La convergencia de la IA digital y física: por qué los líderes empresariales no pueden ignorar la robótica

En 2013, en un laboratorio de cocina de última generación del Centro de Robótica de la Universidad de Stanford, rodeado del zumbido de servomotores y el aroma del café recién hecho, observaba cómo nuestro último prototipo de robot intentaba ejecutar una tarea aparentemente simple: prepararme un capuchino. Este experimento ilustraba perfectamente la convergencia entre IA digital y física.

El robot seguía cada paso: identificar el bote de café, cogerlo con precisión, verter la cantidad justa en la taza de la máquina, colocarla correctamente, pulsar el botón indicado, medir la leche y añadirla a la espumadora. Pero el verdadero desafío no estaba en las acciones mecánicas. El reto era la imprevisibilidad del mundo físico: granos de café que caían de manera distinta cada vez, tazas mal posicionadas y decisiones que el robot debía tomar en milisegundos, como detener la espuma en el momento exacto.

Una década después, mientras observo a agentes de IA gestionar tareas empresariales complejas, me sorprende una revelación poderosa: ya sea digital o física, los sistemas de IA comparten principios fundamentales que están transformando nuestra forma de entender el trabajo. La necesidad de aquel primer robot de recordar las ubicaciones de los ingredientes y adaptarse a la falta de elementos funciona con principios sorprendentemente similares a los del agente digital actual que planifica el recorrido de un cliente u orquesta una cadena de suministro.

La convergencia de la IA digital y física: Un cambio radical para los líderes empresariales

Esta convergencia de la IA digital y física es un momento crucial para los líderes empresariales. Ya está sucediendo de formas que quizá no reconozcan. Mientras los titulares se enfocan en los robots humanoides, yo me concentro en lo que llamo “avances aburridos”: pequeñas innovaciones que generan grandes cambios.

Piénselo. Hoy, millones de personas dedican horas a tareas físicas repetitivas: clasificar inventario, doblar sábanas en hospitales, organizar productos en almacenes. Al mismo tiempo, los agentes de IA automatizan procesos digitales como la clasificación del correo electrónico o la generación de informes, liberando tiempo para el pensamiento estratégico. La robótica promete una transformación equivalente en el ámbito físico. Cuando un robot puede lavar la ropa o reponer un estante de manera fiable, no solo es comodidad, sino una ampliación de las capacidades humanas, tanto cognitivas como físicas.

El impacto se multiplica en entornos empresariales. Imagine hoteles en los que los robots se encargan del transporte de equipaje y del servicio de habitaciones, permitiendo al personal centrarse en crear experiencias memorables. O hospitales donde sistemas automatizados entregan medicamentos y reponen suministros, liberando tiempo para una atención más humana. En las fábricas, los robots no solo repiten tareas: los nuevos sistemas se adaptan en tiempo real, como lo haría un trabajador experto.

Para los líderes empresariales, esto significa que las inversiones actuales en automatización digital no son solo una apuesta por la eficiencia inmediata. Son la base de un futuro en el que la convergencia de la IA digital y física transformará radicalmente cómo se realiza el trabajo, combinando lo mejor del mundo virtual con lo físico.

El cerebro compartido: la IA digital y física es más similar de lo que podría pensar

¿Sabía que un robot de almacén y un agente de atención al cliente impulsado por IA tienen una arquitectura sorprendentemente similar? Aunque uno interactúa con objetos físicos y el otro con datos digitales, ambos comparten una base funcional común.

Tanto en fábricas como en centros de contacto, los agentes de IA se basan en cuatro componentes esenciales: memoria para almacenar y recuperar información; razonamiento para planificar y decidir; sensores para percibir su entorno; y actuadores para ejecutar acciones. La diferencia es que los digitales usan API y software, mientras que los físicos emplean motores y sensores. Pero la capa de inteligencia —la capacidad de aprender, adaptarse y actuar— es compartida.

Esta convergencia de la IA digital y física ya impulsa avances reales. En Salesforce, con Agentforce y el motor de razonamiento Atlas, demostramos cómo una sola infraestructura de IA puede operar flujos digitales actuales y habilitar automatizaciones físicas futuras. Las empresas no necesitan desarrollar su IA personalizada desde cero; necesitan procesos, seguridad y flujos de datos bien definidos para conectar con agentes inteligentes.

Los líderes que hoy dominan la IA digital están desarrollando los fundamentos para la IA física del mañana. Casos como ABB, Intuitive Surgical y Waymo demuestran cómo los avances en entornos digitales están acelerando la automatización física, con impactos medibles en eficiencia, precisión y seguridad. La clave está en construir ahora las capacidades que harán posible el siguiente gran salto.

De los grandes modelos lingüísticos a los «modelos de acción mundial» (y más allá)

La próxima frontera de la inteligencia artificial no se limita al lenguaje. Se trata de comprender y actuar en el ámbito físico. Así como los grandes modelos lingüísticos (LLM) entienden relaciones semánticas, los modelos mundiales aprenden cómo interactúan los objetos en el espacio real: cómo se mueven, colisionan o cambian de forma.

Sobre esta base, hemos desarrollado en Salesforce los «Modelos de acción mundial (WAM)»: son sistemas que no solo entienden los espacios físicos, sino que permiten la interacción y la navegación dentro de ellos.

Imagine un comando como “dobla esta ropa de cama limpia”. Un WAM debe evaluar el contexto, interpretar la tela, identificar la superficie de trabajo y adaptar sus movimientos en tiempo real. Estas capacidades requieren una comprensión profunda de la física, la geometría y el cambio dinámico del entorno.

Esta convergencia de la IA digital y física abre nuevas posibilidades en la automatización avanzada. En Salesforce AI Research, exploramos cómo estos modelos pueden integrarse con reglas empresariales y datos internos, transformando la forma en que trabajamos.

La clave no es reemplazar a los humanos, sino aumentar sus capacidades. Robots guiados por WAM sabrán cuándo actuar y cuándo pedir ayuda. Esta colaboración humano-máquina será vital en entornos impredecibles, como hospitales, hoteles o tiendas.

Para los líderes empresariales, el momento es ahora: escalar las capacidades humanas, rediseñar procesos y formar equipos listos para colaborar con IA. Con visión estratégica, ética y responsabilidad, la convergencia de la IA digital y física no solo impulsará eficiencia, sino un nuevo nivel de creatividad, innovación y colaboración entre humanos y máquinas.