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Anthony Tayoun, co-fundador y director de operaciones de Dexai Robotics – Serie de entrevistas
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Anthony es el co-fundador y director de operaciones de Dexai Robotics, una startup que automatiza actividades en cocinas comerciales utilizando brazos robóticos flexibles. Antes de Dexai, Anthony trabajó como consultor con el Boston Consulting Group, centrado en estrategias de crecimiento. Anthony tiene un MBA de la Escuela de Negocios de Harvard, y un título en Ingeniería Mecánica y un título en Matemáticas de la Universidad Americana de Beirut. Fuera del trabajo, Anthony disfruta persiguiendo balones de fútbol y explorando tesoros sumergidos en el mar.
¿Qué es lo que te atrajo a la robótica inicialmente?
Me asombra nuestra capacidad, como seres humanos, para desarrollar “herramientas complejas” a partir de componentes simples para mejorar nuestro nivel de vida. Al mismo tiempo, estamos viviendo en un período durante el cual muchas tecnologías habilitadoras están mejorando en una orden de magnitud. Solo mira hacia atrás en las últimas dos décadas: se crearon robots colaborativos y se volvieron asequibles para aplicaciones comerciales, la teoría de control avanzó sustancialmente, la visión por computadora está en un nivel casi sobrehumano, el aprendizaje automático permite una toma de decisiones muy rápida, y la infraestructura de Internet mejoró lo suficiente como para conectar todo esto. Ahora es realmente el momento más emocionante para la robótica; por primera vez en la historia, el rendimiento de los robots pronto superará nuestras expectativas.
Tienes un fondo muy diverso, incluyendo ser Asociado del Boston Consulting Group (BCG). Uno de tus proyectos fue diseñar una herramienta de predicción para detectar actividad ilícita utilizando métodos estadísticos avanzados y análisis de big data. ¿Podrías hablar sobre este proyecto?
En un nivel alto, ese proyecto involucró analizar un conjunto de datos muy grande, que comprendía datos demográficos y de comportamiento para establecimientos comerciales, para descubrir comportamientos predictivos. Utilizamos técnicas de modelado estadístico avanzadas, como regresión binomial, para calcular la probabilidad de actividad ilícita en función de datos no relacionados anteriores. Los resultados fueron asombrosos: a partir de datos como tipos de licencias poseídas o rendimiento financiero histórico, pudimos hacer predicciones con una precisión una orden de magnitud mayor que la línea base.
¿Puedes discutir cómo te diste cuenta de que dejabas de ser Asociado de BCG para lanzar Dexai Robotics?
Mi experiencia en BCG enriqueció enormemente mi conocimiento empresarial, ya que ayudé a empresas a navegar por diversos temas estratégicos y de gestión. Durante esta experiencia, me di cuenta de que los proyectos que más disfruto son aquellos relacionados con la entrada en el mercado o ayudar a los clientes a establecer negocios desde cero, lo que me empujó en la dirección emprendedora. Decidí cursar un Master en Administración de Negocios y me uní a la Escuela de Negocios de Harvard. En HBS, me centré en la emprendeduría y las clases relacionadas, y tuve la suerte de experimentar con algunas ideas en el laboratorio de innovación de la escuela. A mitad del MBA, conocí a Dave Johnson (ahora co-fundador de Dexai), y juntos comenzamos a desarrollar planes de negocios para comercializar la tecnología que él y otros en Harvard y MIT estaban desarrollando. Después de algunas competencias de negocios y decenas de llamadas a clientes, Dexai nació.
Dexai Robotics cuenta con AIfred, un robot que automatiza actividades en la industria alimentaria y las cocinas comerciales. ¿Cuáles son las tareas que AIfred es capaz de realizar?
AIfred es capaz de ensamblar comidas de principio a fin para una variedad de recetas. AIfred puede utilizar utensilios regulares como pinzas, cucharas, cucharones y espátulas para recoger y/or servir casi cualquier ingrediente. A AIfred le toma ~1 día “aprender” un nuevo ingrediente, siempre y cuando pueda ser manipulado utilizando los utensilios mencionados. AIfred también puede “ver” e identificar diferentes ingredientes en el espacio de trabajo, pasar tazones alrededor y realizar tareas simples como abrir una olla de arroz o una puerta de horno. En el futuro, AIfred aprenderá tareas adicionales como operar equipo de cocina (por ejemplo, freidora, parrilla) y realizar tareas de preparación de ingredientes (por ejemplo, cortar, rebanar).
¿Hay una curva de aprendizaje para un operador de restaurante que desee instalar AIfred en su cocina comercial?
Hay una ligera curva de aprendizaje, similar a la de la mayoría de los electrodomésticos de cocina. La configuración inicial consiste en ingresar recetas compatibles en el software de Dexai, especificar porciones de ingredientes y conectar AIfred al sistema de punto de venta. Después de eso, AIfred funciona casi por sí solo, con los operadores del restaurante solo necesitando rellenar periódicamente los contenedores de alimentos con ingredientes frescos. AIfred está diseñado para simplificar la vida de los trabajadores de los restaurantes: tomamos la decisión consciente de resolver el “problema difícil” nosotros mismos, para que nuestros clientes no tengan que preocuparse por eso. La cámara de AIfred, combinada con el software de inteligencia artificial propietario de Dexai, permite una adaptación sin problemas a la mayoría de los diseños y procesos. Además, AIfred puede adaptarse a cambios en el entorno, como mover un tazón alrededor o intercambiar ingredientes, para maximizar la flexibilidad del operador.
¿Cuál es la reacción inicial de los restauradores que prueban el robot AIfred?
¡Esa es una pregunta muy interesante porque la reacción progresa muy rápidamente! La reacción universal inicial es sacar el teléfono y comenzar a tomar fotos y videos. Hay algo realmente mágico en un brazo robótico que se mueve suavemente alrededor de una manera intencional. Tal vez sea porque la cultura popular nos hace esperar movimientos torpes y bruscos, similares a cuando alguien hace una “impresión de robot”. Contraste eso con el robot que se mueve muy suavemente, recoge utensilios y sirve alimentos de la misma manera que lo haría una persona, y su reacción cambia dramáticamente.
¿Hay alguna marca o restaurante grande que esté utilizando actualmente AIfred o probándolo?
Desplegamos un par de pruebas exitosas para probar el sistema y tuvimos que pausar debido a preocupaciones por la seguridad de nuestros empleados relacionadas con COVID-19. Nuestros nombres de clientes aún son confidenciales y nuestro enfoque inicial es en ensaladas y tazones. Más adelante este año, tendremos nuestro primer despliegue frente al cliente, ¡así que estén atentos!
Uno de tus proyectos robóticos más antiguos fue el robot Mule, que asistía a los usuarios en el transporte de mercancías cotidianas. ¿Cómo influyó esta experiencia temprana en tu pensamiento sobre la robótica?
Mi mayor aprendizaje del proyecto del robot Mule fue que resolver el problema técnico es un requisito necesario pero insuficiente para el éxito. Sin un enfoque en el cliente y un modelo de negocio sólido, incluso la solución técnica más elegante no saldrá del laboratorio de investigación. Para el robot Mule, desarrollamos una solución para aplicaciones residenciales, pero luchamos por avanzar en el proyecto. Alternativamente, pensando en el mismo problema con una lente más comercial: transportar mercancías dentro de un edificio es perfecto para aplicaciones de “servicio de habitación” en la hospitalidad. Hoy en día, un hotel de Chicago utiliza dos robots que automatizan el servicio de habitación, hechos por una startup que comercializó con éxito un proyecto similar.
¿Qué crees que será una cocina comercial en el futuro? ¿Cómo cooperarán o reemplazarán los robots al personal de la cocina?
Creo que el personal de la cocina siempre será necesario; la hospitalidad es incompleta sin un toque humano. En cuanto a la cocina del futuro, la respuesta realmente depende de cuánto nos alejemos en el futuro. En el corto y mediano plazo, veremos aumentos dramáticos en la eficiencia en diferentes áreas de la cocina, ya sea a través de equipo automatizado de un solo uso como enrolladores de sushi y cortadores de verduras, o a través de la automatización flexible de extremo a extremo como el ensamblaje de ingredientes a través de AIfred de Dexai. A más largo plazo, en 10 años o así, la cocina comercial capitalizará las eficiencias combinando todas estas soluciones y presentará técnicas de cocción novedosas en lugar de solo ganancias de eficiencia. Para ilustrar este punto, imagina un mostrador de servicio circular y apilado verticalmente operado por un robot en el centro que puede alcanzar dentro del horno y hacer cambios en la comida mientras se cocina. Finalmente, el objetivo es pasar de ingredientes crudos a comidas preparadas a través de la operación más pequeña y eficiente.
¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Dexai Robotics o AIfred?
¡Estamos muy emocionados de que AIfred tenga su primera aparición pública este año! Especialmente dado el crisis de salud que nuestro mundo está sufriendo, asegurar el acceso a alimentos preparados es una necesidad. Esperamos a un futuro donde todos tengan acceso a alimentos saludables y asequibles.
Gracias por la fantástica entrevista. Espero el día en que veamos diferentes versiones de AIfred en cocinas comerciales en todas partes. Cualquiera que desee obtener más información puede visitar Dexai Robotics.
