El director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, conversó con un ejemplar de Optimus, el robot humanoide de Tesla, para poner a prueba su capacidad de comprender instrucciones cotidianas y desenvolverse en un espacio físico. La escena giró alrededor de una pregunta simple: dónde conseguir una Coca-Cola.
El intercambio mostró una de las limitaciones actuales de la llamada inteligencia artificial física. Optimus respondió que no disponía de información en tiempo real, aunque ofreció acompañar a Benioff hasta la cocina para comprobar si había una bebida disponible.
Cómo fue la conversación entre el CEO de Salesforce y Optimus
Benioff se acercó al robot y le preguntó qué hacía. “Relajándome, listo para ayudar”, respondió Optimus. Después, el empresario formuló una segunda consulta: “¿Sabes dónde puedo conseguir una Coca-Cola?”.
La respuesta fue: “Lo siento, no tengo información en tiempo real, pero puedo llevarte a la cocina si quieres ver si hay una Coca-Cola allí”.
La escena no mostró una búsqueda conectada a bases de datos externas, sino una reacción ante un pedido verbal y una propuesta de acción dentro del lugar donde se encontraba.
De qué forma reaccionó Optimus ante la propuesta de ir a la cocina
Benioff aceptó la sugerencia y pidió avanzar. Optimus contestó: “Avísame si debo ir”. Cuando el CEO de Salesforce confirmó la orden con un “hagámoslo”, el robot replicó: “Genial. Vamos a la cocina”.
El episodio dejó en evidencia que la ejecución todavía dependía de condiciones del espacio. Una tercera voz indicó que era necesario darle más espacio, porque el sistema estaba “un poco paranoico con el espacio”.
Además, señaló que el robot podría caminar a mayor velocidad, una observación que sugiere que la navegación autónoma se ajusta a escenarios con personas y obstáculos cercanos.
Qué tamaño tiene y cómo se desplaza el robot humanoide de Tesla
Optimus mide 1,73 metros y pesa cerca de 57 kilos. Tesla redujo alrededor de 16 kilos respecto de los primeros prototipos mediante materiales compuestos y nuevos actuadores.
El robot puede caminar a unos 8 km/h y cuenta con 28 grados de libertad en el cuerpo. Esa cifra incluye movimientos en zonas como las rodillas, caderas y cuello, necesarios para conservar el equilibrio, girar o adaptarse a recorridos dentro de una fábrica o una oficina.
La batería está instalada en el torso y tiene una capacidad de 2,3 kWh. Tesla proyectó una autonomía de hasta ocho horas para tareas moderadas, aunque ese rendimiento puede variar de acuerdo con la carga física, el tipo de movimiento y el uso de sus sistemas de visión y procesamiento.
Por qué las manos son una de las opciones centrales del desarrollo
Las versiones Gen 3 de Optimus incorporan 22 grados de libertad en cada mano, frente a los 11 de diseños anteriores. El cambio apunta a ampliar la capacidad de agarrar, rotar y sostener objetos con formas y pesos distintos.
El sistema toma referencias de la anatomía humana. Los motores y actuadores están ubicados en los antebrazos, donde cada uno contiene 25 de estos componentes, mientras que los dedos se mueven mediante tendones. Esa distribución reduce el peso sobre las manos y busca aumentar la fuerza disponible para las tareas manuales.
Asimismo, las puntas de los dedos cuentan con sensores de presión. Tesla plantea que esa tecnología permitiría manipular objetos frágiles, como huevos, o realizar tareas de precisión, entre ellas doblar ropa. En la práctica, ese nivel de destreza será determinante para que el robot pueda asumir trabajos fuera de rutinas industriales repetitivas.
Cómo interpreta las órdenes y aprende nuevas tareas el robot Optimus
El humanoide utiliza cámaras RGB y redes neuronales para percibir el espacio, una arquitectura similar a la aplicada por Tesla en sus sistemas de conducción asistida. El robot no emplea LiDAR, un sensor que crea mapas tridimensionales del espacio mediante pulsos de luz.
Para procesar las imágenes y responder a los pedidos, el humanoide recurre a procesadores de inferencia propios de Tesla, entre ellos el chip AI5, junto con modelos de lenguaje, visión y acción. Estos sistemas buscan traducir una orden expresada en lenguaje natural en movimientos concretos.
