![Un robot humanoide industrial de Ducksan JM Robotics corre con visitantes en la Exposición Mundial de Ciudades Inteligentes 2026 celebrada en la primera sala de exposiciones de BEXCO en Haeundae-gu, Busan, el 9 de este mes. [Foto=Yonhapnews]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/16/20260916100051612430.jpg)
El Instituto de Investigación Industrial presentó el 16 de este mes un informe titulado "Estrategia de Desarrollo del Ecosistema de IA Física para la Transformación Digital de Manufactura" con estas conclusiones. El reporte sostiene que la IA física, como los robots humanoides, probablemente se comercializará primero en entornos de manufactura en lugar de sectores de servicios.
La velocidad de crecimiento del mercado es pronunciada. Se proyecta que el mercado mundial de IA física en el sector de automatización industrial crecerá de 95 millones de dólares en 2025 a 1.888,7 millones de dólares en 2032, con un crecimiento anual promedio de aproximadamente el 53%. Los entornos de manufactura permiten aprendizaje y comercialización relativamente más accesibles.
Actualmente, la transformación digital de manufactura basada en IA se realiza principalmente mediante la integración de IA en soluciones de tecnología operacional (OT), como sistemas de gestión de producción, o mediante el uso de gemelos digitales y mantenimiento predictivo de equipos. Sin embargo, estos enfoques aún requieren trabajadores humanos para tareas no estructuradas de alta complejidad. Existe una limitación particular al aplicar IA a equipos antiguos ampliamente utilizados por pequeñas y medianas empresas de manufactura en industrias tradicionales.
En respuesta, el Instituto de Investigación Industrial propuso la "transformación digital de manufactura basada en IA física" como alternativa. Este enfoque permite que robots con IA, como humanoides, imiten y aprendan el comportamiento humano para realizar tareas sin cambios significativos en el entorno de trabajo existente, e incluso manipulen equipos antiguos directamente. Los analistas consideran que esto podría superar las limitaciones de la transformación digital centrada en equipos fijos.
En particular, Corea del Sur posee ventajas en términos de datos de comportamiento. El Instituto identificó seis elementos clave del ecosistema de IA física: desarrollo y diseño de factores de forma, aprendizaje de comportamiento especializado en manufactura, actuadores, manos robóticas, modelos de fundación de IA y semiconductores de IA en dispositivo.
El problema radica en que los datos de comportamiento que aprenden los robots de IA dependen del factor de forma, es decir, de la forma y estructura específicas del robot. Sin sus propios robots, si Corea del Sur proporciona únicamente sus entornos de manufactura a empresas extranjeras, los datos de comportamiento producidos internamente podrían utilizarse directamente para mejorar la competitividad de los robots de empresas globales de IA física. Lee Jun-young, investigador asociado del Instituto de Investigación Industrial, expresó su preocupación señalando: "Si proporcionamos solo nuestros entornos de manufactura sin nuestros propios robots, nuestra excelente infraestructura de manufactura podría convertirse en un banco de pruebas para empresas globales de IA física".
En consecuencia, el Instituto recomendó que Corea del Sur asegure robots de IA física propios y expanda el ecosistema nacional en torno a ellos. A corto plazo, propone colaborar con empresas globales enfocándose en el aprendizaje de comportamiento especializado en manufactura, donde Corea del Sur posee ventaja comparativa, para establecer una base de entrada al mercado. A mediano y largo plazo, sugiere desarrollar áreas donde sea posible la internalización, como el desarrollo de factores de forma propios y componentes críticos.
El Instituto también considera necesario que la política de "salto hacia los tres principales actores globales en robótica de IA" impulsada por el gobierno se refuerce enfocándose en el desarrollo de factores de forma de robots propios. Asimismo, presentó una hoja de ruta que amplíe la adopción en entornos de manufactura de manera progresiva según el nivel de madurez tecnológica: robots para tareas ligeras, robots para tareas generales y robots para tareas de alto esfuerzo. El Instituto también propuso establecer infraestructura de aprendizaje para robots de IA a nivel de complejos industriales para apoyar la transformación digital de pequeñas y medianas empresas manufactureras con recursos limitados.
Lee enfatizó que "a diferencia de Estados Unidos, que cuenta con un fuerte ecosistema de IA física liderado por el sector privado, China está persiguiendo rápidamente a Estados Unidos mediante una estrategia dirigida por el estado". Agregó que "Corea del Sur también debe acelerar la creación de un ciclo virtuoso donde el gobierno asuma un papel protagonista, permitiendo que nuestra excelente infraestructura de manufactura sea aprendida por nuestros propios robots".
* Este artículo ha sido traducido por IA.