GR00T 2 de NVIDIA: el robot que resuelve tareas nuevas casi sin que se las enseñen
NVIDIA abrió GR00T 2 en CoRL: un robot que resuelve tareas nuevas con hasta 95% de éxito después de solo cinco ejemplos, y Isaac Lab 3.0, el simulador que lo entrena hasta 2.5 veces más rápido.
Isaac Lab 3.0 también se abrió esta semana para entrenarlos hasta 2.5 veces más rápido
Con apenas cinco ejemplos, el modelo llega a 95% de éxito en tareas nuevas, según NVIDIA.
NVIDIA presentó esta semana en la conferencia CoRL (Conference on Robot Learning), en Austin, Texas, un modelo abierto llamado GR00T 2 que aprende tareas de manipulación física casi sin que se las enseñen. Entrenado con 100,000 horas de video grabado por personas, el modelo resolvió 40 de 50 tareas nuevas sin un solo ejemplo específico, y llegó a 95% de éxito cuando se le mostraron apenas cinco demostraciones, según el blog oficial de NVIDIA y confirmó The Robot Report.
En resumen
NVIDIA presentó GR00T 2 el 9 de noviembre de 2026 en la conferencia CoRL en Austin, Texas: un modelo abierto que resolvió 40 de 50 tareas nuevas sin ejemplos previos y llegó a 95% de éxito con solo cinco demostraciones. Es un lanzamiento de investigación, con socios como Foxconn y Siemens evaluándolo, no un producto comercial listo para instalarse.
- GR00T 2 es un modelo abierto, no un producto comercial listo
- Con cinco ejemplos llega a 95% de éxito en tareas nuevas
- Isaac Lab 3.0 entrena robots hasta 2.5 veces más rápido
¿Qué es GR00T 2 y cómo aprende?
GR00T 2 es un world action model (modelo de acción del mundo) abierto, construido sobre NVIDIA Cosmos y presentado por NVIDIA en CoRL, la Conference on Robot Learning que se celebra esta semana en Austin, Texas. Se entrenó con datos diversos de robots y de personas, incluyendo 100,000 horas de video en primera persona grabado por humanos, de uso abierto, según NVIDIA.
La idea central es que, en vez de programar cada movimiento, el robot observa cómo una persona resuelve una tarea y transfiere esa habilidad a su propio cuerpo, incluso sin haber visto antes a un robot haciéndolo. NVIDIA llama a esto transferencia de habilidades: aprender de demostraciones humanas y pasarlas a distintos cuerpos robóticos sin necesitar demostraciones hechas por robots.
Observa video humano
El modelo se entrena con 100,000 horas de video egocéntrico grabado por personas, más datos diversos de robots, según NVIDIA.
Recibe pocas demostraciones
Para una tarea nueva basta con cero, una o cinco demostraciones específicas, no miles de ejemplos.
Ejecuta y se corrige
Agentes de IA usan la interfaz de GR00T 2 para encadenar habilidades en secuencia y recuperarse si algo falla, según NVIDIA.
Los números: 40 de 50 tareas y 95% de éxito
NVIDIA evaluó GR00T 2 en 50 tareas de manipulación. Sin ninguna demostración específica, el modelo completó al menos una vez 40 de esas 50 tareas, un 80%. Con una demostración por tarea, el éxito promedio fue de 71%; con cinco demostraciones, subió a 95%, según cifras publicadas por NVIDIA y confirmadas por The Robot Report.
| Ejemplos por tarea | Resultado reportado por NVIDIA |
|---|---|
| Cero (sin demostración) | Completó al menos una vez 40 de 50 tareas (80%) |
| Una demostración | 71% de éxito promedio en 50 tareas |
| Cinco demostraciones | 95% de éxito promedio en 50 tareas |
Vale la pena distinguir las dos métricas: el 80% mide cuántas tareas resolvió el robot al menos una vez sin ejemplos previos; el 71% y el 95% miden el éxito promedio con una y cinco demostraciones respectivamente. Son mediciones distintas, pero ambas apuntan a la misma tendencia: cada vez hacen falta menos ejemplos para que el robot actúe bien.
De 50 tareas evaluadas a 95% de éxito
NVIDIA también reporta que GR00T 2 se ubica entre los tres primeros lugares en las categorías de modelos de visión-lenguaje-acción y de world action models en los benchmarks RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo y MolmoSpaces, con varios primeros lugares en esas tablas.
Isaac Lab 3.0, el simulador detrás del robot
Isaac Lab 3.0 es la versión más reciente del framework abierto de NVIDIA para entrenar robots en simulación, presentada junto con GR00T 2 en CoRL. Permite usar agentes para montar entornos de entrenamiento con escenas listas para simular, cambiar entre los motores de físicas NVIDIA PhysX y Newton, elegir el motor de renderizado para entrenamiento basado en percepción, y aplicar una nueva librería de post-entrenamiento por refuerzo a modelos base como GR00T.
La integración más estrecha con Newton, un motor de físicas de código abierto, permite simular objetos deformables como cables y telas, y sistemas articulados complejos como manos robóticas con muchas articulaciones. En una prueba de manipulación de destreza basada en visión, Isaac Lab 3.0 con Newton alcanzó hasta 2.5 veces el rendimiento de entrenamiento de Isaac Lab 2.3 con PhysX, según NVIDIA.
La robótica agéntica apenas empieza
"Para mí, la robótica agéntica es el desarrollo tecnológico más emocionante desde el internet en 1995", dijo Ken Goldberg, profesor de robótica en la Universidad de California en Berkeley y uno de los líderes de los proyectos VABAR y GaP presentados también en CoRL, según el blog de NVIDIA.
Quién ya está probando GR00T 2
Varias empresas ya están probando o evaluando GR00T 2 en casos de uso concretos, según NVIDIA: Nexuni lo está probando para manejo robótico de ropa en lavandería; Foxconn lo está aplicando a la automatización de fábricas para manufactura de servidores; y Siemens lo está evaluando en distintos casos de uso industrial.
MicroAGI usa GR00T 2, post-entrenado con aprendizaje por refuerzo, para hacer cambios de cables Ethernet con un brazo robótico YAM; su enfoque de robótica agéntica automatiza la creación y calibración de entornos de simulación usando Isaac Lab 3.0 y Newton, donde se entrena la política del robot.
Como señal de que la comunidad de desarrolladores ya está usando estas herramientas abiertas, el modelo EgoHand de NVIDIA —que reconstruye el movimiento 3D de las manos y también se mostró en CoRL— acumuló más de 40,000 descargas en Hugging Face en las dos semanas desde su lanzamiento, según NVIDIA.
¿Ya se puede usar? En qué punto está el lanzamiento
GR00T 2 e Isaac Lab 3.0 se anunciaron y abrieron esta semana —el comunicado de NVIDIA está fechado el 9 de noviembre de 2026— durante CoRL, en Austin, Texas. Es un lanzamiento de modelo e infraestructura de código abierto para investigadores y empresas de robótica, no un producto terminado que una empresa pueda instalar directo en su línea de producción.
Todavía es fase de pruebas, no de instalación
Las empresas que NVIDIA menciona —Nexuni, Foxconn, Siemens, MicroAGI— están probando o evaluando GR00T 2, no reportan haberlo puesto en producción a gran escala. Llevarlo a una fábrica o almacén concreto todavía requiere integrarlo con el robot físico, el simulador y el flujo de trabajo de cada empresa.
Dicho de otra forma: lo que existe hoy es la base técnica —el modelo abierto y el simulador—, no un robot que llegue a una bodega y empiece a trabajar solo. El propio anuncio de NVIDIA está enmarcado como una demostración de investigación y colaboración con socios, sin precio ni fecha de disponibilidad general.
Qué significa esto para México y Latinoamérica
Para negocios en México y Latinoamérica, lo relevante no es el robot en sí, sino el principio: una tarea física nueva —ensamblar algo, ordenar piezas pequeñas, cambiar un cable— puede ensayarse con un puñado de ejemplos en vez de programarse línea por línea. Es la misma lógica detrás de los agentes de software que agencias, empresas de soporte y tiendas en línea de la región ya usan: entrenarlos con pocos ejemplos reales y dejarlos corregir sobre la marcha.
Dos sectores donde ese principio pesa más en la región: manufactura de exportación —plantas como las de Foxconn, que según NVIDIA ya aplica GR00T 2 a automatización de fábricas— y logística de ecommerce, donde clasificar y empacar pedidos es, en el fondo, el mismo tipo de tarea de manipulación que NVIDIA evaluó en sus pruebas.
- Pide evidencia de pruebas en condiciones parecidas a tu operación, no solo en laboratorio
- Verifica si la tarea necesita manipulación fina (piezas pequeñas, cables): ahí es donde GR00T 2 muestra más avance, según NVIDIA
- Separa el costo del modelo de IA del costo del brazo o robot físico que lo va a ejecutar
- Pregunta en qué fase está cada proveedor que te lo ofrezca: anuncio, piloto o producción real
¿Qué es GR00T 2 de NVIDIA?
GR00T 2 es un modelo abierto de NVIDIA, presentado en la conferencia CoRL en noviembre de 2026, que permite a los robots aprender tareas de manipulación con muy pocos ejemplos, usando datos de video humano y de robots.
¿Ya se puede usar GR00T 2 en un negocio?
No, por ahora es un lanzamiento de investigación y código abierto: empresas como Nexuni, Foxconn, Siemens y MicroAGI lo están probando o evaluando en casos específicos, pero no es todavía un producto comercial con soporte.
¿Cuántos ejemplos necesita un robot para aprender una tarea nueva con GR00T 2?
Según NVIDIA, con cero ejemplos el modelo completó al menos una vez 40 de 50 tareas evaluadas (80%); con un ejemplo llegó a 71% de éxito promedio, y con cinco ejemplos subió a 95%.
¿Qué es Isaac Lab 3.0?
Es la versión más reciente del simulador de código abierto de NVIDIA para entrenar robots; permite entrenar hasta 2.5 veces más rápido que la versión anterior, Isaac Lab 2.3 con PhysX, según NVIDIA.
¿Qué significa esto para empresas en México y Latinoamérica?
Significa que automatizar tareas físicas repetitivas —empacar, clasificar, ensamblar piezas pequeñas— podría dejar de depender de programar cada movimiento, aunque llevarlo a una fábrica o almacén concreto en la región todavía requiere integrarlo con el hardware robótico disponible.
Fuentes
¿Quieres ver esto en acción?
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