La inteligencia artificial (IA) comienza a salirse de nuestras pantallas. Así como lo lee. Después de años en los que su avance se hizo visible a través de textos, imágenes, código y otras expresiones digitales, una nueva frontera empieza a tomar forma en fábricas, almacenes, vehículos, edificios, infraestructura y equipos industriales. Es la denominada “IA física”, una evolución que permite a las máquinas pasar de seguir instrucciones predeterminadas a percibir su entorno, interpretar lo que ocurre, decidir y actuar en el mundo real.
LEA TAMBIÉN: Dólar y petróleo caen tras derrota de Trump: ¿tipo de cambio romperá S/ 3.40?
La imagen más reconocible de esta transformación es el robot con características de ser humano —seguramente vio videos durante el verano de los Juegos Mundiales de Robots humanoides 2026 y se asombró, como todos, con los resultados—. Pero esta puede ser también una de las imágenes más engañosas, ya que se estima que los humanoides representarán apenas 2% del valor del sector de IA física hacia 2045. El dato obliga a cambiar la perspectiva y ampliar la pregunta obvia de “¿cuándo veremos robots caminando por nuestras oficinas?” a “¿dónde se está creando el valor alrededor de una tecnología que puede modificar una parte enorme de la economía?”.
Las transformaciones tecnológicas suelen atraer nuestra mirada hacia aquello que resulta más visible. (Foto: EFE/Sarah Yáñez-Richards)
LEA TAMBIÉN: Se facilitaría permisos a Reinfo para explotar, pero gran minería enfrentaría este riesgo
La IA física puede empezar a transformar ese universo
La dimensión de esa oportunidad comienza a entenderse cuando miramos cuánto trabajo continúa siendo físico. A escala global, 44% de las horas de trabajo remunerado están vinculadas a actividades físicas. Movemos, fabricamos, inspeccionamos, mantenemos, limpiamos y transportamos cosas. Operamos fábricas, edificios, vehículos e infraestructura. Incluso después de décadas de digitalización, una proporción enorme de la actividad económica permanece anclada al mundo material.
LEA TAMBIÉN: El Niño interrumpiría obras durante el verano, ¿qué “salvaría” la construcción en 2027?
Aproximadamente 13% de las horas dedicadas al trabajo físico ya podrían automatizarse con las tecnologías disponibles, un volumen de tareas equivalente al trabajo anual de alrededor de 20 millones de personas a tiempo completo. Esto no implica que desaparezca esa cantidad de empleos. Muchos trabajos probablemente se reinventarán a medida que la tecnología asuma determinadas tareas y cambie la forma en que las personas participan en los procesos productivos.
LEA TAMBIÉN: Visita del Papa a Chiclayo movería US$500 millones e impulsaría nueva ruta aérea a Cusco
El potencial económico refleja la magnitud del cambio. El ecosistema más amplio de IA física podría generar más de un billón de dólares (trillion en inglés) en valor económico hacia el 2035, mientras que la robótica de propósito general podría alcanzar 370 mil millones hacia el 2040. Sin embargo, concentrarse exclusivamente en las máquinas vuelve a dejar fuera una parte fundamental de la oportunidad.
LEA TAMBIÉN: El Niño amenaza con hacer más difícil el primer empleo formal de los jóvenes
Alrededor de ellas comienza a configurarse un ecosistema que incluye sensores, actuadores, motores, baterías y electrónica de potencia, junto con modelos de IA, software, simulación, integración de sistemas, orquestación de flotas, datos, aprendizaje, mantenimiento y servicios. Solo las capas de software y modelos podrían representar 330 mil millones hacia el 2036.
A la búsqueda de fuentes de valor (casi) invisibles
También existe una diferencia fundamental frente a la IA generativa. Un sistema que opera en el mundo físico debe funcionar en entornos llenos de excepciones. Las simulaciones y los datos sintéticos pueden acelerar su desarrollo, pero la confiabilidad llegará con el despliegue real. Cada implementación permitirá descubrir dónde falla el sistema, cuándo necesita intervenir una persona y qué debe rediseñarse. A su vez, generará nuevos datos que alimentarán el siguiente ciclo de aprendizaje.
LEA TAMBIÉN: Efecto “El Niño” en la industria automotriz: el segmento de vehículos que sería el más afectado
Esto convierte al despliegue en una fuente potencial de ventaja competitiva. Las organizaciones que empiecen a utilizar estas tecnologías podrán capturar eficiencia y acumular experiencia y datos propietarios sobre situaciones que otros sistemas todavía no han encontrado.
LEA TAMBIÉN: Energía nuclear: Estados Unidos busca invertir en data centers, puertos y minas en Perú
Por eso, el desafío para los líderes no debería comenzar preguntando qué robot comprar, sino identificando la tarea y el problema económico que quieren resolver. Después será necesario construir la infraestructura organizacional y de datos que permita desplegar, integrar y aprender de la IA física, además de decidir en qué parte de esta nueva cadena de valor quieren participar.
Evitemos el error de mirar al robot en lugar de la economía que se construye detrás de él
La productividad será una primera fuente evidente de retorno. Sin embargo, limitar la discusión al reemplazo de trabajo manual sería perder una parte importante de la oportunidad. La IA física también puede elevar la calidad, aumentar el volumen de producción y permitir rediseñar procesos completos y modelos operativos.
LEA TAMBIÉN: Bernie Navarro: negociaciones con Perú por aranceles avanzan hacia un “término medio”
Las transformaciones tecnológicas suelen atraer nuestra mirada hacia aquello que resulta más visible. En la IA generativa fueron los chatbots. En la IA física son los robots humanoides. Para los líderes empresariales, la oportunidad puede estar precisamente en aprender a mirar detrás de esa imagen.
LEA TAMBIÉN: Eólicas y solares: Minem alista propuesta de reglamento, pero esto preocupa a empresarios
Las organizaciones capaces de combinar tecnología, datos y rediseño operativo podrán descubrir fuentes de valor mucho menos evidentes. Y las oportunidades para crear un valor desproporcionado van mucho más allá de las ganancias de productividad.
Carlos Zuzunaga es socio de McKinsey & Company en Perú
