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Wang Xingxing: La IA incorporada está lista para lograr un avance similar al de ChatGPT en un plazo de dos o tres años
Wang Xingxing, fundador y director ejecutivo de BotSchool, destacó durante su intervención en el foro principal de la Conferencia Mundial de Robótica de 2026 (WRC2026) que la inteligencia incorporada se está acercando a un punto de inflexión industrial similar al «momento ChatGPT». Previó que los avances podrían producirse en tan solo dos o tres años, o que podrían tardar entre cinco y diez años en un escenario de adopción más lenta.
La cotización de BotSchool en el Mercado de Innovación Científica y Tecnológica de la Bolsa de Shanghái tuvo lugar justo un día antes del discurso de Wang, y las acciones cerraron un 460 % por encima de su precio de emisión en su primer día de cotización. Wang hizo hincapié en que el verdadero indicador de que la inteligencia incorporada está entrando en un auge industrial no son las demostraciones aisladas, sino la capacidad de los robots para ejecutar aproximadamente el 80 % de las tareas mediante comandos de voz o de texto en el 80 % de los entornos desconocidos.
Según Wang, el principal obstáculo técnico para los robots humanoides sigue siendo la adaptación de los modelos de IA a la realidad física. Si bien los robots funcionan bien en escenarios fijos y para los que han sido completamente entrenados, sus índices de éxito se desploman cuando los objetos o los entornos varían ligeramente. Los retos relacionados con la retroalimentación táctil y los errores de precisión durante los últimos centímetros o milímetros de funcionamiento siguen limitando las capacidades de generalización.
Para hacer frente a estos retos, BotSchool ha presentado su hoja de ruta de investigación preliminar para la «Autoevolución de robots con IA física V1.0». Este sistema aprovecha grandes modelos de IA para recuperar automáticamente información de investigación, generar código de control y establecer un bucle de iteración continuo a través de la simulación, las pruebas en el mundo real y la evaluación combinada entre la IA y los seres humanos. BotSchool identifica las capacidades fundamentales de los modelos, la acumulación de datos de múltiples fuentes, la escala de implementación de robots reales y la acumulación de habilidades como factores clave para esta autoevolución.
Wang también repasó la evolución de BotSchool desde los robots cuadrúpedos hasta los humanoides, y señaló que su humanoide G1 se ha convertido en un referente del sector, participando en proyectos como el «WuBOT» de la Gala del Festival de Primavera. Este año, BotSchool ha presentado nuevos productos, entre los que se incluyen un exoesqueleto tripulado y el robot con ruedas y patas As2-W, al tiempo que sigue explorando aplicaciones en entornos industriales, domésticos y al aire libre.
Wang señaló que lograr un despliegue a gran escala requiere resolver problemas de eficiencia y generalización. Aunque los robots pueden realizar tareas sencillas, las nuevas tareas suelen exigir un reentrenamiento. Sin embargo, a medida que mejoran los modelos de IA y se acumulan datos del mundo real, la inteligencia incorporada está a punto de acelerar su transición hacia la industrialización.
A medida que los robots humanoides pasan de las demostraciones experimentales al uso comercial, los datos, los modelos, el hardware y las capacidades de autoevolución se están convirtiendo en factores competitivos fundamentales. La hoja de ruta de BotSchool refleja un cambio más amplio en el sector, que pasa de limitarse a «fabricar robots» a «permitir que los robots aprendan y evolucionen continuamente».
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