La planificación de la tecnología se lleva a cabo mediante un mapeo sistemático de la evolución tecnológica a través del análisis de patentes para informar las estrategias de innovación. Este estudio propone un marco integrado que combina el modelado jerárquico de Asignación de Dirichlet Latente (LDA) con la teoría del ciclo de vida de la tecnología multiphase, analizando 113,449 resúmenes de patentes Derwent (2008-2022) a través de tres dimensiones: novedad tecnológica, aplicaciones funcionales y ventajas competitivas. Al segmentar las etapas de innovación mediante el modelado de curvas de crecimiento logístico y optimizar la extracción de temas a través de la validación de perplexidad, construimos hojas de ruta tecnológicas dinámicas para decodificar patrones evolutivos latentes en manipuladores programables impulsados por IA (clasificación B25J) dentro de una trayectoria de innovación. Los hallazgos clave revelaron: (1) una transición progresiva de la actuación electromecánica a arquitecturas integradas con sensores, evidenciada por un crecimiento anual compuesto del 58% en patentes de sensores integrados; (2) expansión de aplicaciones desde la automatización industrial (72% de patentes en etapa temprana) hasta operaciones médicas de precisión, con la robótica quirúrgica creciendo un 34% anualmente desde 2018; y (3) avances continuos en algoritmos de control adaptativo, mostrando un crecimiento de 2.7 veces en implementaciones de aprendizaje por refuerzo. La metodología integra modelado de temas cuantitativos (a través de visualización pyLDAvis y análisis de similitud coseno) con teoría cualitativa del ciclo de vida, abordando las limitaciones de los métodos convencionales de análisis tecnológico al reconciliar la granularidad semántica con las dinámicas temporales. Los resultados identifican trayectorias de innovación clave: control de precisión, detección inteligente y robótica médica, al tiempo que destacan oportunidades emergentes en navegación autónoma y colaboración humano-robot. Este marco proporciona inteligencia estratégica empíricamente fundamentada para la priorización de I+D, inversión interindustrial y formulación de políticas en la Industria 4.0.