Tesla informó que ya está en condiciones de producir cientos de sus robots humanoides Optimus. Según la empresa, eso equivale a multiplicar por diez los niveles del segundo trimestre de 2026.
De acuerdo con Tesla, si la tendencia actual de producción se mantiene, podría entregar cerca de 1.000 unidades por semana a fin de año. Aunque la fabricación física de robots va en alza, Tesla reconoció que sus Optimus todavía están lejos de manejar tareas generales.
O sea, aunque puede producir robots en grandes cantidades, los problemas para aprender tareas siguen limitando su utilidad. El reporte también apunta a dificultades con proveedores, piezas desalineadas y fallas en las manos del Optimus.
Tesla se encontró con que el volumen de producción ya no es el principal cuello de botella. El problema para el despliegue del Optimus no está en el cuerpo, por decirlo así, sino en el cerebro.
Tesla multiplica por diez la producción de Optimus
Para que un robot como Optimus sea de verdadera utilidad en la industria, tiene que ser capaz de generalizar. Eso significa que debería llegar y ponerse a trabajar, resolviendo tareas simples sin necesitar un entrenamiento extenso para cada pequeña variación.
En un escenario ideal, un Optimus recién fabricado debería recibir órdenes simples y ejecutarlas como lo haría un trabajador humano recién contratado. Por ejemplo, entender y cumplir una instrucción como "toma todas esas cajas y ponlas en el estante B".
Esa tarea relativamente simple obliga al robot a lidiar con cajas de distintos tamaños y pesos, recoger las que se caen y rodear obstáculos. Hoy el Optimus no puede hacer eso de forma confiable.
El sistema de Tesla sí ejecuta las tareas para las que fue entrenado específicamente, pero las situaciones desconocidas pueden producir comportamientos impredecibles. Según el reporte, incluso tareas nuevas bastante básicas pueden tomar varios días de entrenamiento.
¿Cómo intenta Tesla resolver la generalización?
Tesla estaría armando una biblioteca de comportamientos fundamentales (agarrar, levantar, caminar, ubicar, manipular) que el "cerebro" de IA pueda combinar más adelante en acciones nuevas.
Según los reportes, la empresa ya acumuló más de 500.000 horas de datos de entrenamiento y sigue recolectando más con trajes de captura de movimiento y trabajadores humanos equipados con cámaras. Pero ese es solo uno de los problemas de Tesla.
Los robots todavía no son lo bastante confiables
El otro problema es mecánico y tiene que ver con las manos del Optimus. La mano humana es una pieza de bioingeniería engañosamente compleja, capaz de control motor fino, percepción táctil y fuerza.
Replicar eso en metal es muy difícil y, en el caso del Optimus, exige más de 100 componentes distintos. Su ensamblaje consume mucha mano de obra y tiempo, e incluso errores pequeños obligan a rehacer el trabajo.
También hay problemas de durabilidad con los sensores táctiles. La solución que propone Tesla sería un "guante" de sensores reemplazable, para que la falla de un sensor no obligue a cambiar la mano completa.
Eso pesa en lo comercial porque un robot no vale por hacer un trabajo una vez. Tiene que repetirlo miles o millones de veces sin romperse. Por ahora, el mayor desafío de Tesla ya no sería fabricar el Optimus a escala, sino lograr que esos robots sean útiles a escala.
Mientras no puedan adaptarse a tareas nuevas con un entrenamiento mínimo y resistir las exigencias del trabajo industrial diario, la producción masiva por sí sola no alcanza.
