{"id":109006,"date":"2026-08-20T18:36:32","date_gmt":"2026-08-20T16:36:32","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/?p=109006"},"modified":"2026-08-20T18:45:03","modified_gmt":"2026-08-20T16:45:03","slug":"la-robotica-esta-viviendo-su-momento-gpt-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/20\/la-robotica-esta-viviendo-su-momento-gpt-3\/","title":{"rendered":"\u00bfEst\u00e1 la rob\u00f3tica viviendo su \u00abmomento GPT-3\u00bb?"},"content":{"rendered":"\n<p>La start-up estadounidense de rob\u00f3tica Generalist AI present\u00f3 ayer, mi\u00e9rcoles 19 de agosto, la \u00faltima versi\u00f3n de su modelo de IA dise\u00f1ado para ayudar a los robots a aprender y realizar tareas f\u00edsicas.&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-1-109006' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/20\/la-robotica-esta-viviendo-su-momento-gpt-3\/#easy-footnote-bottom-1-109006' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/generalistai.com\/blog\/gen-1.5&quot;&gt;GEN-1.5: Embodied Foundation Models are One-Shot Learners&lt;\/a&gt;, Generalist AI, 19 de agosto de 2026.'><sup>1<\/sup><\/a><\/span><\/span> Seg\u00fan varios ingenieros, esto podr\u00eda marcar la entrada de la rob\u00f3tica en su \u00abmomento GPT-3\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>A diferencia de la mayor\u00eda de los robots industriales, programados para realizar de forma repetitiva una tarea o un conjunto definido de tareas, el GEN-1.5 puede aprender una nueva tarea en pocos segundos a partir de una sola demostraci\u00f3n, lo que la start-up denomina \u00abprompting f\u00edsico\u00bb.<\/li>\n\n\n\n<li>El modelo presenta una tasa de \u00e9xito media del 59 % en un conjunto de 10 tareas manuales sencillas \u2014marcar un pliegue en un papel, apilar tazas, dar la vuelta a un tel\u00e9fono\u2026\u2014, pero esta cifra asciende hasta el 83 % tras un breve reentrenamiento de 5 minutos con datos, es decir, unas cincuenta demostraciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Tras un breve proceso de ajuste \u2014un ligero ajuste de los pesos internos del modelo a partir de unos minutos de datos\u2014, GEN-1.5 logr\u00f3 barrer los residuos con un cepillo sin cometer pr\u00e1cticamente ning\u00fan error (99 % de aciertos).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-x wp-block-embed-x\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Introducing GEN-1.5, a one-shot learner.<br><br>It can learn new tasks in a few seconds. Show it what to do, and it generalizes.<br><br>This capability emerged from pretraining on physical data at scale, as a step towards our mission of building general intelligence for the physical world. <a href=\"https:\/\/t.co\/ptB9ElYXMU\">pic.twitter.com\/ptB9ElYXMU<\/a><\/p>&mdash; Generalist (@GeneralistAI) <a href=\"https:\/\/x.com\/GeneralistAI\/status\/2090161945307664621?ref_src=twsrc%5Etfw\">August 19, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.x.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Generalist AI es una start-up fundada en 2024 por antiguos ingenieros de Google DeepMind y de Boston Dynamics, una de las empresas de rob\u00f3tica m\u00e1s innovadoras del mundo. Esta empresa es conocida, sobre todo, por su robot Spot, un cuadr\u00fapedo que hoy en d\u00eda utilizan ej\u00e9rcitos y empresas para misiones de reconocimiento e inspecci\u00f3n, como en los t\u00faneles del metro de Par\u00eds desde 2021.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Seg\u00fan Generalist AI, la comparaci\u00f3n entre GEN-1.5 y GPT-3 se debe a la capacidad del modelo para aprender r\u00e1pidamente nuevas tareas a partir de uno o varios ejemplos, una de las principales caracter\u00edsticas que marcaron la llegada del modelo ling\u00fc\u00edstico de OpenAI.<\/li>\n\n\n\n<li>Sin embargo, para Yu Xiang, investigador en rob\u00f3tica de la Universidad de Texas en Dallas, la comparaci\u00f3n con GPT-3 sigue siendo prematura: el lenguaje ofrece a este \u00faltimo una representaci\u00f3n unificada, utilizada por todos para interactuar con el modelo, mientras que los robots presentan arquitecturas, pinzas y manos muy diversas.<\/li>\n\n\n\n<li>Seg\u00fan \u00e9l, la verdadera prueba consistir\u00e1 en saber si GEN-1.5 puede transferirse a robots muy diferentes sin perder sus capacidades.&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-2-109006' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/08\/20\/la-robotica-esta-viviendo-su-momento-gpt-3\/#easy-footnote-bottom-2-109006' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/x.com\/YuXiang_IRVL\/status\/2090276508283658712&quot;&gt;Publicaci\u00f3n de Yu Xiang en X&lt;\/a&gt;, 20 de agosto de 2026.'><sup>2<\/sup><\/a><\/span><\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/43dse\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s sorprendentes de GEN-1.5 es que el preentrenamiento del modelo no contiene ning\u00fan dato de simulaci\u00f3n. De hecho, este se ha llevado a cabo exclusivamente a partir de datos de interacci\u00f3n f\u00edsica real, captados en entornos cotidianos \u2014hogares, almacenes, f\u00e1bricas\u2014 a trav\u00e9s del \u00abmotor de datos\u00bb desarrollado por la empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>En cuanto a GEN-1, su modelo anterior presentado en abril, Generalist AI indicaba que se basaba en unas 500.000 horas de datos reales.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La start-up reconoce que es \u00abdif\u00edcil determinar con precisi\u00f3n por qu\u00e9 surgen estas capacidades\u00bb del preentrenamiento de GEN-1.5. Plantea la hip\u00f3tesis de que el modelo podr\u00eda haber aprendido a detectar y reproducir patrones repetitivos propios del trabajo f\u00edsico, de forma similar a como los modelos de lenguaje identifican patrones en secuencias gen\u00e9ricas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/oMjEJ\/\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>La capacidad de los robots para aprender y realizar nuevas tareas tras tan solo unos minutos de entrenamiento podr\u00eda suponer un aumento considerable de la productividad. China, que por s\u00ed sola concentra el 43 % del parque mundial de robots industriales, ser\u00eda uno de los pa\u00edses mejor posicionados para beneficiarse de ello.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pek\u00edn instala <a href=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2025\/09\/26\/china-instala-cuatro-veces-mas-robots-industriales-que-la-union-europea-y-nueve-veces-mas-que-estados-unidos\/\">m\u00e1s robots industriales<\/a> que el resto del mundo, seg\u00fan el \u00faltimo informe de la Federaci\u00f3n Internacional de Rob\u00f3tica (IFR), publicado en septiembre.<\/li>\n\n\n\n<li>En 2024, m\u00e1s de la mitad de los robots instalados en las f\u00e1bricas chinas se fabricaban en el propio pa\u00eds.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En solo ocho meses, la start-up estadounidense Generalist AI ha entrenado un modelo rob\u00f3tico capaz de reproducir tareas tras una simple demostraci\u00f3n 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