Figure publicó en junio de 2025 un vídeo sin cortes de una hora en el que Figure 02 reorientaba paquetes sobre una cinta para facilitar la lectura de sus códigos. La prueba es más informativa que un montaje de unos segundos: permite observar repeticiones, variedad de paquetes y continuidad. Aun así, sigue siendo una demostración preparada por el fabricante y no una auditoría independiente.
Para interpretar el resultado hay que separar tres elementos que a menudo se mezclan: la duración del vídeo, las métricas de las evaluaciones controladas y el rendimiento de una instalación comercial completa.
Qué tarea ejecutó el robot
El sistema tomaba paquetes de una cinta, buscaba la etiqueta, giraba el objeto y lo colocaba con el código orientado hacia el escáner. Figure mostró cajas rígidas, sobres planos y bolsas deformables. La tarea exige adaptar el agarre porque cada material se dobla y desliza de forma distinta.
Helix es el modelo de visión, lenguaje y acción de Figure. Su política visomotora recibe imágenes, estado del robot y señales de fuerza, y genera movimientos sin una secuencia programada para cada forma de paquete. La compañía atribuye a ese aprendizaje comportamientos como aplanar una bolsa antes de intentar leer la etiqueta.
La hora continua aporta evidencia sobre esa tarea concreta. No demuestra que el robot pueda asumir por sí mismo todas las operaciones de un almacén, cambiar de puesto sin integración o recuperarse de cualquier incidencia.
Las cifras publicadas por Figure
En su informe técnico del 7 de junio de 2025, Figure comunicó los siguientes resultados:
- unos 4,05 segundos de media por paquete en la configuración más rápida descrita;
- orientación correcta del código en torno al 95% en una de sus evaluaciones;
- manejo de cajas, bolsas de polietileno y sobres;
- uso de memoria visual, historial de estado y realimentación de fuerza.
La empresa publicó además una comparación controlada entre modelos entrenados con 10, 20, 40 y 60 horas de demostraciones humanas. Al pasar de 10 a 60 horas, el tiempo medio bajó de unos 6,84 a 4,31 segundos y el éxito de orientación subió del 88,2% al 94,4%.
Es importante no confundir las 60 horas de datos de entrenamiento con la hora de ejecución continua del vídeo. Son medidas distintas. Los 4,05 segundos proceden también de una variante ampliada del modelo, mientras que 4,31 segundos corresponde a la comparación por cantidad de datos.
Por qué no equivale a 900 paquetes comerciales por hora
Dividir una hora entre 4,05 segundos produce una capacidad teórica cercana a 889 ciclos. Ese cálculo no representa automáticamente el rendimiento de una línea real. Faltan, entre otros factores:
- huecos entre paquetes y coordinación con otras máquinas;
- objetos fuera de especificación;
- recuperación tras un fallo;
- cambios de batería, mantenimiento y paradas;
- supervisión e intervenciones humanas;
- disponibilidad del sistema durante turnos completos.
Figure no publicó en esa nota un indicador independiente de disponibilidad, coste por paquete o intervenciones por mil ciclos. Por tanto, la métrica correcta sigue siendo «segundos por paquete en la evaluación del fabricante», no «paquetes comerciales por hora».
Qué aporta Helix y qué queda por probar
La comparación de datos sugiere que más demostraciones mejoraron velocidad y orientación dentro del banco de pruebas. Figure también realizó ablaciones para estimar la aportación de memoria visual, historial y fuerza. Ese detalle metodológico permite entender mejor el sistema que un vídeo aislado.
Sin embargo, las evaluaciones las diseñó y publicó la misma empresa que desarrolla el robot. Una comparación externa necesitaría un conjunto de paquetes definido, criterios de fallo, número total de intentos, condiciones ambientales y acceso a los registros completos.
También hace falta distinguir aprendizaje de generalización. Que una misma arquitectura pueda entrenarse para logística y después para doblar toallas no implica que el modelo aprendido para una tarea domine automáticamente la otra. Figure explicó que mantuvo la arquitectura, pero añadió un nuevo conjunto de datos.
Estado de la evidencia
La prueba de una hora respalda tres afirmaciones prudentes:
- Figure 02 ejecutó de forma continuada una tarea de reorientación de paquetes en el escenario mostrado.
- Helix manipuló varios tipos de embalaje y generó estrategias adaptativas observables.
- Las evaluaciones internas comunicaron mejoras al aumentar datos y módulos del modelo.
No respalda por sí sola autonomía logística general, rentabilidad, disponibilidad comercial de Figure 03 ni ausencia de ayuda en condiciones distintas a las publicadas.
El avance es relevante porque traslada la discusión desde una maniobra aislada hacia repetición y métricas. El siguiente nivel de evidencia será comparar esos resultados con operación prolongada en clientes y con una metodología revisable.
Fuentes
- Figure: evaluación técnica de Helix en logística y métricas de junio de 2025
- Figure: primera descripción de la tarea logística con Helix
- Figure: referencia a la hora autónoma y transferencia de la arquitectura a lavandería
- TIME: observación independiente del vídeo de una hora y del trabajo de Figure