La IA física —la combinación de robótica, inteligencia artificial avanzada y sistemas basados en sensores— está entrando en una fase inicial de crecimiento que podría provocar una disrupción industrial significativa. La categoría incluye máquinas autónomas, sistemas de fabricación inteligentes y otras tecnologías capaces de percibir y actuar en entornos reales.

Según PitchBook, las startups de robótica e IA física recaudaron 27.600 millones de dólares en 1.009 operaciones en 2025, más del doble del total del año anterior. El aumento de la financiación ha atraído la atención hacia empresas que desarrollan sistemas robóticos de propósito general y modelos fundacionales para tareas físicas.

Genesis AI, por ejemplo, salió del modo sigiloso con una ronda semilla de 105 millones de dólares y presentó un robot con ruedas diseñado para entornos comercialmente relevantes, sin intentar reproducir la forma humana. Dyna Robotics recaudó una ronda Serie A de 120 millones de dólares aproximadamente un año después de su fundación, destinada a modelos fundacionales concebidos para ayudar a los robots a aprender tareas de servicio en hoteles, restaurantes y lavanderías.

Los sistemas de IA física combinan sensores multimodales, computación en el borde, entornos de simulación, modelos fundacionales de robótica y tecnologías de modelado del mundo. En conjunto, estas capacidades permiten a las máquinas recopilar información, interpretar el contexto espacial, evaluar posibles resultados y actuar de forma autónoma, al tiempo que mejoran mediante la retroalimentación de las operaciones en el mundo real.

La economía de esta tecnología también está cambiando. Componentes como el lidar, los actuadores, las cámaras de profundidad y otros sensores se han vuelto menos costosos. Waymo afirmó que su sistema Driver de sexta generación redujo los costes al tiempo que aumentó la resolución, el alcance y la potencia informática. El sistema utiliza 13 cámaras, cuatro lidares y seis radares.

La fabricación, la automoción, la logística y la sanidad se encuentran entre los sectores que atraen más capital y experimentación. Las empresas están probando la robótica para hacer frente a los costes laborales, la escasez de personal cualificado y la necesidad de operar en entornos exigentes, al tiempo que aumentan la productividad.

Figure AI, cuyos robots humanoides ensamblan piezas de automóviles en fábricas de BMW, alcanzó una valoración de 39.000 millones de dólares en un plazo de tres años desde su fundación, según el artículo. El ascenso de la empresa refleja las expectativas de los inversores de que los modelos robóticos de propósito general podrían tener en el hardware un impacto comparable al efecto que los grandes modelos de lenguaje han tenido en el software.

El desarrollo de la IA física sigue un patrón de tres etapas. La primera es una oleada de fundadores y capital en torno a una nueva capacidad. La segunda es una barrera de adopción empresarial, cuando las organizaciones pasan de los proyectos piloto a la producción, pero se enfrentan a retrasos en las adquisiciones, desafíos de integración y resistencia interna. La tercera es la industrialización, cuando un grupo más reducido de empresas convierte la tecnología en infraestructura operativa.

Se describe que la IA física se encuentra al comienzo de la primera etapa. El próximo desafío será superar la barrera de adopción. Las empresas tendrán que integrar los sistemas robóticos en las operaciones existentes, adaptar los procesos y demostrar resultados comerciales fiables, en lugar de limitarse a atraer inversiones.

El artículo sostiene que la ventaja más sólida a largo plazo procederá del aprendizaje operativo continuo. La interacción física puede generar datos que mejoren las simulaciones y los modelos; esas mejoras pueden, a su vez, elevar el rendimiento en entornos reales. A medida que se amplíen los despliegues, la infraestructura, los datos y los ciclos de retroalimentación resultantes podrían crear ventajas cada vez más difíciles de replicar para los participantes posteriores.

Por tanto, para los líderes empresariales, la actividad de financiación de startups puede servir como un indicador temprano de dónde se está desarrollando la futura presión competitiva. En lugar de considerar el flujo de operaciones únicamente como una fuente de posibles proveedores, las organizaciones pueden utilizarlo para identificar tecnologías emergentes y ajustar sus planes de desarrollo y estrategia antes de que el mercado alcance una industrialización a gran escala.

Fuentes: The Robot Report.