El concepto de IA encarnada (embodied AI), que rompe con los modelos tradicionales al permitir que los sistemas interactúen con entornos físicos o simulados, generando un bucle de acción-percepción que mejora el aprendizaje. Investigaciones recientes demuestran que incluso un embodiment mínimo (como el proyecto minimal-embodiment con un ESP32) puede inducir avances significativos, validando empíricamente las acciones del modelo. Un ejemplo clave es cuando el sistema se escucha a sí mismo, confirmando su existencia en el mundo físico, lo que introduce propiedades como autopercepción operativa y acoplamiento causal en tiempo real.