El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial para la robótica enfrenta un desafío crítico: la escasez de datos de entrenamiento de alta calidad y accesibles, a diferencia de los vastos conjuntos de datos de texto disponibles para los grandes modelos de lenguaje. Mientras que los modelos actuales se entrenan con decenas de billones de tokens, la industria robótica carece de un equivalente público y robusto. Este artículo explica las principales estrategias para generar estos datos, destacando la teleoperación y el aprendizaje por imitación como métodos tradicionales, así como el aprendizaje por refuerzo y los simuladores como alternativas emergentes. La teleoperación, donde un humano controla un robot físico para registrar sus acciones, ofrece datos realistas pero es costosa, difícil de escalar y limitada por la falta de retroalimentación táctil. Por su parte, el aprendizaje por refuerzo permite a los robots aprender de forma autónoma, aunque su adopción masiva sigue siendo limitada. Actualmente, la mayoría de los datos provienen de fuentes externas, ya que la integración de robots en entornos reales para generar datos de entrenamiento (el 'data flywheel') aún está en etapas tempranas. Comprender estas limitaciones y metodologías es esencial para el desarrollo de robots autónomos capaces de realizar tareas complejas en el mundo físico.
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