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Um guia para navegar na onda da robótica da próxima geração

O movimento generativo da IA ​​pode dominar as manchetes de hoje, mas outra transformação tecnológica está ganhando impulso sob o radar – a proliferação de robôs de serviço autônomos.

O seu aumento na popularidade continua a ser alimentado pela sua capacidade de melhorar a eficiência e reduzir a necessidade de trabalho manual em tarefas repetitivas e perigosas, bem como pelos avanços mais recentes na fusão de sensores e processos definidos por software que melhoram o seu desempenho em termos de preço. Além disso, a pandemia de COVID-19 sublinhou a crescente procura de resiliência operacional e da cadeia de abastecimento.

Alcançando um ponto de inflexão crítico

Muitas soluções robóticas autônomas atingiram hoje um ponto crítico de adoção devido à melhoria do preço-desempenho. Os casos de negócios dos clientes apontam para um ROI óbvio, impulsionando a adoção fora dos limites dos laboratórios de P&D para funções essenciais na empresa.

Espera-se que a demanda por essas soluções robóticas balão 15x até 2030, representando uma oportunidade de mercado de US$ 200 bilhões e abrangendo quase três quartos de todos os sistemas robóticos. Este aumento não se limita a um setor – nomes líderes em armazenamento e logística já demonstraram o ROI dos robôs de serviços comerciais. Em vez disso, está a deixar a sua marca no retalho, na agricultura, assistência médicaconstrução e muito mais.

O futuro: arquiteturas modulares e IA generativa

Na frente tecnológica, as soluções robóticas estão a transitar de arquiteturas de software e hardware integradas para modulares, acompanhando as tendências observadas em muitas categorias tecnológicas, como pagamentos e serviços na nuvem. As camadas de software estão agora bem abstraídas, permitindo que as empresas aprimorem suas ofertas exclusivas.

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Esta mudança elimina a barreira de entrada em que os fornecedores de robótica full-stack confiam, tal como aconteceu com as empresas da web 1.0 que construíram a sua própria infraestrutura de pagamento. Com hardware comoditizado e software modular, as empresas deste setor podem iterar rapidamente em nome de seus clientes e crescer.

A fusão da IA ​​e da robótica promete uma onda transformadora para as indústrias que se aventuram na automação em grande escala. Dados ricos são fundamentais para otimizar frotas e enriquecer modelos de IA, anunciando capacidades avançadas de automação. A sinergia entre IA, aprendizado de máquina e aplicações do mundo real amplifica o potencial dos robôs.

O papel do streaming de dados, do processamento de ponta e do treinamento do modelo de IA não pode ser exagerado. A capacidade de coletar e gerenciar dados extensos gerados por robôs e integrar perfeitamente os mais recentes avanços de IA está preparada para amplificar o crescimento da automação física e de outros recursos de serviço.

Heurísticas de sucesso para fundadores que ampliam empresas de robótica

Embora o ritmo acelerado da inovação nesta indústria possa tornar qualquer conselho rapidamente obsoleto, as startups que têm mais sucesso neste campo atualmente combinam o seguinte:

  • Arquitetura modular: Já se foi o tempo em que as soluções full-stack reinavam supremas. A vantagem competitiva atual reside na velocidade, consistência e flexibilidade para gerar valor comercial. Aproveitar arquiteturas modulares e hardware comum pode permitir maior foco em sua proposta de valor exclusiva e evitar atividades caras e sem valor agregado.
  • O hardware não é para sempre: Embora as inovações de hardware possam proporcionar uma vantagem inicial, o seu valor muitas vezes diminui em comparação com os avanços em software, dados e integração. Use o hardware como ponto de entrada inicial, mas planeje sua eventual comoditização.
  • Priorize o rápido retorno do valor: Longos ciclos de conversão e implementação de clientes costumam ser a ruína para startups de robótica. Garanta que suas soluções ofereçam ROI imediato e mensurável. Isso não apenas acelera a receita, mas também constrói a confiança do cliente. Os aplicativos que os clientes podem testar sem interromper suas operações diárias podem gerar vendas e ciclos de implementação mais rápidos.
  • Adote estratégias que priorizam o software: Dado que os custos de hardware continuam a representar uma percentagem menor do valor total criado por estas soluções, as empresas de robótica assemelham-se cada vez mais às suas primas empresas de software puras. Adote estratégias comprovadas de entrada no mercado, como recursos de “aterrissar e expandir” e “bolo de camadas” para aumentar sua aderência e participação na carteira. Uma solução inicial facilmente integrada pode acelerar a adoção e abrir caminho para soluções mais abrangentes. Automatize as transições de contrato piloto para pago para maior eficiência.
  • Aprofunde o relacionamento com o cliente: A implementação bem-sucedida de robôs de serviço autônomos requer a adesão dos principais operadores e operadores locais. A falta de qualquer um deles pode levar a um baixo desempenho em campo e ao desgaste do cliente. O envolvimento direto com o cliente ajuda você a obter feedback essencial, lidar com desafios imprevistos após a implementação e refinar o perfil do cliente. Conte apenas com canais intermediários se sua solução for totalmente independente.
  • Economia unitária positiva: É crucial compreender todo o espectro dos fluxos de caixa unitários e não apenas os óbvios iniciais. Isso inclui o momento, a magnitude e a persistência de todos os fluxos de caixa unitários, incluindo serviços pós-venda, como implementação, manutenção e serviços de garantia. Deixar de resolver os problemas subjacentes do produto desde o início aumentará exponencialmente à medida que o tamanho da sua frota robótica aumenta linearmente, amplificando os custos. Equipe sua solução com recursos de diagnóstico remoto e streaming de dados operacionais e de registro em tempo real para aprimorar a escalabilidade.
  • Considere a robótica como serviço (RaaS): Os modelos RaaS estão se tornando cada vez mais lucrativos. Oferecer robôs como serviço pode levar a fluxos de receitas mais previsíveis e atrair uma base de clientes mais ampla, especialmente entre pequenas e médias empresas. Além disso, as opções alternativas de financiamento emergentes podem optimizar os custos de capital (em comparação com o puro capital de risco) e acelerar as conversões de dinheiro em capital.
  • Considere novas arquiteturas e treinamentos nativos de GenAI: IA está consumindo software e aproveitando as mais recentes inovações em IA generativa pode potencialmente permitir novos casos de uso de robôs por meio de inferência aprimorada ou desempenho de modelo, compreensão mais generalizável e semântica do ambiente operacional e treinamento de modelo mais eficiente.

Uma palavra final

Hoje, os modernos robôs de serviço autônomo aprimoram funções de missão crítica e de suporte operacional em diversos setores e cadeias de suprimentos. Mas à medida que mais startups entram neste campo, é importante analisar de forma inteligente as estratégias, adotar arquiteturas modulares integradas de software e hardware e fundir IA e robótica. Nunca houve um momento mais oportuno para a inovação neste domínio.

Brian Wei é associado da BMW i Ventures, onde se concentra em investimentos em estágio inicial e de crescimento em aplicativos B2B e software de infraestrutura, automação industrial, mobilidade e sustentabilidade. Scott Walbrun é o principal investidor de capital de risco da BMW i Ventures, onde se concentra em investimentos das Séries A e B em torno do futuro da mobilidade, energia, robótica e IA. Nessa função, Scott atuou no conselho de oito empresas. Ele também atua como mentor e líder de workshop para centenas de startups por meio de vários programas aceleradores.

BMW i Ventures é um fundo de capital de risco independente administrado em nome do BMW Group com sede no Vale do Silício e escritório em Munique.