Cómo la IA está dando forma al futuro de la robótica con soluciones de bajo código y sin código

Se está produciendo una transformación en las implementaciones de robótica en Norteamérica. Una transformación en la que un software más inteligente y adaptable satisface las necesidades de las líneas de producción, las cuales se encuentran en constante evolución y con requisitos más estrictos. No se trata de una simple automatización, sino del surgimiento de soluciones de bajo código (low-code) y sin código (no-code) impulsadas por IA y diseñadas para funcionar sin amplios conocimientos de programación.

Estas soluciones transforman radicalmente la forma en que los fabricantes implementan la automatización robótica. Al eliminar las barreras tradicionales para la adopción, como las habilidades y la experiencia, las plataformas low-code y no-code abordan los desafíos de la escasez de mano de obra y la necesidad de una mayor flexibilidad en la producción. Independientemente de las habilidades o la experiencia de los empleados, hacen que las capacidades robóticas avanzadas sean accesibles para todos.

Definiendo la revolución del low-code/no-code

Las plataformas low-code/no-code trasladan las tareas de programación de los robots de los humanos a las máquinas. En lugar de requerir amplios conocimientos de programación y crear un nuevo código para cada nueva aplicación, estas plataformas ofrecen interfaces intuitivas que permiten a los usuarios configurar y adaptar los sistemas mediante interacciones sencillas.

"Con las soluciones no-code, se elimina la necesidad de programar la lógica de PLC, la lógica de negocio y el ajuste preciso de los modelos de IA", explica Rajesh Iyengar, director ejecutivo de Lincode. "Estas herramientas ahorran tiempo y eliminan la necesidad de habilidades técnicas especializadas. Y lo que es más importante, permiten que los trabajadores ya existentes programen robots por sí mismos".

Las plataformas sin código ofrecen una interfaz visual y flujos de trabajo sencillos que abstraen los detalles de programación de los usuarios. Suelen incluir interfaces de arrastrar y soltar, plantillas prediseñadas y generadores visuales de procesos que permiten a usuarios sin experiencia en programación crear soluciones sofisticadas de control de automatización.

Las plataformas de bajo código son un punto intermedio entre los entornos sin código y los entornos de programación completos. Ofrecen interfaces de desarrollo simplificadas que requieren conocimientos mínimos de programación, con opciones para ampliar las capacidades mediante componentes de código e interfaces de programación de aplicaciones (API).

La transición de la programación tradicional a plataformas basadas en IA

Las implementaciones robóticas tradicionales requerían desarrolladores e ingenieros especializados para escribir códigos para cada aplicación. Estos módulos requerían tiempo para crearse y probarse, y a menudo estaban vinculados a un caso de uso y un entorno específicos. Cuando cambiaban los requisitos de producción, por ejemplo, para gestionar una nueva pieza o una variación de una pieza, era necesario reprogramar todo el sistema, lo que generaba un tiempo de inactividad significativo y costos adicionales.

"La industria de la visión se basa en hojas de cálculo de Excel para la programación", dice Iyengar, describiendo el enfoque tradicional. "Uno de nuestros clientes del sector automotriz solía configurar las cámaras de inspección individualmente. Cada puesto requería llamar a un programador que editaba manualmente las hojas de Excel específicas para el modelo que producían. Si lanzaban un nuevo producto en su línea, tenían que llamar de nuevo a esta persona para que se sentara y actualizara todo manualmente".

Kristi Martindale, directora comercial de Palladyne AI, contrasta los enfoques antiguos y nuevos. “A diferencia de la programación tradicional, donde los robots realizan acciones fijas y predeterminadas, la IA permite enfoques donde los robots pueden razonar y adaptarse a situaciones cambiantes. Estos robots aprenden mediante comandos de lenguaje natural o simples demostraciones de movimiento, reciben información de sensores de cámaras y LiDAR, y operan de forma autónoma con un verdadero conocimiento de la situación”.

El razonamiento basado en IA supone un cambio fundamental respecto a los sistemas que requieren codificar explícitamente todos los escenarios posibles con antelación. Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático permiten a los sistemas aprender de ejemplos de entrenamiento que pueden introducirse en cualquier momento. Esta capacidad ha ampliado drásticamente las capacidades de los robots.

Martindale ilustra la diferencia con un ejemplo práctico: “Si un robot debe mover bloques naranjas a un contenedor azul, no tiene que seguir un guion programado a ciegas. Puede reconocer obstáculos en su camino, sortearlos y adaptarse a bloques en diferentes orientaciones y posiciones sin necesidad de reprogramarlos”.

Cómo la IA impulsa las soluciones de bajo código/sin código

La integración de la IA en plataformas de low-code/no-code abre cuatro capacidades clave accesibles para empresas manufactureras de cualquier tamaño.

1. Instrucción en lenguaje natural
En lugar de escribir código, los operadores ahora pueden proporcionar instrucciones en inglés simple, ya sea verbal o textual. "Puedes indicarle al sistema que recoja un objeto y lo coloque allí", explica Martindale. "El sistema traduce esos comandos en conjuntos de instrucciones que el robot entiende".

2. Aprendizaje por demostración
Muchos sistemas basados en IA permiten que los robots aprendan tareas mediante demostraciones humanas, en lugar de secuencias de comandos programadas. Martindale describe cómo funciona: “Usando rastreadores de movimiento magnéticos, se puede realizar en el espacio, un movimiento que el robot aprende y repite. La interfaz de usuario es muy sencilla de usar para humanos y oculta al usuario toda la complejidad del conjunto de instrucciones del robot. El humano no tiene que preocuparse por una sola línea de código”.

3. Transferencia de aprendizaje
Iyengar destaca cómo la IA puede aplicar el conocimiento de un dominio a otro, incluso entre industrias. "Por ejemplo, podemos trasladar datos de defectos del mecanizado de piezas de aluminio en la industria automotriz, a la fabricación de portátiles. Incluso si la industria de los portátiles no dispone de suficientes datos para entrenar eficazmente a la IA, podemos cubrir las carencias aprendiendo de patrones que ya hemos observado".

4. Comprensión visual y del entorno
La programación robótica basada en IA suele incluir sistemas capaces de interpretar y adaptarse a su entorno. “Una vez que el robot comprende su función, entra en modo autónomo y resuelve problemas complejos mediante razonamiento”, explica Martindale. “Por ejemplo, si necesita mover catorce bloques naranjas a un destino específico y encuentra algo que se interpone en su camino, sabrá cómo sortear el obstáculo para completar la tarea”.

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Aplicaciones reales de soluciones de bajo código/sin código

Las capacidades de las soluciones low-code/no-code impulsadas por IA van más allá de las ventajas teóricas. Actualmente, ofrecen beneficios tangibles en numerosos sectores manufactureros.

Estas tecnologías resuelven desafíos empresariales reales que las técnicas de automatización tradicionales jamás podrían abordar como: eliminar la necesidad de conocimientos de programación especializados, aumentar la adaptabilidad a diferentes situaciones y facilitar la interacción intuitiva entre personas y máquinas.

Los siguientes ejemplos demuestran cómo los fabricantes aprovechan estas tecnologías para lograr resultados concretos.

Sistemas de Inspección Visual

Los enfoques tradicionales de los sistemas de inspección visual requieren una programación compleja para coordinar las acciones robóticas automatizadas. Con soluciones low-code/no-code, todo el proceso puede configurarse para adaptarse sobre la marcha mediante interfaces intuitivas.

En la fabricación de automóviles, la inspección de calidad basada en IA se utiliza cada vez más para coordinar flujos de trabajo complejos con múltiples robots. Iyengar ofrece un ejemplo de cómo esto puede aplicarse en el proceso de ensamblaje. "El sistema coordina las acciones de diferentes robots basándose en los resultados de la inspección en tiempo real", explica Iyengar. "Si un robot aplica sellador correctamente al cofre de un coche, damos la señal de 'ok' a un segundo robot, que coloca otro componente encima para su adhesión. Una vez colocado, le indicamos a un tercer robot que recoja el ensamblaje completo y lo mueva a la siguiente etapa de producción". Esta orquestación se realiza sin que los trabajadores escriban una sola línea de código, incluyendo las decisiones de enrutamiento basadas en la calidad.

Lo que hace que esta aplicación sea excepcional es que esta compleja coreografía multi-robot, con lógica condicional, controles de calidad y rutas de proceso alternativas, se configura completamente mediante una plataforma sin código, en lugar de usar métodos de programación tradicionales. Esto permite a los trabajadores modificar el comportamiento del robot y los criterios de inspección sin necesidad de conocimientos especializados de programación, lo que mejora drásticamente la flexibilidad de la fuerza laboral y la producción.

Existen otras empresas y plataformas, como NEURA, Nordbo, Vention, Jidoka y Robo360, que desarrollan sistemas de robótica e inspección de IA sin código o de bajo código que pueden orquestar el comportamiento basándose en los resultados de la visión.

Operaciones de Ensamblaje Complejas

Durante mucho tiempo, la industria manufacturera ha asumido que ciertas tareas dependen intrínsecamente del criterio humano, como la identificación y secuenciación de piezas. La preparación de kits de piezas, en particular, suele confiarse a trabajadores calificados debido a su variabilidad: los componentes llegan en embalajes inconsistentes, surgen casos extremos de forma inesperada y los ensamblajes requieren una secuenciación precisa de múltiples elementos. Estas realidades han reforzado la creencia de que la inteligencia humana es la única forma fiable de gestionar la complejidad en la planta de producción.

Las plataformas de software robótico de IA permiten a las máquinas gestionar estos entornos desestructurados mediante la observación y el razonamiento, y se implementan mucho más rápido que la programación manual. Empresas como Palladyne AI, Covariant, Osaro, Ambi Robotics, Mujin, Bright Machines y Robust.AI se encuentran entre las que desarrollan plataformas robóticas de IA capaces de interpretar entornos desordenados y variables, y automatizar tareas que antes requerían razonamiento humano.

Beneficios más allá de las capacidades técnicas

Desafíos y tendencias futuras

A pesar de su potencial transformador, la robótica low-code/no-code impulsada por IA enfrenta obstáculos para su adopción. "Creo que se trata simplemente de comprensión y concientización", afirma Iyengar, señalando que muchos fabricantes aún desconocen las capacidades de estas tecnologías. Esta brecha de conocimiento se ve agravada por lo que Iyengar describe como el "purgatorio piloto", donde las empresas se ven abrumadas por las opciones tecnológicas competitivas y les cuesta avanzar más allá de las pruebas iniciales.

De cara al futuro, ambos expertos prevén una rápida evolución en la implementación y el uso de estas tecnologías. Iyengar predice un aumento en las capacidades de lenguaje natural, donde los operadores simplemente indicarán a los robots qué hacer en términos conversacionales. "Iremos más allá del no-code, donde se darán instrucciones a los sistemas en un lenguaje común, como 'tómalo de aquí y colócalo allí'".

Martindale considera que los desafíos laborales son el principal impulsor de la adopción, y señala que las oportunidades son infinitas a medida que estas tecnologías se vuelven más accesibles y probadas en diversos entornos de fabricación. "A medida que la IA continúa avanzando, podemos esperar que estas plataformas gestionen tareas cada vez más complejas y se vuelvan aún más intuitivas para usuarios sin conocimientos técnicos".

Una era sin código para la automatización robótica

La convergencia de la IA, la robótica y las plataformas low-code/no-code crea nuevas oportunidades para que los fabricantes se adapten a las condiciones cambiantes del mercado, a la vez que abordan los persistentes desafíos laborales. Para los fabricantes que consideran estas soluciones, ambos expertos recomiendan comenzar con una comprensión clara de los requisitos y desafíos específicos del proceso.

"Dependiendo del proceso que estén implementando y de la complejidad de las reglas, los fabricantes pueden decidir el nivel de solución low-code o no-code que deberían utilizar", aconseja Iyengar.

A medida que estas tecnologías continúan madurando, prometen transformar fundamentalmente la forma en que los fabricantes abordan la automatización, centrándose menos en las complejidades de la implementación y más en los beneficios estratégicos que pueden ofrecer los sistemas inteligentes y adaptables.