Este documento presenta una celda de fabricación colaborativa implementada en un entorno de laboratorio, centrándose en el desarrollo de habilidades de interacción basadas en el aprendizaje para mejorar la versatilidad y la facilidad de uso. Los componentes clave del sistema incluyen monitoreo volumétrico en tiempo real en 3D para la seguridad, reconocimiento visual de gestos de la mano para la comunicación humano-robot, clasificación de primitivas de interacción basadas en contacto físico durante operaciones de entrega, y detección de interacciones mano-objeto para anticipar las intenciones humanas. Debido a la naturaleza y complejidad de la percepción, se utilizaron técnicas basadas en aprendizaje profundo para mejorar la robustez y adaptabilidad. Los componentes principales están integrados en un sistema que contiene múltiples funcionalidades, coordinadas a través de una máquina de estados dedicada. Esto asegura acciones y reacciones apropiadas basadas en eventos, permitiendo la ejecución de módulos específicos para completar una tarea de múltiples pasos. Una arquitectura basada en ROS soporta la infraestructura de software entre la interfaz de sensores, el procesamiento de datos y los nodos de controladores de robots y pinzas. El resultado se demuestra mediante un caso de uso funcional que involucra múltiples tareas y comportamientos, allanando el camino para el despliegue de celdas colaborativas más avanzadas en contextos de fabricación.