McLaren Construction llevará robots cuadrúpedos autónomos a sus obras del Reino Unido mediante una alianza con FieldAI. El primer trabajo no será levantar muros ni mover materiales: las máquinas recorrerán los proyectos para documentarlos, comparar lo construido con el diseño y ayudar a descubrir desviaciones antes de que queden ocultas.
De la captura de imágenes al control de calidad
El despliegue empezará con la captura periódica de imágenes de 360 grados y datos de nubes de puntos. Ese registro visual y geométrico servirá para verificar el avance, contrastar el modelo digital con la ejecución real, apoyar las inspecciones de seguridad y dejar evidencia para el control de calidad.
La idea es convertir una tarea repetitiva —recorrer una obra y registrar su estado— en una fuente de datos comparable a lo largo del tiempo. El software puede señalar que una instalación se aparta del modelo o de una tolerancia definida, pero la decisión sobre si existe un defecto y cómo corregirlo seguirá correspondiendo al equipo del proyecto. Más capturas no equivalen automáticamente a mejor construcción: hacen falta modelos actualizados, criterios de inspección claros y responsables que atiendan las alertas.
Según el anuncio oficial de McLaren Construction, los recorridos automatizados deberían acortar el intervalo entre la instalación de un elemento y la detección de un problema. Esa diferencia importa en una obra: localizar una desviación antes de cerrar un techo o revestir una pared puede evitar desmontajes, retrasos y trabajo repetido.
La constructora ya había probado el sistema en la rehabilitación Passivhaus del edificio 35 Lincoln’s Inn Fields de la London School of Economics. En ese proyecto se utilizó un cuadrúpedo Spot, de Boston Dynamics, equipado con el software de FieldAI, según Construction Digital. La nueva alianza pretende pasar de esa experiencia concreta a un uso más amplio en proyectos británicos.
Autonomía para una obra que cambia cada día
El reto técnico no es solo hacer caminar al robot, sino permitirle recorrer un entorno que cambia continuamente. Aparecen tabiques, materiales, puertas cerradas, escaleras y zonas temporalmente inaccesibles; una ruta válida por la mañana puede dejar de serlo unas horas después.
FieldAI aporta sus Field Foundation Models, una pila de autonomía que combina aprendizaje a partir de datos, razonamiento basado en física y estimación de incertidumbre. La compañía sostiene que el sistema no necesita mapas previos, infraestructura añadida ni rutas programadas de antemano. En la práctica, eso busca reducir la preparación necesaria para trasladar el robot de una obra a otra y permitir que ajuste su recorrido cuando cambia el espacio.
La plataforma se ejecuta sobre distintos cuerpos robóticos, aunque en este despliegue el formato visible es el cuadrúpedo. FieldAI afirma que su tecnología ya opera en cientos de emplazamientos de construcción e industriales en Europa, Asia y Norteamérica. Es una cifra comunicada por la propia empresa: no se han publicado un desglose de proyectos, horas autónomas, tasa de intervenciones ni disponibilidad de las flotas que permita compararla de forma independiente.
McLaren y FieldAI también tendrán que adaptar la operación a los requisitos británicos de regulación y seguridad de datos. Un robot de inspección genera un archivo detallado del proyecto, de sus trabajadores y de las condiciones de cada jornada. Decidir dónde se almacena, durante cuánto tiempo se conserva y quién puede usarlo será tan importante como la navegación.
Una ampliación con cifras todavía pendientes
El acuerdo encaja en la estrategia de transformación digital de cinco años que McLaren inició en 2022. Para FieldAI supone además su entrada formal en el mercado británico. Las dos compañías quieren ampliar más adelante las tareas hacia logística de obra, manipulación y coordinación entre varios robots, pero esas capacidades son una hoja de ruta, no el alcance demostrado del despliegue inicial.
El anuncio tampoco concreta cuántos robots se incorporarán, en qué proyectos, con qué calendario ni bajo qué modelo económico. No aporta métricas del piloto de la LSE sobre tiempo ahorrado, desviaciones encontradas o reducción de retrabajo. Por eso, “a escala” describe por ahora la intención de extender el sistema por la cartera de McLaren, no una flota cuantificada ya operativa.
La novedad relevante está en el paso de una prueba localizada a una colaboración empresarial para repetir el uso. Si los recorridos consiguen producir datos fiables sin exigir una preparación constante, el cuadrúpedo puede convertirse en una herramienta de inspección diaria. El siguiente examen será menos vistoso que la autonomía: demostrar que las alertas llegan a tiempo, que los equipos actúan sobre ellas y que el coste total mejora frente a la captura manual.
![Imagen: cuadrúpedo de FieldAI, cortesía de McLaren Construction [en]](https://cdn.prod.website-files.com/683492a934ac1bc2db5cedb7/6a4a3ab870325ae14ab9ab23_FieldAI%20quadruped%20robot%20(credit%20McLaren)%20205.jpg){kind=link}