La navegación omnidireccional basada en visión está transformando la movilidad de robots autónomos en entornos industriales, donde la detección precisa de obstáculos en tres dimensiones es crítica. Tradicionalmente, los sensores LiDAR de plano único escanean solo una rebanada horizontal, dejando fuera objetos suspendidos, estructuras voladizas o elementos de perfil bajo. Un enfoque emergente combina una arquitectura profesor-alumno con estimación de profundidad monocular para eliminar por completo la dependencia del LiDAR. El proceso comienza entrenando una política profesora mediante aprendizaje por refuerzo proximal, que utiliza información privilegiada de un LiDAR 2D que cubre toda la huella del robot. Esta política aprende a sortear obstáculos de forma robusta. Luego, mediante destilación, se transfiere ese comportamiento a una política alumna que solo emplea mapas de profundidad monocular obtenidos de cuatro cámaras RGB, alimentados por un modelo de estimación de profundidad ajustado. La inferencia completa, desde la estimación de profundidad hasta el control motor, se ejecuta en una plataforma integrada como un Jetson Orin AGX, sin necesidad de computación externa. En simulación, este sistema alcanza tasas de éxito entre 82% y 96.5%, superando al propio profesor basado en LiDAR 2D, que se queda en 50% a 89%. En pruebas reales, la política alumna basada en profundidad monocular resulta superior al navegar alrededor de objetos con geometrías 3D complejas, como repisas sobresalientes o equipos bajos, que escapan al plano de escaneo del LiDAR. Este tipo de solución demuestra cómo la inteligencia artificial puede reemplazar sensores costosos y limitados, abriendo la puerta a aplicaciones a medida en logística, manufactura y almacenes inteligentes. Empresas que buscan implementar estas capacidades pueden apoyarse en servicios como los que ofrece Q2BSTUDIO, especializado en IA para empresas y en el desarrollo de software a medida que integra agentes IA para automatizar procesos complejos. Además, la infraestructura necesaria para desplegar estas cargas de trabajo se beneficia de servicios cloud AWS y Azure, que permiten escalar el entrenamiento y la inferencia sin inversiones locales. Para garantizar la integridad de los datos y la continuidad operativa, la ciberseguridad juega un papel fundamental, protegiendo tanto los modelos como las comunicaciones del robot. Asimismo, las empresas pueden extraer valor de los datos generados por estos sistemas mediante servicios inteligencia de negocio, como paneles en Power BI que visualicen rutas, tiempos y eficiencia. El enfoque profesor-alumno con visión monocular representa una evolución hacia robots más autónomos y seguros, donde aplicaciones a medida permiten adaptar la tecnología a cada escenario industrial, maximizando el retorno de la inversión.