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Sunday, September 27, 2026

Tesla está cerca de producir 1.000 Optimus por semana, pero el robot aún no domina tareas básicas

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Tesla prevé fabricar mil unidades de Optimus por semana antes de que termine el año. (Reuters)

Tesla informó que ya está en condiciones de fabricar cientos de robots humanoides Optimus por semana, un salto que representa aproximadamente diez veces el volumen registrado en el segundo trimestre de 2026. Si el ritmo de fabricación se mantiene, la compañía prevé alcanzar mil unidades semanales para fin de año.

Sin embargo, el propio fabricante reconoció que sus robots todavía están lejos de ejecutar tareas generalizadas con la autonomía que exige un entorno industrial real.

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El contraste entre el avance en la manufactura y el rezago en las capacidades cognitivas del robot marca el eje central del reporte. Según Tesla, el cuello de botella ya no está en la producción física, sino en el “cerebro” que debe controlarlas, reporta The Information.

Optimus puede ejecutar tareas para las que fue entrenado, pero falla ante situaciones imprevistas. (Reuters)
Optimus puede ejecutar tareas para las que fue entrenado, pero falla ante situaciones imprevistas. (Reuters)

Para que Optimus tenga utilidad real en un entorno productivo, necesita ser capaz de generalizar comportamientos, es decir, iniciar tareas simples sin requerir un entrenamiento extenso para cada variación mínima. En un escenario ideal, un Optimus recién puesto en funcionamiento debería interpretar una orden sencilla, como trasladar cajas hacia un estante determinado, y ejecutarla con la misma naturalidad que un trabajador humano recién contratado.

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Esa tarea, en apariencia simple, exige que el robot maneje cajas de distinto tamaño y peso, levante objetos caídos y sortee obstáculos en su camino. Optimus todavía no puede realizar este tipo de acciones de manera confiable.

El sistema es capaz de completar tareas para las que fue entrenado de forma específica, pero frente a situaciones desconocidas su comportamiento se vuelve impredecible. El reporte señala que incluso tareas nuevas relativamente básicas pueden demandar varios días de entrenamiento.

Tesla acumuló más de 500.000 horas de datos para entrenar los movimientos del robot. (Reuters)
Tesla acumuló más de 500.000 horas de datos para entrenar los movimientos del robot. (Reuters)

Tesla busca resolver esta limitación mediante la construcción de una biblioteca de comportamientos fundamentales —como sujetar, levantar, caminar, colocar y manipular objetos— que la inteligencia artificial del robot podría combinar más adelante para generar acciones inéditas.

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La compañía acumuló más de 500.000 horas de datos de entrenamiento y continúa recolectando información adicional mediante trajes de captura de movimiento y trabajadores humanos equipados con cámaras.

Además del desafío de aprendizaje, Tesla enfrenta un problema de orden mecánico vinculado a las manos de Optimus. La mano humana constituye una pieza de ingeniería biológica compleja, capaz de un control motor fino, sensibilidad táctil y fuerza. Reproducir estas características en metal requiere más de 100 componentes separados. El ensamblaje de estas piezas demanda tiempo y mano de obra especializada, y cualquier error mínimo puede obligar a rehacer el proceso completo.

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Las manos de Optimus, con más de 100 componentes, presentan fallas de durabilidad en sus sensores. (Reuters)
Las manos de Optimus, con más de 100 componentes, presentan fallas de durabilidad en sus sensores. (Reuters)

A esto se suman problemas de durabilidad en los sensores táctiles de las manos. Como respuesta, Tesla evalúa incorporar un “guante” con sensores reemplazables, de modo que una falla puntual no implique sustituir la mano completa. Este desarrollo resulta relevante desde el punto de vista comercial: un robot no adquiere valor por completar una tarea una sola vez, sino por repetirla miles o millones de veces sin sufrir averías.

El informe también menciona inconvenientes con proveedores y piezas mal alineadas como parte de los desafíos que enfrenta la línea de producción. En conjunto, estos factores muestran que, aunque Tesla resolvió en gran medida el desafío de construir Optimus en volumen, todavía debe superar la etapa de hacer que esos robots resulten útiles en un contexto de trabajo real.

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Mientras el robot no pueda adaptarse a tareas nuevas con un entrenamiento mínimo ni resistir las exigencias de un entorno industrial cotidiano, la sola multiplicación de unidades fabricadas no bastará para transformar el papel de los robots humanoides en la industria.

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