El banco ha elevado sus expectativas de ventas a 890.000 unidades para 2030 y a 6,5 millones para 2035, cifras que marcan un notable incremento respecto a sus estimaciones anteriores, que preveían la venta de solo 256.000 unidades para finales de esta década y 1,4 millones para el año posterior. En resumen, las nuevas proyecciones del banco implican una multiplicación por casi 3,5 veces de la previsión para 2030 y por más de 4,5 veces la correspondiente a 2035. El escenario base que han desarrollado ahora está muy cerca del optimista que se había utilizado en reportes anteriores.
Esta nueva revisión se fundamenta en los avances de lo que se ha denominado “IA física”, que permite a robots y vehículos autónomos captar información del entorno, interpretar situaciones y realizar acciones complejas en la realidad. En este sentido, el banco afirma que “los robots humanoides de varios proveedores están cada vez más cerca de avanzar hacia prototipos de mayor escala y producción comercial”, lo que respalda la fuerte revisión de cifras.
Según las proyecciones, la entrega de humanoides pasará de 14.668 unidades en 2025 a 75.000 para 2026 y, posteriormente, alcanzará 890.445 unidades en 2030 y 6,5 millones para 2035. En términos de facturación, se espera que el mercado crezca de apenas u$s 613 millones en 2025 hasta alcanzar los siguientes hitos: 2.687 millones en 2026, 27.429 millones en 2030 y 138.300 millones en 2035.
La expansión del mercado se verá acompañada por una notable reducción en los costos. El banco estima que el precio promedio de un robot humanoide disminuirá de u$s 41.788 en 2025 a u$s 30.804 en 2030 y a u$s 21.349 en 2035. Esta caída de precios será factible gracias al incremento en los volúmenes de producción, la abaratamiento de los componentes y la aparición de modelos con diferentes niveles de capacidad. Sin embargo, los humanoides de más alta gama continuarán teniendo precios significativamente más altos, con un estimado de alrededor de u$s 50.000 en 2035, mientras que los equipos más básicos podrían bajar de los u$s 10.000.
El banco también prevé que el costo promedio de los componentes, conocido como bill of materials o BOM, disminuirá de u$s 27.744 en 2025 a u$s 19.668 en 2030 y a u$s 13.505 en 2035. Esta reducción en costos es clave para que las empresas puedan justificar económicamente la sustitución o complementación de ciertas tareas humanas.
Las nuevas proyecciones se deben a una combinación de avances tecnológicos, un mayor financiamiento y el apoyo por parte de gobiernos. A su vez, las empresas han acelerado sus programas de pruebas y producción, lo que también ha contribuido a este cambio de escenario.
Los modelos de IA han mejorado notablemente su capacidad para interpretar imágenes, movimientos y órdenes complejas. No obstante, los robots requieren un tipo de información que no puede ser adquirida solo a través de internet; necesitan datos para interactuar físicamente con objetos y personas.
Con el fin de acercarse a esta necesidad, la industria ha comenzado a reunir información mediante robots en funcionamiento, simulaciones y sistemas de teleoperación. Cada nuevo despliegue puede generar más datos que ayuden a entrenar el software y a mejorar las versiones futuras de estos robots.
De este modo, se identificó un ciclo virtuoso: más robots generan más información, los nuevos datos mejoran los modelos de IA y un software más eficaz permite llevar a cabo más tareas, lo que se traduce en mayores ventas.
Paralelamente, el sector ha ido aprovechando nuevas herramientas de código abierto y ha experimentado un crecimiento en el financiamiento global, además del respaldo de diversos gobiernos, especialmente en Asia.
La figura del robot doméstico sigue ocupando un lugar central en la percepción tecnológica, aunque se estima que los primeros despliegues comerciales de gran escala tendrán lugar en logística y almacenamiento. Las instalaciones logísticas ofrecen varias ventajas: son entornos controlados, con trayectorias predecibles y tareas suficientemente variadas para que la automatización tradicional no sea siempre la opción más eficiente.
Los brazos industriales y los robots móviles son adecuados para realizar movimientos repetitivos, mientras que los humanoides están en condiciones de ocuparse de tareas mixtas, tales como mover cajas, clasificar artículos, preparar pedidos o abastecer diversas estaciones. Además, estos entornos permiten manejar mejor aspectos como el clima, la privacidad y la interacción con personas ajenas a la operación.
La industria automotriz también se posiciona como otro mercado inicial. Si bien la soldadura de carrocerías es un proceso altamente automatizado, muchas actividades, incluido el ensamblaje final y la manipulación de cableados, aún requieren trabajo manual.
El banco ha elaborado un escenario donde las automotrices integran humanoides con precios que oscilan entre u$s 20.000 y u$s 60.000 para automatizar entre el 10% y el 50% de sus tareas. Según esta estimación, la mejora en el margen operativo podría situarse entre uno y seis puntos porcentuales. Sin embargo, la entidad advierte que el impacto neto podría ser menor si las empresas trasladan parte de los ahorros a precios más competitivos para los vehículos.
Amazon se destaca como uno de los casos más relevantes analizados en el informe. La compañía ha desplegado más de un millón de robots en más de 300 instalaciones y está avanzando desde la automatización de tareas específicas hacia sistemas más coordinados mediante inteligencia artificial. La estrategia de Amazon persigue mejorar la localización del inventario, disminuir la distancia recorrida por cada producto, reducir la cantidad de manipulaciones por paquete y aumentar el número de unidades transportadas en una misma caja.
Para el banco, estos avances son especialmente relevantes a medida que Amazon amplía su oferta hacia productos de uso cotidiano, alimentos y otras categorías donde la velocidad de entrega es crucial. Estos productos suelen tener precios bajos y márgenes reducidos, lo que implica que los costos asociados con la preparación y entrega de un pedido pueden absorber por completo las ganancias generadas por la venta.
Actualmente, se estima que Amazon necesita más de u$s 20 de valor bruto de mercadería por unidad para cubrir sus costos. La automatización podría reducir el costo de atención por unidad desde aproximadamente u$s 6,25 en 2026 a u$s 5,57 en 2030. En el escenario planteado por el banco, una mejora del 5,6% en el costo total de atención entre 2026 y 2030 se traduciría en una reducción de aproximadamente 11% por unidad, lo que generaría un ahorro acumulado cercano a u$s 72.000 millones y aportaría alrededor de 240 puntos básicos al margen EBIT consolidado de Amazon en 2030. En el ámbito minorista, esta mejora podría alcanzar los 400 puntos básicos.
Goldman indica que aproximadamente el 80% de los ahorros provendría de gastos operativos vinculados al cumplimiento de pedidos, mientras que el 20% restante se atribuiría a menores costos de envío. No obstante, no todos esos beneficios necesariamente se traducirán en ganancias. Amazon podría optar por utilizar parte de los ahorros para acelerar las entregas, reducir precios o mejorar las prestaciones de su servicio Prime. Cualquiera de estas decisiones fortalecería su posición en el mercado frente a competidores con menor escala y capacidad de inversión.
El banco también mantiene su recomendación de compra sobre las acciones de Amazon, fijando un precio objetivo a 12 meses de u$s 375. En comparación con los u$s 266,43 utilizados en el informe, esto implica un potencial de subida de 40,7%.
Walmart se perfila como otro de los principales beneficiarios, ya que la compañía está automatizando sus centros de distribución, depósitos y procesos relacionados con el comercio electrónico. De acuerdo con el informe, 3.100 tiendas de Walmart en Estados Unidos ya están siendo abastecidas con algún grado de procesamiento automatizado. Además, más de la mitad de su volumen de comercio electrónico opera a través de instalaciones automatizadas.
Walmart también está en proceso de construir cinco centros de cumplimiento de nueva generación, que reducirían de 12 a cinco los pasos necesarios para procesar ciertos pedidos. El banco estima que la automatización podría generar ahorros de entre u$s 4.000 millones y u$s 7.000 millones, derivados de menores costos de preparación y entrega, así como de una menor necesidad de aplicar descuentos al inventario y un crecimiento más moderado de los gastos laborales. Goldman también señala que Walmart apenas ha completado alrededor de la mitad de sus iniciativas de automatización.
La recomendación de compra para sus acciones es de u$s 130, lo que representa un potencial de 26,1% respecto a los u$s 103,09 considerados en el estudio.
La expansión de la IA física también representará una nueva fuente de demanda para la industria de semiconductores. Goldman estima que cada robot humanoide podría contener entre u$s 3.000 y más de u$s 6.000 en chips, distribuidos de la siguiente manera: entre u$s 1.500 y más de u$s 4.000 en módulos de procesamiento; entre u$s 750 y u$s 1.050 en componentes analógicos y de señal mixta; y entre u$s 600 y u$s 800 en memoria para procesamiento en el dispositivo.
Los robots requieren procesar imágenes, interpretar los datos de sus sensores, controlar movimientos y tomar decisiones con baja latencia. Esto implica que una parte de estas operaciones debe ejecutarse en el propio robot, evitando una dependencia permanente de una conexión con centros de datos. En este segmento, el banco recomienda la compra de acciones de Nvidia, con un precio objetivo de u$s 300, lo que representa un potencial de 37,9% respecto a los u$s 217,55 considerados en el informe. También recomienda a Analog Devices, con un objetivo de u$s 480 y un recorrido posible de 32,7%, y a NXP Semiconductors, con un precio objetivo de u$s 325 y una estimación de subida de 45,4%.
Sin embargo, no todas las compañías de semiconductores reciben una evaluación favorable. Goldman mantiene su recomendación de venta sobre Texas Instruments, fijando un objetivo de u$s 225, lo que supondría una caída de 13% respecto al precio mencionado en el reporte.
La selección de Goldman abarca fabricantes, proveedores de sensores, chips, motores, engranajes, actuadores y sistemas de automatización. Entre las empresas destacadas se encuentran Amazon, Nvidia, Jabil, NXP, Regal Rexnord y Walmart, todas con recomendaciones de compra y precios objetivos que sugieren un considerable potencial de crecimiento en sus acciones.
A nivel internacional, algunos de los mayores potenciales se encuentran en compañías asiáticas. Goldman asigna a Daifuku, uno de los principales proveedores mundiales de automatización de depósitos, un objetivo de 9.300 yenes, lo que implica una posible subida de 61,9%. Para HL Mando, un fabricante surcoreano de componentes automotrices y robóticos, se proyecta un potencial de 116,7%. Asimismo, Robotis, especializada en actuadores y soluciones robóticas, tiene un recorrido estimado de 160,3%. Otras empresas también destacadas incluyen InnoScience, con un potencial de 146,3%; Hesai, con 78%; Lingyi, con 70%; MinebeaMitsumi, con 61,7%; y Renesas Electronics, con 61%.
Estos porcentajes se derivan de la diferencia entre las cotizaciones utilizadas por Goldman a finales de agosto y sus precios objetivos a 12 meses. Cabe destacar que no reflejan exclusivamente el valor del negocio de humanoides, sino que incluyen las perspectivas generales de cada compañía y sus actividades actuales.
Finalmente, el caso de Tesla ilustra una significativa discrepancia entre una narrativa tecnológica atractiva y una recomendación bursátil. La compañía está desarrollando Optimus, un reconocido proyecto de robots humanoides en el mercado. Sin embargo, Goldman mantiene una posición neutral y establece un precio objetivo de u$s 360. Frente al precio de u$s 348,75 empleado en el informe, el potencial de aumento es apenas de 3,2%, lo que resulta muy inferior al de otros actores dentro de la cadena productiva.
Esta evaluación demuestra que Goldman no aconseja la compra de cualquier empresa relacionada con los humanoides, sino que realiza una distinción entre la oportunidad estructural del mercado y el valor que los inversores ya están dispuestos a pagar por esa expectativa. Los riesgos asociados con Tesla incluyen reducciones adicionales en el precio de sus vehículos, presiones sobre los márgenes, demoras en la introducción de nuevos productos y capacidades, así como riesgos operativos derivados de su alta integración vertical.
