Tesla enfrenta resistencia interna en su apuesta por robots humanoides

En enero de 2026, Tesla comunicó a sus empleados en Texas y California que necesitaba que algunos de ellos usaran equipos de captura de movimiento para documentar cómo realizaban tareas de producción. Esta iniciativa fue recibida con desconfianza por parte de una parte del personal, que comprendía que el objetivo final era entrenar a un robot humanoide, Optimus, para que eventualmente reemplazara sus labores.

El desafío es significativo: el robot no puede simplemente aprender observando videos. Para que un sistema de aprendizaje por imitación funcione, necesita datos precisos sobre la ejecución física de cada tarea, lo que implica un proceso meticuloso de recopilación de información. Por esto, Tesla ha establecido puestos específicos donde los empleados manipulan objetos y realizan acciones repetitivas utilizando equipos de captura de movimiento.

Esta estrategia no es un mero capricho técnico, sino una respuesta a uno de los mayores obstáculos en la robótica humanoide: la necesidad de grandes volúmenes de datos que reflejen comportamientos humanos que, aunque naturales para las personas, son complejos de programar para un algoritmo. Así, Optimus depende del conocimiento corporal de los mismos trabajadores a los que podría reemplazar en el futuro.

A pesar de las quejas de los empleados, Tesla no ha retrocedido en su plan. Según The Information, la compañía optó por contratar recopiladores de datos dedicados e instalar cámaras adicionales en las fábricas para registrar las tareas. Gran parte de este trabajo se ha trasladado a áreas alejadas de las líneas de producción activas, disminuyendo la fricción con los operarios que fabrican vehículos.

Durante el verano de 2026, Tesla dio un paso más al establecer centros de entrenamiento en diversas localidades de Estados Unidos, incluyendo Colorado, Arizona y Florida. Aunque el método de recopilación de datos se ha diversificado, la esencia del proceso permanece: se necesita un flujo constante de ejemplos de movimiento para entrenar a Optimus.

Sin embargo, el robot enfrenta dificultades más fundamentales que simplemente aprender nuevas tareas. Las manos y antebrazos de Optimus están compuestos por más de un centenar de pequeños componentes, que requieren un ensamblaje manual. Además, los sensores táctiles han mostrado problemas de fiabilidad, lo que llevó a Tesla a desarrollar una capa similar a un guante que se puede reemplazar sin necesidad de cambiar toda la mano.

A esto se suma una limitación crítica: el robot todavía necesita programación específica para realizar tareas concretas y solo puede operar en entornos controlados. La brecha entre la ambición de Elon Musk y el estado actual del proyecto es considerable.

Tesla ha logrado producir varios cientos de robots semanalmente y busca establecer, antes de finales de 2026, una línea automatizada capaz de fabricar más de 1.000 unidades por semana. Sin embargo, la tensión que rodea a Optimus no es única del sector automotriz. En Hollywood, guionistas y actores han comenzado a evaluar trabajos que alimentan modelos de inteligencia artificial. De manera similar, trabajadores de empresas como Amazon han expresado su preocupación por estar contribuyendo a herramientas que podrían reemplazarlos.

Estos ejemplos reflejan un fenómeno compartido: gran parte del conocimiento necesario para automatizar un trabajo sigue dependiendo de las personas que ya lo dominan. Con los robots humanoides, esta tensión que antes se limitaba al ámbito digital comienza a trasladarse al mundo físico, planteando interrogantes sobre el futuro del trabajo.