La robótica colaborativa aplica la robótica en entornos compartidos con la finalidad de asistir a usuarios en tareas particulares. Estos robots colaboran directamente con usuarios garantizando la integridad de ambas partes con sistemas de seguridad que integran Inteligencia Artificial. La inclusión de los cobots en las industrias es limitada por las grandes inversiones que su instalación, puesta en marcha y mantenimiento implican. En este trabajo de tesis se diseñó e implementó un sistema colaborativo que incorpora dos modelos de inteligencia artificial (IA) a un brazo robótico Niryo One, un gripper con 2 DoF, cámara RGB-D Intel RealSense y una tarjeta Jetson Nano para procesar los datos de los sensores y generar el control del hardware. El primer modelo basado en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) reconoce órdenes ingresadas por voz. El segundo, es un modelo de visión artificial basado en redes neuronales artificiales que identifica y localiza los cuatro objetos incluyendo un cubo, cilindro, estrella y pirámide. Los experimentos realizados determinan que el módulo de voz se inicializa en 0,256 segundos e infiere los comandos con una tasa de éxito del 96% en 0,53 ms. El módulo de visión es inicializado en 47 s e identifica y localiza los objetos de un frame en 3 segundos con exactitud promedio del 94%. Finalmente, el módulo control presenta 1cm de error de navegación, la tasa de éxito para las tareas de agarre y entrega al usuario son de 98,5% 90% respectivamente. Palabras Clave: Robótica Colaborativa, Inteligencia artificial, Visión Artificial, Deep Learning, Niryo One.