Gemini Robotics 2: Google DeepMind le da cuerpo a la IA, pero la superficie de ataque se amplía

El 30 de julio de 2026, Google DeepMind anunció Gemini Robotics 2, un modelo de inteligencia artificial diseñado para controlar todo el cuerpo de un robot humanoide. A diferencia de sus predecesores, limitados a brazos o manos, el nuevo sistema también controla las extremidades inferiores, el tronco y manos de cinco dedos. Los robots pueden caminar, agacharse, estirarse y realizar manipulaciones finas: sellar sobres, desenroscar bombillas, agarrar objetos de forma irregular.

Un modelo para el razonamiento incorporado y la colaboración

Junto con Gemini Robotics 2, DeepMind lanzó Gemini Robotics ER 2, un modelo de visión-lenguaje dedicado al “razonamiento incorporado” (Embodied Reasoning). ER 2 es capaz de reconocer el inicio y el final de actividades de varios pasos y de orquestar la colaboración entre robots de diferentes tipos. Un robot móvil puede transportar un componente y pasárselo a un robot fijo con pinza para completar un ensamblaje.

El modelo en dispositivo (Gemini Robotics On-Device Model) funciona sin conectividad y se adapta rápidamente a diferentes morfologías, desde los robots de doble brazo de Google hasta el humanoide Apptronik Apollo 2. Esto amplía los escenarios operativos: logística, asistencia, entornos no cableados.

Más autonomía, más riesgos

La extensión del control a todo el cuerpo y la operatividad sin conexión aumentan la proximidad entre humanos y máquinas. Kaushik Subramanian, responsable de seguridad robótica de DeepMind, definió Gemini Robotics ER 2 como «el modelo más seguro jamás creado». Integra, de hecho, un sistema de detección de presencia humana que activa la parada de emergencia si una persona se acerca demasiado.

La ejecución en el dispositivo reduce la exposición a ataques de red, pero no elimina el problema. Una compromisión del firmware o del modelo podría desactivar los sistemas de seguridad. Y la capacidad de mover todo el cuerpo de un robot en espacios compartidos convierte un ataque informático en un riesgo físico concreto.

La colaboración entre robots heterogéneos introduce interdependencias operativas. Un solo nodo comprometido podría propagar instrucciones erróneas a todo el sistema. No se han divulgado CVE, pero la superficie de ataque crece con cada nuevo grado de libertad.

Las mitigaciones son solo un punto de partida

DeepMind no ha descrito medidas de hardening específicas más allá de la detección de proximidad y el modo sin conexión. Siguen siendo válidos los principios generales para sistemas autónomos: segmentación de redes, autenticación fuerte para las actualizaciones de firmware, validación continua de la integridad de los modelos. La difusión de humanoides en entornos productivos y asistenciales requerirá estándares más estrictos. Y un marco normativo que hoy no existe.