Encarnación cruzada robótica como modelo de trabajo de agentes físicos de IA en laboratorios de patología

Introducción

El 25 de septiembre de 2025 marca un hito en la historia de la inteligencia artificial. Google DeepMind anunció el lanzamiento de dos modelos diseñados específicamente para llevar la inteligencia artificial al mundo físico: Gemini Robotics 1.5 y Gemini Robotics-ER 1.5. Estos modelos representan una evolución hacia lo que hoy denominamos IA Física: agentes capaces de ver, razonar y actuar dentro de entornos reales. La transición desde algoritmos puramente digitales hacia sistemas encarnados que manipulan objetos, comprenden espacios y colaboran con humanos abre un panorama revolucionario. En la práctica de la patología, donde el flujo de trabajo depende aún en gran medida de procesos manuales, la incorporación de agentes físicos de IA promete no solo eficiencia, sino también la posibilidad de universalizar el acceso al diagnóstico.

Resumen de ideas fundamentales

• Gemini Robotics 1.5: modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) que convierte la información visual y las instrucciones humanas en comandos motores. No actúa de forma ciega, sino que “piensa antes de actuar” y hace explícito su proceso, aumentando la transparencia y la confianza.

• Gemini Robotics-ER 1.5: modelo de razonamiento encarnado (ER). Se comporta como un “cerebro de alto nivel”, capaz de comprender el espacio físico, planificar múltiples pasos complejos, llamar a herramientas externas (como búsquedas en Internet) y organizar las acciones del robot.

• Trabajo conjunto: el modelo ER planifica y organiza, mientras que el modelo estándar 1.5 ejecuta con precisión motora y retroalimentación. Juntos, constituyen un marco de agentes que pueden abordar misiones complejas en entornos cambiantes.

• Meta final: agentes encarnados capaces de contextualizar información, razonar en tiempo real y ejecutar acciones físicas con destreza humana o incluso superior.

Contexto ampliado: encarnación cruzada y diversidad robótica

La competencia por liderar el campo de la IA física no se limita únicamente a Google. Diversas empresas tecnológicas, centros de investigación académicos y laboratorios de innovación aplicada exploran de forma paralela modelos de visión, lenguaje y acción que buscan trascender el plano puramente digital y extenderse al mundo físico. Google se convierte en un referente divulgativo porque su marca es ampliamente reconocida, lo que facilita comprender el alcance de este paradigma ante el público general. Sin embargo, lo que propone no constituye un monopolio del futuro, sino una de las múltiples vías de desarrollo que están convergiendo hacia un mismo objetivo: agentes encarnados capaces de actuar en nuestro entorno con autonomía, razonamiento y adaptabilidad. En este marco emerge el concepto de encarnación cruzada como principio organizador. La robótica contemporánea ofrece una pluralidad de formas que responden a necesidades específicas: humanoides bípedos que imitan la locomoción humana; robots móviles sobre ruedas, más estables y eficientes en entornos planos; sistemas zoomórficos que adoptan la agilidad de insectos o cuadrúpedos; brazos mecánicos con pinzas para manipulación precisa; manos robóticas con alta destreza para trabajos delicados; dispositivos expresivos orientados a la interacción emocional con humanos; y máquinas industriales de gran tamaño destinadas a tareas de carga pesada o manipulación de materiales en condiciones extremas. Esta diversidad morfológica refleja que no existe un único “cuerpo ideal” para los agentes físicos de IA: cada diseño responde a un nicho funcional. Lo verdaderamente disruptivo no es la multiplicidad de formas, sino la capacidad de unificar el control a través de modelos generales de guía que transfieran habilidades de un cuerpo a otro. Aquí radica el potencial transformador: lo que un robot aprende en un contexto —por ejemplo, cómo manipular un portaobjetos en un microscopio— puede transmitirse a otro con diferente morfología, como un brazo robótico estacionario o un humanoide bípedo. Este proceso de transferencia, denominado encarnación cruzada, convierte la experiencia individual en aprendizaje colectivo, generando una red de robots que comparten destrezas y aceleran exponencialmente su entrenamiento. En síntesis, la encarnación cruzada redefine la robótica al proponer que la diversidad de formas no es un obstáculo, sino una ventaja, siempre que exista un sistema de IA general capaz de orquestar y transferir aprendizajes. Este concepto, todavía en expansión, marca la transición hacia una Inteligencia Artificial General Física, en la que humanoides, máquinas con ruedas, sistemas zoomórficos y brazos mecánicos comparten un mismo núcleo cognitivo, cada vez más cercano a una inteligencia distribuida y cooperativa en el mundo real.

Gemini Robotics 1.5 ya incorpora esta capacidad: el aprendizaje adquirido por un robot puede transferirse a otros con morfologías distintas. Este enfoque acelera el entrenamiento y evita la necesidad de desarrollar modelos especializados para cada encarnación. Es como si múltiples cuerpos compartieran una misma memoria colectiva. Estamos pues ante un punto de inflexión. Ya no buscamos robots que ejecuten rutinas predefinidas o sean teleoperados. Se trata de avanzar hacia una Inteligencia Artificial General Física (IAGF): agentes que reaccionen de forma continua a variables ambientales, que planifiquen, razonen, utilicen herramientas y generalicen, integrándose en tareas humanas complejas.

Propuesta de flujo de trabajo para laboratorios de patología

1. Acúmulo de datos del laboratorio de patología

• Panorama actual: los laboratorios varían en organización, pero en todos los casos los procesos siguen dependiendo de humanos.

• Primer paso: levantar información detallada sobre cómo funciona un laboratorio.

• Dataset multimodal: registrar fotografías, secuencias de macroscopía en video, audio de interacciones, protocolos escritos y movimientos corporales del personal.

• Objetivo: crear un corpus de datos que represente la diversidad de especímenes, equipos y flujos de trabajo, incluyendo artefactos o “trucos” que hoy dominan los tecnólogos médicos.

2. Entrenamiento de modelos de visión-lenguaje-acción y razonamiento especializado

• Adaptación al dominio patológico: los modelos deben entrenarse no solo en visión y acción, sino también en imágenes microscópicas.

• Capacidad diagnóstica: agentes físicos que no solo manipulen portaobjetos, sino que reconozcan patrones histológicos o citológicos.

• Requerimientos técnicos: GPU de alto rendimiento, almacenamiento masivo y clusters de entrenamiento dedicados.

• Independencia tecnológica: diseñar modelos propios permitirá autonomía y reducción de dependencia de proveedores externos.

3. Orquestación de agentes y retroalimentación

• Marco de agentes: integrar modelos de razonamiento, visión, acción y diagnóstico en un ecosistema interactivo.

• Funcionamiento: el orquestador analiza el entorno, decide la secuencia de pasos, envía instrucciones a los actuadores y recibe feedback de su ejecución.

• Objetivo: lograr que los humanoides se desempeñen como actores integrales en el flujo patológico, desde la macroscopía hasta la digitalización de láminas.

4. Captura y formación de talento humano

• Triada esencial: recurso humano + hardware + datos.

• Estrategia: conformar equipos multidisciplinarios de médicos, ingenieros, tecnólogos y estudiantes.

• Fomento académico: reclutar talento de universidades interesadas en IA, robótica y biomedicina.

• Objetivo: establecer divisiones nacionales de entrenamiento en IA física aplicada a patología

5. Proyectos piloto y escalado progresivo

• Etapas iniciales: tareas simples como mover material, cargar objetos, presionar botones o colaborar con tecnólogos médicos.

• Escalado: a medida que la robótica humanoide y los modelos de IA evolucionen, se incrementará la complejidad de las tareas: manipulación de tejidos, control de escáneres, evaluación de láminas.

• Arquitecturas emergentes: no limitarse a transformers; explorar modelos basados en ondas y otros paradigmas que replican con mayor fidelidad el razonamiento cerebral.

• Objetivo: agentes con flexibilidad plena, capaces de responder a imprevistos y sostener el ritmo de los laboratorios trabajando de manera continua, incluso 24/7.

Impacto esperado

La automatización física usando humanoides en patología permite:

•Un incremento en la velocidad de procesamiento tisular y eficiencia de procesos. •Incrementar el recurso humano en los laboratorios con falta de personal

• Reducción de la brecha diagnóstica en hospitales con déficit de patólogos. •Reducir costos en la contratación de personal

• Estandarización de procedimientos, disminuyendo la variabilidad humana.

• Democratización del diagnóstico mediante humanoides que operen en regiones con escasos recursos del país.

Conclusión

El desarrollo tecnológico que observamos no es ajeno a la patología. Desde sus orígenes, nuestra disciplina ha sido pionera en investigación y experimentación. La irrupción de la IA física y la robótica encarnada representa una oportunidad histórica: integrar humanoides en los flujos de trabajo diagnósticos para aumentar eficiencia, reducir desigualdades y beneficiar directamente a los pacientes. Los humanoides ya no son un escenario futurista. Están aquí y avanzan con rapidez. La pregunta no es si llegarán a los laboratorios de patología, sino cuándo y bajo qué marco ético, técnico y organizativo. Como especialidad, debemos liderar la adaptación, no seguirla a la distancia. Con recursos humanos capacitados, hardware de última generación y datasets propios, podemos diseñar agentes encarnados que no solo acompañen, sino que transformen la práctica. Es tiempo de mirar hacia afuera, integrar estas tecnologías y ponernos a la vanguardia en Latinoamérica y en el mundo. El futuro de la patología será la IA, pero también será físico, encarnado y robótico. Patólogos humanos con BCI y Humanoides con destreza física y conocimiento trabajando de la mano en beneficio de los pacientes. Los BCI de doble canal permitirán a la mente humana del patólogo encarnar en distintos cuerpos robóticos y vincularse con IA para obtener habilidades diagnósticas y de razonamiento sobrehumanas.

No obstante, la integración de humanoides y sistemas de IA física en patología también plantea desafíos éticos y regulatorios que no pueden ser ignorados. Será necesario establecer marcos de gobernanza claros que regulen la privacidad de los datos clínicos, la seguridad de los sistemas BCI, la responsabilidad legal en caso de errores diagnósticos y el impacto socioeconómico de reemplazar tareas tradicionalmente realizadas por humanos. La incorporación de humanoides en los laboratorios debe acompañarse de políticas públicas que aseguren un uso equitativo, evitando que estas tecnologías profundicen las desigualdades existentes en salud. En última instancia, la ética de la IA física aplicada a la medicina no consiste en frenar el desarrollo, sino en garantizar que este avance esté alineado con los principios de justicia, seguridad y beneficio para los pacientes.