Todo el mundo quería un robot que pareciera humano. Amazon ha creado uno sensible al tacto

La próxima vez que saques un libro de una estantería, piensa en todo lo que haces —sin darte cuenta— para cogerlo: tus ojos calculan el espacio, tus dedos ajustan la presión para no doblar las tapas y tu mano se adapta al peso al instante. Para los humanos, eso es rutina. Para los robots, es misión imposible. Por más que puedan ganarle al ajedrez a Magnus Carlsen o barrerte la casa, la mayoría de las máquinas no sienten. No saben si han tocado algo, mucho menos cómo lo han tocado. Eso es justo lo que Amazon dice haber cambiado con su nuevo robot: Vulcan, una máquina que no solo ve, sino que también tiene una forma básica de sentir con la que puede detectar la fuerza del contacto con los objetos que manipula y ajustar su comportamiento en consecuencia. Y eso, para un robot en un almacén, pueden ser palabras mayores.

Según explica a El Confidencial Aaron Parness, director de IA en robótica de Amazon, en un evento celebrado en Dortmund (Alemania) donde presentan sus nuevos avances en robótica, IA y logística, el robot típico está "entumecido": "En el pasado, cuando los robots industriales tenían un contacto inesperado, o se paraban inmediatamente o atravesaban ese contacto con fuerza bruta. A menudo ni siquiera sabían que habían golpeado algo porque no podían sentirlo". Vulcan, en cambio, tiene sensores que le dicen qué tan fuerte aprieta, cuánto ha empujado, y si debería parar antes de hacer daño.

Este, por supuesto, no es el primer robot de Amazon que recoge cosas: ya estaban Sparrow, Cardinal y Robin, que combinan visión por ordenador y ventosas para mover productos. Otros, como Proteus, Titan y Hercules, se encargan de la parte pesada: levantar y trasladar mercancías pesadas por los centros logísticos. Vulcan es el siguiente en su evolución. Y el primero con "manos" capaces de manipular objetos con delicadeza, casi como una persona. Bueno, cuando decimos manos, nos referimos a algo más parecido a una regla unida a algo parecido a una plancha de pelo, equipada con sensores que miden cuánta presión está aplicando. La regla empuja artículos ya almacenados para hacer espacio, mientras las “paletas” agarran el nuevo producto con la fuerza justa y lo deslizan suavemente con cintas transportadoras hasta dejarlo en su sitio. Para sacarlos, un brazo con cámara y ventosa escanea y elige el mejor punto de agarre, asegurándose de no extraer el producto equivocado por accidente.

El problema es que automatizar el "almacenamiento" —no solo mover cosas, sino organizarlas de forma precisa— ha sido hasta ahora el verdadero muro para los ingenieros. Los compartimentos de los almacenes de Amazon son como estanterías móviles llenas de contenedores con tiras elásticas. Dentro puede haber un balón sin inflar, una camiseta, una botella o una caja de clips. Cada forma y textura cambia las reglas del juego para una máquina. Y para resolverlo es necesaria la IA.

"La IA nos está ayudando en todas esas tareas que antes eran imposibles para los robots, a ayudarles a interactuar con el mundo físico", señala Parness. Mezclando visión, aprendizaje automático y sensores táctiles están imitando algo que damos por hecho desde niños: coger el juguete que queremos de una caja desordenada. Como los niños cuando aprenden a usar las manos, Vulcan va aprendiendo qué se puede apretar, qué se desliza, qué se rompe. Cuanto más trabaja, más mejora. De hecho, ya puede manipular más de 1.000 artículos por hora, se encarga del 75% del catálogo de productos de Amazon. Y aprende de sus propios errores, por lo que se espera que se vuelva más inteligente y capaz en los próximos años.

Vulcan ya está operando en Dortmund y Hamburgo, en Alemania, así como en Spokane, en Estados Unidos, donde se encarga de recoger y almacenar inventario en los compartimentos más difíciles: los que están a más de dos metros de altura o justo sobre el suelo. Tareas que solían requerir escaleras o posturas incómodas para los empleados.

Pero, por más optimista que suene Amazon, el contexto invita a una lectura más crítica: una investigación interna filtrada por Recode en 2022 alertaba de que Amazon podría quedarse sin trabajadores para contratar. Y eso le ha llevado a pisar el acelerador de la automatización en sus almacenes. La historia no es nueva. Desde que compró Kiva Systems en 2012 por 775 millones de dólares, ha desplegado más de 750.000 robots en sus centros. La compañía dice que no se trata de reemplazar a las personas, sino de transformarlas. Que donde antes alguien subía una escalera para alcanzar una caja, ahora puede dedicarse a tareas que requieren juicio, estrategia y creatividad. “Los robots han creado cientos de nuevas categorías de trabajo. Desde expertos en robótica hasta técnicos de mantenimiento y ergonomía”, recuerda Parness. Pero claro, eso es lo que dice Amazon.

Elon Musk, competencia feroz y robots humanoides

Mientras decenas de empresas buscan crear el robot humanoide perfecto, Amazon (aunque también está experimentando con estos modelos), se ha enfocado en robots que sean más fácilmente aplicables a sus instalaciones. Mientras, al otro lado se encuentra Elon Musk, respaldado por el poderío de Tesla y su ambicioso proyecto: Optimus. Y va a lo grande. El magnate imagina un futuro donde estos robots no solo reemplacen gran parte de la mano de obra humana, sino que conviertan a Tesla en una de las compañías más valiosas de la historia. A juzgar por sus declaraciones, su fe en Optimus incluso supera a la que tiene en sus coches eléctricos o taxis autónomos: "la mayor parte del valor de Tesla a largo plazo será Optimus", declaró en una junta de accionistas, donde también dijo que planea construir 10.000 robots Optimus este año y que confiaba en que "varios miles" estarían "haciendo cosas útiles" para 2026.

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Pero Musk no es el único rival de Amazon. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, proclamó en enero que los chips de IA y el software de robótica de su compañía podrían eventualmente dar vida a “1.000 millones de robots humanoides y 10 millones de fábricas automatizadas”. DeepMind, el laboratorio de IA de Google, también ha metido fichas financiando y colaborando con Apptronik, cuyos robots Apollo ya están siendo probados por Mercedes-Benz en entornos industriales. Y OpenAI, creadora de ChatGPT, no se ha quedado atrás: ha invertido en la startup 1X, que desarrolla robots humanoides tanto para fábricas como para hogares. Esta última aspira a desarrollar robots multitarea, como si de un asistente virtual se tratara.

En un estudio publicado el año pasado, el economista Anton Korinek, de la Universidad de Virginia, proyectaba varios escenarios post-IAGeneral, incluyendo uno con un crecimiento económico anual cercano al 20% y otro en el que "los robots impulsados ​​por IAG pueden realizar cualquier trabajo físico que los humanos puedan realizar".

Para eso aún quedan unos años. Pero esta cruzada ya ha levantado la polvareda de otro debate que nos devuelve precisamente a Vulcan. ¿Robots humanoides u otras formas robóticas más utilitarias, como los modelos por los que está optando Amazon? La respuesta no es sólo técnica sino también económica y hasta ética. Los robots que se parecían a nosotros han encandilado al público tanto en las pantallas de cine como en la televisión. Pero han sido los robots que han adoptado una forma menos atractiva, con brazos mecánicos o Roombas enormes, los que ya han empezado a aportar valor a las empresas.

Las limitaciones actuales de los primeros son evidentes: altos costes de fabricación (alrededor de 150.000 dólares por unidad, según Goldman Sachs), autonomía energética limitada (unas cuatro a cinco horas de funcionamiento) y riesgos de seguridad derivados de su interacción física con humanos. Frente a esta apuesta por la forma humanoide, Amazon representa la postura pragmática. En lugar de invertir exclusivamente en humanoides, la empresa experimenta con otros diseños más simples, optimizados para tareas específicas como la logística de almacenes.

Brad Porter, exvicepresidente de robótica de Amazon, ya lo dejó claro cuando Amazon apostó por este modelo. Decía que el obstáculo no es solo el diseño físico, sino la falta de datos necesarios para entrenar con seguridad a los modelos de IA que controlan a los robots en contextos impredecibles. "No tenemos el equivalente a internet, al que hemos inundado con nuestros datos durante 20 años”, refiriéndose a cómo se han entrenado la mayoría de productos de IA generativa. "Si ChatGPT hace una broma subida de tono de vez en cuando, no es un problema, ¿verdad? Pero si un robot deja caer algo o tiene un fallo mientras está en un ascensor con alguien, tenemos un serio problema".