Mercado de robots industriales impulsados por inteligencia artificial Tamaño y Compartir 2026-2035

Tamaño del mercado de robots industriales impulsados por IA

El mercado de robots industriales impulsados por IA se valoró en 7,900 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance los 9,900 millones de USD en 2026, antes de avanzar hasta los 27,900 millones de USD en 2035, con una TCAC del 12,2 %.

El mercado registró una TCAC estimada del 27,6 % durante 2022–2025, a medida que los fabricantes incorporaron automatización guiada por visión, sistemas colaborativos y controles basados en software en los entornos de producción. La base instalada sigue siendo considerable: el parque mundial de robots industriales alcanzó los 4,6 millones de unidades operativas a finales de 2024, un 9 % más interanual, mientras que las instalaciones anuales totalizaron 542,000 unidades ^{[1]International Federation of Robotics, World Robotics 2024 – Industrial Robots, diag.uniroma1.it}.

La demanda está pasando de los robots utilizados para movimientos fijos y repetitivos a sistemas capaces de reconocer piezas, adaptar trayectorias, interpretar datos de producción y responder a variaciones. Esto amplía los casos de uso potenciales más allá de las celdas de soldadura del sector automovilístico, hacia el ensamblaje de productos electrónicos, la preparación de pedidos en almacenes, la inspección, la manipulación de alimentos y la fabricación regulada. También modifica la cadena de valor: los fabricantes de robots compiten cada vez más mediante controladores, plataformas de visión, herramientas de simulación, soporte de ciberseguridad, ecosistemas de integradores de sistemas y software para todo el ciclo de vida, en lugar de hacerlo únicamente mediante la mecánica de los brazos robóticos.

El modelo de robots como servicio está reduciendo la barrera de entrada para las instalaciones que no pueden justificar un gasto de integración inicial elevado o asumir el riesgo de una utilización incierta. Los robots humanoides de uso general representan una oportunidad a más largo plazo, especialmente en entornos cuyos espacios y flujos de materiales se diseñaron para personas y no para una automatización específica. Sin embargo, su adopción comercial depende de una implementación segura, un rendimiento fiable en las tareas, un hardware fácil de mantener y una estructura de costes capaz de competir con las celdas robóticas especializadas.

La base histórica instalada ofrece una gran oportunidad para las actualizaciones de software, las modernizaciones y la actualización de celdas mediante IA, pero también crea una limitación de interoperabilidad. Las plantas con controladores antiguos, datos operativos fragmentados o prácticas deficientes de ciberseguridad pueden retrasar la implementación incluso cuando la economía de la automatización resulta atractiva. Por tanto, el crecimiento hasta 2035 dependerá de si los proveedores y los integradores pueden convertir la capacidad de la IA en un tiempo de actividad predecible, cambios de formato más rápidos y un menor esfuerzo de ingeniería.

Principales impulsores

Mayor participación de jóvenes y mujeres

Los fabricantes consideran cada vez más la automatización como parte del diseño de la plantilla, en lugar de como un sustituto del número de empleados. Los itinerarios formativos que incorporan a trabajadores jóvenes y mujeres a puestos de mecatrónica, programación, calidad y mantenimiento amplían la base de personal capaz de operar celdas habilitadas para IA. Esto es importante porque las implementaciones robóticas modernas requieren técnicos que puedan gestionar datos de sensores, supervisar excepciones y mejorar los flujos de trabajo, no solo mantener equipos mecánicos. Por tanto, los programas de desarrollo de la plantilla pueden reducir un cuello de botella práctico en la implementación, especialmente en instalaciones pequeñas con una capacidad limitada de ingeniería de sistemas de control ^{[2]WICMP, Workforce Development and Inclusive Participation in Advanced Manufacturing, wicmp.org}.

Escasez de mano de obra y mandatos de relocalización

La escasez de mano de obra y las iniciativas de resiliencia de la cadena de suministro están aumentando el valor estratégico de la automatización en la industria manufacturera de Norteamérica y Europa. Los proyectos de relocalización requieren que las instalaciones alcancen una producción estable pese a la mayor presión en los mercados laborales locales y al aumento de los costes laborales. Los robots dotados de IA respaldan este objetivo al automatizar tareas repetitivas, exigentes desde el punto de vista ergonómico o difíciles de cubrir, al tiempo que permiten a los operarios centrarse en la gestión de excepciones y la optimización de procesos. La Reshoring Initiative informó de que la relocalización y la inversión extranjera directa continuaron respaldando los anuncios de nuevos puestos de trabajo en la industria manufacturera estadounidense en 2024, lo que refuerza la magnitud de la actividad industrial orientada a buscar capacidad de producción localizada ^{[3]Reshoring Initiative, 2024 Reshoring and Foreign Direct Investment Data Report, automation.com}.

La rentabilidad resulta especialmente favorable cuando una celda automatizada puede operar durante varios turnos o proteger la calidad durante la rotación de personal. La producción de automóviles, equipos eléctricos, baterías y productos de precisión es relevante porque las ampliaciones de capacidad localizada deben cumplir exigentes requisitos de trazabilidad y rendimiento productivo. Por tanto, la demanda se relaciona menos con sustituir a un único operario que con reducir el riesgo operativo de una línea de producción con una plantilla insuficiente.

Integración de la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño

La IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño están haciendo más accesible la interacción con los robots al traducir instrucciones en lenguaje natural en descripciones de tareas, sugerencias de código, documentación y flujos de trabajo para la resolución de problemas. Es probable que su función comercial inmediata sea la de copiloto de ingeniería, más que la de autoridad autónoma de producción: los equipos de las plantas siguen necesitando una lógica de seguridad determinista, planes de movimiento validados y aprobación humana antes de la implementación. El AI Index de Stanford documenta la rápida mejora y la mayor disponibilidad de modelos avanzados de IA, lo que refuerza la base tecnológica de los copilotos industriales y las interfaces multimodales ^{[4]Stanford University Human-Centered AI, AI Index Report 2024, aiindex.stanford.edu}.

El mayor valor a corto plazo reside en reducir el esfuerzo de programación y de cambio de configuración. Un técnico podría utilizar una interfaz basada en un modelo de lenguaje de gran tamaño para recuperar un procedimiento validado, configurar una rutina a partir de plantillas existentes o diagnosticar una alarma mediante los registros de mantenimiento. En entornos de fabricación, esto puede ayudar a equipos de ingeniería más pequeños que operan equipos diversos, pero también plantea requisitos de gobernanza relacionados con el acceso a los modelos, los datos de producción y la verificación de las instrucciones generadas por máquinas.

Convergencia de las TI y las TO y adopción de gemelos digitales

La convergencia de las tecnologías de la información y las tecnologías operativas permite que los datos de los robots trasciendan la celda individual y lleguen a los sistemas de ejecución de fabricación, calidad, mantenimiento y gestión empresarial.

Los gemelos digitales y los entornos de simulación permiten a los equipos probar el alcance, el tiempo de ciclo, la prevención de colisiones y distintas configuraciones antes de detener una línea de producción. Esto traslada parte de la puesta en marcha de la planta a los programas informáticos, reduce el coste de los cambios de diseño en fases avanzadas y facilita una replicación más rápida entre las plantas.

El beneficio comercial depende de la arquitectura de datos. Un gemelo digital aporta el máximo valor cuando las entradas de los sensores, las definiciones de las piezas, la lógica de control y las restricciones de producción permanecen sincronizadas con el sistema físico. Los proveedores que ofrecen herramientas compatibles de simulación, controladores, visión y gestión de flotas pueden captar ingresos recurrentes por software y servicios de soporte; los clientes obtienen una mayor flexibilidad, pero pueden quedar supeditados a una gama tecnológica más limitada.

Principales restricciones

Alta complejidad de integración

La capacidad de la IA no elimina el trabajo físico y operativo necesario para integrar robots. Todo despliegue sigue requiriendo el diseño de la célula, sistemas de protección, efectores finales, presentación de piezas, validación del tiempo de ciclo, integración de datos del proceso y formación de los operadores. La complejidad es especialmente elevada cuando los modelos de visión se enfrentan a condiciones de iluminación variables, superficies reflectantes, componentes mezclados o defectos de producción poco frecuentes que están insuficientemente representados en los datos de entrenamiento.

Los fabricantes pequeños y medianos afrontan una limitación mayor porque a menudo carecen de equipos específicos de control y no pueden asumir una puesta en marcha prolongada. La carga de integración puede hacer que un robot de menor precio resulte más caro durante su ciclo de vida que un sistema de mayor precio con un software de aplicación más sólido, servicio local e interfaces estandarizadas. Esto favorece a los proveedores e integradores que ofrecen aplicaciones validadas para tareas habituales como la paletización, la alimentación de máquinas, la inspección y la soldadura.

Riesgos para la privacidad de los datos y la ciberseguridad

La conexión de los robots a las redes de fabricación amplía el posible impacto de unas credenciales comprometidas, un acceso remoto inseguro, un software de terceros vulnerable y unas redes operativas con una segmentación deficiente. Un incidente cibernético en un entorno robótico puede interrumpir la producción, exponer datos propios del proceso o generar problemas de seguridad si los controles operativos se ven afectados. El riesgo aumenta a medida que las herramientas basadas en LLM, la analítica en la nube, las cámaras y las plataformas de asistencia remota conectan activos de producción que antes estaban aislados.

Los requisitos de ciberseguridad pueden ralentizar el despliegue, pero también influyen en la selección de proveedores. Los fabricantes necesitan cada vez más una asignación clara de responsabilidades sobre la aplicación de parches, la gestión de identidades, el registro de actividad, la conservación de datos y la separación entre los sistemas empresariales y los controles críticos para la seguridad. El cumplimiento de prácticas reconocidas de ciberseguridad industrial y seguridad funcional pasa a ser un requisito de adquisición, en lugar de un complemento técnico ^{[5]IEEE, Industrial Cybersecurity and Functional Safety Standards for Operational Technology, ieee.org}.

El perfil de restricciones también favorece una adopción por fases. Es probable que los fabricantes implementen primero la IA en aplicaciones acotadas, en las que el rendimiento pueda medirse con respecto a objetivos de producción claros, como la inspección visual, la alimentación de máquinas, el paletizado y la logística interna repetitiva. El éxito en estas tareas puede generar los datos operativos, la confianza de la plantilla y la gobernanza de la ciberseguridad necesarios para adoptar sistemas más autónomos posteriormente.

Análisis por segmentos del mercado de robots industriales impulsados por IA

Tipo de robot

Los robots articulados representaron el 52 % del mercado en 2025, equivalente a 4,098 millones de USD, y se prevé que alcancen 13,932 millones de USD en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 11,9 %. Su amplio alcance, rango de carga útil y adecuación para la soldadura, la manipulación, el mecanizado y el ensamblaje mantienen su posición de liderazgo. La IA aporta valor al mejorar la planificación de trayectorias, el control de la fuerza y la adaptación a piezas variables, aunque las herramientas complejas y los sistemas de protección mantienen los costes de implementación relativamente elevados.

Los robots SCARA representaron 1,576 millones de USD en 2025 y se espera que generen 5,294 millones de USD en 2035. Su velocidad y repetibilidad son adecuadas para la electrónica, el ensamblaje ligero y las operaciones de recogida y colocación, en las que la visión habilitada por IA puede corregir las variaciones en la posición de los componentes. Se prevé que los robots delta crezcan a una TCAC del 12,9 % y alcancen 4,458 millones de USD en 2035, a medida que las aplicaciones de clasificación y embalaje de alta velocidad requieran una coordinación de la visión y el movimiento cada vez más avanzada. Se prevé que la categoría de otros registre el crecimiento más rápido, con una TCAC del 13,8 %, debido a la demanda de formatos colaborativos, móviles, especializados y humanoides emergentes.

Tecnología

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo generaron 2,995 millones de USD en 2025 y se prevé que alcancen 11,702 millones de USD en 2035, con una TCAC del 13,2 %. Estas tecnologías permiten la planificación adaptativa de trayectorias, la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo y la optimización de tareas cuando las reglas fijas funcionan mal ante variaciones del proceso. Su rendimiento depende de la disponibilidad de datos representativos, la gobernanza de los modelos y la capacidad de validar las actualizaciones sin interrumpir la producción.

La visión artificial y la obtención de imágenes registraron una cuota del 34 % en 2025, con un valor de 2,680 millones de USD. La visión sigue siendo fundamental, ya que los robots necesitan una percepción fiable antes de poder manipular, inspeccionar, clasificar o desplazarse. El procesamiento del lenguaje natural representa un segmento menor, con 788 millones de USD en 2025, pero se prevé que crezca a una TCAC del 14,0 % hasta alcanzar 3,344 millones de USD en 2035. Su función se concentra en la asistencia a la programación, las interfaces de los operadores, la recuperación de conocimientos y el soporte al mantenimiento, en lugar de sustituir directamente el movimiento determinista y los controles de seguridad.

Aplicación

El ensamblaje y la manipulación de materiales constituyeron la mayor aplicación, con 2,049 millones de USD en 2025, respaldados por su uso generalizado en la fabricación discreta. Su TCAC del 11,6 % hasta 2035 refleja una base consolidada, mientras que se prevé que la inspección de calidad y los sistemas de visión crezcan a una TCAC del 13,8 % hasta alcanzar 4,179 millones de USD. La inspección está cobrando importancia porque los fabricantes afrontan mayores exigencias de trazabilidad y necesitan detectar defectos que el muestreo manual podría pasar por alto.

Se prevé que la logística y el almacenamiento crezcan a una TCAC del 13,5 %, hasta alcanzar 4,458 millones de USD en 2035. La percepción y el enrutamiento basados en IA mejoran la viabilidad de la robótica en flujos dinámicos de materiales, en los que la ubicación del inventario, la forma de los paquetes y la congestión cambian durante el turno. Se espera que el embalaje y el paletizado alcancen 4,179 millones de USD, mientras que la soldadura y el mecanizado seguirán siendo aplicaciones importantes, aunque de crecimiento más lento, porque ya cuentan con una amplia base instalada de automatización. Se prevé que la pintura y el recubrimiento alcancen 1,950 millones de USD, con una adopción condicionada por los requisitos de seguridad, uniformidad del acabado y control medioambiental.

Usuario final

La automoción siguió siendo el mayor segmento de usuarios finales en 2025, con 2,365 millones de USD, pero se espera que su cuota disminuya del 30 % al 26 % para 2035, a medida que otras industrias aceleren sus inversiones. La producción de vehículos sigue respaldando la demanda de soldadura, pintura, ensamblaje, fabricación relacionada con baterías e inspección, pero su intensidad de automatización también genera una base de partida más elevada. Los fabricantes mundiales de vehículos continúan invirtiendo en capacidad de producción de vehículos electrificados, lo que aumenta la necesidad de procesos automatizados precisos y trazables ^{[6]General Motors, GM Commitment to Electrified Vehicle Production Capacity, news.gm.com}.

Se prevé que el sector de la electrónica y la electricidad alcance 7,244 millones de USD en 2035, igualando a la automoción en valor, pero creciendo más rápidamente, a una TCAC del 12,4 %. Los componentes pequeños, la elevada variedad de productos y las estrictas tolerancias de defectos hacen que el ensamblaje y la inspección basados en visión resulten atractivos desde el punto de vista comercial. Se prevé que los productos farmacéuticos y la atención sanitaria crezcan a una TCAC del 14,0 %, hasta alcanzar 3,065 millones de USD, a medida que se expandan las aplicaciones de manipulación, inspección y trazabilidad compatibles con salas blancas. Tanto la alimentación y las bebidas como la logística y el almacenamiento se benefician de las tareas de manipulación intensivas en mano de obra, aunque las aplicaciones alimentarias requieren un saneamiento sólido, lavado intensivo y una gestión eficaz de la variabilidad de los productos.

El gasto en tecnología se evaluará cada vez más en función de su contribución a un resultado de producción específico. El aprendizaje automático puede mejorar el rendimiento adaptativo, la visión artificial puede mejorar la detección de defectos y la fiabilidad de la recogida, y el procesamiento del lenguaje natural puede reducir la carga de programación, pero ninguna de estas tecnologías es suficiente por sí sola. Los proveedores que combinen estas capas con hardware validado, flujos de datos seguros y experiencia en aplicaciones estarán mejor posicionados para convertir los proyectos piloto en implantaciones repetibles en las distintas industrias usuarias finales.

Análisis regional del mercado de robots industriales basados en IA

América del Norte

América del Norte representó 1,576 millones de USD en 2025 y se espera que alcance 5,851 millones de USD en 2035, con una TCAC del 12,4 %, la tasa regional más rápida del período de previsión. La relocalización de la producción, las inversiones en vehículos electrificados, la automatización de almacenes y las persistentes limitaciones laborales respaldan la adopción. La ventaja de la región reside en la demanda de automatización flexible en entornos de producción con salarios elevados; su principal reto es la escasez de personal cualificado capaz de integrar, operar y mantener sistemas robóticos conectados.

Estados Unidos es el principal centro regional de demanda, respaldado por la inversión manufacturera y los esfuerzos por localizar cadenas de suministro estratégicas. Canadá contribuye a través de los sectores de la automoción, el procesamiento de alimentos y la fabricación avanzada. El Medio Oeste es especialmente relevante porque su consolidada base de producción automovilística, maquinaria y alimentos puede utilizar robots habilitados para IA para aumentar el rendimiento sin depender de un crecimiento proporcional de la plantilla.

Europa

Europa representó 1,971 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 6,408 millones de USD en 2035, con una TCAC del 11,2 %. Alemania sigue siendo un mercado central para la demanda debido a su ecosistema automovilístico, de maquinaria y de automatización industrial, mientras que el Reino Unido, Francia, Italia y España contribuyen mediante la fabricación avanzada, el procesamiento de alimentos, la logística y la maquinaria especializada. El énfasis de los fabricantes europeos en la Industria 4.0, la calidad de los procesos, la eficiencia energética y la seguridad de los trabajadores respalda la inversión en automatización conectada.

El escrutinio regulatorio y la consolidada protección laboral pueden prolongar la planificación del despliegue, especialmente cuando los sistemas colaborativos o autónomos modifican la organización del trabajo. Esto no elimina la demanda, sino que aumenta la importancia de una validación de seguridad transparente, controles interoperables y consultas con la plantilla. Los proveedores capaces de documentar el cumplimiento e integrarse con entornos de software industrial consolidados cuentan con una ventaja significativa.

Asia-Pacífico

Asia-Pacífico lideró el mercado con 3,704 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 13,653 millones de USD en 2035, con una TCAC del 12,5 %. China, Japón, Corea del Sur, India y Australia combinan una gran demanda de productos electrónicos, automóviles, maquinaria, bienes de consumo y logística con cadenas de suministro de robótica profundamente desarrolladas. La política industrial de China sigue haciendo hincapié en la fabricación inteligente y el desarrollo de capacidades de fabricación avanzada ^{[7]Ministry of Industry and Information Technology (China), Guidelines for Intelligent Manufacturing and Advanced Industrial Capabilities, miit.gov.cn}.

Japón y Corea del Sur mantienen fortalezas en robótica, electrónica, componentes de precisión y automatización de fábricas. India ofrece una oportunidad creciente a medida que se amplían el ensamblaje de productos electrónicos, la producción automovilística, el almacenamiento y la capacidad de fabricación nacional, aunque las competencias de integración y la cobertura de servicios localizada siguen siendo factores decisivos. Los centros logísticos regionales y los flujos comerciales respaldan la demanda de manipulación, clasificación e inspección robotizadas, pero el abastecimiento de componentes y la interoperabilidad del software pueden afectar a los plazos de los proyectos.

América Latina

América Latina generó 394 millones de USD en 2025 y se espera que alcance 1,115 millones de USD en 2035, con una TCAC del 10,4 %. La base automovilística y de fabricación orientada a la exportación de México ofrece el canal de demanda más claro, especialmente para el ensamblaje, la soldadura, la inspección de calidad y la manipulación de materiales. Brasil respalda una combinación más amplia de aplicaciones en los sectores de la automoción, los alimentos y las bebidas, los bienes de consumo y la logística.

La adopción está limitada por los ciclos de inversión, la capacidad de integración y la necesidad de demostrar el retorno de la inversión en un contexto de volúmenes de producción variables. Por consiguiente, es probable que los sistemas modulares, las alianzas con integradores regionales y los modelos de servicio que reduzcan el compromiso de capital sean más importantes que los despliegues puntuales altamente personalizados.

Oriente Medio y África

El mercado de Oriente Medio y África se valoró en 236 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 836 millones de USD en 2035, con una TCAC del 11,4 %. Los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudí generan demanda mediante las infraestructuras logísticas, la diversificación industrial, el procesamiento de alimentos y las iniciativas de fabricación avanzada, mientras que Sudáfrica sigue siendo relevante para la automoción, la actividad industrial relacionada con la minería y la producción de bienes de consumo.

La oportunidad de la región está concentrada y no se distribuye de manera uniforme. Es probable que los proyectos se concentren en torno a puertos, zonas francas, grandes desarrollos logísticos e instalaciones industriales modernas donde haya infraestructura digital y soporte técnico disponibles. Los modelos de despliegue que incluyan formación, diagnóstico remoto y capacidad local de mantenimiento serán fundamentales, ya que la importación de hardware sin un ecosistema de soporte operativo puede generar largos períodos de puesta en marcha y costosos tiempos de inactividad.

Europa sigue siendo un mercado de alto valor para los proveedores capaces de cumplir unas exigentes expectativas de integración, seguridad e interoperabilidad. América Latina y Oriente Medio y África ofrecen oportunidades de expansión más selectivas, en las que la cobertura de los servicios locales, la flexibilidad de financiación y las alianzas cerca de los núcleos logísticos o manufactureros pueden determinar si los proyectos de automatización anunciados se convierten en capacidad operativa.

Cuota de mercado y panorama competitivo del mercado de robots industriales impulsados por IA

El mercado está moderadamente concentrado entre proveedores consolidados de automatización industrial, aunque el software de IA, la robótica colaborativa, los sistemas móviles autónomos y el desarrollo de robots humanoides están ampliando el ámbito competitivo. ABB lideró el mercado en 2025 con una cuota del 14,5%, seguida de FANUC, con un 13,0%; KUKA, con un 11,5%; Yaskawa, con un 11,0%; y Teradyne, con un 8,5%. En conjunto, las cinco principales empresas registraron aproximadamente el 58,5% de los ingresos del mercado.

ABB Ltd, FANUC Corporation, KUKA SE and Co. KGaA, Yaskawa Electric Corporation, Kawasaki Heavy Industries Ltd., Epson America Inc., Keyence Corporation, Omron Corporation y Teradyne Inc. compiten mediante carteras de robots industriales, sistemas de control, visión artificial, sistemas colaborativos, ingeniería de aplicaciones y redes de servicio. Sus bases instaladas les proporcionan una ventaja en las modernizaciones y actualizaciones de flotas, donde los clientes valoran la compatibilidad de los controladores y el soporte local. La estrategia de robótica de ABB y su amplia cartera de electrificación y automatización ofrecen una vía integrada para la modernización de las fábricas ^{[8]ABB Ltd, ABB Annual Report 2024 – Robotics, Automation and Electrification Portfolio, library.e.abb.com}, mientras que la posición de FANUC en CNC, robótica y automatización fabril respalda la demanda de los entornos de máquinas-herramienta y fabricación discreta ^{[9]FANUC Corporation, FANUC Robotics, CNC and Factory Automation Systems, fanuc.co.jp}.

NVIDIA Corporation suministra infraestructura de computación acelerada y software de IA que puede respaldar la percepción, la simulación y el desarrollo de sistemas robóticos, en lugar de competir únicamente como fabricante de robots. Flexiv, Standard Bots y Neura Robotics se centran en arquitecturas robóticas más adaptables y colaborativas, mientras que Symbiotic Inc. pone el énfasis en los sistemas de automatización de almacenes. Boston Dynamics Inc., Agility Robotics Inc., Figure AI Inc. y Tesla Inc. están desarrollando plataformas robóticas humanoides o altamente móviles, pero su impacto en el mercado industrial dependerá de la fiabilidad de las tareas, la validación de la seguridad, el nivel de utilización y la facilidad de mantenimiento en las instalaciones operativas.

La frontera competitiva está cada vez más definida por quién controla el flujo de trabajo de implementación. Un proveedor capaz de combinar hardware con simulación, visión, plantillas de aplicaciones, controles de ciberseguridad y asistencia posterior a la instalación puede reducir el riesgo del proyecto para el cliente. Esto también eleva las barreras de entrada: una plataforma robótica competente puede seguir teniendo dificultades sin relaciones con integradores, aplicaciones validadas, disponibilidad de piezas de repuesto y una organización de servicios para la base instalada.

Desarrollos recientes del sector

• En julio de 2025, KUKA presentó iiQWorks Copilot en Automatica, ampliando su enfoque hacia una programación de robots y unos flujos de trabajo de ingeniería más intuitivos.
• En julio de 2025, Universal Robots presentó el robot colaborativo UR15, ampliando su cartera para aplicaciones de automatización colaborativa de mayor velocidad.
• En septiembre de 2025, Cobra Golf anunció el uso de automatización colaborativa en sus operaciones de fabricación, lo que ilustra la demanda de sistemas robóticos flexibles en la producción especializada de bienes de consumo.
• En noviembre de 2025, Yaskawa y SoftBank anunciaron una colaboración relacionada con la inteligencia artificial y la robótica, lo que refleja los esfuerzos continuos por conectar las capacidades de la robótica industrial con el desarrollo avanzado de la inteligencia artificial.