El robot ha cometido otro error. En el laboratorio, bajo una iluminación familiar y con los objetos en sus lugares habituales, el robot había funcionado a la perfección. Pero en una fábrica real, con una luz más tenue y una pieza desplazada unos centímetros, falló. Publicado: 9 de septiembre de 2026, 22:22
Peng Yun ofrece una presentación sobre la captura de datos con cámaras espaciales 3D en el municipio de Chongqing, en el suroeste de China, el 14 de junio de 2026. Foto: Cortesía de Peng Yun.
Para Jiang Zebin, ahí es donde comienza su trabajo.Empieza con las tareas diarias de recopilación de datos, procesa los datos sobrantes del día anterior y vuelve a entrenar el modelo. Posteriormente, coloca el modelo actualizado en un robot físico para observar su rendimiento en el mundo real. Si el robot se equivoca, ajusta el entrenamiento y vuelve a empezar. Jiang se autodenomina "ingeniero robótico".
El miércoles, el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social de China le otorgó oficialmente un título más formal al puesto: técnico en aplicaciones de robots con inteligencia incorporada, según informó China Media Group.
Si el trabajo de Jiang consiste en enseñar a los robots en el mundo físico, Peng Yun, de 28 años, trabaja un paso antes en el proceso.
Recién graduado de un programa de doctorado, Peng se ha unido a un grupo de jóvenes ingenieros para construir un mundo virtual donde los robots puedan entrenarse antes de entrar en el mundo real. Utilizando cámaras espaciales de consumo y reconstrucción 3D, el equipo de Peng digitaliza hogares, supermercados y fábricas reales, replicándolos a escala 1:1 en una simulación. Los robots primero navegan, manipulan y se adaptan en estos gemelos digitales, para luego pasar a su implementación física.
"Antes de que un robot pueda entrar en una casa, necesita saber cómo es una cocina, dónde está el refrigerador, dónde suelen colocarse las tazas", explicó Peng. Así que digitalizan esos espacios y permiten que el robot aprenda —y cometa errores— virtualmente, a gran escala.
Jiang es quien perfecciona las habilidades del robot en el mundo real; y Peng es quien construye su campo de entrenamiento virtual.
Su trabajo, aunque diferente, apunta al mismo objetivo: trasladar la IA del laboratorio a la vida cotidiana.
Y sus empleos representan la vanguardia de una transformación laboral más amplia que está transformando China. A medida que la IA generativa se desarrolla rápidamente, nuevas ocupaciones —desde técnicos en robots con inteligencia incorporada hasta desarrolladores de agentes de IA y trabajadores de logística de baja altitud— están pasando de ser conceptos teóricos a empleos reales.
A la cabeza de esta fuerza laboral emergente se encuentran los miembros de la Generación Z de China, que han crecido junto con la IA. Sus elecciones plantean una pregunta más amplia: a medida que la IA se convierte en una fuente importante de productividad, ¿cómo deberían los jóvenes elegir una carrera y qué les permitirá mantenerse al día en una industria que cambia tan rápidamente?
Generación nativa de la IA:
"Las personas de nuestra generación han crecido con la IA. Adoptar la IA es casi instintivo", dijo Peng, nacido en 1998, al Global Times.
La trayectoria de Jiang refleja esa sensibilidad. Estudió en la Universidad Técnica de Múnich y realizó prácticas en Huawei y BMW, donde adquirió experiencia en sistemas de IA basados en la nube y conducción autónoma. Tras graduarse, se incorporó al Centro de Innovación de Robots Humanoides de Zhejiang en Ningbo, provincia de Zhejiang, al este de China, como ingeniero de robótica.
«Elegí la inteligencia encarnada porque me apasiona la robótica y también me interesa saber hacia dónde se dirige el sector y qué problemas aún afronta», afirmó.
Jiang Zebin prueba y ajusta los movimientos de un robot humanoide en el laboratorio de Ningbo, provincia de Zhejiang, en el este de China, el 9 de septiembre de 2026. Foto: Cortesía de Jiang Zebin.
Vio tanto potencial como una brecha. Los robots podían ofrecerdemostraciones impresionantes, pero en fábricas reales, tenían problemas de consistencia.
"Con buena iluminación y en condiciones sencillas, podemos lograr que un robot complete las tareas con éxito y de forma consistente", declaró al Global Times. "Pero en un entorno de fábrica ruidoso y caótico, el rendimiento disminuye".
Ahora, cerrar esa brecha es su rutina diaria: mañanas para la configuración de datos y tareas, tardes para el entrenamiento de modelos y la lectura de los últimos artículos, noches para la validación en el robot. Dedica la mitad de su tiempo a los datos y la otra mitad al hardware.
"El momento más gratificante es cuando tomas un lote de datos, produces un resultado y el robot realmente comprende el mundo y sigue tus órdenes", afirmó.
El trabajo de Peng se sitúa un paso antes en el proceso. Ingresó en su laboratorio de robótica e IA en 2020, cuando los robots humanoides medían apenas entre 40 y 50 centímetros de altura, "como pequeñas muñecas robot".
La tradición del laboratorio era competir en la RoboCup, la Copa Mundial de Fútbol Robótico. "En aquel entonces, no podía imaginar que los robots salieran del campo de juego y se integraran a la vida cotidiana".
Luego llegó 2025. El sector se puso en auge: empresas como Unitree, Tesla y una oleada de startups chinas impulsaron la robótica hacia fábricas y hogares. Peng vio su oportunidad y fundó su empresa. En Shanghái, su equipo de unos 35 empleados —la mayoría nacidos después del año 2000, y el becario más joven nacido en 2006— utiliza ahora el escaneo espacial para crear réplicas digitales 3D a escala 1:1 de espacios del mundo real, convirtiéndolas en recursos de entrenamiento que los robots pueden usar para simulación y evaluación.
"Imagínenlo como construir un gimnasio para robots", dijo Peng. "Primero entrenan y cometen errores en el mundo virtual, y luego se adentran en la realidad".
"Al igual que los humanos, desde los 3 hasta los 18 años aprendemos viviendo en el mundo cada día. Los robots necesitan ese mismo proceso", señaló Peng.
Peng cree que, en cierto modo, los robots están aprendiendo a desenvolverse en el mundo humano, mientras que los humanos están aprendiendo a desenvolverse en un mundo transformado por la IA, y de esa adaptación mutua surgen nuevos puestos de trabajo.
"Los jóvenes chinos están creciendo con una familiaridad natural con la tecnología", dijo Zhang Quan, un experto de la Asociación de Inteligencia Artificial de Shenzhen en la provincia de Guangdong, en el sur de China. "Están redefiniendo lo que buscan en una carrera y, en el proceso, ayudando a dar forma al futuro de la fabricación inteligente de China".
Un cambio industrial
Según datos de investigación de la plataforma china de búsqueda de empleo en línea Zhaopin.com, en la primera mitad de 2026, el número de empresas que contrataban para puestos de IA aumentó un 24,8 por ciento interanual, y las ofertas de trabajo crecieron un 10,6 por ciento. Los grandes modelos y agentes de IA se están extendiendo por todas las industrias, con una demanda que se desplaza hacia los sectores de la economía real y las nuevas ciudades de primer nivel. Multidisciplinario,Actualmente, el talento multifuncional es el más buscado.
Zhang señaló que las nuevas ocupaciones no surgen de la nada. Nacen en la intersección de los avances tecnológicos y las necesidades reales de la industria. Cuando la IA se incorpora a la manufactura, la logística y los servicios, el antiguo marco laboral no puede absorber por completo las nuevas capacidades, por lo que surgen nuevos roles.
La infraestructura para "datos del mundo real" que Peng está construyendo es un ejemplo.
El entrenamiento de robots se ha basado tradicionalmente en dos enfoques generales. Uno implica operar robots físicos de forma remota para recopilar datos de entrenamiento, un proceso que puede ser costoso y lento. El otro genera datos completamente en entornos virtuales, pero estos entornos pueden diferir del mundo físico. Al capturar ubicaciones reales y convertirlas en entornos listos para la simulación, el equipo de Peng resuelve el problema del entrenamiento a gran escala previo al despliegue de robots.
El trabajo de Peng busca conectar ambos enfoques.
Se capturan y replican hogares, tiendas y fábricas reales como entornos virtuales que los robots pueden usar directamente para entrenamiento y simulación. El objetivo es hacer posible entrenar robots a gran escala antes de que entren en el mundo físico.
"No formamos atletas. Construimos el campo de entrenamiento", dijo Peng.
La metáfora capta algo sobre los nuevos empleos en sí.
A medida que la IA se adentra en la industria, sus capacidades deben desglosarse en partes específicas y viables del proceso de producción.
El rol de Jiang es similar. Los ingenieros de robótica tradicionales se centraban en la depuración mecánica y las secuencias de movimiento preprogramadas. Los ingenieros de entrenamiento actuales lidian con iluminación variable, posiciones cambiantes de los objetos y velocidades fluctuantes en la línea de montaje. Un robot que funciona en el laboratorio no es la solución definitiva; la verdadera prueba es si puede funcionar de manera constante en diferentes fábricas y escenarios.
Zhang afirmó que los empleos relacionados con la IA también se están expandiendo más allá del etiquetado de datos y el entrenamiento de modelos. Los nuevos roles incluyen gerentes de producto nativos de IA, ingenieros full-stack, desarrolladores de agentes de IA e ingenieros de campo responsables de implementar sistemas de IA en entornos de clientes.
El auge de los empleos "IA plus", dijo, no es simplemente un aumento en el número de puestos. Refleja una creciente cadena industrial en torno a la IA.
Creciendo con la marea
Un trabajador escanea e inspecciona calentadores PTC para vehículos de nueva energía listos para su entrega en una fábrica en Xiaogan, provincia de Hubei, en el centro de China, el 6 de febrero de 2026. Foto: VCG
A medida que la IA se hace cargo de tareas repetitivas, surge otra pregunta inevitable: ¿Qué futuro les espera a las personas?Los empleos están cambiando, al igual que la forma en que las personas deben prepararse para ellos.
Yang Qianhong, jefa del sector local de inteligencia artificial de la Oficina Municipal de Economía y Tecnología de la Información de Ningbo, declaró al Global Times que la IA está transformando la lógica del desarrollo del talento. Anteriormente, la educación se centraba en la acumulación de conocimientos en una disciplina específica. Cada vez más, explicó, los empleadores necesitarán personas capaces de identificar problemas, analizarlos y encontrar soluciones.
Zhang señaló que no existe una única vía de acceso a las carreras de IA. Los diferentes puestos tienen distintos requisitos, pero lo que realmente importa, más allá de los títulos o el dominio de las herramientas, es comprender las empresas reales e integrar las capacidades de la IA en contextos específicos. Considera que dos grupos son especialmente competitivos: los jóvenes que crecieron con la IA y la utilizan habitualmente, sin la carga de paradigmas antiguos; y los profesionales experimentados con entre cinco y diez años de trayectoria en el sector, que pueden potenciar su experiencia con herramientas de IA, multiplicando potencialmente su productividad.
Para quienes ya están en este campo, el trabajo en sí implica un aprendizaje continuo.
Jiang lee artículos de vanguardia a diario. "No pienses en si la IA te reemplazará", dijo. "Piensa en cómo usarla para potenciar tus propias habilidades".
Nunca permite que la competencia del sector se convierta en ansiedad; lo que lo impulsa es una auténtica pasión por la robótica.
Peng lo resume en curiosidad y fundamentos: imaginar siempre las posibilidades futuras, pero también dominar las matemáticas y la programación que sustentan la tecnología. A menudo les dice a sus empleados: "Sean capaces de construir toda la infraestructura desde cero, incluso sin la ayuda de la IA".
En ese sentido, la generación que se incorpora a estos nuevos empleos en IA comparte una cualidad distintiva: se adaptan al cambio, pero no se dejan llevar ciegamente por él. Usan la IA sin querer depender de ella. Y están dispuestos a dedicar tiempo al trabajo lento, a veces tedioso, de construir bases sólidas.
Ese crecimiento individual está estrechamente ligado a la evolución de los propios empleos. Y el desarrollo a largo plazo del sector también depende del ecosistema que lo rodea.
En Ningbo, según Yang, el gobierno local está trabajando para promover la IA en el desarrollo de la nueva industrialización y ampliar su uso en el sector manufacturero. La ciudad está abriendo escenarios de aplicación gubernamentales, creando fondos para la industria y alentando a las universidades a desarrollar programas relevantes, con el objetivo de conectar la capacidad de computación, las aplicaciones prácticas y el talento, y reducir gradualmente la brecha entre las habilidades que necesitan los empleadores y las que poseen los trabajadores.
La lista de ocupaciones sigue cambiando, al igual que la configuración del entorno laboral.
Para Jiang y Peng, sin embargo, el "lugar de trabajo del futuro" no es algo lejano. Ya están allí, trabajando.
Sun Yong contribuyó a este artículo.
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