David Pinn, CEO von Brain Corp – Interviewreihe

David Pinn ist CEO von Brain Corp, wo er fast neun Jahre damit verbracht hat, die Unternehmensstrategie, die Finanzoperationen und den Übergang zu einem softwaregesteuerten Robotikgeschäft zu gestalten. Er trat 2017 als VP Strategy bei Brain Corp ein und stieg über leitende Strategie‑ und Finanzpositionen zum CEO im Jahr 2022 auf. Während seiner Amtszeit hat Pinn bedeutende Kapitalaufnahmen geleitet, den Wandel des Unternehmens von einem hardware‑zentrierten Modell hin zu wiederkehrenden Softwareeinnahmen, die Expansion in robotergestützte Datenerfassung und Analytik sowie strategische Partnerschaften mit globalen Original Equipment Manufacturers (OEMs) vorangetrieben. Zu Beginn seiner Karriere war er in Finanz‑ und Strategiepositionen bei Qualcomm tätig, beriet von Risikokapital unterstützte Technologie‑Start‑ups, arbeitete mit Portfoliounternehmen von L Catterton und begann seine Laufbahn bei Teradyne im Ingenieur‑ und technischen Vertrieb, was ihm einen Hintergrund in Robotik, Halbleitern, Finanzen, Unternehmensentwicklung und Technologietransfer verschaffte.

Brain Corp ist ein Robotik‑ und Physical‑AI‑Unternehmen, das BrainOS® entwickelt, eine Unternehmens‑Autonomieplattform, die Hersteller und Unternehmen befähigt, autonome mobile Roboter in großem Maßstab einzusetzen und zu verwalten. BrainOS betreibt mehr als 50.000 Roboter auf sechs Kontinenten und hat über 25 Millionen Stunden realer Betriebszeit angesammelt, wobei Anwendungen wie autonomes Bodenreinigen, Inventar‑ und Regaldaten‑Erfassung sowie Materialtransport in Umgebungen wie Einzelhandelsgeschäften, Lagerhäusern, Flughäfen, Gesundheitseinrichtungen und Geschäftsgebäuden unterstützt werden. Die Plattform kombiniert KI‑gesteuerte Navigation, semantisches 3D‑Mapping, Sicherheitssysteme, cloud‑basiertes Flottenmanagement, Analytik und Integrationen mit Unternehmenssystemen; die gesammelten Daten aus der eingesetzten Flotte verbessern im Laufe der Zeit Navigation und Zuverlässigkeit. Zu den neuesten Entwicklungen gehören BrainOS Clean 2.0 und SelfPath™ AI, die Reinigungsroboter befähigen, ihre Routen automatisch zu erzeugen und anzupassen, anstatt auf manuell trainierte Pfade zu setzen.

Ihre Karriere hat Sie von der Ingenieurarbeit in Funk‑ und Funksystemen über strategische Finanzen, SaaS‑Transformation bis hin zur CEO‑Führung bei Brain Corp geführt. Wie hat diese Mischung aus technischer und finanzieller Disziplin Ihre Sicht darauf geprägt, dass Unternehmen nicht „Roboter“, sondern messbare operative Ergebnisse kaufen?

Meine frühe Karriere begann im technischen Vertrieb, wo ich Halbleiter‑Fertigungsanlagen für Teradyne verkaufte. Durch viele Versuche und Irrtümer lernte ich früh eine wichtige Lektion: Es gab eine große Lücke zwischen dem, was ich für wichtig hielt – meist die technischen Spezifikationen – und dem, was dem Käufer tatsächlich wichtig war. Ich lernte, dass dem Käufer das Geschäftsergebnis wichtig ist und ob er mir und meinem Team vertraut, es zu liefern.

Als ich später in die Robotik wechselte, wurde diese Lektion noch deutlicher. Jede Technologieinvestition konkurriert um Kapital, und ein System bekommt nicht allein wegen seiner technischen Raffinesse Anerkennung. In der Robotik lässt man sich leicht von der Maschine selbst faszinieren. Aber ein Einzelhändler wacht nicht auf, weil er einen Roboter will. Er will sauberere Böden, hochpräzises Inventar und mehr Zeit für seine Mitarbeitenden, um Kundenservice zu leisten. Der Roboter ist nur das Lieferfahrzeug für dieses Ergebnis.

Bei Brain Corp beginnen wir mit dem Problem des Kunden, definieren das Geschäftsergebnis und arbeiten rückwärts zur Autonomie‑Schicht und den dafür benötigten Daten. Mein Ingenieur‑Hintergrund lässt mich die technische Komplexität tief schätzen, aber meine Vertriebs‑ und Finanzdisziplinen halten mich darauf fokussiert, ob die Lösung ein skalierbares, kommerziell tragfähiges Geschäft schafft. Man braucht beides. Ein Roboter, der funktioniert, aber keinen wirtschaftlichen Ertrag liefert, ist ein Wissenschaftsprojekt, kein Produkt, und ein Finanzmodell, das auf unzuverlässiger Technologie beruht, ist kein Unternehmen.

Bei so viel Aufmerksamkeit für Humanoide und Allzweck‑Roboter – was glauben Sie, missversteht der Markt darüber, was Unternehmen heute tatsächlich von Robotik benötigen?

Hot Take: Die Besessenheit der Branche von Humanoiden im kommerziellen und industriellen Umfeld ist eine Ablenkung.

Das Standard‑Argument, das man von Humanoid‑Befürwortern hört, lautet: „Die Welt wurde für Menschen gebaut, daher müssen Roboter menschenähnlich geformt sein.“ Das mag in Wohnumgebungen zutreffen, aber für Unternehmensumgebungen ist es grundlegend falsch.

Betrachten Sie ein Lagerhaus. Es ist nicht für Menschen gebaut, sondern für Gabelstapler, Palettenhubwagen und schwere Maschinen. Schauen Sie sich Einzelhandelsgeschäfte, Schulen, Hotels, Krankenhäuser und Flughäfen an. Anforderungen an Rollstuhlgängigkeit bedeuten, dass diese Räume ebene Böden, Rampen, breite Gänge und Aufzüge haben. Gewerbe‑ und Industriegebäude sind für rollende Fortbewegung konzipiert.

Wenn man das erkennt, sieht man schnell, dass das Anbringen von Beinen an einem kommerziellen Roboter eine unnötige Haftung und eine massive Geldverschwendung ist. Warum ein teures, zerbrechliches bipedales System entwickeln, um einen Raum zu durchqueren, der bereits für Räder geeignet ist? Räder sind günstiger, zuverlässiger und handhaben Lasten besser.

Wie bereits erwähnt, ist ein Roboter ohne wirtschaftlichen Ertrag nur ein Wissenschaftsprojekt. Einen hochkomplexen Humanoid zu bauen, nur um über einen flachen, rollstuhlgerechten Boden zu gehen, ist das ultimative Wissenschaftsprojekt. Es löst ein Lokomotionsproblem, das es gar nicht gibt. Unternehmen benötigen keine menschenähnlichen Maschinen; sie benötigen Werkzeuge, die zuverlässig ein konkretes Geschäftsergebnis liefern. Und für kommerzielle Anwendungsfälle gewinnen Räder jedes Mal.

Brain Corp arbeitet in unordentlichen, öffentlichen, stark frequentierten Umgebungen wie Geschäften, Flughäfen, Lagerhäusern, Krankenhäusern und Campus‑Geländen. Was sind die härtesten realen Probleme, die in Robotik‑Demos nicht auftauchen?

Die autonome Fahrzeug‑Industrie hat auf die harte Tour gelernt, wie trügerisch Demos sein können. Vor über einem Jahrzehnt sahen wir Selbstfahrzeug‑Demos, aber es dauerte weitere zehn bis fünfzehn Jahre intensiver Ingenieurarbeit, um tatsächlich kommerzielle fahrerlose Taxis zu starten. Warum? Wegen dessen, was die Branche den „march of the nines“ nennt.

Ein System zu 90 % zuverlässig zu machen, ergibt eine großartige Demo. Auf 99 % zu kommen, ist ein gewaltiger technischer Erfolg. Aber wenn man eine Flotte von Zehntausenden Robotern an tausenden öffentlichen Standorten betreibt, reicht 99 % Zuverlässigkeit nicht aus.

In einer live‑kommerziellen Umgebung ändern Menschen plötzlich die Richtung. Einkaufswagen liegen in den Gängen. Displays verschieben sich über Nacht. Paletten blockieren Wege. Böden können spiegelnd, nass, uneben oder mit Schmutz bedeckt sein. Türen öffnen und schließen, die Beleuchtung ändert sich, und Mitarbeitende entwickeln eigene Interaktionsweisen mit der Maschine. Ein Roboter kann zudem Kindern, Personen mit Mobilitätshilfen, abgelenkten Kunden, Gabelstaplern oder jemandem begegnen, der einfach in seinem Weg stehen bleibt.

Das härteste Problem ist nicht das Navigieren, wenn alles wie erwartet funktioniert. Es ist das elegante Anpassen, wenn etwas Unerwartetes passiert. Kann der Roboter verstehen, warum seine Route blockiert ist, eine sichere Alternative finden und die Aufgabe abschließen? Kann er das tun, ohne mehr Arbeit für die Mitarbeitenden zu erzeugen und das in Millionen von Stunden skalierbar?

Es gibt zudem eine soziale Dimension, die Demos häufig übersehen. Menschen müssen die Absicht eines Roboters verstehen. Seine Bewegungen sollten vorhersehbar sein, seine Signale klar, und er sollte in bestehende menschliche Arbeitsabläufe passen, anstatt alle um ihn herum zum Anpassen zu zwingen.

Für uns bedeutet reale KI „es funktioniert einfach“. Die Randfälle befinden sich nicht am Rand, sie sind die Umgebung. Für diese Bedingungen zu bauen erfordert jahrelanges operatives Lernen, durchdachte Sicherheitsarchitektur und einen unermüdlichen Fokus auf Details, die in einem simulierten Video unsichtbar bleiben.

Wenn ein Unternehmen den ROI von Robotik bewertet, welche Kennzahlen zählen am meisten: eingesparte Arbeitsstunden, Aufgaben‑Konsistenz, Verfügbarkeit, Datenerfassung, Sicherheit, Kundenerlebnis oder etwas anderes?

Alles oben Genannte.

Eingesparte Arbeitsstunden sind nützlich, erfassen aber nicht das ganze Bild. In vielen Branchen ist das Kernproblem nicht nur, dass Arbeit teuer ist; es ist, dass qualifizierte Fachkräfte schwer zu finden sind, die Fluktuation hoch ist und wichtige Aufgaben inkonsistent erledigt werden, weil Teams überlastet sind. In diesem Kontext können Aufgaben‑Abschluss, Frequenz und Konsistenz wertvoller sein als eine theoretische Reduktion der Kopfzahl.

Die nächste Ebene ist die operative Leistung: Verfügbarkeit, autonome Auslastung, erfolgreicher Aufgabenabschluss, Abdeckung und der benötigte Betreuungsaufwand. Ein Roboter, der technisch viele Stunden arbeitet, aber häufig gerettet werden muss, liefert keine sinnvolle Autonomie.

Verbesserungen bei Sicherheit und Compliance dürfen im ROI‑Modell ebenfalls nicht übersehen werden. Ein Reinigungsroboter reduziert Belastungen und Verletzungen am Arbeitsplatz und gibt Mitarbeitenden mehr Zeit, sich auf Kunden und höherwertige Tätigkeiten zu konzentrieren. Ein Inventur‑Roboter verbessert die Verfügbarkeit im Regal, die Preisgenauigkeit und die Konsistenz der Ausführung. Roboter schaffen zudem eine neue Ebene operativer Transparenz, indem sie zuverlässige, wiederkehrende Daten darüber erfassen, was in der physischen Umgebung geschieht.

Der Schlüssel ist, vor dem Rollout eine reale Basislinie zu etablieren und die Leistung über den gesamten Lebenszyklus zu messen, einschließlich Implementierung, Support, Wartung, Schulung und Integration.

Brain Corp ist im Robotik‑Bereich einzigartig, weil es als wiederkehrende SaaS‑Robotik‑Plattform operiert. Warum werden Software, Daten und Flotten‑Orchestrierung wichtiger als das eigentliche Roboter‑Formfaktor?

Hardware definiert, was ein Roboter physisch leisten kann. Software bestimmt, wie zuverlässig er das tut, wie einfach er ausgerollt werden kann, wie sicher er in ein Unternehmen integriert wird und ob er im Laufe der Zeit nützlicher wird.

Ohne eine einheitliche Software‑ und Cloud‑Schicht ist ein Roboter im Wesentlichen eine isolierte Maschine. Er kann eine Aufgabe in einer Einrichtung erledigen, lässt sich aber nicht leicht überwachen, aktualisieren, in Unternehmenssysteme integrieren oder mit einer größeren Flotte koordinieren. Das führt zu Fragmentierung, wenn Unternehmen verschiedene Roboter‑Typen hinzufügen, jeder mit eigener Schnittstelle, Support‑Modell, Daten und Betriebsverfahren.

Eine Plattform ändert diese Gleichung. Mit unserer Autonomie‑Plattform BrainOS® bieten wir eine gemeinsame Basis für Autonomie, Sicherheit, Daten und Flotten‑Management über unterschiedliche Maschinen und Anwendungen hinweg. Unsere Partner können sich auf ihre Hardware‑Expertise und das Kundenproblem konzentrieren, das sie tief verstehen, anstatt die gesamte Autonomie‑ und Cloud‑Infrastruktur für jedes neue Produkt neu zu bauen.

Software ermöglicht zudem, dass der Wert der Maschine kumulativ wächst. Wir können neue Fähigkeiten per Over‑the‑Air‑Updates ausrollen, aus dem Verhalten der Roboter in der Flotte lernen, die Leistung verbessern und auf neue Randfälle reagieren, ohne die Hardware zu ersetzen. Traditionelle Industrieausrüstung verliert ab dem Moment der Inbetriebnahme an Wert. Ein vernetztes autonomes System wird im Laufe seines Lebenszyklus leistungsfähiger.

Der Formfaktor bleibt wichtig, weil das physische Design zur Aufgabe passen muss. Aber Formfaktoren werden sich weiterentwickeln. Der langlebigere Wert liegt in der Intelligenz, der operativen Infrastruktur und der Datenschicht, die über jede Anwendung hinweg eingesetzt werden kann. Deshalb beschreiben wir BrainOS® als die Autonomie‑Plattform für die reale Welt und nicht als Betriebssystem für einen einzelnen Roboter.

BrainOS‑gestützte Roboter werden jetzt nicht nur zum Reinigen, sondern auch für Regalanalyse, Inventar‑Transparenz und Materialtransport eingesetzt. Wie sehen Sie die Entwicklung von Robotern von reinen Aufgaben‑Automatisierungs‑Tools zu mobilen Datenplattformen?

Unsere BrainOS®‑Plattform stellt Unternehmen die Infrastruktur bereit, die nötig ist, um autonome Lösungen im Unternehmensmaßstab zu bauen, auszurollen und zu unterstützen. Wir liefern die zugrunde liegende Autonomie‑ und Intelligenz‑Schicht, die es unseren Partnern ermöglicht, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: konkrete, reale Geschäftsprobleme zu lösen. Dieser einzigartige Ansatz hat es uns ermöglicht, schnell zu skalieren und Unternehmen nicht nur Roboter, sondern ganze Robotik‑Geschäfte aufzubauen.

Roboter‑Bodenreinigung war eine der ersten kommerziellen Anwendungen, die bedeutende Skalierung erreichte, weil sie einen klaren, wiederholbaren Betriebsbedarf adressierte; jede kommerzielle Umgebung hat schmutzige Böden und viele stehen vor Arbeitskräftemangel. Wir erreichten diese Skalierung gemeinsam mit unserem Partner Tennant Company, einem seit über 150 Jahren führenden Anbieter von Bodenpflege, der sich zu einem der weltweit größten Hersteller von Gewerbe‑Robotern entwickelt hat.

Durch unsere Zusammenarbeit mit großen Unternehmen im Einzelhandel und in der Logistik erkannten wir eine grundlegende Wahrheit: Während diese Betriebe genau wissen, welche Waren ihr Lager betreten und verlassen, fehlt oft die Sichtbarkeit darüber, was tatsächlich auf dem Verkaufs‑ oder Lagerboden geschieht. Ein mobiler Roboter ist eines der wenigen Systeme, das wiederholt durch die physische Umgebung bewegt und damit in großem Maßstab diese „Ground‑Truth“-Daten erfasst. Um diese Herausforderung zu meistern, haben wir uns mit Driveline Retail, einem führenden Händler, und Dane Technologies, einem Marktführer für Lagerausstattung, zusammengeschlossen, um Inventar‑Tracking und Regalanalyse auf Unternehmens‑Skala zu bringen.

Wenn Sie in diese Anwendungsbereiche der Inventar‑Transparenz expandieren, ist das Sammeln von Daten nur ein Teil der Gleichung. Die meisten Lagerhäuser und Einzelhändler wollen mehr als nur Millionen roher Bilder; sie benötigen genaue Informationen darüber, welches Produkt nicht vorrätig ist, welcher Preis falsch ist, wo eine fehlende Palette liegt und welche konkrete Maßnahme ein Mitarbeitender als Nächstes ergreifen soll. Brain Corp liefert die fortschrittliche Computer‑Vision und KI, die nötig sind, um diese rohen Beobachtungen in präzise, priorisierte Geschäftsentscheidungen zu übersetzen.

Unabhängig vom Roboter‑Formfaktor ermöglichen diese Systeme Unternehmen zudem, kontinuierlich aktualisierte digitale Zwillinge ihrer Anlagen zu erstellen. Da unsere Roboter sicher und zuverlässig ganze Grundrisse durchqueren, fungieren sie als mobile Datenplattformen und erfassen hochdetaillierte Anlagen‑Intelligenz. Das kann beispielsweise bedeuten, den Standort eines Feuerlöschers zu prüfen, einen defekten Gefrierschrank zu identifizieren oder Bereiche mit schlechter WLAN‑Abdeckung zu kartieren.

Was unterscheidet eine Robotik‑Implementierung, die in einem Pilotstandort funktioniert, von einer, die über tausende Unternehmensstandorte skaliert?

Pilotprojekte belohnen Möglichkeiten. Skalierung belohnt Zuverlässigkeit.

Ein Pilot kann erfolgreich sein, weil der beste Ingenieur in der Nähe steht, die Umgebung sorgfältig vorbereitet wurde und jemand im Hintergrund still die Ausnahmen handhabt. Das funktioniert nicht, wenn man an Hunderten oder Tausenden von Standorten ausrollt. Dann wird jeder manuelle Schritt zu einer Kosten‑ und Fehlermöglichkeit.

Eine skalierbare Implementierung muss von Anfang an wiederholbar sein. Der Roboter sollte einfach zu konfigurieren, intuitiv für Front‑Line‑Mitarbeitende, remote beobachtbar und in der Lage sein, Software‑Updates zu erhalten, ohne dass jemand jeden Standort besucht. Das Unternehmen benötigt zudem ausgereifte Systeme für Cyber‑Security, Sicherheits‑Zertifizierung, Support, Schulung, Wartung, Analytik und Integration in die bestehende Technologie des Kunden.

Change‑Management ist ebenso wichtig. Die Menschen, die neben dem Roboter arbeiten, müssen verstehen, was er tut, wo seine Grenzen liegen und wie er in ihre Aufgaben passt. Implementierungen scheitern, wenn die Technologie technisch einwandfrei ist, aber die operative Verantwortung unklar bleibt.

Schließlich muss die Wirtschaftlichkeit für den Kunden und den Robotik‑Anbieter funktionieren. Das erfordert eine Robotik‑Infrastruktur, die mit jeder Implementierung ökonomischer und robuster wird.

Diese Sammlung von Herausforderungen nennen wir die Autonomie‑Lücke. Einen funktionierenden Prototyp zu bauen ist nur ein Teil des Aufbaus eines Robotik‑Geschäfts. Die weitaus härtere Aufgabe besteht darin, diesen Prototyp in ein sicheres, unterstütztes, wiederholbares Produkt zu verwandeln, das weiter funktioniert, wenn die Spezialist:innen das Gebäude verlassen.

Brain Corps aktuelle Arbeiten zu kontextuellem Grounding und semantischem Mapping deuten auf eine intelligentere Schicht für Physical AI hin. Warum ist das „Verstehen der Umgebung“ die nächste große Grenze für autonome Roboter?

Traditionelle Navigation ist weitgehend ein geometrisches Problem: Wo bin ich, wohin kann ich mich bewegen und was sollte ich vermeiden? Kontextuelles Grounding fügt ein viel reicheres Set an Fragen hinzu: Was passiert um mich herum? Was sind diese Objekte? Wie werden Menschen wahrscheinlich mit ihnen interagieren? Welches Verhalten ist in dieser konkreten Situation angemessen?

Ein einfaches Navigationssystem erkennt vielleicht, dass etwas Raum einnimmt. Ein kontextbewusstes System sollte exakt verstehen, was das Objekt ist, warum es dort ist, was es tut und letztlich, wie man sich darum herum verhalten sollte. Diese Unterscheidungen sind wichtig, weil die korrekte Reaktion in jedem Fall unterschiedlich ist.

Das wird besonders wichtig, wenn Robotik zunehmend generative KI, Vision‑Language‑Modelle und andere probabilistische Systeme integriert. Diese Modelle können enorme Intelligenz und Flexibilität bringen, aber eine plausible Antwort reicht nicht aus, wenn Software eine physische Maschine steuert. Die Aktion muss in der tatsächlichen Geometrie, den Bedingungen, Sicherheitsanforderungen und dem sozialen Kontext der Umgebung verankert sein.

Wir glauben, die Lösung liegt darin, fortschrittliche KI mit einer beständigen kontextuellen Repräsentation der physischen Welt und deterministischen Sicherheitskontrollen zu kombinieren. Das ermöglicht dem Roboter, von immer fähigeren KI‑Modellen zu profitieren, ohne dass probabilistische Intelligenz ohne Grenzen operiert.

Wie sollten Unternehmen Vertrauen denken, wenn sie Roboter rund um Mitarbeitende, Kund:innen und die Öffentlichkeit einsetzen?

Zunächst müssen wir eine grundlegende Wahrheit anerkennen: Roboter unterscheiden sich von anderer Unternehmens‑Technologie. Ein Software‑Bug kann Ihren Laptop abstürzen lassen, aber ein Bug in einer 1.000‑Pfund‑Maschine, die einen belebten Einzelhandelsgang durchfährt, hat völlig andere Konsequenzen. Unternehmen können einen Roboter nicht einfach wie ein weiteres vernetztes IT‑Gerät behandeln.

Vertrauen in Robotik wird jeden einzelnen Tag verdient. In einer Zeit, in der die FCC die Zulassung ausländischer Robotik wegen Sicherheitsbedenken einschränkt, war die Messlatte für dieses Vertrauen noch nie höher. Während Physical AI in unsere Krankenhäuser, Flughäfen, Lagerhäuser und Lebensmittelgeschäfte einfließt, müssen Unternehmen Vertrauen über mehrere klare Ebenen bewerten: physische Sicherheit, Datenschutz und menschliche Integration.

Fortgeschrittene KI ist beeindruckend, um einen Roboter „intelligent“ genug zu machen, komplexe Umgebungen zu navigieren, aber Intelligenz und Sicherheit sind nicht dasselbe. Ein vertrauenswürdiger Roboter trennt die beiden. Er muss über dedizierte, redundante Hardware‑Sicherheitskontrollen verfügen, die das System übersteuern können. Sicherheit muss hardcodiert sein, nicht erlernt.

Zudem sind Roboter, die öffentliche Räume durchqueren, im Grunde mobile Datenplattformen. Sie nutzen Kameras und Sensoren, um die Welt zu sehen. Unternehmen müssen von ihren Anbietern absolute Klarheit fordern: Was sieht der Roboter? Wohin gehen diese Daten? Wer hat Zugriff darauf? Datenschutz und Cyber‑Security können nicht nachträglich als PR‑Maßnahme angeheftet werden; sie müssen von Anfang an in die Systemarchitektur eingebaut sein.

Der größte Fehler von Unternehmen ist, einen Roboter ohne jegliches Change‑Management‑Konzept in eine Einrichtung zu stellen. Man kann Mitarbeitende oder Kund:innen nicht einfach im Glauben an Robotik zurücklassen. Mitarbeitende müssen frühzeitig eingebunden, richtig geschult und genau sehen, wie die Maschine ihren Arbeitsalltag leichter und sicherer macht. Sie müssen wissen, wer verantwortlich ist, wenn etwas schiefgeht, und wie man eingreifen kann, falls nötig.

Letztlich sind Zertifizierungen, Audits und Sicherheitskontrollen nur das Basisevidenz. Wahres Vertrauen entsteht durch wiederholte Erfahrung. Wenn ein Roboter sicher agiert, konsequent den persönlichen Raum von Kund:innen respektiert und Tag für Tag die langweilige, schmutzige Arbeit von Mitarbeitenden übernimmt, wird er einfach Teil des Teams.

Wo sehen Sie in den nächsten fünf Jahren den größten Mehrwert kommerzieller Robotik – im Einzelhandel, in der Logistik, im Gesundheitswesen, in der Fertigung, an Flughäfen oder in einem völlig anderen Sektor?

Der größte Mehrwert entsteht typischerweise in Umgebungen, die groß, verteilt und arbeitskräftig eingeschränkt sind. Sie haben repetitive Aufgaben, die schwer konsistent zu erledigen sind.

Die Lieferkette – von der Fertigung über die Logistik bis zum Einzelhandel – vereint all diese Bedingungen. Geschäfte sind komplexe öffentliche Räume, Arbeitskräfte sind ein ständiges Problem, und kleine operative Probleme (ein leeres Regal, ein falscher Preis, eine verspätete Reinigungsaufgabe) können direkt das Kundenerlebnis und die finanzielle Performance beeinflussen. Logistik und Fertigung werden ebenfalls enormen Mehrwert schaffen, durch Inventar‑Transparenz, Materialtransport und Koordination über zunehmend automatisierte Anlagen hinweg.

Der größte Wert wird jedoch nicht durch eine einzelne Branche definiert. Er wird durch einen Wandel darin entstehen, wie Unternehmen Robotik kaufen. Konkret wird in den nächsten fünf Jahren das Ende des isolierten Robotik‑Projekts stehen.

Heute betreiben Unternehmen stark fragmentierte Initiativen. Sie kaufen einen Roboter von Firma A, um Böden zu reinigen, einen anderen von Firma B, um Inventar zu scannen, und einen dritten von Firma C, um Materialien zu bewegen. Jeder hat sein eigenes lokale Weltverständnis, das nicht mit den anderen geteilt wird. Das ist ein operatives Albtraumszenario, das nicht skaliert.

In den nächsten fünf Jahren wird der Mehrwert aus gemeinsamem Kontext und gemeinsamer Ausführung entstehen. Unternehmen werden aufhören, fragmentierte Roboter zu kaufen, und stattdessen in eine einheitliche Physical‑AI‑Grundlage investieren. Sie wollen eine Software‑Plattform, eine Autonomie‑Schicht und eine Daten‑Pipeline, die eine diverse Flotte von Maschinen verwaltet, Kontext über die Umgebung teilt und zentral orchestriert, um ganze Einrichtungen zu automatisieren statt einzelner Aufgaben.

So geht KI über bloße Ambitionen hinaus und lässt die reale Welt besser funktionieren.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser:innen, die mehr erfahren möchten, sollten Brain Corp besuchen.