Las Vegas (Nevada).- La inteligencia artificial (IA) está evolucionando más allá del software y los datos en la nube. Hoy, la llamada IA física combina automatización, robótica y capacidades de cómputo en el edge para transformar industrias completas, desde la manufactura hasta el comercio minorista y la salud. En un reciente panel liderado por Deloitte e Intel en la Consumer Electronics Show (CES), expertos en tecnología y transformación industrial analizaron los avances, retos y oportunidades de esta revolución tecnológica.
¿Qué está cambiando con la IA física?
Según Dan Rodriguez, gerente general de Edge Computing en Intel, la industria está dando un giro hacia una IA más cercana al entorno físico: «La computación en el edge ya no se limita a la visión artificial; ahora integra modelos multimodales que combinan video, texto, audio y sensores para ofrecer contexto y significado en tiempo real».
Esto da paso a una nueva generación de IA agentica, capaz de observar, razonar y actuar de forma autónoma en el borde de la red, sin depender del centro de datos.
¿Cuáles industrias están siendo más afectadas?
Tim Gaus, líder en manufactura inteligente en Deloitte, destaca que los entornos estructurados (como fábricas altamente automatizadas) ya están adoptando estas tecnologías. Sin embargo, los mayores beneficios emergen en entornos semiestructurados o desordenados, donde la automatización tradicional ha sido limitada. La IA física permite ahora soluciones adaptables en espacios cambiantes.
Ejemplos prácticos incluyen:
- Detección de defectos en líneas de producción, mejorando la calidad y reduciendo desperdicios.
- Autoguiado de escáners médicos en hospitales, optimizando diagnósticos por imagen.
- Cajas de autoservicio en aeropuertos, reduciendo filas y mejorando la experiencia del cliente.
¿Qué barreras enfrentan las empresas?
Para Mahesh Chandramouli y Rahul Bajpai, expertos en infraestructura edge y tecnología operacional, las principales barreras son:
- La infraestructura del edge, que requiere mayor capacidad de cálculo local, menor latencia y conectividad fiable.
- La integración en entornos antiguos (brownfield), donde coexisten tecnologías heredadas y nuevos dispositivos.
- La diversidad de datos y sistemas, que exige una arquitectura homogénea y procesos rediseñados para habilitar automatización efectiva.
La solución, según los panelistas, pasa por alianzas tecnológicas sólidas, modernización de aplicaciones y entrenamiento de modelos en el edge con redes resilientes.
¿Por qué el edge es crítico para la IA física?
A diferencia de la nube, el edge permite procesamiento local inmediato, necesario para tareas como:
- Evitar colisiones en robots.
- Navegación dinámica en almacenes.
- Procesamiento de video y sensores en tiempo real.
El edge también permite operar en modo desconectado, lo cual es vital en espacios donde la conectividad no está garantizada.
¿Cómo están colaborando Intel y Deloitte?
Ambas empresas están impulsando un ecosistema abierto, con soluciones listas para implementar en distintos sectores. Intel ofrece kits de herramientas de edge y conjuntos de soluciones específicas por vertical, mientras que Deloitte se encarga de integrar estas soluciones en entornos complejos.
«Se necesita una aldea para escalar la IA física», afirma Mahesh, subrayando la necesidad de colaboración entre fabricantes de hardware, desarrolladores de software, integradores y clientes.
¿Y qué pasa con los trabajadores?
Uno de los temas clave es la interacción humano-máquina. Ya no se trata de sustituir trabajadores, sino de crear entornos híbridos donde humanos y robots colaboren. Esto implica:
- Nuevos protocolos de seguridad.
- Rediseño de flujos de trabajo.
- Entrenamiento para nuevas habilidades tecnológicas.
Los panelistas coincidieron en que la educación, la transparencia y el rediseño del trabajo serán esenciales para construir confianza en la IA.
¿Qué deben hacer las empresas ahora?
Los expertos coinciden: no hay que esperar. Las organizaciones deben:
- Iniciar pilotos pequeños (POC) con casos de uso concretos.
- Identificar flujos de trabajo que puedan automatizarse con IA.
- Planificar la adaptabilidad tecnológica y la modernización progresiva.
- Reducir brechas de habilidades mediante la incorporación de nuevos perfiles y la capacitación del personal existente.
Mirando hacia el futuro
Entre los avances más prometedores están los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA), que permitirán a los robots comprender y actuar en contextos complejos. También se espera una reducción de costos en el hardware y en la infraestructura necesaria para desplegar estas soluciones, haciendo más viable su adopción masiva.
La transformación ya está en marcha. Las empresas que actúen hoy estarán mejor preparadas para liderar la próxima era de la IA en el trabajo.
Fuente: AI at Work: Automation and Intelligence Power Industry Transformation, panel realizado durante el CES 2026 en Las Vegas (Nevada)
Este artículo fue elaborado con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial y revisado por un editor de Hispanos Press.
