10 Robots polifuncionales: evolución, tecnologías habilitadoras, aplicaciones industriales y tendencias futuras en la robótica

10.1 Resumen

Los robots polifuncionales se definen como máquinas versátiles diseñadas para ejecutar una amplia gama de tareas no predefinidas, adaptándose dinámicamente a entornos mediante IA y módulos intercambiables, superando la idea general de eficiencia para lograr multifuncionalidad modular. A diferencia de los robots tradicionales, que son monofuncionales y programados para una sola tarea como ensamblaje o soldadura, los polifuncionales cambian roles con facilidad gracias a percepción avanzada y planificación. Su evolución incluye hitos como la patente de Unimate en 1954, su uso comercial en 1961, el Famulus en 1973, los cobots en 1996, BigDog en 2012 y Stretch en 2021 de Boston Dynamics. Sus características clave son la movilidad autónoma vía SLAM, colaboración segura, multifunción por IA e interoperabilidad con IoT. Tecnologías habilitadoras incluyen IA/ML para percepción y decisión, robótica modular, sensores (cámaras, infrarrojos, fuerza) y fusión sensorial. Las aplicaciones abarcan manufactura (ensamblaje con Stretch), logística (Kiva de Amazon), salud (Moxi para entregas y desinfección), rescate (DARPA robots para multitarea en desastres). Entre sus beneficios se incluye la reducción de costos al minimizar equipo, aumento de productividad (20-30%) y menor exposición a riesgos humanos. Los costos iniciales altos son los principales desafíos ($50,000-$200,000), complejidad en programación, vulnerabilidades cibernéticas y barreras éticas como desplazamiento laboral. Las tendencias futuras involucran RaaS (Amazon y Locus Robotics para alquiler), cobots avanzados, IA cognitiva para autonomía (Spot de Boston Dynamics) y baterías duraderas (24-48 horas) con carga inalámbrica.

10.2 Abstract

Polyfunctional robots are defined as versatile machines designed to execute a wide range of non-predefined tasks, dynamically adapting to environments through AI and interchangeable modules, going beyond general efficiency to achieve modular multifunctionality. Unlike traditional robots, which are monofunctional and programmed for a single task such as assembly or welding, polyfunctional one’s switch roles easily via advanced perception and planning. Their evolution includes milestones like the 1954 Unimate patent, its 1961 commercial use, the 1973 Famulus, 1996 cobots, 2012 BigDog, and 2021 Stretch from Boston Dynamics. Key features include autonomous mobility via SLAM, safe collaboration, AI-driven multifunction, and IoT interoperability. Enabling technologies encompass AI/ML for perception and decision-making, modular robotics, sensors (infrared cameras, force sensors), and sensor fusion. Applications span manufacturing (assembly with Stretch), logistics (Amazon’s Kiva), healthcare (Moxi for deliveries and disinfection), and rescue (DARPA robots for multitask in disasters). Benefits include operational cost reduction by minimizing specialized equipment, 20-30% productivity increase, and lower human risk exposure. Challenges involve high initial costs ($50,000-$200,000), programming complexity, cybersecurity vulnerabilities, and ethical barriers like job displacement. Future trends include RaaS (e.g., Amazon and Locus Robotics for leasing), advanced cobots, cognitive AI for greater autonomy (e.g., Boston Dynamics’ Spot), and long-lasting batteries (24-48 hours) with wireless charging.

10.3 Palabras clave

Robots polifuncionales, multifuncionalidad modular, cobots, SLAM, sensores avanzados, fusión sensorial, RaaS, IA cognitiva, autonomía energética.

10.4 Introducción

La acelerada evolución de la robótica en la última década ha transformado de manera significativa los modelos de producción, los servicios y la vida cotidiana. Dentro de esta transformación, los robots polifuncionales se han posicionado como una de las tecnologías más prometedoras y como una de las grandes tendencias tecnológicas para los próximos años, al combinar la capacidad de realizar múltiples tareas en diversos entornos con un alto grado de autonomía, adaptabilidad e inteligencia artificial. Gartner (2024) los identifica como una tecnología emergente clave en 2025, destacando su impacto en sectores como la industria, la medicina, la logística, la agricultura, el comercio y el hogar. El auge de esta tecnología no solo responde a un avance técnico, sino también a una necesidad global de automatizar procesos complejos de manera segura, sostenible y ética, en un contexto mundial en el que el marcado pasa por una transformación digital, con la inteligencia artificial y el surgimiento de nuevas demandas laborales. Sin embargo, este desarrollo plantea también desafíos relacionados con la seguridad, la regulación, la confianza en la interacción humano-robot y la necesidad de nuevas competencias en la fuerza de trabajo. Los robots polifuncionales se presentan no únicamente como una innovación tecnológica, sino como un elemento clave para la evolución de los sistemas productivos y sociales, ofreciendo un futuro lleno de oportunidades y retos que marcan el rumbo de la robótica, y cómo influye en nuestras vidas en un futuro cercano.

10.5 Artículo

Cuando se piensa en robots polifuncionales, lo más común es estancarse en la idea general de que son máquinas capaces de realizar muchas tareas de forma eficiente y precisa, pero la polifuncionalidad va mucho más allá. Son máquinas diseñadas para ejecutar una amplia gama de tares no predefinidas, adaptándose a distintos entornos de forma dinámica mediante a la implementación de Inteligencia Artificial y módulos intercambiables. La polifuncionalidad en realidad es la capacidad de ser multifuncionales, con la ayuda de su modularidad y adaptabilidad dinámica.

Para comprender mejor la diferencia entre un robot tradicional y uno polifuncional se deben reconocer sus capacidades y características. La robótica tradicional es monofuncional, programada para realizar una sola tarea, con precisión y eficiencia, pero sin la capacidad de adaptarse, como lo puede ser un robot de ensamblaje o de soldadura, que cumple con una sola función. En cambio, la robótica polifuncional es capaz de adaptarse y cambiar de tarea de forma modular, cambiando de roles con facilidad. La diferencia radica en que los robots polifuncionales combinan percepción avanzada, planificación y módulos intercambiables para adaptarse y cumplir más de una tarea.

Para que la robótica adoptara esta capacidad polifuncional pasó por muchos cambios y por creaciones innovadoras que poco a poco sentaron las bases de lo que hoy es un robot polifuncional. En 1954 se creó el primer robot industrial programable que cumplía con tareas repetitivas, este es el primer paso para robots con capacidades de industrialización; en 1961, este mismo robot llamado Unimate, cumplió con su primer uso comercial en una línea de ensamblaje, demostran,do la viabilidad del uso de estas máquinas en entornos industriales reales. Con el avance tecnológico, en 1973, se construye el Famulus, el primer robot con movimientos precisos y más complejos capaz de realizar tareas complejas y detalladas.

Luego en 1996, Northwestern University patentó el primer cobot, nombre que se le da a los robots colaborativos, diseñado para trabajar de manera segura junto a humanos sin barreras físicas, lo que sienta las bases para que los robots polifuncionales trabajen junto a los seres humanos en distintos entornos. Años después, en 2012, una de las grandes empresas de la actualidad de robótica industrial y polifuncional, Boston Dynamics, presenta BigDog, robot cuadrúpedo multifuncional capaz de navegar terrenos irregulares, cargar payloads y equilibrarse dinámicamente, implementando las características principales de un robot polifuncional siendo capaz de adaptarse a entornos irregulares, pudiendo realizar muchas tareas, con su capacidad modular. Por parte de la misma empresa, Boston Dynamics, en 2021 presenta su mayor logro en robots polifuncionales industriales, el robot Stretch, robot móvil polifuncional para logística, capaz de manipular paquetes, navegar warehouses o almacenes enormes y adaptarse a tareas como carga/descarga, entre muchas otras, siendo este el robot polifuncional más capaz.

La polifuncionalidad viene por varios factores, uno de estos es la movilidad autónoma vía SLAM, tecnología de simulación, localización y mapeo de entornos que logra gracias a sus sensores y les permite entender el espacio en el que operan y simulan para poder localizarse de forma precisa. También se encuentra la movilidad colaborativa, a través de la cual pueden moverse sin el riesgo de dañar o lesionar a un ser humano y colaborar con ellos. Otro factor es la multifunción por medio de software de IA capaz de cambiar tarea sin requerir de un nuevo código o reprogramación para lograrlo. Y por último, otro factor más reciente es la interoperabilidad, la capacidad de operar junto a otros robots por medio de la conectividad IoT o internet de las cosas, permitiendo implementar toda una flotilla de robots trabajando en conjunto y de forma eficiente al mismo tiempo.

Para que estas características estén presentes en un robot se requiere de tecnologías clave para lograrlo, una de ellas es la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) que ofrece al robot un aprendizaje continuo para la percepción de su entorno, planificación y decisión de acciones con base en los datos obtenidos. No olvidar la tecnología modular, que son piezas intercambiables para lograr la multifunción hasta lograr la adaptabilidad para distintos entornos. Otra tecnología clave son los sensores, los cuales le dan toda la información necesaria al robot, cámaras infrarrojas, térmicas, sensores de fuerza y presión para entender que superficie u objeto está tocando, sensores de proximidad para su capacidad colaborativa, y la fusión sensorial, la capacidad de analizar como un todo cada uno de los datos captados por los sensores, y junto con la IA, planificar y decidir por su cuenta gracias a todos los sensores trabajando en conjunto.

Gracias a todas estas características y herramientas que vuelven a un robot polifuncional, surge una amplia gama de entornos y aplicaciones en las que estos robots pueden ser implementados. El principal caso en el que estos robots son principalmente implementados es en la industria y manufactura. Los robots polifuncionales transforman procesos de manufactura al integrar automatización inteligente, conectividad IoT y aprendizaje automático para tareas como ensamblaje, empaquetado e inspección de calidad; todas estas tareas realizadas por un solo robot. El caso más reciente del uso de robots polifuncionales en manufactura es el robot Stretch de Boston Dynamics, el cual es capaz de realizar tareas complejas de forma completamente autónoma, ya que cuenta con brazos intercambiables para carga y descarga, para traslado de paquetes o estanterías, brazos para cargar distintos objetos con formas irregulares, con la capacidad de reconocer su entorno, crear una simulación y decidir sus acciones con base en esta información. Por ejemplo, su tarea es descargar un pedido de materiales de un contenedor, es lo único que se le brinda al robot; por su cuenta ubica el contenedor, analiza y simula su entorno, utiliza un módulo de agarre para tomar y mover una cinta transportadora, colocarla en un lugar estratégico cerca del área de descarga, ubica los paquetes a descargar y realiza la descarga de los mismos, adaptándose a este espacio más reducido, todo de forma completamente autónoma.

Otra de las aplicaciones en logística, es optimizar operaciones en almacenes con multitarea autónoma, clasificación, transporte y carga/descarga, integrando IoT y ML para eficiencia en cadenas de suministro. Un ejemplo de esto es Amazon, con su área de robótica Amazon Robotics, en sus almacenes implementan el sistema KIVA, pequeños robots capaces de mover estanterías y clasificar los paquetes por su cuenta, para proveer a los empleados encargados en realizar pedidos, trabajando junto con otros robots con el uso de IoT.

También son capaces de funcionar en el área de salud, los robots polifuncionales apoyan tareas como entregas de suministros, desinfección y asistencia a pacientes. En el mercado puede encontrarse a Moxi de Diligent Robotics, el cual es un robot humanoide polifuncional que realiza entregas de medicamentos, desinfección UV y recolección de muestras en hospitales, con la capacidad de navegar por el hospital en el que se encuentra de forma autónoma y atender a pacientes, permitiendo la reducción de exposición a patógenos en un 60 %.

Robots polifuncionales

Figura 10.1: Robots polifuncionales

Un área de aplicación en la que se pueden salvar muchas vidas implementando el uso de los robots polifuncionales es en búsqueda y rescate. Los robots polifuncionales operan en entornos hostiles para multitarea como búsqueda, rescate y manipulación, integrando robustez y autonomía. El ejemplo perfecto es el programa DARPA de USA con los robots como Atlas y PackBot, utilizados para búsqueda con cámaras térmicas, manipulación de escombros y entrega de suministros y navegación en terrenos irregulares, permitiendo reducir tiempos de rescate en 40 % y minimizando riesgos humanos en zonas radioactivas o derrumbadas.

Puede verse que en todos los casos de uso existe un enorme beneficio de su implementación. Uno de los principales beneficios es la reducción de costos operativos al minimizar la necesidad de equipo especializado. Las empresas pueden desplegar un solo sistema polifuncional capaz de alternar entre tareas como manipulación, inspección y transporte, lo que reduce los gastos en adquisición, mantenimiento y almacenamiento. El aumento de la productividad se estima en un 20-30 %, según análisis de eficiencia operativa realizada por Boston Dynamics. Puede analizarse esto con el ejemplo de Moxi de Diligent Robotics que realiza entregas de suministros y desinfección simultáneamente, liberando al personal médico para tareas de alto valor y aumentando la eficiencia operativa en un 30 %. Estos robots proporcionan una reducción significativa de riesgos humanos, con datos mostrando una disminución de lesiones laborales. En el sector farmacéutico, como en Sanofi, robots polifuncionales manejan sustancias químicas, minimizando riesgos de exposición y ahorrando costos en seguros laborales en un 15-20 %.

Es necesario tomar en cuenta los desafíos y limitaciones de esta tecnología, uno de estos corresponde a los altos costos para implementar esta herramienta. El alto costo inicial, que puede oscilar entre $50,000 y $200,000 US, limita su implementación para PYMES. La complejidad en programación agrava esto, ya que requiere de expertos en IA y robótica para configurar algoritmos de multitarea y aprendizaje automático. Además, se deben tomar en cuenta sus vulnerabilidades de ciberseguridad; los robots dependen de conectividad IoT y 5G para operaciones en tiempo real, exponiéndolos a hackeos que podrían alterar comportamientos o comprometer datos sensibles recolectados por sensores.

Los robots polifuncionales son altamente efectivos en distintos entornos y en diferentes áreas del mercado; cuentan con beneficios de reducción de costos y un aumento en la productividad, pero existen limitaciones de implementación en costos iniciales y de seguridad; considerando todos estos aspectos, se debe pensar en el futuro de esta tecnología. Una tendencia reciente para solventar el problema de costos de implementación es la Robótica como Servicio (RaaS), la cual permite a las empresas alquilar robots versátiles a través de modelos de suscripción, reduciendo barreras de entrada y permitiendo escalabilidad dinámica, ya que permite a PYMES acceder a flotas polifuncionales sin inversión capital intensiva. Un ejemplo perfecto es Amazon, que ofrece RaaS, permitiendo a empresas alquilar flotas de robots autónomos para almacenes mediante suscripciones mensuales o por uso, con mantenimiento y actualizaciones incluidas. Locus Robotics ofrece RaaS para robots móviles autónomos (AMRs), con modelos de suscripción que incluyen hardware, software, mantenimiento y actualizaciones.

Pero el verdadero futuro de esta tecnología es la autonomía energética y la implementación de IA cognitiva. La evolución hacia baterías duraderas, como tecnologías de ion-litio avanzadas o carga inalámbrica, extendiendo autonomía a 24-48 horas, como en prototipos de FANUC para logística continua, logrando así que los robots puedan operar con mayor autonomía. En cuanto a la IA cognitiva, esta impulsa mayor autonomía, permitiendo robots que planifican y ejecutan tareas complejas sin supervisión constante. Spot de Boston Dynamics, en 2025 incorporó IA generativa para adaptarse a escenarios impredecibles en rescates.

10.6 Conclusiones

  • Los robots polifuncionales marcan una evolución significativa respecto de los robots tradicionales, al adaptarse dinámicamente a múltiples tareas mediante IA, modularidad y conectividad IoT. Esta capacidad permite a sistemas como Stretch de Boston Dynamics alternar entre carga, descarga y navegación en almacenes, optimizando procesos industriales y redefiniendo la colaboración humano-máquina con un aumento de eficiencia del 25-30 %.
  • Los robots polifuncionales impactan manufactura, logística, salud y rescate, aumentando productividad (20-30 %) y reduciendo riesgos humanos. Ejemplos como Moxi en hospitales (60 % menos exposición a patógenos) y DARPA robots en desastres (40 % menos tiempo de rescate) demuestran su versatilidad y valor en entornos críticos.
  • Las barreras económicas, técnicas y éticas altos costos ($50,000-$200,000), complejidad en programación y vulnerabilidades de ciberseguridad limitan la adopción de robots polifuncionales. Además, el desplazamiento laboral (hasta 20 % en manufactura) plantea preocupaciones éticas, requiriendo capacitación y regulaciones para mitigar riesgos y asegurar una transición sostenible.
  • Innovaciones para la accesibilidad y autonomía y modelos como RaaS (Amazon, Locus Robotics) facilitan acceso a PYMES, mientras IA cognitiva (Spot de Boston Dynamics) y baterías de 24-48 horas (FANUC) impulsan autonomía. Estas tendencias prometen escalar aplicaciones y reducir errores en un 25 %, consolidando a los robots polifuncionales en la Industria 4.0.

10.7 Referencias