Revisando en Makiai encontré un artículo que me dejó pensando: cómo los modelos de lenguaje grande (LLMs) ya no se usan solo para procesar texto, sino para hacer cosas de verdad cuando los integras con robots humanoides. Esa “capa de inteligencia” que transforma instrucciones humanas en acciones concretas me parece un paso importante.
En la robótica humanoide, el LLM actúa como cerebro que entiende lo que quieres, planea los pasos y orquesta diferentes módulos: visión para identificar objetos, navegación para moverse, manipulación para agarrar cosas… todo coordinado con sensores y controladores físicos. Es como pasar de decir “recoge ese objeto” a ver un robot que localiza, agarra y lo deja justo donde corresponde.
Claro, no todo es magia: hay retos fuertes como evitar alucinaciones (que el modelo “imagine” algo que no existe), gestionar latencia, garantizar seguridad física, coordinación con hardware que muchas veces tiene restricciones reales. Makiai menciona estrategias como usar pipelines híbridos, módulos verificados, verificación con sensores y planes de contingencia si algo no sale como se esperaba.
Me gustó que además propone métricas reales para evaluar esto en producción: no basta con que un robot haga lo que le pides “a medias”, sino que lo haga confiable, repetible, seguro. Es ahí donde la robótica humanoide combinada con IA empieza a dejar de ser experimento y más una herramienta práctica.