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Programación de robots con palabras

traducido por IA, revisado por la redacción

redacción de future.log · publicado

La programación de robots con palabras es el control de un robot mediante modelos de IA en lugar de código escrito a mano: una persona describe la tarea en lenguaje corriente, y un modelo de lenguaje escribe un programa para la interfaz del robot, o un modelo de visión-lenguaje-acción (VLA, en inglés vision-language-action) convierte por sí mismo la instrucción en movimientos. Antes hacía falta para ello un ingeniero que supiera C++, ROS y cómo funciona ese robot en concreto.12

Los primeros experimentos los presentaron Google y Microsoft en 2022–2023. Hacia 2026 se ha vuelto algo masivo: un brazo robótico abierto para aprender cuesta unos $100–230, el robot de escritorio Reachy Mini, desde $399, y Hugging Face escribe que la mayoría de los más de 150 autores de sus más de 200 aplicaciones nunca habían escrito código para robots; uno de ellos, Joel Cohen, de 78 años, no había programado nunca. Al mismo tiempo, los modelos para robots siguen siendo poco fiables, y hacerles un jailbreak con palabras, como han demostrado los investigadores, es fácil.345

Historia

  • 04.04.2022Google y Everyday Robots presentan SayCan: el modelo de lenguaje propone pasos, y las valoraciones de las habilidades del robot descartan los que no puede ejecutar; el robot hace de «manos y ojos» del modelo.6 ¶ c8epmn7fg
  • 16.09.2022Google describe Code as Policies: a partir de una orden en lenguaje natural y unos pocos ejemplos, el modelo de lenguaje escribe en Python un programa de control que llama a las funciones de percepción y movimiento del robot.7 ¶ c4jvhtdzz
  • 20.02.2023Microsoft presenta «ChatGPT para robótica»: brazos robóticos y drones se controlan mediante un diálogo con ChatGPT; el objetivo es que la gente pueda interactuar con los robots «sin necesidad de aprender lenguajes de programación complejos».1 ¶ cicz4rr4c
  • 28.07.2023Google DeepMind presenta RT-2, un modelo de visión-lenguaje-acción entrenado con datos de internet y de robots: en escenarios desconocidos acierta en el 62% de los casos, frente al 32% de su predecesor, RT-1.8 ¶ c8hhsyd2e
  • 03.10.2023Google DeepMind y sus socios publican Open X-Embodiment, un conjunto de datos de 22 tipos de robots con más de un millón de episodios; un modelo entrenado con él tiene, de media, un 50% más de éxito en cinco robots de uso común.9 ¶ cpjc43y4f
  • 10.2024Hugging Face y The Robot Studio lanzan SO-100, un brazo robótico abierto, «por unos 100 dólares».3 ¶ cjihw7eac
  • 04.02.2025Physical Intelligence publica el código y los pesos de su modelo π0 para que «cualquiera» pueda ajustarlo a sus propios robots; según la empresa, para distintas tareas bastaban de 1 a 20 horas de datos.10 ¶ ctc66xfcm
  • 12.03.2025Google DeepMind presenta Gemini Robotics, un modelo de visión-lenguaje-acción basado en Gemini, y Gemini Robotics-ER, un modelo de «razonamiento corporizado»; en septiembre, ER 1.5 pasa a estar disponible para los desarrolladores a través de la API de Gemini.211 ¶ c5f5fqjwt
  • 03.06.2025Hugging Face lanza SmolVLA, un modelo de 450 millones de parámetros que «se ejecuta en una CPU, se entrena en una sola GPU de consumo o incluso en un MacBook»; se entrenó con 487 conjuntos de datos reunidos por la comunidad.12 ¶ c2b6aqcsj
  • 09.07.2025Hugging Face abre los pedidos del robot de escritorio Reachy Mini, por $299 y programable en Python; en cinco días, según la empresa, vendió por valor de 1 millón de dólares.1314 ¶ ckhakpfjh
  • 12.11.2025Anthropic publica Project Fetch: ocho empleados que no eran especialistas en robótica programaron un perro robot; en las tareas que completaron ambos equipos, el equipo con Claude tardó aproximadamente la mitad de tiempo que el equipo sin él y escribió unas 9 veces más código.15 ¶ cwjvwn2s6
  • 05.01.2026Jensen Huang, en el CES: «Ha llegado el momento ChatGPT de la robótica»; NVIDIA integra sus modelos para robots en la biblioteca abierta LeRobot.16 ¶ cxhfpriwa
  • 06.05.2026Hugging Face abre una tienda de aplicaciones para Reachy Mini con un agente que, a partir de una descripción en lenguaje corriente, escribe, prueba y carga por sí mismo el código en el robot; los usuarios ya tienen casi 10.000 robots.4 ¶ cfyp6q8j8
  • 18.06.2026Anthropic repite Project Fetch con Claude Opus 4.7, sin ayuda humana: en cada una de las tareas comprobadas que habían resuelto las personas, el modelo fue al menos 10 veces más rápido y, en conjunto, unas 20 veces más rápido que el equipo humano más rápido; las tareas con el mando físico quedaron fuera de la comparación.17 ¶ c2mxyq77k
  • 30.07.2026Google DeepMind lanza Gemini Robotics 2; el modelo de «razonamiento corporizado» ER 2 está disponible en Google AI Studio, y los modelos que controlan los movimientos por sí mismos, solo para socios.18 ¶ chdbipd7p

Cómo funciona

El modelo escribe código. Un modelo de lenguaje recibe la descripción de la interfaz del robot y la tarea, y escribe un programa: así funcionaban Code as Policies y ChatGPT para robótica, así programó Claude el perro robot en Project Fetch y así crea aplicaciones el agente de Reachy Mini. El robot ejecuta entonces código normal, que se puede leer y revisar.71154 ¶ cp43vef38

El modelo genera los movimientos. Los modelos de visión-lenguaje-acción (RT-2, π0, SmolVLA, Gemini Robotics) reciben la imagen de las cámaras y una instrucción de texto y emiten directamente órdenes para los motores. Se ajustan con demostraciones: Google habla, para su modelo On-Device, de solo 50–100 demostraciones para una tarea nueva; Physical Intelligence, de 1 a 20 horas de datos.81019 ¶ cgrw6xq6n

Datos compartidos. Estos modelos viven de los datos de robots distintos: hasta octubre de 2026 se han publicado en Hugging Face más de 82.000 conjuntos de datos con la etiqueta LeRobot. SmolVLA, preentrenado con datos de la comunidad, completaba las tareas en el brazo SO-100 en el 78,3% de los casos, frente al 51,7% sin ellos.2012 ¶ cddr54un2

Datos

Qué consiguen los robots y las personas

Quién y cuándoQué se midióQué se encontró
Google, 08.202221SayCan con el modelo PaLM, 101 tareasSecuencia de acciones correcta, 84%; ejecución con éxito, 74%. ¶ c2c4zb4ve
Google DeepMind, 28.07.20238RT-2 en escenarios desconocidos, más de 6000 pruebas62% frente al 32% de RT-1. ¶ c52gqxghj
Physical Intelligence, 22.04.202522π0.5 en dos pruebas separadas: limpieza en tareas conocidas por el entrenamiento y traslado de objetos desconocidos a un cajón83% y 94% de subtareas completadas. La empresa escribe que el modelo «no siempre lo consigue al primer intento». ¶ cyvybn522
Anthropic, 12.11.202515Ocho empleados sin experiencia en robótica, dos equipos de cuatro, con Claude y sin élCon Claude, 7 tareas de 8 y aproximadamente en la mitad de tiempo en las tareas comunes; sin él, 6 de 8. Solo el equipo con Claude avanzó de forma notable hacia el objetivo final: que el robot trajera la pelota de forma totalmente autónoma. ¶ cszify88y
Anthropic, 18.06.202617Claude Opus 4.7 solo, tres intentos; una persona solo conectó el portátil, introdujo la petición inicial y aprobaba las órdenesEn las tareas sin mando físico, al menos 10 veces más rápido en cada una y, en conjunto, unas 20 veces más rápido que el equipo humano más rápido del año anterior. ¶ cptsjujug

Cuánto cuesta un robot (a octubre de 2026): brazo SO-101, unos $122 por un brazo según la lista de componentes, sin las piezas impresas y unos $230 por el par; Reachy Mini, desde $399 (desde $299 en el lanzamiento); perro Unitree Go2, desde $1600; humanoide Unitree R1, desde $4900, y G1, desde $13.500 ($16.000 en 2024).2352425 ¶ cvkjsr47c

[CONCLUSIÓN DE LA REDACCIÓN]

La barrera de entrada ha caído por dos lados: el robot se ha abaratado hasta el precio de un smartphone, y su programa se escribe con palabras. Esto funciona allí donde la tarea se puede descomponer en llamadas a funciones ya hechas. Los modelos que controlan los movimientos por sí mismos siguen fallando en condiciones desconocidas y necesitan demostraciones, y los más potentes Google no los abre al público. Un escolar ya puede programar un robot; un robot fiable sigue siendo, por ahora, trabajo de ingenieros. ¶ cu765zxai

Escala. En 2024 se instalaron en el mundo 542.000 robots industriales, el 54% en China.26 Unitree, según su folleto de emisión, entregó en 2025 más de 5500 robots humanoides, y sus ingresos crecieron hasta 1700 millones de yuanes; el 19 de agosto de 2026, la empresa salió a la bolsa de Shanghái.2728 En Pekín, desde el otoño de 2025, la IA es obligatoria en las escuelas: en una escuela primaria, los alumnos trabajan con robots de iFlytek, y los modelos de lenguaje les ayudan a obtener código ejecutable a partir de instrucciones en chino.29 ¶ ct6exyhxi

Críticas

Jailbreak con palabras. Investigadores de la Universidad de Pensilvania demostraron en 2024 que es fácil hacer que los robots controlados por modelos de lenguaje hagan cosas peligrosas: sus ataques lograban a menudo un 100% de éxito, y el jailbreak del perro robot Unitree Go2 lo calificaron como el primer jailbreak con éxito de un robot comercial desplegado. «Los modelos de lenguaje grandes simplemente no son lo bastante seguros cuando se integran con el mundo físico», dijo el director del trabajo, George Pappas. El mismo grupo propuso la defensa RoboGuard, que reduce la proporción de planes peligrosos ejecutados de más del 92% a menos del 3%.303132 ¶ c6dirm9th

Hackeo sin palabras. En septiembre de 2025, unos investigadores encontraron en los robots de Unitree (Go2, B2, G1, H1) una vulnerabilidad de Bluetooth a través de la cual un robot infectado puede tomar el control de otros robots cercanos; Unitree respondió que había completado la mayor parte de las correcciones y que enviaría las actualizaciones próximamente.33 ¶ c89uaxk6g

Una demostración no es un producto. El especialista en robótica Rodney Brooks considera «pura fantasía» esperar que los robots humanoides sustituyan a las personas en el trabajo manual en las próximas décadas, y aconseja no acercarse a menos de 3 metros de un robot andante de tamaño completo. Andrej Karpathy habla de una gran distancia entre la demostración y el producto allí donde el precio de un error es alto: un 90% de éxito es solo «el primer nueve». Al robot doméstico 1X NEO, según la propia empresa, en las tareas que no conoce lo guía a distancia, en horarios programados, un especialista de 1X.343536 ¶ c6bfp9i9v

Hasta octubre de 2026 no se han encontrado casos confirmados en que un robot controlado por un modelo de lenguaje haya causado daño a una persona. ¶ cxpvhdfwg

Evolución

Seguridad. Google DeepMind publicó en 2025 ASIMOV, un conjunto de pruebas de seguridad «semántica» de las acciones de un robot, elaborado a partir de informes reales de lesiones en hospitales; el mejor sistema, con «constituciones» generadas automáticamente, respetaba las reglas en el 84,3% de los casos.37 ¶ c3ct3aq95

Regulación. En julio de 2026, la FCC incluyó en su lista de equipos peligrosos para la seguridad nacional los nuevos modelos de robots móviles —humanoides y cuadrúpedos— fabricados en el extranjero, sea cual sea la nacionalidad del fabricante: según la valoración de un grupo interinstitucional convocado por la Casa Blanca, sus datos podrían usarse para espiar o para tomar el control de los robots a distancia.38 En la Unión Europea, los requisitos de la Ley de IA para los sistemas de alto riesgo en máquinas y robots se han aplazado hasta el 2 de agosto de 2028.39 ¶ cxgcf3z4b

[CONCLUSIÓN DE LA REDACCIÓN]

Un robot que puede programar un escolar también puede reprogramarlo un atacante, y también con palabras. Por ahora, la accesibilidad ha adelantado a la protección: las herramientas para niños y aficionados son abiertas, mientras que las pruebas de seguridad y las normas apenas están apareciendo. ¶ cbunz5avz

Señales

Véase también

Modelo de lenguaje grandeProgramación agénticaVibe codingLa IA y las profesionesSeguridad de la IA

Referencias

  1. ChatGPT for Robotics — Microsoft Research, 20.02.2023. microsoft.com ↩ ↩2 ↩3

  2. Introducing Gemini Robotics and Gemini Robotics-ER, AI models designed for robots to understand, act and react to the physical world — Google DeepMind, 12.03.2025. deepmind.google ↩ ↩2

  3. Hugging Face to sell open-source robots thanks to Pollen Robotics acquisition — Hugging Face, 14.04.2025. huggingface.co ↩ ↩2

  4. Introducing the agentic robotics appstore for 10,000 Reachy Minis — Hugging Face, 06.05.2026. huggingface.co ↩ ↩2 ↩3

  5. Reachy Mini — The Open-Source Robot for Today’s and Tomorrow’s AI Builders — Hugging Face, 09.07.2025. huggingface.co ↩ ↩2

  6. Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances — arXiv, 04.04.2022. arxiv.org ↩

  7. Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control — arXiv, 16.09.2022. arxiv.org ↩ ↩2

  8. RT-2: New model translates vision and language into action — Google DeepMind, 28.07.2023. deepmind.google ↩ ↩2 ↩3

  9. Scaling up learning across many different robot types — Google DeepMind, 03.10.2023. deepmind.google ↩

  10. Open Sourcing π0 — Physical Intelligence, 04.02.2025. physicalintelligence.company ↩ ↩2

  11. Building the Next Generation of Physical Agents with Gemini Robotics-ER 1.5 — Google Developers Blog, 25.09.2025. developers.googleblog.com ↩

  12. SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot Community Data — Hugging Face, 03.06.2025. huggingface.co ↩ ↩2

  13. Reachy Mini (captura de la página el día del lanzamiento) — Hugging Face, 09.07.2025. web.archive.org ↩

  14. Hugging Face bets on cute robots to bring open source AI to life — TechCrunch, 16.07.2025. techcrunch.com ↩

  15. Project Fetch: Can Claude train a robot dog? — Anthropic, 12.11.2025. anthropic.com ↩ ↩2 ↩3

  16. NVIDIA Releases New Physical AI Models as Global Partners Unveil Next-Generation Robots — NVIDIA, 05.01.2026. nvidianews.nvidia.com ↩

  17. Project Fetch: Phase two — Anthropic, 18.06.2026. anthropic.com ↩ ↩2

  18. Gemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots — Google DeepMind, 30.07.2026. deepmind.google ↩

  19. Gemini Robotics On-Device brings AI to local robotic devices — Google DeepMind, 24.06.2025. deepmind.google ↩

  20. Datasets tagged LeRobot — Hugging Face, datos al 27.10.2026. huggingface.co ↩

  21. SayCan — Google Research / Everyday Robots, actualización de 08.2022. say-can.github.io ↩

  22. A VLA with Open-World Generalization — Physical Intelligence, 22.04.2025. physicalintelligence.company ↩

  23. SO-ARM100 — The Robot Studio (GitHub), datos al 27.10.2026. github.com ↩

  24. Unitree R1 — Unitree Robotics, datos al 27.10.2026. unitree.com ↩

  25. Unitree G1 — Unitree Robotics, datos al 27.10.2026. unitree.com ↩

  26. World Robotics 2025 report – Industrial Robots – released by IFR — International Federation of Robotics, 25.09.2025. ifr.org ↩

  27. Unitree IPO draws spotlight to China’s fast-growing humanoid robot sector — China Daily / Shanghai Stock Exchange, 11.08.2026. english.sse.com.cn ↩

  28. Unitree soars fivefold in Shanghai debut as China’s robot sector takes centre stage — BusinessDay (Reuters), 19.08.2026. businessday.co.za ↩

  29. Beijing makes AI education compulsory in public schools — China Daily Hong Kong, 21.10.2025. chinadailyhk.com ↩

  30. Jailbreaking LLM-Controlled Robots — arXiv, 17.10.2024. arxiv.org ↩

  31. Penn Engineering Research Discovers Critical Vulnerabilities in AI-Enabled Robots to Increase Safety and Security — Penn Engineering, 17.10.2024. ai.seas.upenn.edu ↩

  32. Safety Guardrails for LLM-Enabled Robots — arXiv, 10.03.2025. arxiv.org ↩

  33. Security Flaw Turns Unitree Robots Into Botnets — IEEE Spectrum, 25.09.2025. spectrum.ieee.org ↩

  34. Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity — Rodney Brooks, 26.09.2025. rodneybrooks.com ↩

  35. Andrej Karpathy — AGI is still a decade away — Dwarkesh Podcast, 17.10.2025. dwarkesh.com ↩

  36. NEO Home Robot — 1X, datos al 27.10.2026. 1x.tech ↩

  37. Generating Robot Constitutions & Benchmarks for Semantic Safety — arXiv, 11.03.2025. arxiv.org ↩

  38. FACT SHEET: FCC Updates Covered List to Include Foreign-Produced Advanced Robotic Devices — FCC, 28.07.2026. docs.fcc.gov ↩

  39. Article 113: Entry into Force and Application — EU Artificial Intelligence Act, datos al 27.10.2026. artificialintelligenceact.eu ↩

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