Los robots se pueden programar para realizar una variedad de tareas, como empacar cajas o realizar cirugías. Sin embargo, cada movimiento o tarea individual requiere un proceso de entrenamiento único, lo que dificulta que los robots se adapten a escenarios del mundo real.
Mbodi quiere hacer que el entrenamiento de robots sea más fácil y rápido con la ayuda de agentes de IA. La compañía planea exhibir la tecnología en TechCrunch Disrupt 2025 como uno de los 20 finalistas del Top 20 Startup Battlefield.
Mbodi, con sede en Nueva York, ha creado un sistema de nube a borde, un sistema informático híbrido que utiliza tanto la nube como la informática local, diseñado para integrarse en las pilas de tecnología robótica existentes. El software se basa en una gran cantidad de agentes de inteligencia artificial que se comunican entre sí para recopilar la información necesaria para ayudar al robot a aprender tareas más rápido.
Después de la implementación, Mbodi recopila datos y aprende de casos de uso del mundo real.
El cofundador de Mbodi, Xavier Chi, dijo a TechCrunch que los usuarios solicitan el software utilizando lenguaje natural y Mbodi divide las solicitudes en subtareas más pequeñas. El grupo de agentes de Mbodi esencialmente divide y conquista la tarea de seguir indicaciones y recopilar la información necesaria para entrenar rápidamente al robot.
«Lo difícil del mundo físico es que hay infinitas posibilidades», dijo Chi. «Cada vez que puedes inventar algo completamente nuevo, no tienes ningún dato en absoluto. Ese es el problema con el mundo físico. Siempre necesitas un sistema donde puedas modificar diferentes modelos, o alguien pueda modificar un robot y decirle que haga ciertas cosas de ciertas maneras».
Chi y el cofundador Sebastián Peralta dijeron que se les ocurrió la idea de la empresa mientras trabajaban como ingenieros en Google. Ninguno de nosotros trabajó en robótica, pero nos dimos cuenta de que los avances en la IA se estaban moviendo hacia el mundo físico y que, a pesar del auge de la IA física, todavía no había una buena manera de entrenar robots rápidamente.
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27-29 de octubre de 2025
Muchas empresas, como Skild AI y FieldAI, pretenden acelerar el entrenamiento de robots mediante la construcción de modelos globales de IA a gran escala con suficientes datos del mundo real para facilitar la adaptación a nuevos entornos. Chi dijo que la filosofía no funciona cuando el mundo cambia constantemente.
Mbodi se fundó en 2024 centrándose en la recolección y el embalaje. La compañía ganó el concurso de startups de IA de ABB Robotics el año pasado y se asociará con la organización suiza de robótica adquirida por SoftBank en octubre por 5.400 millones de dólares.
Actualmente, la empresa está trabajando en pruebas de concepto con empresas Fortune 100 en el espacio de productos y bienes de consumo.
«Los clientes de CPG tienen muchos empleados y bandejas y estantes llenos de diferentes productos de su propia marca. El problema es que cambia todos los días», dijo Chee. «Así que es imposible poner robots allí. Es imposible reprogramarlos. Todavía hay muchos humanos haciendo ese trabajo».
Mbodi espera comenzar a implementar más software en 2026.
«Queremos construir algo que funcione y que realmente pueda implementarse», afirma Chi. «No somos un laboratorio. No queremos ser un laboratorio. Queremos poner en producción cosas que sabemos que funcionarán».
Para escuchar directamente a Mbodi, ver más presentaciones, asistir a valiosos talleres y establecer conexiones que impulsen los resultados comerciales, visite aquí para obtener más información sobre Disrupt de este año, que tendrá lugar en San Francisco del 27 al 29 de octubre.
Esta pieza se ha actualizado para reflejar mejor el título de Chi.
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