El 18 de septiembre de 2026, Toyota anunció formalmente su entrada en el negocio de los robots para entornos de producción. La noticia en sí no sorprende: la compañía lleva años trasteando con robots, del baloncestista CUE al asistente de vida diaria HSR, ha probado de todo. Lo distinto ahora es que ha fundado una organización nueva llamada «Toyota Robotics», que venderá al exterior robots con IA propia, y que ha puesto sobre la mesa una cifra a medio y largo plazo: unas 400 000 unidades.
¿Qué representa 400 000 unidades? Toda la expedición anual de robots industriales de Japón ronda las 50 000 o 60 000. Es evidente, pues, que no estamos ante un objetivo comercial convencional. Si se pone junto a la cifra otra información, la cosa se aclara: de esas 400 000, 150 000 serían para el propio grupo Toyota y 250 000 para sus proveedores, en el marco de renovaciones de equipos de alrededor de un billón de JPY (unos 500 000 millones de CNY) al año a partir de 2028, con despliegues escalonados ligados a las grandes remodelaciones de sus cerca de 60 fábricas del mundo. Dicho de otro modo: Toyota está planificándose a sí misma y a toda su cadena de suministro como una red para capturar datos del suelo de producción.
El esqueleto del asunto, primero:
- El 18 de septiembre de 2026, Toyota anuncia su entrada en el negocio de los robots para entornos de producción y funda la nueva organización «Toyota Robotics», que venderá robots con IA de desarrollo propio;
- el objetivo a medio y largo plazo es desplegar unas 400 000 unidades: 150 000 para el grupo más 250 000 para proveedores, junto a renovaciones de equipos de en torno a un billón de JPY anuales desde 2028 para modernizar cerca de 60 fábricas en todo el mundo; la cifra incluye los robots industriales ya existentes y no equivale a las ventas de un solo modelo;
- el robot central, «ELEY», pesa unos 50 kg, lleva una mano de dos dedos, se desplaza sobre ruedas e incorpora la IA de fundación conductual «Large Behavior Model (LBM)» desarrollada por Toyota Research Institute (TRI);
- Toyota planea convertir el trabajo de unos 18 000 artesanos expertos, los «Takumi», en material de aprendizaje para los robots, aunque los indicadores con que se medirá el resultado aún no se han publicado.
ELEY: ruedas, una mano de dos dedos y un cerebro que crece con cada dato
Primero, la máquina. ELEY pesa alrededor de 50 kg, su mano tiene dos dedos y se mueve sobre ruedas: no imita la marcha a dos piernas del ser humano. La elección no es tímida, sino notablemente pragmática: caminar sobre dos piernas es difícil de controlar, implica riesgo de caída y devora energía, mientras que el suelo de una fábrica es llano por definición, y las ruedas salen más baratas, corren más y se despliegan por lotes con más facilidad. Desplegar por lotes importa por sí mismo: cuanto antes lleguen los robots en tandas a las líneas, más deprisa se acumulan los datos. La forma del cuerpo no es el fin, sino el medio para que la captura de datos no se detenga.
El verdadero protagonista es la IA de dentro. El LBM (Large Behavior Model) es un «modelo de fundación del comportamiento»: igual que los grandes modelos de lenguaje se agudizan con océanos de texto, el LBM aprende movimientos robóticos a partir de una masa enorme de datos de demostración. A diferencia de la vía tradicional de programar cada acción a mano, aprende mirando trabajar a las personas y, con aprendizajes breves, consigue movimientos poco dados al fallo. En las demostraciones hechas públicas, ELEY aprendió a plegar camisetas y después repetía la tarea por sí sola. La fuerza de este tipo de modelos de fundación es que bastan pequeños aprendizajes añadidos para dominar tareas nuevas; pero la calidad del sustrato depende de cuántas demostraciones de campo, amplias y de calidad, se le hayan dado de comer.
Y aquí entra ese activo de Toyota que poquísimos pueden copiar: los 18 000 «Takumi». El tacto y los trucos del artesano experto son, justamente, la fuente más fina de datos de demostración. Cómo dosifica la fuerza un veterano, cómo se las arregla con una pieza defectuosa: esa experiencia tácita que no cabe en los documentos de proceso puede convertirse sin más en material de estudio del robot.
Hay otro punto que se deja pasar fácil: el LBM no está casado con un hardware concreto. En 2025, TRI mostró una demostración en la que el LBM movía a Atlas, el humanoide de Boston Dynamics. Si la IA no depende de un cuerpo, lo que decide la partida es a cuántos tipos de terreno se consiga llevar y cuántos datos se traigan de vuelta. Toyota vende robots y, a la vez, va añadiendo nodos a la red.
Lo que de verdad se disputan las empresas es el terreno donde se capturan los datos
Alejando la cámara, en la misma pista ya corren bastantes siluetas, y la postura de cada una dice mucho.
Tesla lo dice sin adornos. A mediados de 2026 tenía desplegados Optimus a escala de millar en fábricas como Fremont, con cero ventas al exterior. El propio Musk ha reconocido que esos robots «sirven sobre todo para aprender y recoger datos; aún no libran una batalla real en las fábricas». Equivale casi a admitirlo en público: lo que se busca ahora mismo son datos. Eso sí, su terreno de captura se ciñe en lo esencial a sus propias plantas, y la diversidad de escenarios es limitada.
Los alemanes BMW y Mercedes-Benz tomaron otro camino: no fabricar robots propios, sino aliarse con startups especializadas. BMW sometió el Figure 02 de Figure AI a una validación de diez meses en su planta estadounidense de Spartanburg, al servicio de la producción de más de 30 000 X3, y después avanzó hasta un contrato comercial con el modelo sucesor, Figure 03: unas 40 unidades al inicio, facturadas a unos 25 USD por robot y hora de trabajo. Mercedes-Benz, por su parte, metió al Apollo de Apptronik en su base de Berlín, empezando por la logística interna y las inspecciones de calidad tempranas. En este reparto hay un detalle que invita a la reflexión: los datos reales de las líneas del fabricante se acumulan del lado de la empresa de IA. Quien guarda los datos es Figure o Apptronik, no BMW ni Mercedes.
En producción en serie y velocidad de despliegue, los fabricantes chinos corren más que nadie. En septiembre de 2026, UBTECH inauguró en Liuzhou (Guangxi) una fábrica inteligente con capacidad anual superior a 10 000 unidades —ojo: capacidad, no despliegue efectivo—; pero sus Walker S2 sí suman varios cientos de unidades trabajando, presentes en plantas de BYD, Geely, FAW-Volkswagen, Dongfeng, FAW-Audi, BAIC y Foxconn, y desde enero de 2026 Airbus en Europa también impulsa trabajos en esta dirección. Unitree, hasta julio de 2026, llevaba unas 18 000 unidades producidas en acumulado, con más del 90 % de autosuficiencia en componentes, y proyecta montar una estructura de 75 000 unidades al año. El humanoide IRON de XPeng apunta a la producción masiva hacia finales de 2026. El Gobierno chino se ha marcado como objetivo superar las 100 000 unidades expedidas al año antes de 2027. En el primer semestre de 2026 se expidieron en el mundo más de 22 000 humanoides y, al parecer, los cinco primeros puestos son todos de empresas chinas. Meter gran cantidad de robots, a la máxima velocidad, en escenarios variados: esa es la manera china de acumular datos de campo.
Las bazas de Toyota y un reloj que llega tarde
Repasando la hacienda de Toyota desde la óptica de los datos, la ventaja no es poca. Posee uno de los mayores conjuntos de entornos de producción del planeta y, además, el hinterland de su cadena de suministro: proyectar 250 000 unidades sobre los proveedores significa que un sinfín de escenarios con procesos dispares puede convertirse en una fuente de datos vasta y variada; los 18 000 «Takumi» aportan modelos de primera; y con la IA, los robots y las fábricas todos en casa, el ciclo cerrado de los datos puede girar por completo dentro del organismo. En este punto, su fórmula es justo la contraria a la de los fabricantes europeos, que dependen de empresas externas especializadas.
Pero el reloj es un problema. Las 400 000 unidades son objetivo a medio y largo plazo, y el empuje serio llega a partir de 2028. Tesla ya recoge datos a escala de millar, y los fabricantes chinos ya tienen robots dentro de las grandes fábricas de automóviles. La acumulación de datos juega con interés compuesto: cuanto antes gira el ciclo, más hondo aprende y mayor es el salto de rendimiento de la ronda siguiente; y a la inversa, una vez rezagado, el hueco tiende a ensancharse con el tiempo antes que a quedarse quieto.
La segunda sombra es el sesgo de los datos. Si los escenarios se ciñen a Toyota y a su sistema de proveedores, lo recogido puede adolecer de la diversidad necesaria para generalizar a las fábricas de otras compañías. Que esta inmensa red de suministro se convierta de verdad en ventaja de datos acabará dependiendo de hasta dónde se abra hacia fuera del grupo.
Para calibrar sus opciones, vigilar tres frentes
El ritmo de aterrizaje. Cuándo, cuántas unidades y sobre qué líneas de verdad en marcha: más que las demos de los actos de prensa, importa la densidad de máquinas reales conectadas. La amplitud de los datos. Hasta dónde crucen sus propias plantas, el grupo y los escenarios ajenos decide directamente lo general del modelo. Las notas del terreno. Cuánta mejora real del rendimiento de piezas conformes y de la proporción de trabajo efectivo aporta el LBM es algo que Toyota aún no ha publicado, y tarde o temprano tendrá que entregar el examen.
Al final, la cifra de 400 000 no es en sí misma la jugada decisiva. Lo que decidirá el éxito o el fracaso es si Toyota, sin esperar a 2028, consigue poner máquinas reales en las líneas cuanto antes y con la mayor amplitud posible, para que el ciclo cerrado de captura y aprendizaje de datos de calidad empiece a girar ya. Para quienes, como nosotros, vivimos del lado del equipo, hay además una impresión muy cercana: cuando el oficio de los «Takumi» empieza a volverse activo de datos, las coordenadas de valor del mantenimiento y la puesta a punto también se están moviendo. Lecturas relacionadas: cobertura de marcas y documentación de modelos, servicios de remodelación y mejora de líneas.
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