Ángel Soriano es doctor en Automática, Robótica e Informática Industrial por la Universitat Politècnica de València. Actualmente es Director del Departamento de I+D de Robotnik Automation, principal patrocinadora del evento ROSCon 2026, organizado por el Instituto ai2 y la ETSII. En esta entrevista, Soriano nos cuenta alguna de las novedades del sector, y las principales aplicaciones y proyectos de la firma con sistemas ROS.

La interacción robot-humano es uno de los grandes temas de actualidad y una de las principales propuestas que se tratarán en el programa del ROSCon 2026. ¿Cuáles son los hitos de Robotnik en este sentido y cómo puede transformar la Agentic AI la forma en que interactuamos con los robots?

En Robotnik llevamos años trabajando para que la interacción con un robot sea cada vez más natural y requiera menos conocimiento específico por parte del usuario. Hemos pasado de interfaces de teleoperación bastante tradicionales a sistemas colaborativos, percepción avanzada del entorno, interfaces multimodales y diferentes niveles de autonomía compartida entre persona y robot.

Creo que la Agentic AI supone un paso importante en esa evolución. Hasta ahora, para utilizar un robot había que traducir lo que queríamos hacer a comandos, misiones o secuencias bastante concretas. La idea ahora es poder expresar un objetivo a más alto nivel —incluso mediante lenguaje natural— y que el sistema sea capaz de interpretarlo, dividirlo en tareas y utilizar las capacidades disponibles en el robot para ejecutarlo.

En nuestro caso estamos trabajando precisamente en conectar estos agentes con capacidades reales de navegación y manipulación sobre ROS 2. El reto interesante está en combinar esa flexibilidad de la IA con las capas deterministas de navegación, control y seguridad que necesita un robot físico. No se trata simplemente de poner un LLM encima de un robot, sino de conseguir que pueda utilizar de forma fiable las herramientas que el robot ya tiene.

Entre vuestros robots móviles autónomos están aquellos que ofrecen soluciones para el sector de la agricultura, entornos sanitarios, inspección, vigilancia o mantenimiento. ¿Qué aplicaciones concretas o casos de éxito destacarías?

Hay bastantes ejemplos porque la robótica móvil tiene precisamente la ventaja de poder trasladar una misma base tecnológica a sectores muy diferentes.

En inspección y mantenimiento destacaría, por ejemplo, los robots desarrollados para la supervisión de infraestructuras críticas. Tenemos sistemas que realizan inspecciones autónomas en instalaciones eléctricas, utilizando cámaras térmicas y otros sensores para detectar anomalías, y una flota robótica destinada a inspeccionar el túnel de la interconexión eléctrica entre España y Francia.

“En nuestras aplicaciones utilizamos el robot para asumir tareas repetitivas, físicamente exigentes o realizadas en lugares donde no tiene sentido exponer continuamente a una persona, dejando al operador la supervisión y la toma de decisiones de mayor valor“.

En agricultura hemos trabajado en navegación autónoma en viñedos, inspección de cultivos, estimación de producción e incluso manipulación y recolección robotizada de uva. Y en el ámbito sanitario hemos desarrollado soluciones de logística hospitalaria para el transporte autónomo de material y equipamiento dentro de hospitales.

Son aplicaciones muy distintas, pero comparten una misma idea: utilizar el robot para asumir tareas repetitivas, físicamente exigentes o realizadas en lugares donde no tiene sentido exponer continuamente a una persona, dejando al operador la supervisión y la toma de decisiones de mayor valor.

Como parte clave de la organización del ROSCon 2026, ¿cuáles crees que son los principales avances que van a presentarse en esta edición del congreso?

Creo que este año se ve de manera especialmente clara cómo ROS 2 está entrando en una nueva etapa. Durante mucho tiempo gran parte del esfuerzo de la comunidad estuvo centrado en construir y madurar la infraestructura básica: comunicaciones, navegación, control, herramientas de desarrollo, etc. Todo eso sigue evolucionando, pero ahora empezamos a construir capas de inteligencia mucho más potentes sobre una base que ya es bastante sólida.

En el programa hay una presencia muy importante de IA aplicada a robótica: agentes basados en LLM, VLM, navegación semántica, aprendizaje por refuerzo, Sim2Real o sistemas capaces de pasar de instrucciones en lenguaje natural a acciones físicas. También hay bastante contenido relacionado con manipulación móvil, percepción, coordinación multi-robot y simulación.

Al mismo tiempo, me parece igual de relevante que haya muchas charlas centradas en testing, reproducibilidad, observabilidad, arquitectura software o despliegue. Es una buena señal: no estamos hablando solamente de hacer demostraciones más espectaculares, sino de cómo convertir esas tecnologías en sistemas que realmente puedan utilizarse y mantenerse.

Este año ROSCon no va a consistir solamente en hacer demostraciones más espectaculares, sino en mostrar cómo convertir esas tecnologías en sistemas que realmente puedan utilizarse y mantenerse.

Además, esta edición tiene una novedad importante a nivel de comunidad. Es la primera ROSCon España que se organiza con el apoyo de la recientemente creada Asociación ROS España, nacida hace apenas unos meses con la intención de dar continuidad y estructura a la comunidad nacional. Uno de sus objetivos es ayudar a promover y coordinar las futuras ediciones de ROSCon España y actuar como punto de enlace entre la Open Source Robotics Foundation y los organizadores regionales. Hasta ahora, cada nuevo equipo organizador tenía que recorrer en gran medida el mismo camino desde cero. La asociación permitirá conservar esa experiencia, facilitar el relevo entre sedes y construir una comunidad más estable alrededor de ROS en España.

Y, en la misma línea, ¿cuáles opinas que son los principales retos del congreso este año a nivel general, del sector, y a nivel particular, para los expertos?

Para mí el principal reto del sector es precisamente convertir muchos de los avances que estamos viendo en IA y robótica en sistemas robustos. Hoy es relativamente sencillo hacer una demostración impresionante en condiciones controladas; conseguir que funcione todos los días, durante meses, en un entorno real y con situaciones que no estaban previstas es otra historia.

La integración de modelos de IA introduce además un cambio importante. Estamos incorporando componentes probabilísticos y con cierta capacidad de decisión dentro de sistemas físicos que necesitan ser seguros, predecibles y, en muchos casos, funcionar en tiempo real. Cómo combinar ambos mundos es uno de los retos técnicos más interesantes que tenemos ahora mismo.

A eso hay que sumar cuestiones como interoperabilidad, ciberseguridad, validación, gestión de grandes cantidades de datos o capacidad de cómputo a bordo.

Para los expertos de ROS el reto será mantener las ventajas que han hecho fuerte al ecosistema —modularidad, interfaces abiertas y reutilización— mientras incorporamos tecnologías que están evolucionando a una velocidad enorme y que muchas veces proceden de ecosistemas de software completamente diferentes.

Por último, con el personal investigador académico como parte importante del proceso de desarrollo de sistemas ROS, ¿cuál es el principal escollo con el que se topan los desarrolladores en la universidad para transferir sus resultados a la empresa? ¿Qué haría falta para facilitar ese salto?

Creo que el mayor salto está entre conseguir que algo funcione y conseguir que pueda convertirse en producto.

En investigación es completamente razonable centrarse en demostrar que una idea nueva funciona. En una empresa, además, necesitamos que funcione de forma repetible, que esté documentada, que pueda instalarse y actualizarse, que tenga tests, que pueda integrarse con otros componentes y que alguien diferente de quien lo desarrolló originalmente pueda mantenerlo varios años después.

Muchas veces hay resultados académicos técnicamente excelentes que necesitan todavía bastante ingeniería para superar esa distancia.

Para facilitar la transferencia creo que es fundamental que universidad y empresa colaboren desde etapas más tempranas y no únicamente cuando la investigación está terminada. Compartir plataformas robóticas, datasets, herramientas de validación y escenarios reales ayuda mucho. También hacen falta proyectos que financien específicamente ese tramo intermedio entre el prototipo académico y el producto industrial.

ROS tiene aquí una ventaja enorme: proporciona un lenguaje tecnológico común entre ambos mundos. Cuanto más consigamos que los resultados de investigación lleguen como componentes bien documentados, reproducibles y compatibles con estándares del ecosistema, más sencillo será que una empresa pueda adoptarlos y llevarlos a una aplicación real.