La startup de IA Physical Intelligence (π) acaba de someter a su nuevo modelo fundacional, el pi06, a una auténtica prueba de fuego en escenarios reales y caóticos —y los resultados son para quitarse el sombrero—. Según Sergey Levine, cofundador de la firma, el modelo alcanzó un 92 % de autonomía gestionando un robot de lavandería y logró empaquetar 165 artículos por hora en un almacén. Todo apunta a que el sueño de una IA de propósito general capaz de controlar cualquier robot está dejando de ser una quimera para convertirse en una realidad tangible.
En un artículo detallado publicado el 24 de febrero de 2026, la compañía desgranó sus colaboraciones con dos firmas de robótica para comprobar cómo se desenvuelve su último modelo fuera de la burbuja del laboratorio. De la mano de Weave Robotics, Physical Intelligence desplegó el pi06 para controlar un robot en la tintorería Sea Breeze Cleaners. ¿El resultado? Un sistema que operó de forma autónoma el 92 % del tiempo, una cifra impresionante si tenemos en cuenta el desorden inherente a un entorno de trabajo real. Por otro lado, su alianza con Ultra Robotics permitió que el modelo pi06 empaquetara productos en un almacén a un ritmo de 165 unidades por hora, con una intervención humana mínima.
Las métricas de rendimiento de la empresa reflejan un salto de gigante en la autonomía y una reducción drástica de los errores y las intervenciones manuales en comparación con versiones anteriores. Estos datos de campo son el espaldarazo definitivo para el ambicioso objetivo de la startup.
¿Por qué es esto un hito clave?
Physical Intelligence no se limita a fabricar un robot más; está construyendo el cerebro que dará vida a los robots de otras empresas. La meta de la startup es crear una “Capa de Inteligencia Física” (Physical Intelligence Layer), un modelo de IA fundacional que cualquier desarrollador pueda integrar, de la misma forma que los programadores de software utilizan APIs en lugar de construir toda la infraestructura de IA desde cero.
A día de hoy, las empresas de robótica se ven obligadas a realizar inversiones astronómicas para desarrollar sus propios sistemas complejos de control y percepción. Si Physical Intelligence logra ofrecer una solución estándar y fiable que se encargue de lo más difícil —el aprendizaje y la ejecución robótica—, podríamos estar ante una aceleración sin precedentes en el despliegue de robots útiles en un sinfín de industrias.
