Jensen Huang, CEO de NVIDIA, pone fecha a los robots con capacidades humanas y señala 2026 como el primer año clave para su despliegue real

Hay una escena que se repite en CES: pasillos llenos, demos que prometen el futuro en cinco minutos y, en algún stand, un robot intentando hacer algo tan sencillo como coger un objeto sin tirarlo al suelo. Lo hemos visto mil veces, y por eso cuando alguien suelta una fecha concreta, el oído se afina.

Esta semana, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha puesto 2026 encima de la mesa para hablar de robots “humanos” en capacidades, y lo ha hecho en pleno CES 2026, con titulares que suenan a salto generacional. La idea no es nueva, pero sí lo es el tono: menos “algún día” y más “esto ya toca”.

El contexto también importa. La robótica lleva años avanzando a trompicones: mucho progreso en visión y planificación, pero un cuello de botella brutal en el mundo real, donde todo pesa, resbala, se rompe y exige precisión. Si ahora se habla de 2026 con tanta seguridad, es porque la conversación ya no va solo de mecánica, sino de IA aplicada al cuerpo, sensores y simulación a gran escala.

Qué significa que lleguen robots con capacidades “tipo humano” en 2026

Lo primero es aterrizar el concepto. “Tipo humano” no quiere decir un robot con una conversación perfecta o un mayordomo de película. En el lenguaje de la industria suele apuntar a tres cosas: que pueda moverse por entornos pensados para personas, que manipule objetos variados con cierta destreza y que encadene tareas sin que un operador lo tele-dirija a cada paso.

Huang lo plantea como una llegada a “prime time”, pero incluso las piezas más optimistas reconocen que aún quedan obstáculos técnicos y de seguridad. No estamos hablando de un despliegue masivo en hogares, sino de los primeros usos donde el retorno es más claro: fábricas, logística, almacenes, inspección, mantenimiento o entornos controlados donde el robot aprende rápido y el riesgo se puede acotar.

Por qué ahora se acelera el calendario: “physical AI”, simulación y modelos listos para entrenar

La razón de fondo es que la robótica ha cambiado de motor. Antes, buena parte del progreso dependía de reglas, control clásico y mucha ingeniería a medida. Ahora el discurso gira alrededor de “physical AI”: modelos capaces de percibir, decidir y actuar en el mundo físico, entrenados con cantidades enormes de datos y refinados en simulación para no tener que romper miles de robots en pruebas reales.

NVIDIA, en concreto, está empujando este enfoque con anuncios centrados en modelos, frameworks e infraestructura para acelerar el ciclo completo de desarrollo, desde el entrenamiento hasta el despliegue. La idea es reducir el tiempo que tarda un robot en pasar de laboratorio a una tarea concreta en una empresa.

Si 2026 va a ser un punto de inflexión, también lo será por contraste con lo que todavía falla. El primer freno es la manipulación. Caminar cada vez está más resuelto, pero coger cosas de formas distintas, con texturas distintas y sin romperlas sigue siendo difícil. La mano humana es una bestia: sensores, feedback, microajustes constantes. Replicar eso de forma barata y robusta es el gran muro.

El segundo es la energía y la autonomía. Un robot humanoide necesita baterías, actuadores y un equilibrio entre fuerza y delicadeza. Y además debe aguantar horas trabajando, no diez minutos de demo con ventilación y técnicos alrededor.

El tercero es la fiabilidad. En una fábrica no vale con que funcione “casi siempre”. Hace falta repetibilidad, mantenimiento predecible y seguridad. Un robot que se equivoca poco, pero de vez en cuando golpea una estantería o tira una caja cara, es un problema operativo, no una curiosidad tecnológica.

Y luego está el cuarto freno, que es social y económico: el coste total. El robot puede ser impresionante, pero si necesita un equipo dedicado para operarlo y corregirlo, el retorno se evapora. Por eso algunas voces que han paseado CES hablan de una presencia enorme de humanoides, pero con dudas razonables sobre cuándo llegará el ROI real.

Trabajo, escasez de mano de obra y la narrativa de 2026

Cuando un CEO habla de robots “tipo humano”, el tema empleo aparece al segundo. Huang ha insistido en que la robótica no va solo de sustituir, sino de cubrir huecos en un mercado con escasez de mano de obra y tareas que mucha gente ya no quiere hacer, una línea que también han recogido medios especializados estos días.

Aquí conviene ser finos: en el corto plazo, lo más probable es que veamos robots entrando en flujos de trabajo muy concretos, con supervisión y con un objetivo claro de productividad. Eso sí puede crear empleo alrededor, desde integración y mantenimiento hasta operación y seguridad. Pero también puede desplazar ciertos perfiles en tareas repetitivas si el coste cuadra.

Puede que 2026 sea recordado como el comienzo de algo grande. Si no, lo más probable es que estemos ante otro ciclo de entusiasmo donde la tecnología avanza, sí, pero la adopción tarda más de lo que sugiere una fecha.

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