
La llegada de robots humanoides a los hogares comienza a transformar el rumbo de las tareas domésticas, impulsando un marcado crecimiento en el sector: el mercado global alcanzó 11.980 millones de dólares en 2024 y, de acuerdo con el reporte de Next Move Strategy Consulting, se prevé que supere los 34.110 millones hacia 2030.
Este acelerado desarrollo responde a un objetivo compartido por fabricantes y consumidores: liberar tiempo personal al automatizar tareas rutinarias y tediosas.
Mientras los avances tecnológicos refuerzan las previsiones optimistas, la oferta disponible aún se limita a prototipos: empresas compiten por presentar robots cada vez más sofisticados, equipados con inteligencia artificial y diseñados para realizar operaciones tanto simples como complejas, pero en su mayoría no han salido al mercado masivo.
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Cómo funciona NEO, un robot que hace diferentes tareas domésticas

El fabricante estadounidense 1X Technologies presentó NEO, al que describe como “el primer robot humanoide listo para el consumidor”. Con un peso de 30 kilos y un revestimiento de tela lavable, este robot cuenta con manos articuladas y sensores de fuerza.
Entre sus habilidades está la posibilidad de levantar hasta 68 kilos y transportar cargas de 25 kilos y la capacidad de ejecutar tareas, como lavar ropa, pasar la aspiradora, ordenar objetos, abrir puertas, limpiar el baño y mantener conversaciones naturales.
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Según prevé la empresa, NEO llegará a Estados Unidos dentro de 2026 a un precio de 20.000 dólares, o mediante suscripción por 499 dólares mensuales, y se planea que salga al mercado internacional en el próximo año.
De qué forma opera CLOiD y Hytron, dos robots inteligentes para el hogar
El fabricante exhibió en el CES 2026 a su modelo CLOiD, un mayordomo biónico dotado de un torso móvil y dos brazos articulados con manos de cinco dedos que replican destrezas humanas.
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Demostraciones públicas revelaron que CLOiD puede sacar productos de la heladera, preparar el desayuno, manejar hornos, así como doblar y apilar ropa limpia. El fabricante destaca que incorpora modelos avanzados de visión y lenguaje que no solo identifican objetos, sino que comprenden su contexto.
La máquina es capaz de entender que un vaso es frágil o que una camisa necesita doblarse de cierta forma. Asimismo, puede dialogar con los integrantes de la familia, reconocer sus rostros y anticipar necesidades a partir de rutinas aprendidas.
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En la tarea específica de limpiar baños, Primech AI ha desarrollado Hytron, notable por su sistema de limpieza autónoma con navegación 3D, ultrasonido y desinfección UV-C. El fabricante promete eliminar el 99% de las bacterias en tiempo récord. Hytron estará disponible desde mayo de este año con un costo estimado de 1.200 dólares.
Qué innovaciones en robots humanoides tiene HONOR

La Mobile World Congress 2026 en Barcelona fue el escenario de presentación del primer modelo humanoide de la empresa HONOR, dirigido a funciones de apoyo como asistencia en compras o inspecciones en espacios laborales.
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Este prototipo recoge la experiencia de la compañía en teléfonos inteligentes y productos conectados, para desarrollar robots capaces de identificar personas, aprender necesidades y proporcionar asistencia personalizada desde el inicio de su relación con el usuario.
Cuáles retos existen alrededor de la expansión global de robots humanoides
Pese a los anuncios y demostraciones, la mayor parte de los robots aún lleva la mención de que estará disponible próximamente y no se han producido lanzamientos masivos.
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Esta tendencia se repite históricamente en el sector: buena parte de las versiones conocidas corresponden a prototipos en fase experimental, sin disponibilidad comercial inmediata.
Asimismo, el reporte de Epoch AI, instituto de investigación independiente, resalta que, aunque los robots autónomos ya trabajan en almacenes recogiendo y colocando objetos, su traslado al ámbito doméstico sigue pendiente.
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Para superar la dependencia de espacios controlados y tareas predefinidas, las máquinas deben mejorar en su capacidad para operar con eficacia en contextos cambiantes y con objetos diversos, sin que cada nueva función exija un largo proceso de reentrenamiento.
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