El pasado miércoles 19 de agosto se realizó una nueva edición del Seminario CAI “Implementación de la robótica en industrias”, organizado por la Comisión de Robótica del CAI, del que participaron:

• Ing. Javier Mascheroni – PAE – Gerente Ejecutivo Gestión de Activos
• PhD. Ing. Roberto A. Bunge – UdeSA – Director de Ingeniería en Inteligencia Artificial y Director del Departamento de Ingeniería

El encuentro giró en torno a una idea central: la robótica ya no se trata solo de construir máquinas, sino de combinar sistemas mecánicos con percepción, aprendizaje y toma de decisiones. Y la Argentina tiene capacidades y talento para participar de esa transformación.

Del hardware al software inteligente

Roberto Bunge presentó el trabajo del LINAR, el laboratorio de la Universidad de San Andrés dedicado a los algoritmos que le permiten a un robot percibir su entorno, decidir, aprender y planificar acciones. El laboratorio trabaja con robots cuadrúpedos, autos autónomos, drones y enjambres aéreos, navegación autónoma sobre el agua y sistemas protésicos, siempre con la misma metodología: entrenar en simulación y después transferir los algoritmos a robots reales para verificar si efectivamente funcionan.

Entre los hitos, el equipo desarrolló un sistema de conducción autónoma sobre un vehículo donado y en 2021 realizó la primera demostración de manejo autónomo con un auto de calle en un entorno controlado en el país. Hoy el desafío es la conducción en entornos urbanos reales: el equipo está relevando datos en el AMBA y trabajando en mapeo de alta definición y percepción para navegar entre tránsito y obstáculos reales.

La robótica también tiene aplicaciones ambientales de alto impacto. En conjunto con organizaciones de conservación, desarrollaron algoritmos de visión por computadora para detectar y contar ciervos de los pantanos a partir de imágenes de drones: una tarea que había requerido unos 170 voluntarios durante 14 meses se resolvió en aproximadamente cuatro horas de procesamiento automático. Otra línea de trabajo apunta a una prótesis de tobillo activa capaz de adaptar su movimiento y absorber impactos, reduciendo lesiones y desgaste para el usuario.

Vincular la investigación con problemas reales de la industria

Uno de los ejes más fuertes del seminario fue la necesidad de conectar la investigación académica con la industria. Con ese objetivo, la Universidad de San Andrés creó CTEC UDESA, un centro que vincula laboratorios e investigadores con empresas que buscan innovar.

El modelo propuesto arranca por el problema de la empresa, no por la tecnología: identificar y validar el problema, revisar el estado del arte para confirmar que no esté ya resuelto, y recién después avanzar hacia diseño, prueba de concepto y prototipo, con hitos y entregables definidos. La universidad se especializa en la prueba de concepto; convertir eso en un producto industrial robusto exige ingeniería adicional confiabilidad, fabricación, ensayos, escalabilidad, operación continua y ahí el rol del centro es documentar, asesorar a los equipos de ingeniería de la empresa o conectarla con socios capaces de industrializar la solución.

Dos ejemplos ilustran el modelo: un sistema de gestión de inventario en obras desarrollado con Techint, que combina un drone comercial con RFID, vuelo autónomo, GPS y algoritmos para localizar materiales dispersos en grandes obras remotas; y el catamarán Guazú, una embarcación autónoma totalmente eléctrica desarrollada para Nordelta, con GPS, sensores inerciales, magnetómetros, LiDAR, telemetría, navegación por waypoints, algoritmos de evasión de obstáculos, control remoto humano como respaldo y paneles solares para extender su autonomía. Más que un bote, es un laboratorio flotante con potencial para monitoreo ambiental y vigilancia de lagos.

La robótica en operación: el caso de la industria energética

Javier Mascheroni aportó la mirada desde la operación industrial. En 2024 el despliegue global de robots alcanzó uno de sus niveles más altos, con Asia liderando la adopción: mientras el promedio asiático ronda los 200 robots industriales cada 10.000 trabajadores, Corea del Sur llega a unos 1.220. Dentro de la robótica de servicio, el segmento de inspección y mantenimiento es uno de los de mayor crecimiento: en 2024 se vendieron unos 2.800 equipos en el mundo, más de un 2.000% por encima de 2023.

En la Argentina, Pan American Energy opera más de 12 drones autónomos en Cerro Dragón. Recorren rutas predefinidas y aplican IA sobre las imágenes captadas para detectar barreras de seguridad faltantes, pérdidas de hidrocarburos, anomalías eléctricas mediante imagen térmica y niveles de tanques químicos, entre otros problemas. En yacimientos donde la infraestructura está dispersa y una inspección breve puede implicar decenas de kilómetros de manejo, el impacto en productividad y seguridad es directo. El proyecto ya está en expansión.

Otros casos presentados: robots trepadores que pintan grandes tanques de almacenamiento evitando andamios y trabajo en altura; robots cuadrúpedos que suben escaleras, recorren terreno irregular y transportan sensores ultrasónicos, cámaras térmicas y convencionales para rutas de inspección autónomas; y un robot que midió el espesor de pared de una torre de destilación en una refinería generando una grilla densa de mediciones en lugar de los pocos puntos muestreados del método tradicional, lo que permite identificar zonas de mayor riesgo de corrosión y decidir mejor sobre mantenimiento, reparación o extensión de vida útil.

En todos los casos, el valor no está en el robot sino en la combinación con IA: filmar no sirve de mucho si después alguien tiene que mirar todo el video. El objetivo es que los algoritmos procesen la información y la conviertan en decisiones de mantenimiento.

Los desafíos: expectativas, presupuestos y talento

Los expositores coincidieron en que el principal obstáculo no es técnico sino organizacional. La industria suele esperar soluciones que funcionen ya y de manera continua, mientras que la investigación trabaja con incertidumbre: si una tecnología ya es confiable y está disponible en el mercado, no es un desafío de innovación. Eso implica aceptar que algunos proyectos van a fallar y destinar presupuesto, tiempo y personas dedicadas a innovar.

También pesan los ciclos presupuestarios detectar una oportunidad un año, pilotearla al siguiente y recién después conseguir fondos para escalar y la necesidad de un sponsor interno que defienda el proyecto. La innovación necesita “dueños del problema”: alguien que diga esto es un problema y lo vamos a resolver, y salga a buscar cómo.

Del lado académico, la responsabilidad es simétrica: entender cómo operan las empresas y qué genera valor medible para ellas.

Un ecosistema en construcción

El cierre apuntó al ecosistema. Universidades como UBA, UDESA, ITBA y UTN ya interactúan con empresas como Pampa Energía, Pan American Energy y Techint, y ese tipo de articulación industria, universidades y startups  debería replicarse en todo el país.

La Argentina no necesariamente necesita reinventar tecnologías que ya existen afuera, pero sí desarrollar expertise local: permite evaluar y comprar tecnología con criterio, adaptarla a necesidades locales y construir conocimiento propio. El leapfrogging tecnológico es posible apoyándose en desarrollos ya publicados internacionalmente. En paralelo, la normativa empieza a acompañar  ya hay avances para permitir pruebas experimentales de conducción autónoma en vías públicas, aunque falta definir los procedimientos de certificación y demostración de seguridad.

Y una advertencia que atravesó todo el seminario: la Argentina necesita muchos más ingenieros. La expansión de Vaca Muerta ya genera una demanda de infraestructura, ingenieros, técnicos, contratistas y equipamiento que ninguna organización puede resolver sola, con restricciones de capacidad en toda la cadena y equipos eléctricos con años de backlog global.

La robótica y la IA no son tecnologías del futuro: ya están reduciendo costos, mejorando la calidad de las inspecciones y protegiendo trabajadores en la industria argentina. El desafío es construir la cultura organizacional y el ecosistema que conviertan las buenas ideas en soluciones escalables.