En CES 2026, líderes de IA subrayan que la simulación avanzada será esencial para escalar la robótica autónoma en entornos reales y con estándares de seguridad
Durante una sesión del CES 2026, expertos de NVIDIA, Accenture y Waabi coincidieron en que la simulación avanzada y la generación de datos sintéticos son factores esenciales para llevar la inteligencia artificial del entorno digital al mundo físico. Este proceso, denominado IA física (Physical AI), marcará la próxima etapa de transformación en industrias como manufactura, salud, logística y movilidad autónoma.
El panel, titulado The Big Bang of Physical AI, reunió a Amit Goel, director de Robótica y Ecosistema de IA en NVIDIA; Christian Souche, director general de Accenture; y Raquel Urtasun, directora general de Waabi.
Según Goel, la robótica y la IA física se están volviendo viables gracias a tres factores: avances tecnológicos, disponibilidad de infraestructura de simulación y presión del mercado. "Los hospitales, las fábricas y las calles aún no se han beneficiado plenamente de la IA. La única manera de hacer que la manufactura sea más eficiente y competitiva es mediante automatización y robótica", señaló.
Por su parte, Souche indicó que el sector está evolucionando hacia robots con mayores capacidades cognitivas y sensoriales, gracias a nuevas arquitecturas de hardware y al entrenamiento de modelos mediante entornos virtuales. "La IA física no es una extensión incremental; representa una reinvención profunda de procesos y modelos operativos en todas las industrias", afirmó.
Urtasun explicó que el enfoque de Waabi está puesto en la simulación, lo que les ha permitido desarrollar vehículos autónomos con un fuerte componente de pruebas en entornos virtuales. "La simulación es la única forma segura de evaluar sistemas frente a escenarios críticos sin consecuencias reales", puntualizó.
En ese sentido, la ejecutiva subrayó que probar la seguridad de un vehículo autónomo en condiciones reales requeriría recorrer más de cien millones de millas para obtener muestra significativa de eventos fatales. Por ello, argumentó que el uso de simuladores realistas y datos sintéticos permite validar con rigor estos sistemas sin exponer vidas humanas.
Asimismo, Waabi presentó una innovación adicional: el uso de realidad aumentada para inyectar simulación en tiempo real durante pruebas físicas en pista. Esta técnica permite al sistema percibir situaciones complejas mientras opera en entornos reales, sin poner en riesgo a personas ni infraestructuras.
Desde perspectiva técnica, Souche remarcó que el entrenamiento de IA física requiere múltiples niveles de simulación, desde el modelado de procesos hasta replicación del comportamiento físico del entorno y del propio robot. Además, insistió en que sin simulación, no es posible entrenar ni validar de forma segura a estos sistemas.
Durante la sesión, los panelistas también abordaron el reto de escalar esta tecnología y lograr su adopción masiva. Según los participantes, la IA física enfrentará en 2026 desafíos de gobernanza, normativas y aceptación social, pero los avances tecnológicos y el interés de la industria muestran que el punto de inflexión ya está en marcha.