Muchas tareas del hogar ya las delegamos en robots, de cocina, de limpieza y de climatización o seguridad. Pero cada uno de ellos se dedica a su propia parcela del hogar. ¿No sería mejor tener solo uno, pero que se encargue de todo? Eso es lo que se preguntó la compañía robótica Sunday, con sede en California. Y la respuesta es Memo (sí, el nombre puede no ser muy afortunado en español, pero en su raíz está la memoria, no la simpleza).

Este pequeño robot con ruedas, brazos precisos y una misión muy ambiciosa acaba de emerger del laboratorio para entrar en nuestra vida cotidiana con el objetivo de encargarse de algunas de las tareas domésticas más rutinarias: cargar el lavavajillas, doblar la ropa, ordenar y hasta preparar un espresso. Pero lo más interesante es cómo aprende a hacer todo esto.

¿De dónde viene el “aprendizaje”? La clave es un periférico: el Skill Capture Glove, un guante diseñado por Sunday para registrar cómo las personas realizan las tareas del hogar. Según la compañía, lo han usado en más de 500 hogares reales para recolectar datos sobre cómo la gente se mueve, limpia, organiza y manipula objetos.

Con esa estrategia han recopilado alrededor de 10 millones de episodios de rutinas domésticas reales. Esa inmensidad de datos (no virtual, no sintetizada) está justamente en el núcleo del diseño de Memo. De acuerdo con Tony Zhao (cofundador y CEO), muchos robots domésticos fracasan porque han sido entrenados en entornos demasiado controlados, no en casas reales, con todo lo impredecible que eso implica.

Gracias a ello, Memo puede adaptarse a la naturaleza desordenada y cambiante de un hogar y realizar lo que llaman tareas “de horizonte largo”: secuencias que requieren varios pasos, sentido del contexto y capacidad de adaptación. Por ejemplo, limpiar la mesa, recoger platos y cargarlos en el lavavajillas, doblar ropa, especialmente prendas ligeras como calcetines, preparar café…

En cuanto al diseño, Sunday no quiso un robot alto y bípedo. Memo se apoya sobre una base con ruedas, lo que le da mayor estabilidad y reduce el riesgo de caídas, incluso si pierde energía. Tiene una estructura telescópica que le permite variar su altura (por ejemplo, alcanzar una encimera o mirar por debajo de mesas).Su cuerpo está recubierto de silicona suave, lo que lo hace más amigable y “doméstico”: no parece una máquina fría, sino un ayudante con presencia segura y suave en el hogar.

¿Por qué esta forma de entrenar robots puede cambiarlo todo? La base de datos que utiliza, hogares reales, es una novedad y si a eso le sumamos la interacción en eses hogares, con humanos y sus rutinas, le podemos añadir flexibilidad para adaptarse a tareas y horarios, sin necesidad de programación.

Aun así, Memo no es una máquina milagrosa, sin límite ni problema: las tareas que hace son muy específicas: no va a limpiar grandes derrames, ni reemplazar una persona para tareas complejas. Aunque el guante recoge muchas rutinas, no garantiza que todos los hogares sean iguales: los 500 hogares usados para el entrenamiento pueden ser muy distintos de otros, y pese a ello, hay un gran margen de error cuando Memo llegue a nuevas casas.

Está la cuestión de la privacidad: si el robot aprende de tus movimientos y cómo distribuyes tus objetos, ¿cómo gestiona esos datos? Sunday dice que tiene esto muy en cuenta, pero es algo que cualquiera que invite uno a su hogar debe tener presente.

En cuanto al mantenimiento, Memo va a usar sensores, motores, ruedas… todo eso se desgasta, y traer un robot a casa implica también pensar en su mantenimiento a largo plazo. La empresa está reclutando 50 hogares para una beta fundacional, que comenzará a finales de 2026, lo que significa que pronto veremos a Memo en casas de verdad, no solo en demos o ferias tecnológicas.