مقابلات
فادي سعد، المؤسس والشريك العام في Cybernetix Ventures – سلسلة مقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
النقاط الرئيسيةRobotics founders stalled because venture capital clustered around SaaS and biotech…
عرض المزيد
- Robotics founders stalled because venture capital clustered around SaaS and biotech rather than hardware.
- Capability and capital have inflected but deployment at scale has not.
- Humanoid skepticism targets the timeline rather than the technology itself.
فادي سعد هو المؤسس والشريك العام في Cybernetix Ventures، حيث يستثمر في شركات الروبوتات والأتمتة والذكاء الاصطناعي الصناعي في مراحلها المبكرة. كما شارك في تأسيس MassRobotics، وأسهم في تطوير شراكاتها مع الشركات ودعم الشركات الناشئة في مجال الروبوتات خلال انتقالها نحو التسويق التجاري. تجمع خبرته بين الهندسة وتطوير الأعمال والتحديات العملية لإدخال الآلات إلى بيئات التشغيل الفعلية، ويرتكز نهجه الاستثماري على احتياجات العملاء وإمكانية نشر الحلول تجاريًا.
Cybernetix Ventures شركة رأس مال مخاطر مقرها بوسطن، تستثمر في الشركات الناشئة العاملة في مجالات الروبوتات والأتمتة والذكاء الاصطناعي الصناعي في أمريكا الشمالية وأوروبا. وتشمل مجالات تركيزها التصنيع والخدمات اللوجستية والرعاية الصحية والبناء، إلى جانب التقنيات التمكينية مثل الإدراك والاستقلالية وأجهزة الاستشعار والأمن السيبراني للروبوتات. في هذه المقابلة، يتحدث سعد عن فرص الذكاء الاصطناعي المادي وحدوده، واقتصاديات الروبوتات المتخصصة والشبيهة بالبشر، والموثوقية والبيانات والبنية التحتية اللازمة لتحويل التكنولوجيا الواعدة إلى أنشطة تجارية قابلة للتوسع.
شاركت في تأسيس MassRobotics عام 2014، وأسهمت في بناء أحد أبرز منظومات الابتكار في مجال الروبوتات على مستوى العالم، قبل أن تؤسس Cybernetix Ventures عام 2021. ما الذي دفعك إلى الانتقال من دعم الشركات الناشئة في مجال الروبوتات إلى الاستثمار فيها مباشرة؟ وكيف أثرت تجربتك في MassRobotics في فلسفتك الاستثمارية؟
لم أخطط لأن أصبح مستثمرًا. دخلت مجال الروبوتات عبر Vecna، حيث عملت في البحث والتطوير واستراتيجية التسويق التجاري، وسرعان ما أدركت أن الروبوتات لا تسير وفق نهج تطوير البرمجيات. يمكنك إتاحة نموذج أولي لبرنامج للمستخدمين خلال ستة أشهر. أما الروبوت، فيحتاج إلى التصنيع وسلسلة توريد واختبارات وإجراءات للسلامة، فضلًا عن عميل مستعد للسماح له بالعمل في منشأته.
لهذا أسسنا MassRobotics عام 2014. أطلقنا عليها اسم مسرّعة للشركات الناشئة، لأن الجزء الأصعب ليس بناء النموذج الأولي، بل الانتقال من نموذج أولي عامل إلى منتج يستطيع أحدهم شراءه. توليت إدارة الشراكات مع الشركات، وعلى مدى أكثر من ست سنوات حضرت أكثر من 300 اجتماع مع شركات وأسهمت في بناء أكثر من 40 شراكة. وظللت أرى الصورة نفسها: شركات لديها مشكلات حقيقية، وشركات ناشئة تملك تقنيات حقيقية، وعدد لا يكاد يُذكر من المستثمرين الذين يفهمون الطرفين.
بحلول عامي 2018 و2019، بات الأمر واضحًا. فقد تركزت شركات رأس المال المخاطر حول البرمجيات كخدمة أو التكنولوجيا الحيوية، بينما لم يجد مؤسسو شركات الروبوتات مكانًا لهم. فمشروعاتهم تنطوي على قدر كبير من العتاد بالنسبة إلى مستثمري البرمجيات، ولا تتضمن ما يكفي من علوم الأحياء بالنسبة إلى مستثمري التكنولوجيا الحيوية. وكانت فرق واعدة تتعثر لغياب رأس المال المناسب. ورأى مارك مارتن، الذي التقيت به عام 2017 حين أقمنا شراكة مع Analog Devices في MassRobotics، الفجوة نفسها من جانب الشركات. لذا أنشأنا Cybernetix، صندوقًا يتعامل مع الروبوتات بوصفها فئة أصول مستقلة، وأطلقناه عام 2021.
أثرت MassRobotics في نهجنا الاستثماري بطريقة بسيطة: ننطلق من مشكلة العميل، لا من التكنولوجيا. ونفضل الفرق التي تضم مؤسسًا واحدًا على الأقل من القطاع الذي تبيع إليه. كما نوظف شبكة علاقاتنا مع الشركات في كل صفقة، لأن التعريف المناسب بمشترٍ في هذا القطاع قد تكون قيمته أكبر من قيمة التمويل.
يبرز الذكاء الاصطناعي المادي بوصفه أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي إحداثًا للتحول، إذ ينقل الذكاء إلى آلات تتفاعل مع العالم الحقيقي. ما الاختراقات التكنولوجية التي تسرّع اعتماده، ولماذا تعتقد أن القطاع يقترب من نقطة تحول مهمة؟
حدث أمران في الوقت نفسه: تحسنت القدرات الذهنية كثيرًا، وانخفضت تكلفة الأجسام الآلية كثيرًا.
على صعيد البرمجيات، منحت النماذج التأسيسية الروبوتات قدرة لم تكن تمتلكها حقًا من قبل: فهم التعليمات والتعامل مع مواقف لم تُبرمج لها صراحةً. وتتيح المحاكاة للفرق تدريب الروبوتات واختبارها في آلاف السيناريوهات قبل أن تلامس روبوتاتُها مصنعًا حقيقيًا. أما على صعيد العتاد، فتزداد أجهزة الاستشعار والحوسبة الطرفية والمشغلات والبطاريات تحسنًا وانخفاضًا في التكلفة، ما يتيح لشركة ناشئة بناء روبوت متكامل من العتاد والبرمجيات من دون أن تكون عملاقًا صناعيًا.
ثم هناك الطلب: نقص العمالة في قطاعات التصنيع والخدمات اللوجستية والزراعة والبناء، وشيخوخة القوى العاملة، والتوجه الجاد نحو إعادة الإنتاج إلى الداخل. أقول دائمًا إن نقص العمالة مشكلة اقتصادية، لا هندسية، وإن مجالس الإدارة باتت تتعامل معه على هذا الأساس.
نعم، نحن أمام نقطة تحول، لكن ينبغي تحديد موضعها بدقة. فقد دخلت القدرات ورأس المال مرحلة تحول، أما النشر على نطاق واسع فلم يدخلها بعد. يعتمد ChatGPT على 20 أو 30 عامًا من المعرفة البشرية المرقمنة، ولا يوجد ما يعادل ذلك في العالم المادي. فلا توجد مجموعة بيانات تُعلّم الروبوت أن عليه أن يمسك البيضة أو ورقةً أو قطعة قماش بطريقة مختلفة. وستحدد المرحلة المقبلة الشركات التي تسد هذه الفجوة في البيانات، من خلال النشر في بيئات فعلية والتعلم في كل وردية.
تسارعت الاستثمارات في الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي ونقص العمالة وتزايد الطلب على الأتمتة. ما الذي يغذي حماسة المستثمرين، وإلى أي مدى يعكس هذا الزخم فرصًا تجارية حقيقية مقارنة بالحماسة القائمة على المضاربة؟
أعتقد أن الأمر يجمع بين الاثنين، ولا يفيد المستثمرين أحدًا إذا تظاهروا بغير ذلك.
الطلب حقيقي. وتتوقع Deloitte ومعهد التصنيع أن يحتاج المصنّعون في الولايات المتحدة إلى ما يصل إلى 3.8 مليون عامل بحلول عام 2033، مع احتمال بقاء نحو 1.9 مليون وظيفة من هذه الوظائف شاغرة. هذا ليس تهويلًا، بل فجوة في الاقتصاد.
أما رأس المال، فقصته مختلفة. أحصت Crunchbase استثمارات بقيمة 18.8 مليار دولار في الشركات الناشئة بمجال الروبوتات خلال النصف الأول من عام 2026، وهو مبلغ يتجاوز إجمالي استثمارات عام 2025 كله. لكن PitchBook رصدت تراجعًا في عدد الصفقات خلال الربع الثاني، في حين بلغت قيمة الاستثمارات مستوى قياسيًا؛ ما يشير إلى أن حفنة من جولات التمويل الضخمة تستحوذ على معظمها. ويُضخّ قدر كبير من هذه الأموال في تسويق رواية بعينها، تتمحور في معظمها حول الروبوتات الشبيهة بالبشر ونماذج الروبوتات متعددة الأغراض.
أتعمد أن يكون معياري بسيطًا ومملًا. هل يعاود العميل الشراء بعد المشروع التجريبي؟ وهل يحقق الروبوت مستوى الموثوقية الذي تتطلبه المهمة، وهو 99.99% على خط الإنتاج، لا 90%؟ وهل يحقق إيرادات فعلية في غضون عام تقريبًا؟ إذا كانت الإجابات نعم، فهذا مشروع تجاري. أما إذا كان العرض يتركز أساسًا على ما قد يفعله الروبوت في عام 2030، فذلك رهان مضاربي يُسعَّر كما لو كان أمرًا مؤكّدًا. سبق لقطاع الروبوتات أن مرّ بهذه الدورة، والشركات التي لديها عملاء يدفعون مقابل خدماتها تخرج من مرحلة التصفية أكثر قوة.
تجمع Cybernetix Ventures التمويل لصندوقها الثاني من أجل توسيع استثماراتها في شركات الروبوتات والذكاء الاصطناعي في مراحلها المبكرة. كيف تطورت أطروحتكم الاستثمارية منذ إطلاق صندوقكم الأول، وما التقنيات أو القطاعات الناشئة التي تحظى بأكبر اهتمام من المستثمرين المؤسسيين؟
لم يتغير الاعتقاد الأساسي. ففي الذكاء الاصطناعي المادي، تتحقق القيمة عند التقاء البرمجيات بالتطبيق في العالم الحقيقي، وتُصمَّم أفضل الروبوتات انطلاقًا من مشكلة محددة. ويضاعف الصندوق الثاني تركيزه على هذا التوجه.
ما تغير هو خريطة الاستثمارات. ركز الصندوق الأول على التصنيع والخدمات اللوجستية والإنشاءات والرعاية الصحية. ويواصل الصندوق الثاني الاستثمار في هذه القطاعات، ويضيف إليها الزراعة والطاقة والبنية التحتية المناخية والفضاء والدفاع، إلى جانب التقنيات مزدوجة الاستخدام. وتظل المحفظة موزعةً تقريبًا بين ثلثين لشركات الروبوتات المتكاملة، وثلث للتقنيات التمكينية، مثل نماذج الذكاء الاصطناعي والإدراك والأمن السيبراني بين الآلات. وقد استثمرنا أولى دفعات التمويل من الصندوق الثاني في شركة للروبوتات الفضائية وأخرى تطور نموذجًا للإدراك، ما يكشف عن الاتجاه الذي يسلكه الجيل الجديد.
ونولي اهتمامًا كبيرًا أيضًا لأمور لم تكن تُطرح إلا نادرًا في عام 2021، مثل مصادر المكونات، ومدى تعرض سلسلة التوريد للصين، ومدى أمان الروبوت بعد اتصاله بالشبكة.
أسمع سؤالين في الغالب من المستثمرين المؤسسيين والشركات. أولًا، تسأل الشركات كيف يمكنها الاطلاع على سوق لا تستطيع بناء حضور فيه داخليًا، وهو ما يتطلب استكشاف الفرص ومعلومات السوق والاستثمار المشترك. وقد أصبح الذكاء الاصطناعي المادي أولوية على مستوى الرؤساء التنفيذيين في كثير من هذه الشركات. لكن مكاتب العائلات والمؤسسات تسأل سؤالًا أكثر مباشرة: لمَ لا تستثمرون ببساطة في إحدى جولات التمويل الكبرى لشركات الروبوتات الشبيهة بالبشر أو نماذج الروبوتات عبر كيان ذي غرض خاص (SPV)؟ جوابي أن هذه رهانات مكتظة بالمستثمرين، ومكلفة، وتحتاج إلى رؤوس أموال ضخمة. وتتحقق العوائد غير المتكافئة في مراحل أبكر… لدى شركات لم يكتشفها المستثمرون غير المتخصصين بعد. وهنا تبرز قيمة المستثمر المتخصص.
استحوذت الروبوتات الشبيهة بالبشر على اهتمام واستثمارات هائلين، فيما تسعى شركات مثل Tesla وFigure AI إلى تطوير قدرات متزايدة الطموح. وقد أعربت عن تشككك في جدواها التجارية. أين تعتقد أن المستثمرين يبالغون في تقدير إمكاناتها على المدى القريب، وهل توفر الروبوتات المتخصصة فرصة استثمارية أكثر إقناعًا؟
أشكك في الجدول الزمني، لا في التكنولوجيا. وقاعدتي هي أن الشكل يتبع الوظيفة. فإذا كانت المهمة نقل القطع أو التقاطها ووضعها، فاسأل ما إذا كنت تحتاج إلى آلة معقدة جدًا وباهظة الثمن تمشي على ساقين، أم إلى ذراع، أو ذراعين على قاعدة متحركة. ففي أرضية مستوية لمستودع أو مصنع، لا تقدم الساقان فائدة كبيرة؛ بل تزيدان التكلفة واستهلاك الطاقة، وتعتمدان على روبوت قد يسقط.
يبالغ المستثمرون في تقدير الروبوتات الشبيهة بالبشر حين يتعلق الأمر بحسابات المدى القريب. فالتقييمات تفترض انتشارها على نطاق واسع قريبًا، لكن مسائل جوهرية ما تزال بلا حل، مثل الأيدي البارعة، وردود الفعل اللمسية وردود الفعل على القوة، والبطاريات التي تدوم بضع ساعات، ومنظومة ذكاء اصطناعي قابلة للتكرار والتتبع. قد يكون معدل الخطأ البالغ 10% مقبولًا في روبوت محادثة، لكن في مصنع قد تتسبب حركة خاطئة واحدة في إصابة شخص أو تكبيد العميل ملايين الدولارات. أتوقع شحن كميات كبيرة فعلية خلال فترة تتراوح بين 5 و10 سنوات، لا في العام المقبل.
تكون الروبوتات الشبيهة بالبشر مناسبة في البيئات المصممة للبشر والتي يتعذر إعادة تصميمها. والفضاء هو المثال المفضل لدي. تتقاضى NASA من المستخدمين التجاريين نحو 130,000 دولار مقابل ساعة واحدة من وقت رائد الفضاء، لذا فإن روبوتًا يستطيع العمل داخل محطة مصممة للبشر يسترد تكلفته بسرعة. وينطبق المنطق نفسه على المواقع النووية والاستجابة للكوارث وبعض المهام الدفاعية.
لذا، نعم، تمثل الروبوتات المتخصصة في المدى القريب رهانًا أفضل من حيث العائد المعدل حسب المخاطر. فهي تُشحن إلى العملاء ويُدفع ثمنها اليوم.
فيما تتصدر الروبوتات الشبيهة بالبشر عناوين الأخبار، تركز Cybernetix Ventures على التطبيقات العملية في قطاعات التصنيع والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية والإنشاءات. ما القطاعات التي تحقق فيها تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي أكبر أثر اقتصادي على المدى القريب، وأين ترون بالفعل عوائد قابلة للقياس على استثمارات الأتمتة؟
يتحقق الأثر الأسرع عندما تجتمع ثلاثة عوامل: مشكلة مكلفة، ونقص في العمالة، وجهة مشترية تقيس النتائج بالدولار.
يأتي التصنيع أولًا، ولا سيما في المصانع القائمة. فلا يمكن إعادة بناء معظم المصانع لاستيعاب الروبوتات. وتحتاج الشركة التي لديها مئات المواقع إلى أتمتة تلائم المباني الموجودة لديها بالفعل. لذلك تُعدّ الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تتيح للأذرع الروبوتية القائمة التقاط القطع المتداخلة أو اللامعة أو الشفافة، ذات قيمة كبيرة. فهي تطوّر ما هو موجود بالفعل في أرض المصنع.
الخدمات اللوجستية هي السوق الأكثر نضجًا، إذ يتضح فيها عائد الاستثمار في عمليات الالتقاط والنقل والتحميل. ومع ذلك، لا تزال القدرة على التقاط أي عنصر منفرد من صندوق مختلط على نحو موثوق مشكلة لم تُحل بالكامل.
لا تحظى الرعاية الصحية وعلوم الحياة بالتقدير الكافي. فالمختبرات المؤتمتة تحوّل العمل اليدوي البطيء إلى نتائج أسرع وقابلة للتكرار، كما أن مطوّري الأدوية يعرفون بالفعل كيف يدفعون مقابل الحصول على إجابات أسرع.
لا يزال قطاع الإنشاءات في مرحلة مبكرة، لكنه يعاني أحد أشدّ نقص العمالة على الإطلاق. وتُثبت الروبوتات جدواها في مهام محدودة، مثل تحديد مواقع العناصر ورفع المواد.
حين أرى عوائد قابلة للقياس، يكون النمط متشابهًا تقريبًا دائمًا: مهمة محدودة تُنجز بموثوقية أكبر، ويستطيع العميل أن يرى مردودها في أرقامه هو، لا في شريحة عرض تقديمي تتناول خمس سنوات.
تُحدث التطورات في النماذج التأسيسية والرؤية الحاسوبية والتعلّم المعزّز والمحاكاة تحولًا في قدرات الروبوتات. ما ابتكارات الذكاء الاصطناعي التي تراها الأشد تأثيرًا خلال السنوات الخمس المقبلة، وما القيود التقنية التي لا تزال تحول دون انتشار استخدامها على نطاق واسع في بيئات العالم الحقيقي غير المتوقعة؟
سأراقب أربعة أمور خلال السنوات الخمس المقبلة.
النماذج التأسيسية للروبوتات، ولا سيما تلك التي تربط بين الرؤية واللغة والفعل. لكنني أتوقع أن تنجح في كل مجال على حدة، لا أن يظهر نموذج واحد يناسب كل شيء. يبدأ المسار بهدف واحد، ثم يتسع ليشمل مجموعة من حالات الاستخدام، وربما مجالًا كاملًا في نهاية المطاف، مثل بناء المنازل المنفردة. لا أعتقد أن نموذجًا واحدًا سيدير قطاعات الإنشاءات والتصنيع والرعاية الصحية.
المحاكاة، لأنها تجعل التدريب قليل التكلفة. لكنها توصلك إلى مستوى 80% أو 90%، أما نسبة 10% الأخيرة فهي المرحلة التي تُسقط فيها الروبوتات الأشياء وتصطدم بها.
اللمس. فالرؤية ممتازة لفهم البيئة المحيطة، لكن إن أردت تغيير العالم، فعليك أن تتحسسه. لذا، فإن الاستشعار اللمسي والأيدي الأفضل مهمان، لأن معظم العمل الحقيقي يتمثل في التعامل مع الأشياء.
البنية التحتية للبيانات. في مجال المركبات ذاتية القيادة، أنشأ جيل من الشركات، مثل Scale AI، أعمالًا كبيرة في جمع البيانات وتصنيفها، فيما بنت Applied Intuition أعمالها على المحاكاة. وسيكون للذكاء الاصطناعي المادي نظيرٌ خاص به، وهو من أكبر الفرص في هذا المجال.
ما لا يزال يعرقل نشر الروبوتات في البيئات الفوضوية وغير المتوقعة هو الموثوقية والثقة. فالمصانع تحتاج إلى مستوى موثوقية يبلغ 99.99%. ولم تواكب معايير السلامة وإجراءات الاعتماد والتأمين بعدُ احتياجات الروبوتات المتنقلة التي تعمل بالقرب من الناس. كما أن كل روبوت متصل بالإنترنت يشكل خطرًا على الأمن السيبراني، وهو خطر لا يأخذه في الحسبان عند التسعير حتى الآن إلا عدد قليل جدًا.
استثمرت Cybernetix Ventures في شركات مثل Cambrian Robotics وDash Bio وRugged Robotics. ما الذي جذبكم إلى هذه الشركات، وما الذي يميز تقنية روبوتات واعدة عن نشاط تجاري قابل للتوسع؟
انطلقت الشركات الثلاث من مشكلة لدى العميل، لا من عرض تجريبي مبهر.
Cambrian Robotics. مجال الرؤية الآلية مزدحم، لكن Cambrian تلتقط بموثوقية القطع الصغيرة واللامعة والشفافة التي تربك معظم الأنظمة. وهي تعمل مع العلامات التجارية الصناعية الكبرى للروبوتات، ويمكن تركيبها في نحو نصف يوم، وكانت تخضع للاختبار والنشر بالفعل لدى شركات مصنّعة مثل Toyota وAudi وElectrolux حين شاركنا في قيادة جولتها التأسيسية عام 2024.
Dash Bio. يُحيل مطوّرو الأدوية قدرًا كبيرًا من تحليلاتهم الحيوية إلى مختبرات خارجية لا تزال تعتمد إلى حد بعيد على العمل اليدوي. وأنشأت Dash مختبرًا عالي الأتمتة ومتوافقًا مع معايير GLP (الممارسات المخبرية الجيدة)، يجمع بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي والبرمجيات لإجراء الاختبارات الأساسية بسرعة تصل إلى 10 أضعاف. وهي لا تبيع الروبوتات، بل تبيع إجابات أسرع يعرف العملاء بالفعل كيف يشترونها.
Rugged Robotics. لا يزال أحدهم في موقع البناء يحدد يدويًا موضع كل جدار وأنبوب وتجهيز. وهذه عملية بطيئة، وتصبح الأخطاء مكلفة بعد تشييد الجدران. يطبع روبوت Rugged المخططات مباشرة على الأرضية. إنها مهمة محدودة تُنجز بسرعة ودقة أكبر في مواقع لا تجد ما يكفي من العمال المهرة.
ما الذي يميز تقنية واعدة عن نشاط تجاري قابل للتوسع؟ في 99% من الحالات، يكون البدء بإنجاز تقني مبهر ثم البحث عن حالة استخدام وصفةً للتعثر. أما الشركات القابلة للتوسع فتنطلق من المشكلة وتعمل عكسيًا للوصول إلى الآلة، كما فعلت Kiva وLocus وUniversal Robots. بعد ذلك، أبحث عن عميل يعاود الشراء بعد المرحلة التجريبية، ونشرٍ لا يتطلب وجود حاصل على دكتوراه في الموقع، واقتصاديات وحدة تصمد عند التوسع، وفريق يحقق إنجازاته المرحلية. ثمة روبوتات كثيرة مبهرة، لكن عددًا أقل بكثير منها يمثل أعمالًا تجارية ناجحة.
مع تزايد قدرات الذكاء الاصطناعي المادي، تتصاعد المخاوف بشأن إزاحة العاملين عن وظائفهم والسلامة والإشراف البشري. هل ترى أن دور الروبوتات يتمثل أساسًا في سدّ نقص العمالة وتعزيز قدرات العاملين، أم تتوقع اضطرابًا كبيرًا في سوق العمل مع تسارع تبنيها؟
على المدى القريب، يتمثل دورها في الغالب في سدّ النقص. ففي المصانع والمستودعات والمختبرات ومواقع العمل التي نتعامل معها، تكمن المشكلة في نقص العاملين، لا في الطلب. وتظل الوظائف شاغرة لأشهر.
تُعدّ Verve Motion، إحدى شركات محفظتنا الاستثمارية، المثال الذي أعود إليه. تصنع الشركة بدلة خارجية مرنة تخفف كثيراً من الإجهاد عن العمال الذين يرفعون الأحمال الثقيلة طوال اليوم. وأخبر أحد عمال المستودع الفريق بأنه بات أخيراً يملك الطاقة للعب مع أطفاله حين يعود إلى المنزل. هذا مثال على الدور الإيجابي للروبوتات في العالم، وهي لا تحل محل أحد.
لن أتظاهر بأن الأمر لا يسبب اضطراباً. ستتقلص الوظائف الأكثر تكراراً، وسيتغير العمل بوتيرة أسرع مما تستطيع أنظمة التدريب لدينا مواكبته. والحل الصريح هو الاستثمار الآن في إعادة تأهيل الفنيين والمشغّلين والأشخاص الذين يتولون صيانة أساطيل الروبوتات. فكل روبوت يُشحن يخلق عملاً لشخص يركّبه ويبرمجه ويصلحه.
في ما يتعلق بالسلامة، تتمتع الروبوتات في الواقع بسبق على الذكاء الاصطناعي البرمجي. فقد خضعت الروبوتات الصناعية لمعايير السلامة وشهاداتها لعقود. ومع ازدياد ذكاء الروبوتات، يجب أن تمتد هذه الثقافة إليها: مساءلة واضحة، وآلات آمنة، وبقاء القرارات الحاسمة تحت سيطرة البشر.
بالنظر إلى عام 2030 وما بعده، ما التطورات في الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات التي تعتقد أنها ستترك الأثر الأكبر في الاقتصاد العالمي؟ وهل ثمة فرص استثمارية لم تحظَ بالاهتمام الكافي أو تطبيقات ناشئة تستحق اهتماماً أكبر بكثير؟
أعتقد أن ثلاثة أمور ستكون الأهم للاقتصاد العالمي بحلول عام 2030.
ستتيح الروبوتات التي تتعلم أثناء العمل أخيراً أتمتة العمليات لدى الشركات الصناعية الصغيرة والمتوسطة التي لم تكن قادرة قط على تحمل تكلفة التكامل المخصص. فهناك تحديداً يوجد معظم القطاع الصناعي.
ستسرّع المختبرات المؤتمتة وتيرة العلوم، مع إجراء الأبحاث في علم الأحياء واكتشاف الأدوية على مدار الساعة.
وسيصبح توريد مكونات الروبوتات — المشغّلات والمحركات والمستشعرات والتروس — مسألة استراتيجية. فمعظم مصنّعي الروبوتات الشبيهة بالبشر لا يصنعون هذه الأجزاء. بل يصممونها ويدمجونها ويجمعونها، ويتركز جانب كبير من إمداداتها اليوم في الصين واليابان. وستكون للجهة التي تبني هذه القاعدة في الولايات المتحدة والدول الحليفة أهمية كبيرة.
ما لا يحظى بالاهتمام الكافي هو البنية التحتية الأساسية: جمع البيانات من العالم المادي، والمحاكاة والاختبار، وإدارة الأساطيل، والإدراك، وهوية الآلات والأمن السيبراني، كي تتمكن الروبوتات من الوثوق بعضها ببعض وبالشبكات التي تعمل عليها. وكذلك التطبيقات القطاعية المتخصصة في الصناعات التي تعاني نقص العمالة ولا يتصدر الحديث عنها عناوين الأخبار، مثل الزراعة والبناء.
ستتركز عناوين الأخبار على الروبوتات الشبيهة بالبشر. لكن قسماً كبيراً من الأرباح سيتحقق في البنية التحتية الأساسية. وفي نهاية المطاف، الأثر المجتمعي هو ما يهم، لا الأثر التقني.
شكراً على هذه المقابلة الرائعة. ويمكن للقراء الراغبين في معرفة المزيد عن الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي والاستثمار في المراحل المبكرة في مجال الأتمتة زيارة Cybernetix Ventures.
