Google acaba de meter una marcha más en su estrategia de IA aplicada al mundo físico: Intrinsic, su compañía de software de robótica, pasa a integrarse directamente bajo el paraguas de Google. No se trata solo de una reorganización corporativa, sino de una señal clara de que la próxima gran batalla de la inteligencia artificial no estará en el chat, sino en las fábricas.
Intrinsic seguirá existiendo como entidad diferenciada dentro de Google, pero trabajará estrechamente con Google DeepMind. Más allá del organigrama, lo verdaderamente relevante es el combustible tecnológico: la compañía podrá apoyarse en los modelos Gemini y en la infraestructura de Google Cloud para acelerar su plataforma.
Alphabet no ha revelado cifras ni detalles financieros de esta integración, así que toca leer entre líneas: Google está preparando el terreno para que sus modelos de IA dejen de ser demos brillantes y empiecen a mover cosas reales, como brazos robóticos, cámaras industriales y líneas de montaje.
Intrinsic no es una startup adquirida de forma repentina. En realidad, “se graduó” como empresa independiente —aunque siempre bajo el control de Alphabet— en 2021, tras cinco años de desarrollo dentro de X, la división de proyectos moonshot del grupo. Es el mismo vivero del que surgieron Waymo y Wing.
Sin embargo, la comparación puede resultar engañosa si se espera un producto orientado al consumidor. Intrinsic juega en el terreno del B2B industrial: robots, integradores, fabricantes y clientes que no compran aplicaciones, sino horas de producción y eficiencia operativa.
Desde su escisión la dirige Wendy Tan White, quien ha defendido una visión clara: hacer que la robótica sea accesible para equipos normales, no solo para especialistas con doctorado en control y mecatrónica.
El gran cuello de botella de la robótica industrial no es únicamente el hardware, sino el software. Integrar sensores, calibrar sistemas de visión, planificar movimientos, gestionar errores y mantener todo funcionando cuando cambia una pieza del proceso suele ser complejo, lento y costoso. Muchas fábricas ya cuentan con robots, pero cada ajuste implica tiempo, consultoría especializada y una buena dosis de paciencia.
Ahí es donde Intrinsic intenta intervenir con un enfoque pragmático: crear herramientas que permitan construir flujos de trabajo robóticos de forma más accesible. Tras una etapa de expansión y ajustes estratégicos, la compañía lanzó su primer producto, Flowstate, una plataforma diseñada para desarrollar “pipelines” de tareas robóticas orientada a desarrolladores que no son expertos profundos en robótica.
En la práctica, esto significa reducir la fricción para automatizar procesos y ampliar el número de equipos capaces de hacerlo sin depender de un gurú técnico.
El camino, no obstante, no ha sido lineal. Pocos meses después de anunciar su independencia, Intrinsic adquirió Vicarious en abril de 2022, incorporando talento y tecnología que habían sido fuertemente financiados —la startup había captado cerca de 250 millones de dólares de capital riesgo, con inversores como Jeff Bezos.
Más adelante también compró varias divisiones con ánimo de lucro de Open Robotics, consolidando piezas clave del stack robótico. El mensaje parecía claro: ir en serio y acelerar el desarrollo integrando capacidades estratégicas.
Sin embargo, en enero de 2023 llegó el ajuste: Intrinsic despidió al 20% de su plantilla, en línea con los recortes que atravesaron buena parte de la industria tecnológica. La decisión respondía a la necesidad de alargar pista, priorizar producto y concentrarse en lo que podía generar impacto real a corto plazo. Curiosamente, pocos meses después de esos despidos llegó Flowstate, el primer gran mensaje comercial de la compañía: esto es lo que vendemos y hacia aquí vamos.
Intrinsic no se quedó únicamente en una herramienta de workflows. Con el tiempo, reforzó sus capacidades de simulación y lanzó Intrinsic Vision AI, una propuesta de visión por computador aplicada a entornos industriales. No se trata solo de cámaras que capturan imágenes, sino de sistemas capaces de entender piezas, tolerancias, posiciones y variabilidad en el mundo real.
El movimiento más llamativo llegó en 2025, cuando Intrinsic anunció una joint venture con Foxconn para trabajar en robots inteligentes de propósito general destinados a transformar la fabricación de electrónica. Si Foxconn aparece en tu presentación, el objetivo no es un prototipo atractivo, sino escalar producción a gran nivel.
La ambición declarada es clara: avanzar hacia la automatización completa de fábricas. No hablamos de un robot que repite una tarea fija, sino de sistemas capaces de adaptarse, reconfigurarse y gestionar variaciones sin detener la producción constantemente.
Aquí está la clave de la integración con Google. Intrinsic podrá apoyarse directamente en los modelos Gemini, en la infraestructura de Google Cloud y en la potencia investigadora de Google DeepMind. Es una combinación estratégica: modelos avanzados, infraestructura escalable y un laboratorio de investigación puntero trabajando en problemas complejos.
Sin embargo, la llamada “IA física” no admite improvisaciones. No se trata solo de generar texto o imágenes; implica latencia mínima, fiabilidad constante, seguridad funcional y tolerancia a fallos. Cuando un sistema de IA controla un brazo robótico que comparte espacio con personas o interviene en una línea de producción multimillonaria, el margen de error debe ser prácticamente inexistente.
Por eso la mezcla de simulación, visión artificial y modelos de gran escala resulta prometedora: permite entrenar más, probar más y reducir fallos antes de que el sistema llegue al entorno real. Wendy Tan White ha defendido que, combinando la IA y la infraestructura de Google, buscan llevar la promesa de la IA física a un espectro mucho más amplio de empresas manufactureras, no solo a los gigantes con presupuestos ilimitados.
Este movimiento encaja con una narrativa más amplia en la industria tecnológica. Directivos como Jensen Huang, de Nvidia, o Cristiano Amon, de Qualcomm, llevan tiempo señalando la robótica y la IA en el edge como el siguiente gran frente de crecimiento.
Tiene sentido: si se busca un negocio sostenido, hacen falta casos de uso donde el retorno de inversión sea medible en tiempo, productividad y unidades fabricadas. Una fábrica que reduce paradas, mejora rendimiento o disminuye desperdicio no paga por “tokens”, sino por eficiencia tangible.
Si Google logra convertir a Intrinsic en el puente entre modelos como Gemini y robots industriales que operen con estabilidad en entornos reales, habrá encontrado una vía sólida para transformar investigación en impacto económico concreto. La pregunta ahora es si la competencia responderá con movimientos similares, porque todo apunta a la próxima gran guerra silenciosa: quién integra primero la IA dentro de la maquinaria que fabrica el mundo.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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