¿Cómo nos ayudan los robots?

Inteligencia artificial: la tecnología que ha puesto el mundo patas arriba

Nos rodea, a veces nos hace la vida más fácil y, lo más importante, está empezando a estar involucrada en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida. La inteligencia artificial (IA), descrita por primera vez en 1956, ha avanzado tanto en los últimos años que algunos de los mayores expertos del campo ya comparan su impacto con el de la electricidad y con el del mismísimo fuego. “Lo veo como la tecnología más profunda que la humanidad desarrollará y trabajará. Si piensas en el fuego, en la electricidad o en Internet, es así. Pero creo que es incluso más profunda”, afirmó el CEO de Google y Alphabet, Sundar Pichai, en una entrevista con la BBC el año pasado.

Ante el auge de inversiones, avances y servicios de inteligencia artificial que aparecen constantemente, es poco probable que no haya oído hablar de ella. Lo que tal vez no sepa es que ya es prácticamente imposible que viva su día a día sin que le influya de una u otra forma. Dado que su papel en la vida de todos nosotros es cada vez más relevante, merece la pena detenerse un momento a intentar entender qué se esconde tras las dos grandes iniciales del sector tecnológico, las siglas por excelencia del nuevo mundo digital.

Por mucho que la IA se haya colado entre nuestro vocabulario habitual, describirla es más difícil de lo que parece. No solo no existe una definición estándar, sino que esta evoluciona a medida que lo hace la propia tecnología. En un intento por explicar con palabras este subcampo de la computación, el Centro Común de Investigación de la Comisión Europea (CE) ha estudiado 55 definiciones del término, elaboradas entre 1955 y 2019, y concluye que la mejor aproximación fue la que propuso el Grupo de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial de la CE en 2019.

Su definición dice así: “Los sistemas de inteligencia artificial son sistemas de software (y posiblemente también de hardware) diseñados por humanos que, dado un objetivo complejo, actúan en la dimensión física o digital percibiendo su entorno mediante la adquisición de datos, interpretando los datos estructurados o no estructurados recogidos, razonando sobre el conocimiento, o procesando la información, derivada de estos datos y decidiendo la mejor acción o acciones a tomar para lograr el objetivo dado. Los sistemas de IA pueden utilizar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico, y también pueden adaptar su comportamiento analizando cómo se ve afectado el entorno por sus acciones anteriores”.

Tras esta serie de tecnicismos, los responsables del análisis plantean cuatro características comunes en todas las definiciones de inteligencia artificial.

Percepción del entorno , incluida la consideración de la complejidad del mundo real.

, incluida la consideración de la complejidad del mundo real. Procesamiento de la información : recogida e interpretación de datos.

: recogida e interpretación de datos. Toma de decisiones (incluido el razonamiento y el aprendizaje): realización de acciones, ejecución de tareas (incluida la adaptación, la reacción a los cambios del entorno) con cierto nivel de autonomía.

(incluido el razonamiento y el aprendizaje): realización de acciones, ejecución de tareas (incluida la adaptación, la reacción a los cambios del entorno) con cierto nivel de autonomía. Consecución de objetivos específicos: considerada como la razón última de los sistemas de IA.

LA IA YA MUEVE EL MUNDO

Para aterrizar estos conceptos, un ilustrativo ejemplo de inteligencia artificial podría ser el de un coche autónomo. A la hora de percibir el entorno, el vehículo está equipado con distintos tipos de sensores y cámaras y está conectado a otras fuentes de información, como por ejemplo meteorológica o del tráfico, que le permiten saber dónde está, qué tiene alrededor y qué está pasando. Llegado el momento de procesar e interpretar la información, el coche no solo debe ser capaz de distinguir el color de un semáforo, sino también, qué significa cada uno y qué debe hacer en cada caso. Posteriormente, la toma de decisiones depende de lo que sucede en el entorno en cada instante. Por ejemplo, aunque el semáforo luzca verde, tendría que decidir detenerse si detecta un peatón que no debería estar cruzando. Por último, su objetivo específico sería llegar a su destino respetando las normas del tráfico y evitando cualquier tipo de accidente.

Pero inteligencia artificial también podría ser un sistema de mantenimiento predictivo que, al identificar una serie de datos anómalos en el funcionamiento de un aerogenerador, predice que está a punto de fallar. O un programa bancario capaz de identificar movimientos atípicos que indicarían un robo o suplantación de identidad. Y, por supuesto, también es el algoritmo que identifica automáticamente quién aparece en su nueva foto de Facebook, el sistema de sugerencias de búsqueda de Google, el programa de IBM que venció al ajedrez a Gary Kaspárov, y la herramienta de recomendación de contenidos en Netflix y de productos de Amazon, por citar algunos de los más famosos.

Todos ellos hacen básicamente lo mismo: reciben datos, los analizan, encuentran patrones y extraen conclusiones o toman decisiones de acuerdo con un objetivo dado, ya sea evitar el fallo de una máquina, un robo o un atropello, ganar a un juego, diagnosticar una enfermedad o fomentar el tiempo de permanencia de un usuario en una plataforma. Al final, todo se resume en una predicción, predecir que algo va a fallar, que se va a producir un accidente, cuál es la mejor jugada o qué es lo que el usuario está buscando, qué puede necesitar inminentemente o qué tiene intención de hacer.

En el ámbito financiero, la capacidad de la IA para analizar enormes volúmenes de datos y usarlos para hacer predicciones puede convertirse en un beneficio para los clientes una vez que el sistema ha aprendido sus hábitos individuales. Es el caso del Banco Santander, cuyos algoritmos ya le permiten enviar recomendaciones a sus usuarios para ayudarles a gestionar sus finanzas mediante, por ejemplo, notificaciones predictivas que avisan de los próximos movimientos o recibos que se van a ejecutar en breve.

Las técnicas y tipos de algoritmos para lograr que las máquinas hagan tales predicciones son casi tan amplias como la propia definición de la inteligencia artificial. Pero si hay una rama que destaca por encima de todas y que ha sido responsable de la mayoría de las grandes hazañas recientes, esa es el aprendizaje automático. Este enfoque consiste en lograr que los ordenadores aprendan tareas por sí mismos sin necesidad de programarlos explícitamente para ello y sigan aprendiendo y mejorando a medida que reciben más datos y se enfrentan a nuevas situaciones.

Y, como no podía ser de otra forma, los tipos de datos involucrados en este proceso también varían enormemente. La IA puede trabajar con prácticamente cualquier cosa que pueda digitalizarse, ya sean caracteres alfanuméricos, lenguaje natural hablado y escrito en distintos idiomas, imágenes estáticas y en movimiento, sonidos, temperaturas y cualquier cosa que pueda ser captada por un sensor, una cámara, un micrófono, un ratón, un teclado o un dispositivo táctil. Así es como han nacido los traductores automáticos de última generación, los sistemas que diagnostican enfermedades a partir de imágenes médicas como radiografías, y los programas que producen imágenes, audios y vídeos falsos, pero hiperrealistas.

Estos ejemplos dejan claro que la inteligencia artificial es cada día más capaz de asumir tareas hasta ahora reservadas exclusivamente a la inteligencia humana, como el análisis de los mercados financieros, la selección de la jurisprudencia más adecuada para un procedimiento legal y la idoneidad de los candidatos a un proceso de selección. Sus habilidades para hacer todas estas cosas, a veces de forma mucho más eficiente que las personas, la han situado en el punto de mira del mundo laboral. Como ya sucediera con sus antecesoras, las máquinas tontas de la Primera Revolución Industrial y las siguientes, la IA se ha convertido en protagonista, pero también en amenaza, de la Cuarta Revolución Industrial, y es acusada constantemente de destruir empleos y poner en riesgo las formas de subsistencia de los humanos.

Eso sí, que un ordenador sea capaz de analizar cantidades de datos inabordables por un humano y detectar patrones imperceptibles por nuestros ojos, y todo sin cansarse, quejarse ni pedir vacaciones, no significa que la inteligencia artificial lo haga todo mejor que nosotros. Uno de los grandes problemas de la IA son sus resultados sesgados, generalmente provocados por sesgos inherentes en los propios datos de entrenamiento. En estos casos, la inteligencia artificial puede detectar patrones muy consistentes que, sin embargo, no representan para nada la realidad o replican sesgos propios de la sociedad contra los que intentamos luchar.

Estos errores suelen deberse tanto a la mala calidad de los datos de entrenamiento como al hecho de que los algoritmos de IA suelen funcionar como una caja negra en la que es imposible saber qué está pasando. Para solucionar ambos problemas, los investigadores pueden trabajar con conjuntos de datos creados artificialmente o manipulando el algoritmo a la fuerza para evitar dichos sesgos. Pero nada de esto sirve ante quienes utilizan sistemas de IA con fines cuestionables o que directamente amenazan los derechos humanos. Por eso, la ética para la IA ya se ha convertido en un campo de estudio, trabajo y activismo en sí mismo, mientras que gobiernos de todo el mundo se esfuerzan por entender la tecnología para limitar sus usos perniciosos sin frenar la innovación.

ROBÓTICA ‘VERSUS’ IA

Tras toda esta ristra de ejemplos y explicaciones, probablemente se habrá dado cuenta de que la inteligencia artificial poco tiene que ver con la imagen popularizada por el cine y la literatura en la que la tecnología siempre tiene forma de robot y, de una forma u otra, acaba alzándose contra los humanos. Nada más lejos de la realidad, ya que, si se fija, a excepción del coche autónomo, todos los ejemplos mencionados se refieren a programas de ordenador incapaces de manipular y desenvolverse por el mundo físico. De hecho, aunque la IA suele ser imaginada con forma robótica, en realidad se trata de conceptos diferentes. Mientras que la inteligencia artificial podría ser vista como un cerebro, el robot representaría un cuerpo. Y resulta que ni todos los cerebros necesitan un cuerpo, ni todos los cuerpos necesitan un cerebro.

Los robots llevan existiendo y quitándonos el empleo desde que General Motors instaló la primera unidad del modelo Unimate en 1961. Pero, a diferencia de Terminator y los algoritmos de Google, aquel brazo robótico era de todo menos inteligente. Básicamente era una máquina que realizaba tareas de forma autónoma, pero únicamente gracias a la programación y la repetición. Es decir, Unimate estaba programado para hacer los mismos movimientos una y otra vez, en la misma dirección, durante el mismo tiempo, con la misma fuerza y en el mismo ángulo, independientemente de lo que sucediera a su alrededor. Pobre del compañero que osara cruzarse en su camino, pues su falta de sensores y de toma decisiones en tiempo real haría que el robot siguiera levantando, agarrando y montando, pasara lo que pasara por en medio.

Frente a este antepasado, los robots industriales actuales suelen estar entrenados para detenerse en seco en cuanto detectan que algo no va como debería y, aun así, a veces siguen produciendo accidentes. Esto se debe a que manejarse por el espacio físico y responder adecuadamente a la infinita e impredecible variabilidad del mundo real puede resultar endiabladamente complicado. Por eso, mientras los cerebros algorítmicos encerrados en ordenadores dominan cada vez más la economía y el mercado laboral, los coches autónomos siguen relegados a ejemplos piloto y el sueño de un mayordomo robótico capaz de limpiar la casa no ha avanzado más allá de una aspiradora que se desliza por el suelo chocándose sin parar.

Al igual que pasa con algunos experimentos científicos, imposibles de replicar fuera las condiciones de laboratorio, trasladar las habilidades de un cerebro virtual a comandos para un cuerpo físico se enfrenta a infinidad de retos alejadísimos del cero absoluto en condiciones de vacío. Afortunadamente, el entrenamiento de la inteligencia artificial en entornos virtuales permite otras ventajas, como acelerar el tiempo para que una IA aprenda durante siglos en periodos de tiempo que resultan infinitamente menores en el mundo físico. Además, lo que aprende un robot puede ser transferido a otro o ambos pueden compartir conocimientos a través de un cerebro único en la nube.

Sea como fuere, ni la robótica ni la inteligencia artificial tienen pinta de estar desapareciendo de nuestras vidas, sino todo lo contrario. Para sus mayores defensores, sus avances prometen un futuro brillante y libre de tareas repetitivas, en las que los humanos podremos dedicarnos a cosas más creativas y sin esfuerzo físico. Sin embargo, sus riesgos nos obligan a prestar atención para impedir que las máquinas o quienes las controlan decidan jugar únicamente en su propio beneficio. Porque, si la IA va a tener un impacto mayor que el fuego, imagínese qué pasaría si solo los más poderosos tuvieran acceso a los mecheros.

5 tendencias de Inteligencia Artificial para 2021

Hace tiempo que la inteligencia artificial (IA) forma parte de nuestra realidad. Hemos notado un aumento de herramientas, aplicaciones y plataformas digitales 100% apoyadas por este tipo de tecnología.

Según una nota publicada por Gartner, para 2020 el 85% de las relaciones entre empresas y clientes ya eran gestionadas por Inteligencia Artificial.

¿Qué se considera como tendencias de inteligencia artificial? Mucho se especula sobre si un día las máquinas reemplazarán el trabajo humano y los agentes artificiales dominarán el servicio de soporte. Pero lo que sí es seguro es que la inteligencia artificial facilita y automatiza procesos, lo que se traduce en grandes avances para el mundo de los negocios.

Según las tendencias de inteligencia artificial publicadas por la empresa IBM, se estima que en 2022 más de la mitad de las empresas en Latinoamérica se integrarán al sistema de gestión de la nube.

De acuerdo con los informes de tendencias, el uso de la inteligencia artificial se está acelerando. Esto beneficia a las empresas y a los consumidores con facilidades y tecnologías que ayudarán a los dispositivos móviles y computadoras a entender el lenguaje humano.

Los avances tecnológicos en AI son especialmente relevantes para el sector de atención al cliente, ya que traen mejoras y novedades en automatización y personalización de procesos.

Según una encuesta de Oracle, 80% de las empresas ya han implementado – o planeaban hacerlo – los chatbots como una solución de atención al cliente en 2020.

¿Qué podemos esperar para 2021? ¿Cuáles serán las tendencias de Inteligencia Artificial?

Inteligencia artificial: tendencias para 2021

2020 fue considerado un año de grandes saltos tecnológicos debido a la reclusión social causada por el virus COVID-19. El mundo tuvo que adaptarse de forma muy rápida para encontrar tecnologías de soporte que ayudaran a empresas y clientes a estar en contacto y resolver problemas sin salir de casa.

Las empresas aceleraron sus procesos digitales para estar presentes en diversos canales, como aplicaciones, redes sociales, tiendas online; con el fin de no perder el contacto con sus clientes.

La inclusión de soluciones que optimizan las operaciones en varios canales, como es el caso del omnichannel, fue la forma de agilizar el proceso con foco en siempre mejorar la atención al cliente.

Estos desafíos aún están muy presentes. Si aún tienes margen para innovar en tu negocio y precisas una mano para descubrir cuáles son las mejores herramientas, te mostramos 4 tendencias de Inteligencia Artificial para tener en cuenta en 2021.

Inclusión de la multi-nube

Empresas de todo el mundo están trasladando sus datos a la nube. El objetivo es no quedar presos en una única solución de software que no se ajuste a sus necesidades futuras.

En 2021 el área de IT de las empresas estará enfocado en evaluar los riesgos, la complejidad y los costos de mover los datos para una multi-nube, además de ver cuáles son las ventajas de la automatización de procesos.

Esta tendencia de inteligencia artificial dependerá de la estrategia comercial que la empresa quiera aplicar. Deberá evaluarse si es posible medir el nivel de incorporación de cada plataforma en la nube, cuál será el uso interno y los costos que la empresa tendrá para implementarla.

Realidad virtual y aumentada

La diferencia entre la realidad virtual y la realidad aumentada es que la primera enfoca al individuo en un entorno, y la segunda, aumenta el entorno del individuo.

Esta tecnología no solo puede alterar toda la industria personalizada como también mejorar la experiencia de atención al cliente durante una compra. Como la experiencia de compra tiene mucho que ver con probar los productos, al utilizar la realidad aumentada, el usuario experimenta sensaciones de tacto de objetos generados por ordenador dentro de su campo visual.

Además, se puede ofrecer al cliente la posibilidad de interactuar en diferentes situaciones que mezclan lo material y lo artificial.

Blockchain

La tendencia de inteligencia artificial del Blockchain, el registro único que está distribuido en una red por distintos nodos; tiene cómo foco en 2021 prevenir fraudes en internet y la pérdida de información.

Esta tendencia ganará destaque en el mercado pues ofrece soluciones para automatizar la toma de decisiones y establece nuevos modelos de confianza entre clientes y empresas.

Prevención automatizada

Los protocolos generados a raíz del COVID-19 y la propensión al distanciamiento social, propició el desarrollo de tecnologías como drones con la capacidad de detectar los síntomas del virus y también, tecnologías de reconocimiento facial impulsadas por algoritmos de visión por computadora.

Chatbots

Los chatbots son una tendencia de inteligencia artificial que se mantendrán en alta también durante 2021, y serán cada vez más tecnológicos. Los agentes artificiales ya son conocidos entre empresas de todos los sectores y tamaños.

Las respuestas rápidas en los chats durante las conversaciones entre los agentes artificiales y los clientes dieron una agilidad al servicio de atención al cliente dejándolos más inteligentes y receptivos.

Los chatbots serán cada vez más “humanos”, y no solo ofrecerán respuestas a preguntas comunes sino que también personalizarán el servicio.

En un estudio realizado por Accenture, se estima que para 2035, la inteligencia artificial hará con que se doble las tasas de crecimiento económico en 12 países desarrollados, aumentando hasta un 40% la productividad laboral.

Las tendencias de inteligencia artificial para el 2021 están en pleno avance, y el mundo de los negocios será el más beneficiado.Cuando se piensa en tecnología, se piensa en aumento de las ventas y crecimiento de los negocios.

En Zendesk podrás encontrar un entorno de soporte basado en tecnología de IA que te ayudará a mejorar la experiencia con tus clientes.

Con la inteligencia artificial se pueden automatizar las tareas sencillas y optimizar procesos. Los chatbots con tecnología de IA facilitan el trabajo de los agentes y les permiten centrar su atención en los problemas más complejos.

¿Curioso sobre cómo funciona? No te pierdas este ebook.

Los Chatbot son:

Rápidos: Automatizan las respuestas a las preguntas frecuentes.

Proactivos: El software de chatbox te permite obtener información de los visitantes y conectarlos inmediatamente con las personas correctas.

Genuinos: Hacen una transferencia impecable de las conversaciones a los agentes humanos para las tareas más complejas o confidenciales.

El futuro está a un clic de distancia. Inicia hoy una prueba gratuita de Zendesk Chat.

¿Cómo nos ayudan los robots?

Aunque no seamos conscientes de ello, los robots están tan presentes en nuestro día a día que no pensamos en su presencia. Pero ¿cómo han evolucionado?, ¿cuáles son los sectores más beneficiados? ¿cómo mejoran nuestras vidas?

Primero fue la imaginación del ser humano que supo plasmar en la literatura la creación de unos seres metálicos llamados robots. Después saltaron a la realidad. Fue en la Exposición Internacional de Nueva York de 1939, dónde el mundo entero pudo conocer a Elektro, el primer robot de la vida real.

De aspecto muy cinematográfico, casi como de juguete, este primer robot tuvo un antecesor, Erik presentado en sociedad en 1928 en Londres. Mientras Erik era capaz de sentarse, mover los brazos y la cabeza y hablar; Elektro llegó más allá: caminaba y tenía un repertorio de 700 palabras.

Su presencia ha evolucionado a lo largo de la historia del celuloide y la literatura, desde que en 1927 Friz Lang lanzara el icónico robot de ‘Metropolis’. Décadas más tarde, Isaac Asimov soñaba de forma muy certera con un futuro en el que estas máquinas serían elementos.

Asimov estableció, incluso, las leyes de la robótica: ‘un robot no hará daño a un ser humano ni siquiera por su inacción; obedecerá las órdenes de un ser humano, excepto si es para hacer daño a otro ser humano y protegerá su propia existencia sin quebrantar las dos primeras leyes’.

Beneficios de la robótica

Los primeros pasos dados durante revolución Industrial, nada tienen que ver con tremendo impulso producido por el desarrollo de la computación y las telecomunicaciones.

Estas máquinas cada vez son más inteligentes y capaces de realizar más actividades con una precisión prodigiosa; se pueden programar y analizar su comportamiento para mejorar su rendimiento. Y es que los robots están diseñados para ayudar a los seres humanos.

Según Deloitte, los programas de robótica favorecen que las empresas y organizaciones aumenten su productividad, reduzcan sus costes y flexibilicen sus producciones en función de las necesidades. Además, gracias al uso de la computación, generan datos que pueden ser analizados para optimizar su uso.

Usos de la robótica

El crecimiento de la digitalización y la conectividad permiten mejorar los procesos de automatización, una de las características más importantes de la robótica. Estos son algunos de los ejemplos más destacados del uso de programas robóticos:

Medicina: la cirugía robótica en España ya es una realidad consolidada en hospitales como la Fundación Jiménez Díaz en Madrid. Gracias al uso del robot Da Vinci XI, el abordaje quirúrgico del cáncer de recto obtiene resultados oncológicos positivos y una reducción del dolor postoperatorio disminuyendo las estancias hospitalarias.

la cirugía robótica en España ya es una realidad consolidada en hospitales como la Fundación Jiménez Díaz en Madrid. Gracias al uso del robot Da Vinci XI, el abordaje quirúrgico del cáncer de recto obtiene resultados oncológicos positivos y una reducción del dolor postoperatorio disminuyendo las estancias hospitalarias. Sector automovilístico : este es uno de los grandes beneficiarios y a la vez impulsores. Las empresas de automoción japonesas como Toyota, Honda o Mitsubishi, entre otras, han impulsado desde los años 70 la innovación en maquinaria, y como consecuencia en la robótica. El futuro más próximo está en el coche autónomo.

: este es uno de los grandes beneficiarios y a la vez impulsores. Las empresas de automoción japonesas como Toyota, Honda o Mitsubishi, entre otras, han impulsado desde los años 70 la innovación en maquinaria, y como consecuencia en la robótica. El futuro más próximo está en el coche autónomo. Energía: aquí se emplean principalmente en labores de mantenimiento automatizado y remoto, inspección de infraestructuras, y en segmentos como la transmisión y distribución de energía. Una de las grandes incorporaciones ha sido el empleo de drones para mantener y reparar infraestructuras de difícil acceso, por ejemplo, en parque eólicos en tierra y en mar.

aquí se emplean principalmente en labores de mantenimiento automatizado y remoto, inspección de infraestructuras, y en segmentos como la transmisión y distribución de energía. Una de las grandes incorporaciones ha sido el empleo de drones para mantener y reparar infraestructuras de difícil acceso, por ejemplo, en parque eólicos en tierra y en mar. Logística: la aplicación de estas herramientas en soluciones empresariales también ha supuesto un antes y un después para la mejora de los procesos como la logística. Automatizar las actividades propias de un almacén, mejoran la cadena de suministro reduciendo los tiempos de manipulación de las mercancías, automatizando la organización interna y mejorando la seguridad de los operarios. Años atrás, empresas como Amazon han implementado este tipo de robots móviles en sus almacenes.

la aplicación de estas herramientas en soluciones empresariales también ha supuesto un antes y un después para la mejora de los procesos como la logística. Automatizar las actividades propias de un almacén, mejoran la cadena de suministro reduciendo los tiempos de manipulación de las mercancías, automatizando la organización interna y mejorando la seguridad de los operarios. Años atrás, empresas como Amazon han implementado este tipo de robots móviles en sus almacenes. Industria: el uso de robots industriales, como brazos articulados o robots colaborativos, también llamados ‘cobots’, ya es una práctica habitual en las fábricas. Esto permite mejorar la eficiencia de las producciones y mejorar aspectos como costes o eficiencia energética.

el uso de robots industriales, como brazos articulados o robots colaborativos, también llamados ‘cobots’, ya es una práctica habitual en las fábricas. Esto permite mejorar la eficiencia de las producciones y mejorar aspectos como costes o eficiencia energética. Educación: la robótica educativa elabora planes con carácter eminentemente prácticos para desarrollar las habilidades motoras y cognitivas de los alumnos, promover la participación, la curiosidad y el interés por la investigación, y hacer de cada unidad didáctica una experiencia divertida. Es una herramienta en la que los educadores se pueden apoyar para mejorar las experiencias de sus alumnos.

la robótica educativa elabora planes con carácter eminentemente prácticos para desarrollar las habilidades motoras y cognitivas de los alumnos, promover la participación, la curiosidad y el interés por la investigación, y hacer de cada unidad didáctica una experiencia divertida. Es una herramienta en la que los educadores se pueden apoyar para mejorar las experiencias de sus alumnos. Hogar: El ámbito doméstico no escapa a sus beneficios. Bien conocidos son los robots de cocina o los aspiradores que escanean la superficie a limpiar, detectan obstáculos y gradúan su intensidad en función de las condiciones de la casa (si hay mascotas, por ejemplo). Otros dispositivos ayudan en el cuidado de personas mayores que puedan sufrir algún deterioro físico o cognitivo.

Necesidad de cambio

El desarrollo de la robótica está ligado a la cuarta revolución industrial y al uso de tecnologías como el Internet de las Cosas y la inteligencia artificial que permite aprender a los robots.

La digitalización también ha impulsado que los programas de robótica entren de lleno en sectores tales como el aeroespacial o el agrícola. Ya en 2019, la consultora PwC señalaba en un informe sobre Industria 4.0, que más de un 50% de la industria había comenzado el proceso de transformación digital.

En otros ámbitos como el doméstico o el sector servicios, robots como Asimo o Pepper causaron furor, aunque ya no se fabriquen. Sin embargo, son un buen ejemplo de la necesidad de seguir innovando para crear herramientas cada vez más útiles y amables para las personas.

La robótica tiene todavía un gran recorrido ya que va muy unida a las nuevas tecnologías.