Amriya Vishwanath, que dirigió durante siete años el marketing de producto de plataformas relacionadas con la robótica en NVIDIA, ha fundado Techable VC, un fondo de inversión en fases iniciales, y ahora invierte en IA física como fundadora y socia directora. En el pódcast «Equity» de TechCrunch habló sobre el alcance de la IA física, la situación actual de la industria robótica y los criterios que aplica al evaluar posibles inversiones. Describió el estado actual de la industria robótica como «la era de Lego», en la que aún se están recombinando sus componentes básicos.
La IA física no siempre tiene forma de robot
Al oír hablar de IA física, muchas personas probablemente imaginan vídeos de robots humanoides caminando o bailando. Sin embargo, la definición de Vishwanath es mucho más amplia. Incluye «moléculas, materiales, fármacos» y también máquinas que trabajan en líneas de producción.
En otras palabras, la IA física no consiste en que haya más tipos de robots, sino en que los objetivos sobre los que actúa la IA se extienden más allá de la pantalla. La IA que genera texto e imágenes interviene en objetos y procesos del mundo real. Desde esta perspectiva, las inversiones no se limitan a empresas de robótica. De hecho, el fondo de Vishwanath se centra en tres ámbitos: robótica, ciencia de materiales y ciencias de la vida.
Personalmente, me parece convincente esta definición amplia. El desarrollo de nuevos fármacos y materiales implica repetir una y otra vez los ciclos de creación y validación de prototipos. Si la IA interviene en ese proceso, podría cambiar la forma de aprovechar el tiempo en laboratorios y fábricas. Aunque no veamos un brazo robótico, la IA que actúa sobre el mundo físico puede existir, sin duda.
Recomponer las piezas antes del momento ChatGPT
En el mundo de la robótica hay una gran expectativa. ChatGPT apareció a finales de 2022 y, de repente, las capacidades de los chatbots acapararon la atención. Hay quien cree que los robots vivirán un momento equivalente gracias a los modelos fundacionales de propósito general. En el episodio de este año de «Equity», Pim de Witte, CEO de General Intuition, sostuvo que un único modelo de propósito general podría volver innecesaria buena parte del desarrollo actual de robots especializados.
La perspectiva de Vishwanath es distinta. Según explica, los elementos fundamentales —actuadores, manos robóticas, software y normas de seguridad— todavía están en fase de rediseño. Eso es lo que significa «la era de Lego». Mientras las piezas no tengan formas y estándares unificados, ni siquiera un plano muy inteligente permitirá construir el producto final deseado.
Este es un punto que merece la pena que los lectores se imaginen. Un chatbot se limita a la pantalla. En cambio, un robot mueve objetos pesados y trabaja cerca de las personas. Si no se garantizan la precisión de los componentes, su resistencia y unas normas para prevenir accidentes, la inteligencia del modelo por sí sola no basta para llevarlo al entorno de trabajo. Quizá el verdadero reto de este sector sea construir los cimientos, menos vistosos, que sustentan las demostraciones espectaculares.
La escasez de mano de obra y la carga asistencial, criterios para invertir
¿Qué criterios utiliza Vishwanath para decidir dónde invertir por primera vez? En el programa, señaló que las mejores oportunidades están en empresas que resuelven grandes problemas. Como ejemplos, mencionó una fábrica familiar incapaz de encontrar trabajadores y cirujanos al borde del agotamiento.
Más que preguntarse cuán nueva es la tecnología, importa saber a quién ayuda y qué problema resuelve. Esta manera de enfocar la cuestión es pertinente no solo para los inversores, sino también para directivos y responsables que quieren incorporar la IA a sus empresas. Tanto en las fábricas con escasez de mano de obra como en los centros sanitarios desbordados, lo que hace falta no es algo que genere titulares, sino un sistema que funcione de forma fiable.
Vishwanath también expresa esta idea con el término «automatización consciente» (conscious automation). Puede entenderse como una manera de diseñar la automatización teniendo en cuenta los problemas de cada entorno de trabajo, en lugar de limitarse a sustituir las tareas que antes realizaban las personas.
La red de contactos de un inversor también puede ser una ventaja para los fundadores
Otro aspecto llamativo es la forma en que se relaciona con los fundadores. Vishwanath cree que el propio capital riesgo debería convertirse en una ventaja competitiva para ellos, en su llamado «foso» (moat). No quiere limitarse a aportar dinero, sino ayudar a proteger y hacer crecer las empresas en las que invierte.
La base de ese apoyo es la red de contactos que construyó durante sus años en NVIDIA. Según explica, aprovecha esos vínculos para verificar la tecnología de posibles inversiones y ponerlas en contacto con clientes. Sus siete años de experiencia en plataformas de robótica de NVIDIA parecen haberle proporcionado tanto capacidad para evaluar tecnologías como contactos en empresas.
Para que la IA física llegue al mercado, a diferencia de lo que ocurre con las startups exclusivamente de software, la cercanía a entornos de trabajo como fábricas, hospitales e instituciones de investigación puede determinar el éxito. Para los fundadores, contar con un inversor que, además de capital, pueda abrirles las puertas de esos entornos debe ser un gran apoyo. Vishwanath también fue una de las primeras mujeres directivas en independizarse de NVIDIA y crear su propio fondo de inversión en fases iniciales.
El programa también abordó las fortalezas de Estados Unidos y China, así como la idea de que los robots humanoides deberían servir para algo más que bailar. La robótica está entrando en una era en la que su futuro se mide por su implantación práctica sobre el terreno, más que por imágenes espectaculares.
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