Introducción:
La robótica ha experimentado una transformación notable desde sus inicios, evolucionando desde la simple automatización de tareas repetitivas hasta sistemas complejos capaces de interactuar con el mundo de maneras cada vez más sofisticadas. Un recorrido por la historia de la robótica revela hitos importantes, desde los primeros dispositivos automatizados en la antigüedad hasta la aparición de los robots industriales en el siglo XX y la posterior integración de la inteligencia artificial 1. En las últimas décadas, el ritmo de avance se ha acelerado considerablemente, impulsado por el aumento de la potencia computacional y los significativos progresos en el campo de la inteligencia artificial.
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un componente fundamental que redefine las capacidades de los robots. Ya no es solo un complemento, sino un motor que permite a las máquinas percibir su entorno, tomar decisiones complejas y aprender de sus experiencias 7. Esta integración de la IA ha llevado a la creación de robots más inteligentes y versátiles, capaces de realizar una gama mucho más amplia de tareas en diversos sectores.
En este contexto de rápida evolución, la aparición de tecnologías innovadoras como el chip Jason Thor de Nvidia representa un avance significativo. Este chip, diseñado específicamente para sistemas autónomos, promete proporcionar la potencia de procesamiento necesaria para impulsar la próxima generación de robots con capacidades de IA aún más avanzadas 17. Su arquitectura y rendimiento sugieren un potencial para acelerar el desarrollo de robots altamente capaces y autónomos.
Ante estos avances, surge una pregunta crucial: ¿Cuándo podremos disponer de robots autónomos y operativos tanto en la industria como en nuestros hogares? Esta cuestión es de gran interés para empresas, investigadores y el público en general, ya que la respuesta tiene implicaciones profundas para el futuro del trabajo, la productividad y la vida cotidiana. Este informe de investigación tiene como objetivo explorar el futuro de la robótica, analizando el impacto de la IA y el chip Jason Thor de Nvidia, y ofrecer predicciones informadas sobre el cronograma para la disponibilidad de robots autónomos en los ámbitos industrial y familiar.
El Rol Transformador de la Inteligencia Artificial en la Robótica:
La inteligencia artificial está revolucionando la manera en que los robots interactúan con el mundo, comenzando por su capacidad de percepción. La visión por computadora, impulsada por algoritmos de IA, permite a los robots analizar e interpretar la información visual capturada por sus cámaras. Esto les permite segmentar y comprender escenas complejas, así como detectar y clasificar objetos dentro de su campo de visión 7. Esta capacidad de «ver» y entender su entorno va mucho más allá de la simple ejecución de movimientos preprogramados.
Para recopilar información detallada sobre su entorno, los robots modernos integran una variedad de sensores, que pueden incluir cámaras 2D y 3D, sistemas LiDAR, sensores ultrasónicos y otros dispositivos 8. Estos sensores proporcionan una rica fuente de datos ambientales en tiempo real. La IA juega un papel crucial en la interpretación de esta información, permitiendo a los robots construir una comprensión detallada de su alrededor. Un aspecto fundamental para la capacidad de respuesta de los robots autónomos es el procesamiento de estos datos en tiempo real. El uso de edge computing, que implica analizar los datos cerca de la máquina en lugar de enviarlos a la nube, reduce drásticamente la latencia. Este enfoque proporciona a los robots una conciencia inmediata de su entorno, lo que les permite actuar y tomar decisiones a una velocidad mucho mayor que las capacidades humanas 8. La combinación de sensores avanzados, visión por computadora basada en IA y procesamiento en tiempo real crea un sistema de percepción potente que permite a los robots operar con una mayor conciencia y capacidad de respuesta en entornos complejos y dinámicos, reflejando en cierta medida la forma en que los humanos procesan la información sensorial.
La IA también está mejorando significativamente la capacidad de los robots para tomar decisiones y planificar sus acciones. El machine learning y el deep learning son técnicas clave que permiten a los robots aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin necesidad de una programación explícita para cada tarea o situación 8. Al analizar grandes conjuntos de datos, los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones, hacer predicciones y permitir que los robots tomen decisiones más informadas. Los robots inteligentes utilizan algoritmos complejos para procesar la información recopilada por sus sensores y otros dispositivos de percepción, lo que les permite tomar decisiones autónomas basadas en su comprensión del entorno y sus objetivos 10. Esta capacidad es fundamental para la navegación autónoma, donde los robots deben poder moverse a través de entornos complejos, evitando obstáculos y alcanzando sus destinos sin guía humana 8. La habilidad de la IA para facilitar el aprendizaje, la toma de decisiones complejas y la navegación autónoma representa un avance hacia robots que pueden realizar tareas con un alto grado de independencia y adaptabilidad, lo cual es crucial tanto para la eficiencia industrial como para la utilidad en el hogar. Estas capacidades están interconectadas; el aprendizaje permite una mejor toma de decisiones, lo que a su vez mejora la efectividad de la navegación autónoma, creando un ciclo de retroalimentación positiva donde los robots se vuelven progresivamente más competentes.
Los avances en la interacción humano-robot (HRI) son otro aspecto transformador impulsado por la IA. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los robots comprender y responder al lenguaje humano, lo que facilita una comunicación más intuitiva y accesible 8. Los modelos de IA conversacional buscan crear interacciones más naturales y atractivas entre humanos y robots, yendo más allá de simples intercambios de comandos y respuestas 8. Este tipo de interacción es especialmente importante en aplicaciones como el servicio al cliente, la atención médica y la asistencia personal. Además, se están desarrollando cobots (robots colaborativos) diseñados para trabajar de forma segura junto a los humanos en espacios compartidos 8. Estos robots están pensados para mejorar las capacidades humanas y la productividad al encargarse de tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes. Las mejoras en el NLP y la IA conversacional, junto con el desarrollo de los cobots, están fomentando una nueva era de colaboración humano-robot caracterizada por una comunicación más natural, espacios de trabajo compartidos y una mayor productividad. Esto sugiere un futuro donde los robots se integran de manera más fluida en los flujos de trabajo humanos y en la vida diaria.
Actualmente, la IA se aplica en la robótica en una amplia gama de sectores. En la manufactura, los robots con IA mejoran la eficiencia, la precisión y la seguridad en procesos como el ensamblaje, el control de calidad y el mantenimiento predictivo 8. En logística y almacenamiento, los robots móviles autónomos (AMRs) guiados por IA están optimizando las cadenas de suministro y las operaciones de almacén, facilitando el transporte y la gestión de inventario 8. En el sector de la salud, la IA está permitiendo procedimientos quirúrgicos más precisos, mejorando la atención al paciente y facilitando servicios de telemedicina 8. El servicio al cliente también se beneficia de la IA a través de chatbots y asistentes virtuales 8. En la agricultura, la IA ayuda a los agricultores a aumentar la eficiencia, optimizar el uso de recursos y mejorar el rendimiento de los cultivos 8. La seguridad y la vigilancia se ven reforzadas por robots autónomos capaces de realizar un monitoreo continuo y detectar amenazas 10. Incluso en la exploración espacial, la IA permite a los rovers autónomos realizar análisis de muestras y optimizar la planificación de misiones 5. La diversidad de aplicaciones de la IA en la robótica en tantos sectores diferentes demuestra la amplia aplicabilidad y el potencial transformador de esta sinergia. Desde el aumento de la eficiencia y la seguridad en las industrias hasta la mejora de la calidad de vida en la atención médica y más allá, la IA está impulsando una evolución significativa en cómo se utilizan los robots y su impacto en la sociedad.
El Chip Jason Thor de Nvidia: Un Impulso para la Autonomía Robótica:
El chip Jason Thor de Nvidia representa un avance significativo en el hardware diseñado para la autonomía robótica. Técnicamente, este chip está equipado con una CPU Arm Neoverse V3AE y una GPU basada en la arquitectura Blackwell, anunciada recientemente 17. Esta combinación de arquitecturas avanzadas de CPU y GPU indica capacidades de computación de alto rendimiento. Además, Jason Thor ofrece soporte para formatos de punto flotante de 8 bits (FP8) 17. Esta característica permite una inferencia de IA más eficiente con un menor uso de memoria y un mayor rendimiento, lo cual es crucial para acelerar las cargas de trabajo de IA en la robótica y procesar modelos complejos de manera más rápida y eficiente. El rendimiento de este chip alcanza hasta 2000 TOPS (FP8), una potencia de procesamiento masiva esencial para ejecutar los sofisticados algoritmos de IA que requieren los robots autónomos 18. Esta cifra de teraflops (TOPS) indica la capacidad del chip para realizar billones de operaciones por segundo, lo que es fundamental para el procesamiento de IA en tiempo real. Una característica importante de Jason Thor es que unifica funciones inteligentes en una sola arquitectura, incluyendo la conducción autónoma y asistida, la monitorización del conductor y los ocupantes, y el infoentretenimiento 18. Esta integración reduce la complejidad del sistema y el costo general, lo que hace que la robótica avanzada sea más práctica. Al estar basado en la arquitectura GPU Blackwell, Jason Thor se beneficia de las capacidades avanzadas de IA que esta introduce, incluyendo la IA generativa 17. Las especificaciones técnicas de Jason Thor, incluyendo su potente CPU y GPU Blackwell, el soporte FP8 y su alto rendimiento en TOPS, lo posicionan como un elemento clave para la autonomía robótica. Su capacidad para manejar modelos de IA complejos de manera eficiente e integrar múltiples funcionalidades en un solo chip sugiere un avance significativo para permitir robots autónomos más capaces y rentables.
Las ventajas del chip Jason Thor para el procesamiento de la IA en robots son notables. Está diseñado específicamente para cargas de trabajo de IA generativa y modelos de aprendizaje profundo 26. Esto significa que está optimizado para los modelos de IA avanzados que están impulsando la próxima generación de robótica. Su potencia permite el desarrollo de modelos fundacionales para robots de propósito general, robots versátiles capaces de realizar una amplia gama de tareas 27. Jason Thor es un componente de hardware clave de la plataforma NVIDIA Isaac Groot, que ofrece modelos fundacionales, pipelines de datos y herramientas de simulación para acelerar el desarrollo de robots humanoides 27. Además, proporciona capacidades avanzadas para la percepción, la planificación del movimiento y el control de la articulación, mejorando la capacidad de los robots para comprender su entorno, planificar sus acciones y ejecutar movimientos complejos 28. La integración con el SDK NVIDIA Isaac Perceptor simplifica la programación y la navegación de los robots 28. La arquitectura de Jason Thor y su integración con plataformas como Isaac Groot e Isaac Perceptor proporcionan un impulso significativo a la autonomía robótica al ofrecer la potencia computacional y las herramientas de desarrollo necesarias para crear e implementar modelos de IA avanzados en robots. Esto sugiere una posible aceleración en el desarrollo de robots más inteligentes y versátiles capaces de abordar tareas complejas en diversos entornos.
El chip Jason Thor también juega un papel crucial en el avance hacia la autonomía en aplicaciones específicas. Permite la creación de vehículos autónomos avanzados a través de la plataforma NVIDIA DRIVE Hyperion 26. Su potencia de procesamiento es esencial para que los robots humanoides interactúen de manera efectiva con el mundo construido para los humanos 27. Una implicación importante es que los robots más inteligentes, impulsados por chips como Jason Thor, pueden operar de manera efectiva en los espacios diseñados para humanos sin requerir adaptaciones especiales significativas del entorno 27. Al proporcionar la potencia computacional para la IA avanzada, Jason Thor es un habilitador crítico para lograr niveles más altos de autonomía robótica en diversas aplicaciones, desde automóviles autónomos hasta robots humanoides. Sus capacidades allanan el camino para robots que pueden percibir, razonar y actuar de manera más independiente y efectiva en escenarios complejos del mundo real.
Predicciones para la Robótica Autónoma en la Industria:
Los expertos anticipan una adopción creciente de robots autónomos en diversas industrias. En el sector de la manufactura, se espera un mayor uso de robots colaborativos (cobots) y robots móviles autónomos (AMRs) para realizar tareas cada vez más complejas 21. Estos robots tienen la capacidad de trabajar junto a los humanos y navegar por entornos complejos, lo que los hace ideales para las necesidades de la fabricación moderna. En el ámbito de la logística, se prevé una automatización significativa de los almacenes con robots encargados de tareas como la selección y el empaquetado de productos, así como la gestión de inventario 21. La necesidad de cadenas de suministro más rápidas y eficientes está impulsando la adopción de soluciones robóticas en este sector. La agricultura también experimentará un aumento en el uso de robots para la plantación, la cosecha y el monitoreo de cultivos 13. Se espera que estos robots ayuden a los agricultores a aumentar los rendimientos, optimizar el uso de recursos y hacer frente a la escasez de mano de obra. En el sector de la salud, se prevé una expansión en el uso de robots para tareas de apoyo, cirugías y cuidado de pacientes 8. Los robots podrían asumir roles que van desde la asistencia en tareas rutinarias hasta la realización de cirugías complejas. Otros sectores como la construcción y la minería también podrían ver una adopción gradual de robots autónomos para tareas específicas 22. En general, las predicciones de los expertos apuntan hacia una fuerte tendencia hacia una mayor adopción de robots autónomos en varias industrias para 2025 y más allá. Esta adopción está impulsada por la necesidad de mayor eficiencia, productividad, seguridad y la capacidad de los robots con IA para manejar tareas cada vez más complejas en entornos dinámicos.
Varios factores están impulsando esta creciente adopción de robots autónomos en la industria. Una necesidad fundamental es la de lograr una mayor productividad y eficiencia en las operaciones 8. Los robots pueden trabajar de forma continua y realizar tareas a velocidades y con una precisión que a menudo supera las capacidades humanas. La mejora de la seguridad en entornos peligrosos es otro factor clave 8. Los robots pueden operar en condiciones que serían riesgosas para los trabajadores humanos, como la exposición a altas temperaturas, productos químicos o entornos con radiación. Además, los robots son capaces de realizar tareas repetitivas y físicamente exigentes, liberando a los trabajadores humanos para que se concentren en labores más complejas y creativas 8. Los continuos avances en la tecnología de IA y robótica están dando como resultado robots más capaces y versátiles 12. Si bien la inversión inicial en robótica puede ser considerable, a largo plazo, los robots pueden generar ahorros de costos a través de una mayor eficiencia, la reducción de errores y la disminución de los costos laborales 32. La adopción de robots autónomos en la industria está siendo impulsada por una convergencia de beneficios económicos, mejoras en la seguridad, la capacidad de manejar tareas demandantes y los continuos avances tecnológicos que hacen que estos sistemas sean cada vez más capaces y rentables.
Para ofrecer una visión más clara de los posibles cronogramas, la siguiente tabla resume las expectativas de adopción de robots autónomos en diversos sectores industriales:
| Sector | Nivel de Autonomía Esperado | Cronología Estimada | Fuentes |
|---|---|---|---|
| Manufactura | Mayor uso de cobots y AMRs para tareas complejas | 2025-2030 | 21 |
| Logística | Automatización de almacenes para picking, packing y gestión de inventario | 2025-2030 | 21 |
| Agricultura | Uso creciente para plantación, cosecha y monitoreo | 2025-2035+ | 13 |
| Salud | Expansión en tareas de apoyo, cirugías y cuidado de pacientes | 2027-2035+ | 8 |
| Otros (Construcción, Minería) | Adopción gradual para tareas específicas | 2030+ | 22 |
Es importante destacar que estos son cronogramas estimados y la velocidad real de adopción puede variar según la industria, los avances tecnológicos y otros factores económicos y regulatorios.
Predicciones para la Robótica Autónoma en el Hogar:
Las perspectivas sobre cuándo los robots autónomos estarán disponibles para tareas domésticas, asistencia personal y otras aplicaciones en el hogar sugieren un cronograma ligeramente más extenso que para la industria. Ya existen robots para tareas domésticas rutinarias, como los robots aspiradores y los cortacéspedes autónomos, pero se espera que en los próximos años veamos robots más avanzados y versátiles capaces de realizar una gama más amplia de tareas 25. El desarrollo de robots humanoides como el Optimus de Tesla y los robots de Figure indica un futuro donde los robots podrían proporcionar una asistencia más integral en el hogar 25. Se anticipa que los futuros robots para el hogar se integrarán sin problemas con los ecosistemas de hogares inteligentes, lo que permitirá una automatización más completa de las funciones del hogar 25. En general, se considera que el cronograma para los robots autónomos en el hogar es un poco más lejano que para las aplicaciones industriales, y los expertos predicen un aumento gradual en las capacidades, desde robots específicos para tareas hasta asistentes humanoides más versátiles en los próximos 5 a 10 años.
La implementación exitosa de robots autónomos en los hogares enfrenta desafíos específicos de este entorno. Los hogares suelen ser entornos complejos y variables en comparación con los entornos industriales controlados, lo que plantea desafíos para la navegación y operación de los robots 36. Los robots necesitan una percepción avanzada y capacidades de toma de decisiones para funcionar de manera efectiva en diversos diseños de hogares y con una variedad de objetos. Muchas tareas domésticas, como doblar la ropa o lavar los platos, requieren una destreza y manipulación finas que aún son difíciles de lograr para los robots 36. Garantizar la seguridad de los humanos y la privacidad de los datos personales es crucial para la aceptación de los robots en el hogar 38. También es importante considerar el costo y la accesibilidad para el consumidor promedio, ya que el costo actual de los robots avanzados puede ser prohibitivo para muchos hogares 38. Superar estos obstáculos será fundamental para hacer realidad la visión de una asistencia robótica generalizada en la vida cotidiana.
La siguiente tabla ofrece una cronología estimada de la disponibilidad de robots autónomos para uso doméstico:
| Tipo de Robot | Nivel de Autonomía Esperado | Cronología Estimada | Fuentes |
|---|---|---|---|
| Robots aspiradores avanzados | Navegación mejorada, evitación de obstáculos más inteligente | 2025-2026 | 32 |
| Robots cortacéspedes autónomos | Cobertura más eficiente, programación inteligente | 2025-2027 | 34 |
| Robots humanoides para tareas generales | Realización de múltiples tareas básicas (limpieza, organización), interacción básica | 2027-2030 | 25 |
| Robots de asistencia para personas mayores/discapacitadas | Asistencia personalizada con movilidad, recordatorios, compañía básica | 2030+ | 25 |
Al igual que con los robots industriales, estos plazos son aproximados y dependen del progreso tecnológico y la resolución de los desafíos específicos del entorno doméstico.
Desafíos y Obstáculos para la Realización de la Robótica Autónoma:
A pesar del rápido progreso en la robótica impulsada por la IA, todavía existen limitaciones importantes en la inteligencia artificial actual que deben abordarse para lograr una autonomía completa. La IA aún tiene dificultades para comprender el contexto y aplicar el sentido común en situaciones nuevas o imprevistas 44. Los modelos de IA pueden perpetuar e incluso amplificar los sesgos presentes en los datos con los que se entrenan, lo que puede llevar a resultados injustos o discriminatorios 44. La IA actual puede ser frágil y tener problemas para generalizar a escenarios nuevos o inesperados 44. El entrenamiento de modelos de IA sofisticados requiere grandes cantidades de datos, cuya adquisición y curación pueden ser costosas y llevar mucho tiempo 44. Además, algunos modelos de IA carecen de transparencia y explicabilidad, lo que dificulta la comprensión de por qué toman ciertas decisiones, lo que a su vez dificulta la confianza y la rendición de cuentas 46. Estas limitaciones de la IA representan desafíos significativos para lograr robots verdaderamente autónomos que puedan operar de manera confiable y segura en entornos complejos e impredecibles del mundo real.
Además de los desafíos en la IA, existen obstáculos técnicos importantes en la robótica que deben superarse. Lograr una navegación robusta y la evitación de obstáculos en entornos dinámicos sigue siendo un problema complejo que requiere una sofisticada fusión de sensores, algoritmos de percepción y planificación de rutas 38. Desarrollar manos y manipuladores robóticos que puedan realizar una amplia gama de tareas con una destreza similar a la humana sigue siendo un obstáculo importante 36. Garantizar que los robots operen de manera confiable durante períodos prolongados y que sean fáciles de mantener es crucial para su uso práctico 33. La integración de diversos sensores, actuadores, controladores y software de IA en un sistema cohesivo y funcional representa un desafío de ingeniería significativo 40. Finalmente, la alimentación de robots autónomos durante períodos prolongados, especialmente los robots móviles, requiere fuentes de energía y una gestión eficientes 38.
Las consideraciones éticas y de seguridad también son fundamentales en el desarrollo y la implementación de robots autónomos. Determinar quién es legalmente responsable cuando un robot autónomo causa daños o lesiones es un tema ético y legal complejo 33. La adopción generalizada de robots podría provocar el desplazamiento de empleos en ciertos sectores, lo que requeriría la readaptación y la formación de la fuerza laboral 8. Los robots equipados con sensores recopilan grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y el posible uso indebido de esta información 38. Garantizar que los robots autónomos tomen decisiones éticas y seguras, especialmente en situaciones que involucran la interacción humana, es una preocupación crítica 39.
Finalmente, existen posibles obstáculos para la adopción generalizada de la robótica autónoma. El alto costo inicial de adquisición e implementación de sistemas robóticos avanzados puede ser una barrera para muchas empresas y consumidores 38. Algunos entornos pueden requerir modificaciones para admitir el funcionamiento de robots autónomos 27. La resistencia al cambio y las preocupaciones sobre la pérdida de empleos pueden frenar la adopción de robots 24. La falta de estándares y regulaciones claras también puede generar incertidumbre y ralentizar la adopción 38.
Conclusiones y Perspectivas Futuras:
Las predicciones sobre la disponibilidad de robots autónomos tanto en la industria como en el hogar varían, pero existe un consenso general en que la próxima década será testigo de avances significativos. En el sector industrial, se espera una adopción creciente de cobots y AMRs para tareas complejas en la manufactura y la logística en los próximos cinco a diez años. La agricultura y la salud también verán una mayor integración de robots autónomos, aunque la implementación a gran escala en estos sectores podría llevar un poco más de tiempo. Para el hogar, se prevé que los robots para tareas rutinarias como la limpieza y el cuidado del jardín estarán cada vez más presentes en los próximos años. La llegada de robots humanoides capaces de realizar una gama más amplia de tareas y brindar asistencia personal se estima más hacia finales de la década o principios de la siguiente.
El impacto potencial de la robótica autónoma en la sociedad y la economía es enorme. Se espera que impulse la productividad y la eficiencia en diversas industrias, mejore la seguridad en entornos peligrosos y libere a los humanos de tareas repetitivas y físicamente exigentes. Sin embargo, también plantea desafíos importantes en términos de empleo, ya que la automatización podría llevar a la pérdida de puestos de trabajo en ciertos sectores. Será crucial abordar estos desafíos a través de programas de reciclaje profesional y la creación de nuevas oportunidades de empleo en áreas relacionadas con la robótica y la IA. En última instancia, la robótica autónoma tiene el potencial de mejorar la calidad de vida al proporcionar asistencia en el hogar y en la atención médica, y al permitir a las personas centrarse en actividades más creativas y significativas.
Las futuras direcciones de investigación y desarrollo en IA y robótica jugarán un papel crucial en la aceleración de la llegada de la autonomía. Se necesitan avances continuos en áreas como la comprensión del lenguaje natural, el razonamiento de sentido común, la robustez y la adaptabilidad de la IA. En robótica, la investigación debe centrarse en mejorar la destreza y la manipulación, la navegación en entornos dinámicos y la fiabilidad de los sistemas. Además, la investigación en nuevas fuentes de energía y materiales podría ser fundamental para la autonomía a largo plazo de los robots móviles.
En conclusión, si bien la promesa de robots autónomos y operativos para la industria y el hogar está cada vez más cerca gracias a los avances en la IA y tecnologías como el chip Jason Thor de Nvidia, es fundamental abordar los desafíos éticos, sociales y técnicos que aún persisten. Solo a través de un enfoque reflexivo y colaborativo podremos garantizar un futuro en el que los humanos y los robots coexistan y trabajen juntos de manera beneficiosa, maximizando los beneficios de esta tecnología transformadora para toda la sociedad.
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44. 6 Limitations of AI & Why it Won’t Quite Take Over In 2023! – Adcock Solutions, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://www.adcocksolutions.com/post/6-limitations-of-ai-why-it-wont-quite-take-over-in-2023
45. 5 Biggest Limitations of Artificial Intelligence – glair.ai, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://glair.ai/post/5-biggest-limitations-of-artificial-intelligence
46. 14 Risks and Dangers of Artificial Intelligence (AI) – Built In, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://builtin.com/artificial-intelligence/risks-of-artificial-intelligence
47. In your opinion, can AI solve robotics? Why or why not – Reddit, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://www.reddit.com/r/robotics/comments/1fdl94y/in_your_opinion_can_ai_solve_robotics_why_or_why/
48. 4 Key Challenges and Solutions in Autonomous Robot Deployment – SLS Bearings, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://www.slsbearings.com/sg-en/blog/4-key-challenges-and-solutions-in-autonomous-robot-deployment
49. Industrial Automation’s Biggest Challenges: Real-Time Adaptation, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://www.automate.org/industry-insights/industrial-automations-biggest-challenges-real-time-adaptation
50. Technical challenges for autonomous mobile robots – IFM, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://www.ifm.com/us/en/us/industries/amr/id/technical-challenges-autonomous-mobile-robots
51. Navigating Liability In Autonomous Robots: Legal And Ethical Challenges In Manufacturing And Military Applications – The Yale Review Of International Studies, fecha de acceso: marzo 16, 2025, https://yris.yira.org/column/navigating-liability-in-autonomous-robots-legal-and-ethical-challenges-in-manufacturing-and-military-applications/