Dopo aver guidato per sette anni il marketing di prodotto delle piattaforme per la robotica di NVIDIA, Amulya Vishwanath ha fondato Techable VC, una società specializzata in investimenti early-stage, e investe nell’IA fisica in qualità di fondatrice e managing partner. Nel podcast «Equity» di TechCrunch ha parlato dell’ambito dell’IA fisica, dello stato attuale dell’industria robotica e dei criteri con cui valuta le aziende in cui investire. Ha descritto il settore della robotica come «nell’era dei Lego», mentre si stanno ancora riassemblando i componenti di base.
L’IA fisica non ha necessariamente l’aspetto di un robot
Quando si parla di IA fisica, o physical AI, molti immaginano video di robot umanoidi che camminano o ballano. La definizione di Vishwanath, invece, è molto più ampia. Tra gli esempi che cita ci sono «molecole, materiali, farmaci» e macchine al lavoro sulle linee di produzione.
In altre parole, l’IA fisica non riguarda semplicemente l’aumento delle tipologie di robot: significa che gli ambiti su cui agisce l’IA si estendono oltre lo schermo. L’IA, che genera testi e immagini, interviene così su processi e materiali del mondo reale. Vista in quest’ottica, la platea delle aziende in cui investire non si limita a quelle della robotica. Il fondo di Vishwanath opera infatti in tre settori: robotica, scienza dei materiali e scienze della vita.
Personalmente trovo convincente questa definizione ampia. Lo sviluppo di nuovi farmaci e materiali richiede ripetuti cicli di prototipazione e verifica. Se l’IA entrasse in questi processi, potrebbe cambiare il modo in cui si impiega il tempo nei laboratori e nelle fabbriche. Anche senza un braccio robotico in vista, l’IA può certamente agire sul mondo fisico.
Prima del momento ChatGPT, bisogna riassemblare i componenti
Nel mondo della robotica c’è una grande aspettativa. ChatGPT è arrivato alla fine del 2022 e le capacità dei chatbot sono subito finite sotto i riflettori. C’è chi pensa che, grazie a un modello di base generalista, un momento analogo arriverà anche per i robot. Quest’anno, a «Equity», Pim de Witte, CEO di General Intuition, ha sostenuto che un unico modello generalista potrebbe rendere superflua gran parte dell’attuale sviluppo di robot specializzati.
La valutazione di Vishwanath si discosta da questa prospettiva. Secondo lei, gli elementi fondamentali — attuatori, pinze robotiche, software e norme di sicurezza — sono ancora in fase di riprogettazione. È questo il senso dell’«era dei Lego». Finché forme e standard dei mattoncini non saranno uniformi, per quanto intelligente possa essere il progetto, non si riuscirà a ottenere il prodotto finito desiderato.
È un punto su cui vale la pena riflettere. Un chatbot resta confinato allo schermo. Un robot, invece, muove oggetti pesanti e lavora vicino alle persone. Se non si garantiscono precisione dei componenti, resistenza ai guasti e norme che prevengano gli incidenti, l’intelligenza del modello da sola non basta per portarlo sul campo. La vera sfida del settore potrebbe essere proprio il lavoro poco appariscente sulle fondamenta, che si nasconde dietro le demo spettacolari.
Carenza di manodopera e pressioni sul personale sanitario: i criteri per investire
Quali criteri usa Vishwanath per staccare il primo assegno? Nel programma ha spiegato che le opportunità migliori sono quelle offerte da imprese in grado di risolvere problemi importanti. Tra gli esempi citati: una fabbrica a conduzione familiare che non riesce a trovare lavoratori e chirurghi sull’orlo del burnout.
Più che chiedersi quanto sia nuova una tecnologia, conta capire chi aiuta e quale problema risolve. Questo approccio, che mette al centro tale domanda, vale non solo per gli investitori, ma anche per dirigenti e manager che vogliono integrare l’IA nelle proprie attività. In una fabbrica a corto di personale come in un ambiente sanitario sotto pressione, ciò che serve non è qualcosa che faccia notizia, ma un sistema che funzioni con affidabilità.
Vishwanath esprime questa filosofia anche con l’espressione «automazione consapevole» (conscious automation). La si può intendere come un orientamento che, anziché limitarsi a sostituire il lavoro svolto dalle persone, progetta l’automazione tenendo conto delle sfide sul campo.
Anche la rete di contatti degli investitori può diventare un punto di forza per i fondatori
Un altro aspetto degno di nota è il modo in cui Vishwanath si rapporta ai fondatori. Ritiene che il VC stesso debba rappresentare un vantaggio competitivo per loro, una sorta di «fossato» (moat). Non vuole limitarsi a investire denaro, ma essere una presenza capace di proteggere e far crescere le attività delle società in portafoglio.
A fare da base è la rete di contatti costruita negli anni trascorsi in NVIDIA. Vishwanath afferma di sfruttarla per verificare le tecnologie delle potenziali partecipate e presentarle a possibili clienti. I sette anni dedicati alle piattaforme per la robotica di NVIDIA sembrano averle fornito sia l’esperienza per valutare la qualità delle tecnologie, sia i contatti con le aziende.
Per la commercializzazione dell’IA fisica, la vicinanza alle realtà operative — fabbriche, ospedali e istituti di ricerca — può fare la differenza tra il successo e il fallimento, più che per una startup che si occupa soltanto di software. Per i fondatori, un investitore che oltre ai capitali sappia indicare la strada per entrare sul campo può essere un alleato prezioso. Vishwanath è anche una delle prime donne dirigenti ad aver lasciato NVIDIA per fondare un proprio fondo di investimenti early-stage.
Nel programma si è parlato dei punti di forza rispettivamente degli Stati Uniti e della Cina, nonché della necessità che i robot umanoidi siano utili anche al di là del ballo. Il futuro della robotica sta entrando in una fase in cui si misura meno con video spettacolari e più con la concreta integrazione nei luoghi di lavoro.
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