KDDI y la startup japonesa RLWRLD iniciaron una colaboración para desarrollar modelos fundacionales de inteligencia artificial para robots, en un paso centrado en trasladar la inteligencia artificial del procesamiento de datos digitales al funcionamiento de robots capaces de aprender de entornos reales e interactuar con ellos.
Las dos empresas dieron a conocer la colaboración el 18 de septiembre de 2026, en el marco de un proyecto de investigación y desarrollo destinado a construir modelos para robots que combinen datos de entrenamiento capturados del mundo real con datos de simulación. KDDI participa en el proyecto dentro del programa GENIAC, un programa para desarrollar inteligencia artificial generativa respaldado por la Organización para el Desarrollo de Nuevas Energías y Tecnologías Industriales de Japón (NEDO), dependiente del Ministerio de Economía, Comercio e Industria de Japón. La selección del proyecto de KDDI se anunció el 9 de septiembre de 2026.
¿Qué cambia en la práctica?
El proyecto se centra en dos ejes principales: recopilar datos de aprendizaje de robots de manera automatizada y desarrollar modelos fundacionales con mayores capacidades para ejecutar tareas en entornos reales. RLWRLD proporciona un modelo fundacional para robots, mientras que KDDI aprovecha su experiencia en la recopilación de datos y su red de socios para ampliar el alcance del entrenamiento y las pruebas.
KDDI afirma que la recopilación de datos no debería limitarse a registrar los movimientos que realiza una persona, sino que también debe incluir la perspectiva de quien ejecuta la tarea y su contexto. Por ello, la empresa utiliza un enfoque basado en registrar los movimientos humanos desde la perspectiva de primera persona, con el objetivo de proporcionar datos más relacionados con la forma en que se ejecutan realmente las tareas.
KDDI también planea utilizar datos de instalaciones del grupo KDDI, como las tiendas Lawson, junto con otros datos que pueden recopilarse directamente en los emplazamientos. Según el material, esto permite mejorar la construcción de modelos de inteligencia artificial mediante la combinación de datos reales y datos sintéticos generados por simulación.
Pruebas de concepto y expansión internacional
La colaboración de KDDI con RLWRLD comenzó en abril de 2025 mediante una inversión realizada por la unidad de capital riesgo de la empresa. En agosto del mismo año se llevó a cabo una prueba de concepto en una tienda Lawson utilizando un prototipo destinado a gestionar tareas específicas; posteriormente, en diciembre, el proyecto pasó a recopilar datos de simulación correspondientes al entorno de la tienda.
KDDI afirma que el número de personas que trabajan en el proyecto aumentó de 20 en abril de 2025 a 126 personas en Japón en la actualidad, con actividades centradas en la recopilación de datos, la ingeniería de archivos y el desarrollo de modelos. También señala que la colaboración tiene como objetivo crear una organización global capaz de ampliar el uso del modelo de RLWRLD fuera de Japón.
¿Por qué importa esta noticia?
La importancia de este avance reside en que aborda uno de los problemas prácticos de los robots con inteligencia artificial: la necesidad de contar con datos diversos que conecten la percepción, el movimiento y el contexto, y no solo con datos textuales o imágenes aisladas. La combinación del registro del comportamiento humano y la simulación podría ayudar a reducir la dependencia exclusiva de las pruebas de campo, aunque por sí sola no demuestra que los modelos funcionen de manera eficiente en todos los entornos.
El material no presenta resultados cuantitativos de rendimiento ni un calendario para el lanzamiento de un modelo comercial definitivo; lo anunciado hasta ahora es una colaboración de investigación y pruebas de concepto dentro del proyecto GENIAC. Por ello, siguen abiertas las preguntas relacionadas con el grado en que los resultados de la simulación se trasladarán al mundo real y con la forma en que los datos y los modelos estarán disponibles para los socios o para la comunidad más amplia.