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Anthony Tayoun, Co-fundador y COO de Dexai Robotics – Serie de Entrevistas
Anthony es el co-fundador y COO 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, centrándose 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 siendo mejoradas 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 es arguablemente a nivel superhumano, 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 trasfondo 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?
A alto nivel, 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: desde datos como tipos de licencias poseídas o desempeño financiero histórico, pudimos hacer predicciones una orden de magnitud más precisas 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 al mercado o ayudar a los clientes a establecer negocios desde cero, lo que me empujó en la dirección empresarial. Decidí perseguir un Master en Administración de Negocios y me uní a la Escuela de Negocios de Harvard. En HBS, me centré en la empresa 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 cocinas comerciales y la industria alimentaria. ¿Cuáles son las tareas que AIfred es capaz de realizar?
Alfred es actualmente capaz de ensamblar comidas de principio a fin para una variedad de recetas. Alfred puede utilizar utensilios regulares como pinzas, cucharas, cucharas y cucharones para recoger y/o scooping casi cualquier ingrediente. Le toma a Alfred ~1 día “aprender” un nuevo ingrediente, siempre y cuando pueda ser manipulado utilizando los utensilios mencionados. Alfred 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, Alfred 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, en línea con la mayoría de los otros electrodomésticos de cocina. El ajuste inicial consiste en ingresar recetas compatibles en el software de Dexai, especificar porciones de ingredientes y conectar a Alfred al sistema de punto de venta. Después de eso, Alfred funciona bastante por su cuenta, con los operadores de restaurantes solo necesitando rellenar periódicamente los contenedores de alimentos con ingredientes frescos. Alfred está diseñado para simplificar la vida de los trabajadores de 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 Alfred, combinada con el software de inteligencia artificial propietario de Dexai, permite una adaptación sin problemas a la mayoría de los diseños y procesos. Además, Alfred 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 por primera vez?
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 sobre un brazo robótico moviéndose 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 moviéndose muy suavemente, recogiendo utensilios y scooping comida 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. Nombres de clientes son todos aún confidenciales y nuestro enfoque inicial es en ensaladas y tazones. Más tarde este año, tendremos nuestro primer despliegue frente al cliente, así que ¡manténganse atentos!
Uno de tus primeros proyectos robóticos fue el robot Mule, que asistió a los usuarios con 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 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, pensar 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 del futuro? ¿Cómo cooperarán o reemplazarán los robots al personal de cocina?
Creo que el personal de 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 de 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 Alfred de Dexai. A más largo plazo, en 10 años o así, la cocina comercial capitalizará las eficiencias combinando todas estas soluciones, y contará con técnicas de cocción novedosas en lugar de solo ganancias de eficiencia. Para ilustrar este punto, imagina un mostrador de servicio circular, apilado verticalmente, operado por un robot en el centro que puede alcanzar dentro del horno y hacer cambios en la comida mientras se cocina. Eventualmente, 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 realmente emocionados de que Alfred 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 un futuro en el que 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 aprender más debe visitar Dexai Robotics.
