IEEE Spectrum investiga si la robótica está al borde de un "momento ChatGPT": donde los modelos fundacionales entrenados en datos amplios de sensores y movimiento permiten a los robots generalizar entre tareas sin reentrenamiento específico de tareas. Los éxitos iniciales en modelos de visión-lenguaje para control robótico y transferencia sim-a-real sugieren que el patrón está emergiendo.
El cuello de botella permanece: escala de datos de entrenamiento (millones de horas de interacción robusta), brecha sim-a-real en motores físicos y costo de validación de hardware robótico. Si se resuelven, la robótica podría reflejar la trayectoria reciente de IA de especialistas de tareas estrechas a agentes de propósito general.