Un brazo robótico está escribiendo en un ordenador portátil.

Robots humanoides: del laboratorio a la sociedad del futuro

  • 1 de febrero de 2026
  • 8 minutos
  • Blog

Javier F. Gorostiza, Investigador Principal Grupo ROBITA-LAB de UDIT, explica en qué momento se encuentra la industria de los robots humanoides y qué retos tiene que superar para que estos dispositivos se integren en nuestra vida cotidiana.

Dentro de la amplia variedad de robots existentes (como los manipuladores industriales, los robots móviles o los de servicio), los robots humanoides se distinguen por su diseño orientado a reproducir la estructura corporal humana. En algunos casos incorporan rasgos faciales para favorecer la interacción social. Habitualmente cuentan con torso, brazos, cabeza y piernas (aunque no siempre todos estos elementos están presentes), y su principal particularidad radica en su capacidad para desenvolverse en entornos humanos sin requerir modificaciones en estos. 

Frente a otros robots, limitados a espacios específicamente adaptados, los humanoides representan el ideal del robot de propósito generalcapaces de ejecutar tareas diversas del mismo modo que lo haría una persona, incluso superándola en algunos aspectos. 

Durante décadas, los principales desafíos de la robótica humanoide se centraron en tres aspectos fundamentales: (1) mantenerse en pie, (2) caminar sobre dos piernas y (3) detenerse sin perder el equilibrio. A medida que aumenta el tamaño del robot, también lo hace su masa, lo que complica el mantenimiento del centro de gravedad en una posición que garantice la estabilidad. Por este motivo, muchos modelos incorporan soluciones de diseño como el uso de pies más anchos o la flexión constante de las rodillas para mejorar su equilibrio dinámico. 

Además de este tipo de soluciones y otras de naturaleza similar, en los últimos años los avances en materiales, motores, sistemas de control y algoritmos de inteligencia artificial han impulsado un importante salto cualitativo en el desarrollo de la robótica humanoide. Un ejemplo destacable es la incorporación de imanes de neodimio, que ha permitido crear motores brushless más ligeros, rápidos y eficientes, optimizando así su rendimiento. 

Paralelamente, se han desarrollado estructuras mecánicas más robustas y precisas, junto con hardware de control cada vez más potente y miniaturizado. Los nuevos algoritmos, basados en inteligencia artificial generativa y aprendizaje por refuerzo, permiten un control distribuido del cuerpo del robot a partir de modelos inspirados en el movimiento humano, mejorando notablemente su coordinación y capacidad de adaptación. 

La relevancia que están adquiriendo actualmente este tipo de robots en nuestra sociedad es un hecho constatable. Sin ir más lejos, desde el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) de China se considera que el desarrollo de robots humanoides constituye una tecnología disruptiva, comparable a la revolución de los ordenadores personales o los teléfonos móviles, por su potencial de transformar radicalmente los modos de producción y la vida cotidiana. 


Humanoides en la actualidad 

Aunque los avances mecánicos son notables, los robots humanoides aún presentan limitaciones significativas. Es habitual ver vídeos en los que parecen ejecutar saltos, volteretas o coreografías complejas, pero en muchos casos estos movimientos son teleoperados, es decir, reproducen en tiempo real los gestos de una persona mediante sistemas de captura de movimiento, sin implicar autonomía real. Además, dichas demostraciones suelen ser el resultado de múltiples intentos fallidos. 

Lo cierto es que actualmente, los robots humanoides siguen en una fase de experimentación, con proyectos piloto que exploran su integración en tareas industriales y de servicio. En entornos fabriles, se están utilizando para evaluar su usabilidad en operaciones de ensamblaje, carga y descarga, manipulación de piezas o vigilancia de procesos. Al mismo tiempo, se investiga su aplicación en entornos logísticos compartidos con personas, lo que permite avanzar hacia la automatización sin necesidad de rediseñar por completo las instalaciones existentes.  

Fuera del ámbito industrial, los robots humanoides de servicio actúan como agentes interactivos dotados de capacidades conversacionales y una apariencia amable, incorporando en algunos casos expresiones faciales y gestos que favorecen la empatía del usuario. En este contexto, podrían asumir funciones tradicionalmente desempeñadas por personas, como las de conserje, asistente de información o dependiente en establecimientos automatizados, gestionando tareas como el inventario, los pagos o la atención al cliente. Algunas de estas actividades incluso pueden realizarse de forma conjunta con humanos, dando lugar a los denominados robots colaborativos. 

Retos de los robots humanoides 

A pesar del progreso técnico experimentado en los últimos años, persisten retos sustanciales en varios niveles. Uno de ellos es la interacción natural no verbal con las personas, especialmente en contextos de colaboración. La integración avanzada de la información sensorial (táctil, visual y auditiva) sigue siendo un desafío, ya que los modelos actuales no alcanzan aún la precisión ni la eficiencia necesarias para desenvolverse por sí mismos en entornos no controlados. 

De hecho, en el ámbito industrial, no se espera a corto plazo que los robots humanoides superen en velocidad o seguridad a los robots especializados; sin embargo, se confía en que aporten flexibilidad y adaptabilidad, ejecutando tareas eminentemente humanas. 

Otro de los grandes desafíos que experimentan en estos momentos es su autonomía energética. Debido al elevado consumo de sus numerosos actuadores y sistemas de control, la duración media de las baterías en los modelos actuales rara vez supera las dos o tres horas de funcionamiento continuo, lo que exige varias recargas a lo largo del día en entornos de producción. 

En el ámbito doméstico, los desafíos no son solo tecnológicos, sino también culturales y sociales. Comprender los procesos de aceptación a largo plazo y evitar el denominado síndrome del valle inquietante (término que describe la sensación de incomodidad o rechazo que provocan las entidades con apariencia casi humana pero no del todo realista) constituyen aspectos esenciales en el diseño y la interacción de estos robots. A esto se suman consideraciones éticas, como la posible creación de vínculos emocionales con máquinas que simulan empatía o personalidad.  

Adicionalmente, y en términos generales, el alto coste de producción y mantenimiento sigue siendo una barrera significativa, a la que se añade la necesidad de integrar criterios de sostenibilidad. 


Tendencias futuras 

En el sector de los servicios (como la sanidad, la educación, la atención pública o el entretenimiento) se prevé que los robots humanoides lleguen a desempeñar tareas comparables a las humanas, impulsados en gran medida por los avances en inteligencia artificial. Sin embargo, para alcanzar ese nivel de autonomía, los modelos de IA necesitan entrenarse con grandes volúmenes de datos que representen movimientos corporales naturales y la ejecución completa de tareas, además de información relativa a la percepción y segmentación de objetos, indispensable para una manipulación inteligente del entorno. 

La adquisición de estos datos resulta compleja: en la mayoría de los casos es necesario registrar numerosas horas de vídeo con personas realizando las acciones que se desean enseñar al robot, lo que implica un elevado coste temporal y logístico. A ello se suman consideraciones relacionadas con la seguridad, la privacidad y las implicaciones legales derivadas de la grabación y uso de dichos datos. 

Por otra parte, el entrenamiento de los modelos de IA suele requerir infraestructuras de computación en la nube, con el consiguiente impacto energético y medioambiental. En este contexto, el uso de Edge Computing ofrece una alternativa más sostenible, al permitir la ejecución de modelos complejos (como el reconocimiento visual, el análisis de poses o el procesamiento del lenguaje natural) directamente en hardware ligero y eficiente. En ese sentido, actualmente se están desarrollando sistemas de IA que dotan a los robots de sistemas de aprendizaje continuo en cadenas de trabajo, lo que podría abrir un nuevo escenario económico en el que se conviertan en actores productivos. 

En el ámbito sanitario, el rol de estos robots será principalmente de apoyo al personal médico y de enfermería, más que de atención directa al paciente, con el objetivo de automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para cuidados humanos de mayor valor añadido. Asimismo, ya se están realizando pilotos en Europa y Asia con humanoides orientados a terapias físicas, ejercicios de rehabilitación y monitorización de constantes vitales, explorando su integración segura y eficiente en los flujos clínicos 

En el ámbito doméstico, los humanoides podrán asumir tareas complejas del hogar (como la limpieza de superficies y de zonas de difícil acceso) y, en determinados casos, actuar como compañeros sociales o asistentes en el cuidado de personas mayores, reforzando la autonomía y el bienestar en casa. En paralelo, la investigación avanza hacia el empleo de materiales biodegradables, reciclables y blandos, que incrementan la seguridad física y la sensación de naturalidad en el contacto con las personas, favoreciendo su integración responsable en entornos cotidianos. 

Desde una perspectiva económica, están emergiendo modelos más asequibles, lo que favorece la democratización del acceso y la creación de un ecosistema más amplio de innovación y experimentación en robótica humanoide, con impacto directo empresas y centros de investigación. 

En definitiva, en este contexto de avances técnicos, madurez algorítmica y descenso progresivo de barreras económicas, la robótica humanoide ya transita desde el laboratorio hacia aplicaciones reales. Este momento exige impulsar estándares, formación especializada y proyectos piloto con métricas claras de utilidad y retorno, para garantizar una adopción responsable que mejore la calidad de vida de las personas.

Artículo publicado originalmente en: Anuario Computing 2026 

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