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La escena es muy simple pero al mismo tiempo, difícil de dejar de ver. Una cinta transportadora, cajas con códigos de barras y tres robots humanoides que las detectan, levantan, reorientan y las depositan. Una y otra vez, sin pausa, sin variación en su ritmo de trabajo. Miles de espectadores los vieron trabajar en tiempo real a través de una transmisión abierta por internet que Figure AI dejó corriendo sin editar, con un contador de tiempo y un marcador de paquetes procesados visible en pantalla.
La idea original era mostrar un turno completo de ocho horas en condiciones realistas de bodega. En ese primer tramo, los robots ya habían procesado más de 10 mil paquetes. Sin embargo, superadas las ocho horas, Brett Adcock, fundador y CEO de la empresa, anunció en directo que el experimento continuaría. Catorce horas después del inicio, el contador se acercaba a los 18 mil paquetes. A las 27 horas de operación acumulada, la cifra superaba los 34 mil bultos procesados de forma completamente autónoma, con el sistema Helix-02 controlando cada movimiento.
Los robots tienen nombre. Bob, Frank y Gary —así los bautizaron los propios espectadores del livestream, que llegó a acumular cientos de miles de visualizaciones— se identifican con tarjetas en el pecho y trabajan frente a la cinta transportadora con un ritmo que, en muchos momentos, se acerca al de un operario humano entrenado con un paquete cada tres segundos, aproximadamente. La diferencia es que ellos no se cansan.
En esa misma semana, además, dos robots Helix-02 reorganizaron por completo un dormitorio en menos de dos minutos, abrieron puertas, colgaron ropa, tendieron una cama y sacaron la basura. Lo hicieron juntos, sin ningún plan compartido entre ellos, sin mandarse instrucciones entre máquinas. Cada robot infería lo que haría el otro simplemente observando sus movimientos. Figure AI lo describió como la primera red neuronal capaz de realizar colaboración física entre robots directamente desde imágenes de cámara hasta acciones concretas en el mundo real.
Y aquí viene algo que no se ve en los demos típicos de robótica, en la transmisión en vivo, los errores quedaron a la vista. En varios momentos, un robot falló al tomar un paquete, se le resbaló una caja de las manos o dejó caer un bulto al suelo. Y simplemente continuó con el siguiente, sin recoger lo que perdió. Figure AI no ocultó esos tropiezos, al contrario los dejó visibles en cámara. Esa transparencia, lejos de restarle valor a la demostración, la hizo más creíble. Nadie está diciendo que estos robots son perfectos. Están diciendo que ya son funcionales y eso es totalmente distinto.
Por qué este momento importa: lo que dicen Goldman Sachs, el WEF y McKinsey
Para comprender la magnitud de lo que está ocurriendo, hay que salir de la anécdota del robot y mirar el panorama completo. Las proyecciones de las instituciones más rigurosas del mundo convergen en un mismo punto, la robótica humanoide industrial dejó de ser una promesa futura y entró en una fase de escalamiento real.
Goldman Sachs: el mercado que creció seis veces en una sola revisión
En su informe Humanoid robot; The AI accelerant, Goldman Sachs Research revisó al alza su proyección del mercado de robots humanoides. La estimación pasó de 6 mil millones a 38 mil millones de dólares para 2035, un incremento de seis veces. Los analistas atribuyen ese cambio a dos factores concretos, el avance de la inteligencia artificial superó todas sus expectativas previas, y los costos de fabricación cayeron un 40%, cuando el banco proyectaba una baja de apenas el 15 al 20% anual.
En términos prácticos, eso significa que un robot que hace dos años costaba entre 50 mil y 250 mil dólares hoy se puede adquirir, en modelos de entrada, por alrededor de 16 mil a 20 mil dólares. Goldman Sachs estima que para 2035 se enviarán 1,4 millones de unidades al año a nivel global, y que los robots serán económicamente viables en entornos de manufactura entre 2025 y 2028. Ese plazo ya comenzó.
Foro Económico Mundial: empleos que se crean, habilidades que cambian
El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial —elaborado a partir de encuestas a más de mil empleadores líderes en todo el mundo— entrega una imagen más matizada que la del robot que destruye puestos de trabajo. Entre 2025 y 2030 se crearán 170 millones de empleos nuevos, mientras se desplazan 92 millones. El saldo neto es positivo; 78 millones de puestos adicionales. Pero eso no significa que la transición sea fácil ni automática.
El dato más importante para quienes lideran equipos es que el 39% de las competencias laborales actuales cambiarán antes de 2030. Asimismo, el 41% de las organizaciones espera reducir su dotación en los roles más expuestos a la automatización. En paralelo, dos tercios de esas mismas organizaciones planean contratar talentos con habilidades específicas en inteligencia artificial. En otras palabras, el trabajo no desaparece, pero cambia de forma radicalmente y es lo que se espera de las personas.
McKinsey: millones de trabajadores en transición
Por su parte, McKinsey Global Institute estima que la automatización podría desplazar entre el 15% y el 30% de la fuerza laboral mundial para 2030, equivalente a entre 400 y 800 millones de trabajadores que necesitarán cambiar de ocupación o actualizar sus habilidades. Sin embargo, el mismo análisis aclara que más del 70% de las habilidades que los empleadores buscan hoy se aplican tanto en trabajos automatizables como en trabajos que no lo son. Dicho de otra forma la mayoría de las competencias actuales siguen siendo válidas pero lo que cambia es cómo y dónde se aplican.
En paralelo, un estudio reciente de McKinsey revela que el 88% de las empresas ya usa inteligencia artificial en al menos una función de negocio, pero solo el 1% ha logrado escalarla de forma importante. Esa brecha entre adopción inicial y productividad real es exactamente lo que la robótica humanoide está comenzando a acortar en manufactura y logística.
Datos y cifras que explican por qué esta tecnología importa
La robótica dejó de ser una demostración experimental para convertirse en una industria real con gran impacto económico, laboral y tecnológico. Mientras empresas como Figure AI aceleran la producción de robots autónomos, organismos internacionales y firmas financieras ya proyectan cambios profundos en el empleo, productividad y las operaciones de industrias completas durante esta década.
Estas cifras permiten dimensionar la velocidad del cambio
- 34.000+ paquetes procesados en solo 27 horas de operación autónoma continua.
- 1 robot por hora: nueva capacidad de producción industrial alcanzada por Figure AI.
- USD 38.000 millones: mercado proyectado de robots humanoides hacia 2035.
- 170 millones de nuevos empleos estimados para 2030 según el World Economic Forum.
- 39% de las competencias laborales cambiarán antes de finalizar la década.
Más que una tendencia tecnológica, estos números demuestran que la automatización inteligente ya comenzó a transformar la logística, manufactura, retail, minería y distribución a escala global
Cómo funciona Helix-02: la inteligencia que mueve a los robots
Para comprender por qué este hito es relevante, hay que entender qué cambió tecnológicamente. Porque no es el robot en sí lo que marca la diferencia sino que es el sistema de inteligencia artificial que lo controla, Helix-02, lanzado por Figure AI en enero de 2026, representa un cambio de categoría respecto a cualquier sistema de robótica industrial previo.
Una red neuronal que integra visión, tacto y sentido de posición
Helix-02 no es un software de instrucciones paso a paso, es una red neuronal visuomotora unificada que recibe información simultánea de todas las cámaras del robot, sus sensores táctiles y sus sensores de posición corporal —lo que en robótica se llama propiocepción— y traduce todo eso en movimientos coordinados de brazos, manos, piernas y torso como un sistema integrado. En lugar de programar qué debe hacer el robot en cada situación, el sistema aprendió a moverse observando más de mil horas de movimiento humano real, más simulaciones digitales extensas donde probó acciones, corrigió errores y mejoró antes de llegar al mundo físico.
De esa forma, Helix-02 reemplazó más de 100 mil líneas de código escrito a mano. El código artesanal es muy frágil, funciona bien en los escenarios exactos para los que fue programado, pero falla cuando algo sale de ese guion. En cambio, un sistema que aprendió a moverse observando a personas puede generalizar. Puede manejar el desorden del mundo real, por ejemplo una caja que llega girada, una cinta que se mueve de forma irregular, un paquete que no reconoció antes. Por eso Bob, Frank y Gary no necesitan que nadie les explique qué hacer cuando algo cambia.
Un sistema que piensa despacio y reacciona rápido
Helix-02 opera con dos capas a distintas velocidades. La primera analiza el entorno y decide qué debe hacerse, funcionando entre 7 y 9 veces por segundo. La segunda traduce esas decisiones en movimientos físicos a 200 veces por segundo, controlando los 35 grados de libertad del robot —piernas, torso, brazos, muñecas y dedos— como un sistema integrado. La analogía más directa es la del cerebro humano, por ejemplo; cuando un operario levanta una caja, no piensa conscientemente en cada músculo. Su mente planifica automáticamente y su cuerpo lo ejecuta, Helix-02 replica esa división de manera funcional, con la diferencia de que el robot no se cansa ni pierde concentración.
Autorrecuperación: si algo falla, el robot lo resuelve solo
Uno de los detalles más significativos de la demostración fue la capacidad de autorrecuperación. Si un robot se queda atascado, Helix activa automáticamente un protocolo de reinicio sin ninguna intervención humana. Si el problema es más serio, el propio robot puede salir de la línea de trabajo de manera autónoma, y otro toma su lugar de inmediato para mantener la operación activa. La línea no se detiene por causa del robot.
El hardware: Figure 03
El robot que ejecuta todo esto se llama Figure 03; 173 centímetros de altura, 61 kilos de peso y capacidad de carga de alrededor de 20 kilos. Tiene cámaras en las palmas de las manos que le permiten ver lo que está manipulando incluso cuando sus propias manos bloquean la vista principal, y sensores táctiles en las yemas de los dedos capaces de detectar fuerzas de apenas 3 gramos de presión, suficiente para distinguir un agarre seguro de uno que podría soltar el objeto. Su precio es de alrededor de 20 mil dólares, comparable al valor de un automóvil de gama media.
De un robot al día a uno por hora: la escala industrial ya llegó
La transmisión en vivo no fue solo marketing también coincidió con uno de los hitos más importantes para la empresa, el salto de una planta piloto a una línea de producción de alto volumen. Figure AI pasó de fabricar aproximadamente un robot al día a producir un robot por hora en menos de 120 días, es decir, multiplicó su capacidad por 24.
En esa nueva planta, la empresa cuenta con más de 150 estaciones de trabajo conectadas, más de 50 puntos de inspección a lo largo de la línea de montaje y alrededor de 80 pruebas funcionales al final del proceso antes de dar por bueno cada robot. Asimismo, han producido ya más de 9 mil actuadores —los componentes que funcionan como los músculos del robot— y en una semana determinada llegaron a fabricar 55 unidades. La tasa de éxito ya supera el 80%, lo que muestra avances concretos aunque también deja claro que ensamblar humanoides sigue siendo una operación compleja.
Para las empresas logísticas, de manufactura y distribución, este dato importa tanto como la demostración técnica. Un producto que solo existe como prototipo no cambia la industria. Uno que se fabrica en serie, sí. Y con una proyección de 12 mil unidades anuales en el corto plazo y más de 350 ya entregadas, Figure AI está enviando una señal clara, esto dejó de ser experimental.
¿Tiene sentido usar un humanoide para mover cajas?
Esta es la pregunta que muchos especialistas en robótica industrial se hacen —y con razón. Existen desde hace años brazos robóticos y plataformas móviles diseñados específicamente para tareas de clasificación y paletizado que funcionan sin piernas, ni cabeza, ni articulaciones complejas. En muchos casos son más simples, más estables y probablemente más baratos para una tarea única y repetitiva.
Sin embargo, la propuesta de un robot humanoide no es competir en la tarea específica de mover una caja, sino ser útil en entornos que fueron diseñados para personas. Un humanoide puede caminar por los mismos pasillos, abrir las mismas puertas, usar las mismas herramientas y moverse entre los mismos puestos de trabajo que un operario humano, sin necesidad de rediseñar la infraestructura existente. Para una empresa mediana que opera en una bodega o una planta construida hace veinte años, esa flexibilidad puede valer más que la eficiencia de un robot especializado que requiere adaptar todo el espacio.
En esa línea, la visión de largo plazo de Figure AI va mucho más allá del almacén. La empresa habla de un mismo robot que pueda asumir distintos roles en variados entornos, desde bodegas y líneas de producción hasta servicios de mantenimiento, atención en locales comerciales o incluso tareas domésticas avanzadas. Imagina llamar a un gasfíter de urgencia y que quien llegue a tu puerta sea un robot capaz de diagnosticar la avería y repararla con la precisión de un profesional con veinte años de experiencia. Eso aún no existe, pero ya no es ciencia ficción.
Quiénes más compiten: el ecosistema global de robots humanoides
Figure AI no está solo en esta carrera, de hecho, la competencia es tan dura que algunos analistas la comparan con los primeros años de los vehículos eléctricos, muchos actores, mucha inversión y muchísima incertidumbre sobre quién terminará dominando finalmente el mercado. Lo que no está en discusión es que el mercado ya existe, crece y escala rápidamente.
Tabla 1 — Principales actores en robótica humanoide industrial
| Empresa y robot | Estado actual | Precio estimado | Elemento diferenciador |
| Figure AI / Figure 03 | Más de 350 unidades entregadas; producción a 1 robot/hora | USD 20.000 | IA onboard sin nube; recuperación autónoma; demo 24/7 |
| Tesla / Optimus | Uso interno en fábricas Tesla; meta de 1 millón de unidades/año | USD 20.000–30.000 | Escala masiva; integración con IA de xAI/Grok |
| Boston Dynamics / Atlas | Versión eléctrica en pruebas industriales; acceso limitado | USD 150.000–250.000 | El más ágil físicamente; orientado a investigación y usos premium |
| Apptronik / Apollo | USD 520 millones recaudados en feb. 2026; operando en Mercedes-Benz y GXO | Por definir | Respaldo de Google DeepMind; foco en seguridad colaborativa |
| Agility Robotics / Digit | Piloto activo en bodegas de Amazon; contrato plurianual con GXO | Por definir | Especialista en logística; pionero en despliegue comercial real |
| Unitree / G1 | Mayor volumen de producción; fabricado en China a escala | USD 16.000 | El precio más bajo del mercado disponible hoy |
El caso más llamativo sigue siendo el de Tesla, ya que Elon Musk ha declarado el objetivo de producir un millón de unidades de Optimus al año antes de que termine 2026. Si se concreta aunque sea en una fracción de esa cifra, la robótica humanoide dejaría de ser una industria de nicho para convertirse en una industria en masa en pocos meses, no en años. Bajo este escenario, los precios caerían aún más rápido de lo proyectado, acelerando la presión sobre todos los sectores.
Por otro lado, China juega un partido propio, con el respaldo del estado y una cadena de suministro de componentes sin equivalente en Occidente, empresas como Unitree ya venden robots humanoides desde 16 mil dólares y escalan en volumen. Morgan Stanley proyecta que el ecosistema completo de robots humanoides —hardware, software y servicios— podría alcanzar los 5 billones de dólares para 2050. Esto no es una cifra de marketing es la estimación de uno de los bancos de inversión más rigurosos del mundo.
La pregunta ya no es si los robots humanoides van a entrar a la industria. Es si tu empresa va a estar lista cuando lleguen.
— Goldman Sachs Research — Humanoid robot: The AI accelerant, 2024
¿Qué pasa con el empleo? La respuesta honesta
Esta es la pregunta que más preocupa y que con más frecuencia se esquiva. Es por eso que vale la pena responderla directamente, con datos y sin catastrofismo.
No es destrucción: es transformación
El Foro Económico Mundial no habla de apocalipsis laboral, habla de transformación estructural acelerada, 170 millones de empleos nuevos frente contra 92 millones de puestos desplazados: el saldo neto de esto es positivo. Sin embargo, ese número esconde una realidad más exigente, los empleos que desaparecen y los que se crean no son los mismos, no están en los mismos lugares ni requieren las mismas habilidades. La transición tiene un costo real para quienes no se preparen con anticipación.
Durante años se repitió la idea de que los trabajos manuales eran un refugio seguro frente a la automatización y que los primeros en verse afectados serían quienes trabajan frente a una pantalla. La escena de Bob, Frank y Gary procesando más de 34 mil paquetes en 27 horas pone en cuestionamiento esa creencia de manera concreta y visible. Los empleos físicos repetitivos también están expuestos al reemplazo. Y más pronto de lo que muchos esperaban.
Los roles más expuestos en Chile y Latinoamérica
Los primeros trabajos afectados son exactamente los que Figure AI ya está automatizando; clasificación de paquetes en centros de distribución, carga y descarga en bodegas, ensamblaje repetitivo en líneas de producción, control de calidad visual. Son tareas físicamente demandantes, con alta rotación de personal y costo laboral en aumento. Es decir, el perfil exacto que hace que un robot a 20 mil dólares con años de vida útil sea económicamente atractivo.
Goldman Sachs señala que los robots humanoides serán económicamente viables en entornos de manufactura entre 2025 y 2028. Ese horizonte ya está en curso, es por eso que la pregunta relevante para un gerente de operaciones o un dueño de empresa en Chile no es si esto llegará, sino cuándo llegará a su sector específico.
Los roles más seguros: criterio, relación y adaptación
Curiosamente, los trabajos más seguros ante esta ola de automatización son los que requieren exactamente lo que las máquinas no pueden hacer bien todavía como tomar decisiones en situaciones ambiguas, construir confianza con clientes o proveedores, liderar equipos, crear soluciones nuevas ante problemas nuevos. Aun así, el WEF advierte que incluso estos roles cambiarán y las habilidades más demandadas serán el pensamiento crítico, adaptabilidad y la capacidad de trabajar junto a sistemas de inteligencia artificial.
La oportunidad para las empresas chilenas y latinoamericanas
Para la región, hay dos formas de leer esta transformación. La primera es defensiva, es decir prepararse para que la automatización llegue antes de que el mercado obligue a reaccionar en modo de crisis. La segunda —y más interesante— es ofensiva.
El hardware está cayendo de precio rápidamente y el valor real migra al software especializado ya que los modelos de inteligencia artificial que permiten a un robot de propósito general realizar una tarea específica con precisión. Eso incluye, por ejemplo, software para inspección de fruta en el agro chileno, para logística portuaria en Valparaíso o San Antonio, para mantenimiento en faenas mineras, o para clasificación en centros de distribución retail. Son nichos donde el conocimiento local vale más que el capital, y donde startups y empresas de tecnología latinoamericanas pueden competir con ventaja real frente a actores globales.
Qué hacer hoy: guía práctica para empresas de Chile y Latinoamérica
Primero: mapea qué tareas en tu operación son candidatas a automatizarse
No todas las tareas tienen el mismo perfil de exposición, las más candidatas son repetitivas, físicamente demandantes, de alto volumen y con alta rotación de personal. Haz un levantamiento honesto de tus procesos con esa óptica. No se trata de decidir una inversión ahora mismo, sino de saber qué harías si tuvieras acceso a esta tecnología. Esa claridad estratégica tiene valor hoy, independientemente de cuándo compres el primer robot.
Segundo: invierte en reconversión antes de que la presión te obligue
El WEF es explícito: el 59% de la fuerza laboral global necesitará algún tipo de reentrenamiento para 2030. Las empresas que empiecen ese proceso ahora tendrán una ventaja significativa sobre las que lo enfrenten en modo de emergencia. Deloitte encontró que el 70% de los trabajadores está abierto a delegar tareas rutinarias a la IA para poder dedicarse a trabajos más interesantes y significativos. La resistencia al cambio suele ser menor de lo que los líderes temen. El obstáculo real está en la gestión del proceso, no en la actitud de los equipos.
Tercero: considera el software, no solo el hardware
Para empresas medianas y startups de tecnología en la región, la oportunidad más rentable puede no estar en comprar robots, sino en desarrollar el software que los hace útiles en tareas específicas. Los modelos VLA —visión, lenguaje y acción— que permiten a un robot entender una tarea y ejecutarla con precisión son hoy un mercado naciente con alta demanda y poca oferta. No se necesita fabricar el robot para capturar parte del valor de esta industria.
Cuarto: mantén el horizonte de 2 a 4 años en tu planificación estratégica
Goldman Sachs proyecta que los costos de fabricación continuarán cayendo entre un 15 y un 30% anualmente. Las empresas que comiencen a aprender sobre esta tecnología hoy tendrán ventaja cuando el precio baje y la disponibilidad aumente. Ambas cosas van a ocurrir, la variable no es si sucederá, sino cuándo. Y en ese momento, quienes ya llevan tiempo estudiando el tema podrán actuar rápido; pero quienes estén empezando desde cero, no.
Tabla 2 — Nivel de exposición a la automatización robótica por sector en Chile y Latinoamérica
| Sector | Nivel de exposición | Tareas más expuestas | Nuevo rol para las personas |
| Logística y e-commerce | Muy alto | Clasificación, picking, carga y descarga en bodegas | Supervisión de flota robótica, mantenimiento |
| Manufactura liviana | Alto | Ensamblaje repetitivo, control visual de calidad | Programación de IA, diseño de procesos híbridos |
| Agroindustria | Medio-alto | Cosecha y clasificación de productos | Robótica adaptativa, gestión de datos de campo |
| Retail físico | Medio | Reposición de góndolas, control de inventario | Atención personalizada, experiencia de cliente |
| Construcción | Medio-bajo | Tareas estructuradas y repetitivas en obra | Supervisión, coordinación, trabajos no rutinarios |
| Servicios profesionales | Bajo | Tareas cognitivas y de relación interpersonal | Colaboración humano-IA, juicio estratégico |
Conclusión: la industria ya entró en un nuevo ciclo
Lo que ocurrió el 13 de mayo de 2026 no fue un experimento de laboratorio ni un video producido para una feria tecnológica. Fue una transmisión en vivo, sin edición, con errores visibles y contadores en tiempo real que cualquier persona podía seguir desde cualquier parte del mundo. Y en más de 27 horas de operación continua, los robots procesaron más de 34 mil paquetes sin que nadie interviniera.
Figure AI pasó de producir un robot al día a uno por hora en menos de cuatro meses. Pasó de demostraciones de un minuto a operación continua de más de un día en menos de un año. El ritmo de mejora sigue una curva exponencial, y las curvas exponenciales siempre sorprenden a quienes las observan con expectativas lineales.
Goldman Sachs, el Foro Económico Mundial y McKinsey coinciden en que la transformación es real, acelerada e inevitable. Para las empresas chilenas y latinoamericanas, el mensaje no es de alarma, es de urgencia reflexiva. Urgencia, porque el tiempo para prepararse es muy limitado. Un mensaje reflexivo, porque la respuesta correcta no es comprar un robot mañana, sino entender qué significa esta tecnología para el propio modelo de negocio y empezar a construir las capacidades necesarias.
Por esta misma razón, las organizaciones que prosperen en este nuevo ciclo no serán necesariamente las que tengan el presupuesto más grande ni el acceso más rápido al hardware. Serán las que entiendan que la automatización no reemplaza al equipo, sin no por el contrario libera al equipo para lo que las máquinas no pueden hacer. Crear, decidir, liderar, construir relaciones de confianza y resolver problemas que nadie anticipó.
Bob, Frank y Gary no se van a detener. La pregunta es qué va a hacer tu empresa mientras ellos trabajan.
La automatización no espera a las empresas que dudan demasiado. Pero tampoco castiga a las que aprenden a tiempo.
Referencias en Video:
Fuentes y Referencias:
- Navarro, A. — “Robots humanoides trabajando en directo 24 horas en tareas de almacén” — ComputerHoy / Xataka — 15 de mayo de 2026 — computerhoy.com
- Figure AI / Brett Adcock — Publicaciones en X sobre turno autónomo de 8 horas y operación 24/7 — 13 y 14 de mayo de 2026 — x.com
- Goldman Sachs Research — “Humanoid Robot: The AI Accelerant” — Proyección de USD 38.000 millones para 2035; revisión al alza de 6 veces; costos cayeron 40% — febrero de 2024 — goldmansachs.com
- Goldman Sachs Research — “Humanoid Robots: Sooner Than You Might Think” — Viabilidad industrial entre 2025 y 2028; escenario optimista de USD 154.000 millones — noviembre de 2022 — goldmansachs.com
- World Economic Forum — Future of Jobs Report 2025 — 170 millones de nuevos empleos; 39% de competencias cambiarán antes de 2030; 59% de trabajadores necesitará reentrenamiento — enero de 2025 — weforum.org
- World Economic Forum — “The Top Jobs and Labour Market Stories of 2025” — Mercado laboral global en transición — enero de 2026 — weforum.org
- McKinsey Global Institute — “Jobs Lost, Jobs Gained: What the Future of Work Will Mean for Jobs, Skills, and Wages” — Entre 15% y 30% de la fuerza laboral en transición para 2030 — actualización 2024 — mckinsey.com
- McKinsey Global Institute — “The State of AI in 2025” — 88% de las organizaciones ya utilizan IA; solo el 1% alcanzó madurez operacional real — 2025 — mckinsey.com
- Deloitte — Global Human Capital Trends 2025 — El 70% de los trabajadores está dispuesto a delegar tareas rutinarias a la IA — 2025 — deloitte.com
- Morgan Stanley Research — Proyección del ecosistema completo de robots humanoides: USD 5 billones para 2050 — 2026
- TechTimes — “Figure AI’s Helix-02 Robots Complete Full 8-Hour Autonomous Shifts as Humanoid Race Intensifies” — 14 de mayo de 2026 — techtimes.com
- Interesting Engineering — “Figure AI Humanoids Hit 24/7 Nonstop Work Milestone” — 14 de mayo de 2026 — interestingengineering.com
