos. Cuando el robot cogió una botella de agua del estante, se movió mucho más rápido y con más seguridad que antes. Cuánto de esto fue editado o escenificado, no lo sé. Pero me dio una idea de lo que Chen estaba sintiendo.
Si has visto a un robot chino bailar o hacer kung fu, es probable que haya sido fabricado por Unitree. El año pasado, la empresa envió más de 5.500 robots humanoides, más que cualquier otra empresa en el mundo. Recientemente, apareció un vídeo viral que mostraba un concierto de la estrella pop china Wang Leehom en Chengdu, donde robots de Unitree sirvieron como bailarines de apoyo. Elon Musk lo retuiteó con una sola palabra: "Impresionante". Las actuaciones virales sirven como buen marketing para China. Pero los principales clientes de Unitree son laboratorios y universidades, incluidas Oxford, Carnegie Mellon, UC San Diego y Boston Dynamics, que compran el robot y desarrollan software para hacerlo más inteligente. Un portavoz me dijo que Unitree quiere que sus robots entren eventualmente en fábricas y hogares para que puedan "asumir trabajos peligrosos, repetitivos y tediosos para las personas".
Una noche, estaba en un taxi en la ciudad de Ningbo, cuando recibí un mensaje de un portavoz de Unitree. Habíamos planeado reunirnos en su sede en Hangzhou, a aproximadamente una hora en tren, a la mañana siguiente, pero la empresa había programado abruptamente un "evento importante" para mañana que cerraría todas las carreteras cercanas a la oficina. No hay muchas cosas en China que puedan detener el tráfico y alterar los plazos corporativos. Revisé mi teléfono para ver dónde estaba el presidente Xi Jinping: hace dos días, había asistido a un evento deportivo en Guangzhou, pero no estaba claro a dónde se dirigía a continuación. El s