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El problema a solucionar para entrenar a un robot


Por Eduardo Oviedo | 11/11/2025 | Etiquetas: Marco Estratégico del sistema portuario de interés general, Transformaciones, Inteligencia artificial, Embodied AI


La semana pasada hablaba sobre decisiones empresariales relacionadas con la inteligencia artificial que tienen efectos en Europa a pesar de que se han tomado fuera de ella. Sobre esas, poco se puede hacer ya.

Hoy traigo al blog un campo diferente, el de la robótica, porque aunque no se ha materializado, los avances son una amenaza en ciernes -para nosotros- sobre la que quizá tengamos una oportunidad. En concreto, la de que fallen las previsiones que se anuncian para el año que viene.

Lo más sencillo para resumir lo que se pretende es darse una vuelta para ver qué dicen los CEO de las empresas que están en la carrera del avance. Por ejemplo, Elon Musk -el jueves de la semana pasada respondió a preguntas de los accionistas durante la conferencia anual que se celebró en Nevada-: "Tesla y las compañías chinas dominarán el mercado de los robots humanoides". Y lo escojo a él, al margen de la actualidad, por una razón muy concreta: Elon Musk no tiene aversión a tomar decisiones difíciles -ya dedicaré una newsletter a este asunto-:

  1. Ha abandonado Dojo, un proyecto de supercomputador millonario, para centrarse en chips como camino diferente con el que conseguir la capacidad en inteligencia artificial que necesita.
  2. Ha abandonado una estrategia centrada en el coche eléctrico para dirigir todo el esfuerzo hacía la robótica y la conducción autónoma combinadas con inteligencia artificial.

Tesla pasa a ser, ante todo, una compañía de IA aplicada al mundo físico.

Un futuro ambicioso, pero incierto


Que nos sirva de consuelo, aunque sea circunstancial. De la misma manera que ya no podemos evitar avances en inteligencia artificial generativa, que las empresas consigan el equivalente en robótica es menos evidente ¿la razón? No tienen datos para entrenar a sus robots.

Hasta hoy los robots ejecutan tareas muy específicas. Para que puedan hacer todas las demás, necesitan ser entrenados y no hay datos para hacerlo. Para que se entienda, en proporción a el número de habitantes del planeta, apenas hay robots y todos están haciendo básicamente las mismas cosas.

Veamos la magnitud del reto extraídas de un artículo escrito por un ingeniero de inteligencia artificial y robótica que trabaja en el sector.

En el artículo, la primera asunción es que el número de tokens para entrenar un robot sea el mismo que se utilizó para entrenar a Llama 2, de Meta. No es ni de lejos un modelo grande, pero digamos que en su momento se consideró suficientemente bueno... pues bien, se entrenó con 2 trillones americanos de tokens -equivalente a dos billones europeos-. Un trillón es:

  • El número que representa la unidad seguida de doce ceros (10¹²).
  • Un millón de millones (1.000.000.000.000.000.000).

La siguiente asunción es que se consiga un token por segundo mediante cualquier medio: robots operando de forma autónoma, simulación, teleoperadores, video -aunque sea atando un iPhone a un palo (esto es real)-. Conseguiríamos el número de tokens en un plazo entre:

  • 70.000 años, contando que empleamos un único robot que consigue un token por segundo -y de ellos es útil uno de cada diez-.
  • Nueve meses si:
    1. Se emplean 1.000 robots.
    2. 10 años de datos de simulación por cada año de datos de cada robot.
    3. 10 años de datos de video por cada año de datos de cada robot.

Da algo de pena, pero nuestra oportunidad es que Elon falle en sus previsiones de la manera en que lo ha hecho sobre la conducción autónoma. Porque la visión de Musk es clara: un mundo donde la tecnología transforme radicalmente la experiencia humana... lleno de robots. Para el dueño de Tesla, en los próximos siete años habrá un robot en cada hogar de clase media de los Estados Unidos... y antes llegarán a las empresas.

Hay apuestas ya sobre cuando lo conseguirá, pero pocas sobre si lo conseguirá. Por cierto, aunque sea por enésima vez, dice que la conducción autónoma es cosa de menos de seis meses.

Ah! Otro día abordaré consecuencias económicas del anuncio -de manera macro, la inflación es una relación entre bienes y servicios producidos y dinero en circulación... y en esa relación, la variable conducción autónoma, cambia cosas-.

¡Hasta la semana que viene!








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El blog de Bases Portuarias recoge la actualidad de la firma junto con temas relacionados con el mundo de la empresa y su gestión en general. Se actualiza, semanalmente - intentamos que coincida con los martes o los míercoles-, con una nueva entrada.

En cuanto al contenido, eres libre de utilizarlo sin ningún tipo de restricción. Te agradeceríamos eso si, nos citases llegado el caso y colocases un enlace que apunte al texto original.





Fotografía de Eduardo Oviedo, Socio Director de Bases Portuarias

Eduardo Oviedo es el Director y fundador de Bases Portuarias. Emprendedor, cree en la tecnología como medio para resolver problemáticas de negocio. Estudió CC. Empresariales y tiene un Master en Transporte y Gestión Logística por la Universidad de Oviedo. Ha trabajado en las Autoridades Portuarias de Barcelona y de Gijón así como consultor.

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