Evolución de los robots colaborativos: algoritmos que hacen casi todo

Cuando el escritor checo Karel Capek comenzó a escribir su obra de ciencia ficción R.U.R., le preguntó a su hermano, Josef, qué nombre le daría a una máquina semihumana que constituía el eje central de su argumento. Josef, que era poeta, sugirió el nombre robota, la palabra checa que significa trabajo forzoso; Karel la aceptó y la modificó por la palabra actual, robot. Desde que Josef Capek acuñó en 1920 el término, "robot" se ha convertido en una expresión candente en todos los idiomas. Los robots son más eficientes, rápidos y económicos; no duermen y no comen. Tampoco necesitan disfrutar de vacaciones, no generan ausentismo y nunca modifican su estado de ánimo, sus emociones o su ideología, por lo que son incapaces de generar conflictos laborales. Desde cierto punto de vista, los robots pueden ser considerados como máquinas perfectas que rara vez se equivocan.

El índice de crecimiento de la industria robótica global es considerable, y se estima en torno al 14% anual. Los principales actores que han ayudado en la incorporación de la robótica en procesos de fabricación han sido tradicionalmente las marcas del sector del automóvil. En las últimas décadas, los robots se han expandido a las industrias de electrónica de consumo, alimentación y bebidas y fabricación textil, al igual que a compañías en el sector aeroespacial, de distribución (como Amazon Robotics) o del sector financiero.

Esta revolución viene impulsada por la adopción tanto de robots de propósito simple como de robots de multiuso automático, además de máquinas conectadas entre sí. La búsqueda de flexibilidad en producción ha generado el denominado "efecto Amazon"; los clientes desean que sus productos sean enviados a la mayor brevedad posible y sean personalizados. Para responder a este cambio en los consumidores, las marcas han comenzado a emplear robots flexibles, que pueden lograr mayores resultados que la maquinaria rígida tradicional.

Los robots son mucho más que un simple eslabón en el proceso productivo. Numerosas versiones robóticas están capacitadas para desarrollar tareas secuenciales complejas, con robots trasladando trabajos a otros robots, e incluso enseñándose mutuamente. En los últimos años, los sistemas de control se han sofisticado significativamente, incluyendo el propio aprendizaje de la máquina (machine learning). Ahora, lo que un robot aprende puede ser mandado a la nube para transmitir ese aprendizaje a otros robots, quienes a su vez ...