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Que la automatización es una megatendencia se refleja en la variedad de sus líneas de avance, desde la maquinaria industrial al desarrollo progresivo de humanoides. El mercado de la robótica industrial podría escalar desde los 32.000 millones de dólares en 2021 a 86.600 para 2030, mientras la robótica doméstica prevé al menos doblarse en apenas un lustro, de 2022 a 2027. En términos globales, el mercado se cuadruplicará entre este año y finales de la década, según Blackrock.  Se trata de un macrosector transversal (prácticamente todos los sectores tienden a automatizarse) que cataliza tecnologías y reproduce el impacto general en el conocimiento y las profesiones que ya tuvieron otras oleadas tecnológicas, desde la metalurgia a la máquina de vapor o la electrónica. En la robótica convergen cada vez más disciplinas como la inteligencia artificial en todas sus versiones, la biomecánica, la ciencia de los materiales, la conectividad hacia el protocolo 6G en entornos IoT intensivos…  Los robots toman formas tan diversas como sus funciones. La especialidad humanoide aspira a imitar las capacidades sensoriales, cerebrales y motoras humanas, con estas últimas entre las más complejas de desarrollar. Un robot puede asombrar por su IA y hasta ser nombrado CEO de una compañía —la china Fujian NetDragon Websoft, aunque con una parte considerable de campaña de marketing—, pero hoy por hoy ninguno puede atar los cordones de unas zapatillas. Hacia esa lejana frontera de la habilidad y la coordinación físicas avanzan prototipos que imitan la musculación animal mediante sistemas hidráulicos contraídos y expandidos por corrientes eléctricas que permitirían —no solo a robots sino a prótesis, brazos mecánicos o exoesqueletos—, combinar la precisión y la delicadeza con la fuerza. En esa línea avanzan las membranas sintéticas a modo de piel táctil para calibrar parámetros sutiles como texturas o niveles de fragilidad y flexibilidad, junto con el procesamiento inspirado en las redes neuronales que podrían potenciar todos los sentidos robóticos. Incluido el sentido común, gracias al aprendizaje reforzado (machine learning) por ejemplo para anticipar los movimientos humanos espontáneos en zonas logísticas. Los laboratorios también proyectan interfaces neuronales que enseñan a la máquina a leer los pensamientos humanos, a modo de guía, para precisar sus movimientos en intervenciones complejas como la reparación de un mecanismo. Aunque es fácil imaginarlos en contextos industriales, podrían colonizar otros más tradicionales como el agropecuario, desde microdrones polinizadores o sistemas que mueven las plantas para buscar mejores condiciones de luz y temperatura, a máquinas que compensen la creciente falta de trabajadores humanos. Un ejemplo de aplicación de esas habilidades sensoriales combinadas con IA sería la selección de frutos en un punto exacto de maduración.  La interacción en el mundo industrial, agrícola o doméstico exige cierto tamaño, pero en aplicaciones libres de esa atadura el objetivo es la operatividad a la menor escala posible, incluso atómica. Se empieza a conseguir en medicina con nanorobots que viajan por los organismos mediante campos magnéticos, pero de ahí podrían extenderse a aplicaciones como la eficiencia energética en la generación renovable y para monitorizar cualquier parámetro, en un salto de la sensórica avanzada por su aplicación a cualquier máquina, cuerpo u objeto.  O en otra disciplina transversal cuyos avances se trasmitirían en cadena: la ciencia de los materiales mediante nanorobots capaces de manipular las estructuras moleculares para producir otras nuevas. En este sentido, la Singularity University ve posible el desarrollo de microprocesadores mucho más rápidos y con menor consumo energético, además de contribuir a una de las grandes esperanzas sostenibles: baterías diez veces más duraderas.  ¿Otra eventual eclosión de máquinas autónomas? Los robots software o bots de diseño personalizado. Es decir, que un profesional o cualquier empresa puedan desarrollar su propio software ad hoc gracias a la capacidad de autoprogramar. Esta posibilidad se ve más próxima tras la irrupción de herramientas de IA especializadas en código, hace poco impensables, como Copilot. Aunque necesiten supervisión humana, hablamos de robots que fabricarán robots.