{"id":9945,"date":"2026-06-22T11:42:14","date_gmt":"2026-06-22T14:42:14","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9945"},"modified":"2026-06-22T11:42:14","modified_gmt":"2026-06-22T14:42:14","slug":"uno-de-los-trabajos-del-futuro-en-china-consiste-en-ponerse-unas-gafas-y-convertirse-en-robot-cada-movimiento-humano-sirve-para-entrenar-a-los-humanoides-que-llegaran-a-las-fabricas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9945","title":{"rendered":"Uno de los trabajos del futuro en China consiste en ponerse unas gafas y convertirse en robot. Cada movimiento humano sirve para entrenar a los humanoides que llegar\u00e1n a las f\u00e1bricas"},"content":{"rendered":"
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La escena parece sacada de Ready Player One, pero no ocurre dentro de un videojuego. Un trabajador se coloca unas gafas de realidad virtual, agarra dos mandos y empieza a mover los brazos. A pocos metros, un robot humanoide repite cada gesto mientras intenta sacar una camisa de una percha, extenderla y doblarla dentro de una r\u00e9plica de un apartamento.<\/p>\n

No lo hace solo. Al menos, todav\u00eda no.<\/p>\n

La persona que est\u00e1 detr\u00e1s del visor observa el entorno a trav\u00e9s de las c\u00e1maras instaladas en la cabeza del robot y controla sus movimientos casi como si estuviera dentro de su cuerpo. Cada intento, cada correcci\u00f3n y cada objeto recogido genera datos que posteriormente pueden utilizarse para ense\u00f1ar a la m\u00e1quina a realizar la misma tarea con una intervenci\u00f3n humana cada vez menor.<\/p>\n

As\u00ed funciona parte del trabajo que est\u00e1 desarrollando IO-AI Tech, una startup instalada al norte de Shenzhen, una de las grandes capitales tecnol\u00f3gicas y manufactureras de China. Seg\u00fan pudo comprobar WIRED durante una visita a sus instalaciones, la compa\u00f1\u00eda emplea gafas de realidad virtual, dispositivos port\u00e1tiles y sensores de captura de movimiento para controlar diferentes modelos de robots en f\u00e1bricas, comercios y entornos dom\u00e9sticos simulados.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda abre una frontera laboral bastante peculiar. El empleo consiste, en la pr\u00e1ctica, en prestarle temporalmente el cuerpo a un robot para que alg\u00fan d\u00eda ya no necesite utilizarlo.<\/p>\n

Antes de trabajar solos, los robots necesitan copiar a los humanos<\/h2>\n
\"Uno
\u00a9 Centro de prensa del distrito de Shijingshan \/ Pek\u00edn.<\/figcaption><\/figure>\n

Uno de los principales problemas de los robots humanoides actuales no es caminar, dar volteretas o bailar frente a una c\u00e1mara. Es hacer de forma fiable cosas aparentemente sencillas para una persona: agarrar una caja sin aplastarla, distinguir una prenda arrugada, colocar un producto en una estanter\u00eda o adaptarse cuando un objeto aparece unos cent\u00edmetros m\u00e1s lejos de lo previsto.<\/p>\n

El mundo f\u00edsico est\u00e1 lleno de peque\u00f1as variaciones que resultan dif\u00edciles de anticipar mediante instrucciones programadas manualmente. Una camisa no siempre cae igual, dos cajas pueden pesar diferente y una mano rob\u00f3tica no tiene necesariamente las mismas proporciones, fuerza o movilidad que la mano de quien la controla.<\/p>\n

IO-AI Tech intenta resolver esa diferencia mediante un sistema que traduce los movimientos humanos para distintos tipos de robots. No se limita a copiar la posici\u00f3n de brazos y dedos: sus algoritmos deben ajustar esos gestos a m\u00e1quinas con tama\u00f1os, pesos y centros de gravedad diferentes. Sin ese nivel de autonom\u00eda intermedia, un humanoide podr\u00eda perder el equilibrio al intentar imitar literalmente al operador.<\/p>\n

La documentaci\u00f3n oficial de su plataforma TeleXperience muestra que el sistema permite seleccionar distintos robots, activar la captura de movimiento, iniciar la teleoperaci\u00f3n y grabar las trayectorias ejecutadas. Tambi\u00e9n puede incorporar datos de las manos, la parte inferior del cuerpo y las c\u00e1maras del robot, convirtiendo cada sesi\u00f3n de control en material reutilizable para entrenamiento.<\/p>\n

No es simplemente manejar una marioneta mec\u00e1nica. Es producir demostraciones que la inteligencia artificial pueda estudiar.<\/p>\n

Un trabajador puede mover cincuenta dedos rob\u00f3ticos a la vez<\/h2>\n

Durante la demostraci\u00f3n de IO-AI Tech, el periodista de WIRED utiliz\u00f3 un guante de seguimiento para controlar simult\u00e1neamente diez manos rob\u00f3ticas fabricadas por compa\u00f1\u00edas diferentes. Los movimientos de sus diez dedos fueron transferidos pr\u00e1cticamente al instante a cincuenta dedos mec\u00e1nicos.<\/p>\n

El sistema tambi\u00e9n funcionaba en sentido contrario. Cuando alguien coloc\u00f3 una pelota en una de las manos electr\u00f3nicas, el operador pudo sentirla mediante la respuesta h\u00e1ptica del dispositivo. Esa combinaci\u00f3n de control y sensaci\u00f3n resulta especialmente importante para tareas en las que no basta con conocer la posici\u00f3n de un objeto: tambi\u00e9n hay que entender cu\u00e1nta fuerza se est\u00e1 ejerciendo sobre \u00e9l.<\/p>\n

En otro ensayo, unas gafas de realidad virtual y un par de pinzas permit\u00edan controlar un robot que recog\u00eda cajas de medicamentos y las colocaba en una estanter\u00eda. La soluci\u00f3n ya est\u00e1 siendo probada por una cadena china de tiendas de conveniencia, seg\u00fan la empresa.<\/p>\n

Al principio existe una ligera desconexi\u00f3n entre lo que hace la persona y lo que ve desde los ojos del robot. Sin embargo, tras un periodo breve de adaptaci\u00f3n, el operador puede empezar a trabajar dentro de ese cuerpo ajeno con cierta naturalidad.<\/p>\n

Esa es una de las razones por las que el oficio puede ense\u00f1arse fuera de los laboratorios de investigaci\u00f3n. Si Chin, cofundadora de IO-AI Tech, asegura que la teleoperaci\u00f3n rob\u00f3tica ya est\u00e1 despertando inter\u00e9s en algunas escuelas de formaci\u00f3n profesional de China.<\/p>\n

China est\u00e1 construyendo aut\u00e9nticas escuelas para robots<\/h2>\n

El caso de Shenzhen forma parte de un movimiento mucho mayor. En varias provincias chinas han comenzado a aparecer centros en los que decenas de humanoides practican durante horas c\u00f3mo transportar bandejas, recoger botellas, clasificar productos o doblar prendas.<\/p>\n

Seg\u00fan inform\u00f3 China Daily, estas \u201cescuelas de robots\u201d se est\u00e1n extendiendo por regiones como Anhui, Zhejiang y Shandong. Uno de los centros gestionados por Leju en Jinan reproduce 11 tipos de escenarios, desde l\u00edneas industriales hasta espacios de atenci\u00f3n dom\u00e9stica, para que las m\u00e1quinas aprendan a percibir y adaptarse a diferentes entornos.<\/p>\n

El entrenamiento necesita una gran cantidad de repeticiones. Una persona puede entender despu\u00e9s de uno o dos intentos c\u00f3mo agarrar una taza nueva. Un robot necesita observar movimientos, fuerzas, im\u00e1genes y errores suficientes como para distinguir qu\u00e9 partes de esa acci\u00f3n son esenciales y cu\u00e1les cambian dependiendo del objeto.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n en teleoperaci\u00f3n lleva tiempo avanzando en esa direcci\u00f3n. El proyecto acad\u00e9mico Open Teach, por ejemplo, emple\u00f3 gafas Meta Quest 3 para controlar distintas manos y brazos rob\u00f3ticos en 38 tareas. Sus responsables demostraron que los datos recopilados mediante control humano pod\u00edan utilizarse posteriormente para entrenar pol\u00edticas de manipulaci\u00f3n en acciones que requer\u00edan contacto y precisi\u00f3n.<\/p>\n

China posee una ventaja evidente para trasladar esa idea a gran escala: dispone al mismo tiempo de fabricantes de robots, cadenas industriales, trabajadores, proveedores de componentes y espacios reales donde recopilar datos.<\/p>\n

Doblar una camisa puede valer m\u00e1s que hacer una voltereta<\/h2>\n
\"Uno
\u00a9 Centro de prensa del distrito de Shijingshan \/ Pek\u00edn.<\/figcaption><\/figure>\n

Los v\u00eddeos virales suelen mostrar a robots corriendo, boxeando o ejecutando coreograf\u00edas. Sin embargo, ninguna de esas habilidades garantiza que puedan completar una jornada de trabajo en un entorno donde los objetos se mueven, las personas interfieren y cada tarea presenta peque\u00f1as diferencias.<\/p>\n

Doblar una camisa puede ser menos espectacular que una patada giratoria, pero probablemente sea mucho m\u00e1s relevante para demostrar que un humanoide puede integrarse en la econom\u00eda real.<\/p>\n

IO-AI Tech ya colabora con Jack Sewing Machines, un fabricante chino de maquinaria para la industria textil. El objetivo es entrenar robots de dos brazos para realizar tareas como planchar camisas y, eventualmente, introducirlos en l\u00edneas de producci\u00f3n donde esas operaciones todav\u00eda dependen del trabajo manual.<\/p>\n

El enfoque es gradual. Los robots pueden comenzar siendo controlados casi por completo por una persona, pasar despu\u00e9s a compartir el control y terminar ejecutando de manera aut\u00f3noma las partes de la tarea que ya dominan. Chin compara este proceso con la evoluci\u00f3n de los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos, cuya independencia se ha ampliado poco a poco y en contextos delimitados.<\/p>\n

La diferencia es que los datos necesarios no se encuentran principalmente en internet. Para que una IA aprenda a redactar, existen bibliotecas enteras de texto. Para que aprenda a manipular una caja, abrir un caj\u00f3n o planchar una manga, alguien tiene que registrar esa interacci\u00f3n en el mundo f\u00edsico.<\/p>\n

El nuevo trabajo que existe para hacer desaparecer otros trabajos<\/h2>\n

La gran paradoja de esta industria es dif\u00edcil de ignorar. China est\u00e1 creando empleos dedicados a recopilar los datos que podr\u00edan permitir automatizar otros empleos en el futuro.<\/p>\n

Rest of World ha documentado c\u00f3mo las compa\u00f1\u00edas chinas est\u00e1n movilizando trabajadores dentro de hogares, f\u00e1bricas, granjas y centros de cuidados para grabar enormes cantidades de movimientos humanos. JD.com, por ejemplo, planea reunir diez millones de horas de datos rob\u00f3ticos en dos a\u00f1os mediante un programa que podr\u00eda involucrar a empleados, colaboradores externos y residentes que registren sus tareas cotidianas.<\/p>\n

El resultado es un nuevo tipo de trabajador manual que no manipula directamente la mercanc\u00eda, la ropa o las herramientas. Controla a la m\u00e1quina que lo hace y convierte su propia experiencia corporal en datos. Puede que los robots humanoides terminen aprendiendo a reponer estanter\u00edas sin ayuda. Antes de llegar a ese punto, sin embargo, necesitar\u00e1n miles o millones de ejemplos generados por personas capaces de mostrarles c\u00f3mo funciona realmente el mundo.<\/p>\n

El futuro automatizado, al menos durante sus primeros a\u00f1os, tendr\u00e1 a un ser humano escondido detr\u00e1s de unas gafas de realidad virtual.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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