SoftBank y Flagship superan 200 robots de limpieza en aeropuertos

Flagship Aviation Services ha ampliado junto a SoftBank Robotics America su programa de limpieza autónoma hasta superar los 200 robots repartidos por 25 aeropuertos de Estados Unidos. La flota duplica la escala con la que arrancó la colaboración en 2024 y ofrece algo poco habitual en los anuncios de robótica de servicio: cifras acumuladas de operación real.

De 100 a más de 200 robots en menos de dos años

El programa comenzó con 100 robots en 15 ubicaciones. A cierre de junio de 2026 ya había rebasado las 100.000 horas de funcionamiento y se acercaba a los 500 millones de pies cuadrados limpiados, unos 46,5 millones de metros cuadrados. Según los datos recopilados mediante SoftBank Robotics Connect, las máquinas cubren ahora casi un millón de pies cuadrados al día, aproximadamente 92.900 metros cuadrados.

La evolución no consiste únicamente en añadir unidades. Flagship ha pasado de utilizar cuatro tipos de solución a cinco: Scrubber 50 Pro, Vacuum 40, Phantas, Whiz y Omnie. Ese catálogo permite repartir tareas de barrido, fregado, aspiración de moqueta y limpieza de suelos duros entre máquinas especializadas, en lugar de esperar que un único robot resuelva todas las superficies de una terminal.

Los aeropuertos son un entorno exigente para esta clase de automatización. Combinan espacios extensos, tráfico peatonal variable, equipaje, mobiliario, ventanas de mantenimiento limitadas y zonas que deben permanecer abiertas durante buena parte del día. Flagship afirma que los robots pueden trabajar junto a los viajeros, incluso en periodos de máxima afluencia, y operar las 24 horas si el servicio lo requiere.

Más horas de uso, no solo más máquinas

La métrica más interesante es la utilización. En 2024, la compañía contabilizaba 10.000 horas de trabajo y 35 millones de pies cuadrados limpiados. En 2026 declara 100.000 horas y cerca de 500 millones de pies cuadrados. SoftBank y Flagship describen el cambio como un aumento de nueve veces en las horas operativas, una señal de que el proyecto ha dejado atrás la fase de prueba puntual.

Esa escala también explica el papel de SoftBank Robotics America. La filial actúa aquí como integrador: selecciona equipos, conecta datos y adapta la combinación de robots al modelo de servicio de Flagship. No todos los aeropuertos necesitan la misma máquina ni tienen idénticas superficies. La capacidad de mezclar formatos reduce el riesgo de convertir cada despliegue en una apuesta por un solo fabricante o una única función.

Para el personal, el planteamiento no es automatizar toda la limpieza. Flagship reserva a sus equipos zonas como aseos, puertas de embarque y otros trabajos que requieren criterio humano, mientras las máquinas cubren metros cuadrados repetitivos. Es una división más realista que la sustitución completa: los robots funcionan mejor cuando la tarea, la ruta y el resultado esperado pueden medirse con claridad.

Lo que las cifras demuestran y lo que todavía no

El caso aporta evidencia de permanencia y crecimiento, pero procede de las dos empresas responsables del programa. No se han publicado datos sobre coste por metro cuadrado, tiempo medio entre intervenciones, disponibilidad de cada modelo, incidencias cerca de pasajeros o retorno de la inversión. Tampoco se identifica en qué aeropuertos opera cada unidad, probablemente por razones comerciales.

Flagship relaciona el programa con reconocimientos recibidos por los aeropuertos a los que presta servicio. Sin embargo, esos premios no permiten atribuir la satisfacción o la limpieza únicamente a los robots: intervienen los equipos humanos, los procesos de mantenimiento y muchas otras operaciones de cada terminal.

La lectura útil es más acotada. Una flota heterogénea ha pasado de 100 a más de 200 unidades, ha multiplicado sus horas y sigue ampliándose después de dos años. En robótica de servicio, donde abundan pilotos breves sin resultados posteriores, alcanzar 25 ubicaciones y mantener actividad diaria es una señal comercial más sólida que una demostración aislada. El siguiente paso será conocer si esa escala también mejora los costes, la disponibilidad y la calidad frente a una operación convencional comparable.