Fady Saad, Cybernetix Venturesin perustaja ja vastuunalainen yhtiömies – haastattelusarja

Fady Saad on Cybernetix Venturesin perustaja ja vastuunalainen yhtiömies. Hän sijoittaa varhaisen vaiheen robotiikka-, automaatio- ja teollisen tekoälyn yrityksiin. Hän oli myös perustamassa MassRoboticsia ja auttoi kehittämään sen yrityskumppanuuksia sekä tukemaan robotiikan startup-yrityksiä niiden edetessä kohti kaupallistamista. Hänen kokemuksensa yhdistää tekniikan, liiketoiminnan kehittämisen ja koneiden todellisiin toimintaympäristöihin tuomiseen liittyvät käytännön haasteet. Hänen sijoitustapansa keskiössä ovat asiakkaiden tarpeet ja kaupallisesti kannattava käyttöönotto.

Cybernetix Ventures on Bostonissa toimiva pääomasijoitusyhtiö, joka sijoittaa robotiikan, automaation ja teollisen tekoälyn startup-yrityksiin Pohjois-Amerikassa ja Euroopassa. Sen sijoituskohteisiin kuuluvat valmistava teollisuus, logistiikka, terveydenhuolto ja rakentaminen sekä robotiikkaa mahdollistavat teknologiat, kuten havainnointi, autonomia, anturit ja kyberturvallisuus. Tässä haastattelussa Saad käsittelee fyysisen tekoälyn mahdollisuuksia ja rajoituksia, erikoistuneiden ja humanoidirobottien taloutta sekä luotettavuutta, dataa ja infrastruktuuria, joita tarvitaan lupaavan teknologian muuttamiseksi skaalautuvaksi liiketoiminnaksi.

Olitte perustamassa MassRoboticsia vuonna 2014 ja autoitte kehittämään siitä yhden maailman johtavista robotiikan innovaatioekosysteemeistä, ennen kuin perustitte Cybernetix Venturesin vuonna 2021. Mikä sai teidät siirtymään robotiikan startup-yritysten tukemisesta niihin suoraan sijoittamiseen, ja miten kokemuksenne MassRoboticsissa muokkasi sijoitusfilosofiaanne?

En suunnitellut ryhtyväni sijoittajaksi. Tulin robotiikan pariin Vecnan kautta työskentelemällä tutkimus- ja kehitystyön (R&D) sekä kaupallistamisstrategian parissa, ja ymmärsin nopeasti, ettei robotiikassa voi soveltaa ohjelmistokehityksen toimintamallia. Ohjelmistoprototyypin voi tuoda käyttäjien kokeiltavaksi kuudessa kuukaudessa. Robotin tekemiseen tarvitaan valmistusta, toimitusketju, testausta ja turvallisuustyötä sekä asiakas, joka on valmis päästämään sen tiloihinsa.

Siksi perustimme MassRoboticsin vuonna 2014. Kutsumme sitä startup-kiihdyttämöksi, koska vaikeinta ei ole prototyypin rakentaminen. Haastavinta on kehittää toimivasta prototyypistä tuote, jonka joku voi ostaa. Vastasin yritysyhteistyöstä, ja yli kuuden vuoden ajan osallistuin yli 300 yritystapaamiseen ja autoin rakentamaan yli 40 kumppanuutta. Näin kerta toisensa jälkeen saman tilanteen: yrityksillä oli todellisia ongelmia ja startup-yrityksillä todellista teknologiaa, mutta lähes yksikään sijoittaja ei ymmärtänyt molempia.

Vuosina 2018 ja 2019 tilanne oli jo ilmeinen. Pääomasijoittajat keskittyivät SaaS-yrityksiin tai biotekniikkaan, ja robotiikan perustajat jäivät väliinputoajiksi. Heillä oli ohjelmistosijoittajien mielestä liikaa laitteistoa ja biotekniikkasijoittajien mielestä liian vähän biologiaa. Hyvien tiimien kehitys pysähtyi, koska niille sopivaa pääomaa ei ollut saatavilla. Mark Martin, jonka tapasin vuonna 2017, kun toimme Analog Devicesin mukaan MassRoboticsiin, näki saman puutteen yritysten näkökulmasta. Niinpä perustimme Cybernetixin, rahaston, joka käsittelee robotiikkaa omana omaisuusluokkanaan, ja käynnistimme sen vuonna 2021.

MassRobotics vaikutti sijoitustapaamme yksinkertaisella tavalla: lähdemme liikkeelle asiakkaan ongelmasta, emme teknologiasta. Arvostamme tiimejä, joissa vähintään yksi perustaja tuntee toimialan, jolle yritys myy. Tuomme myös yritysverkostomme mukaan jokaiseen sijoituskohteeseen, sillä tällä alalla oikea yhteys mahdolliseen ostajaan voi olla arvokkaampi kuin sijoitusshekki.

Fyysinen tekoäly on nousemassa yhdeksi tekoälyn mullistavimmista aloista: se tuo älykkyyden koneisiin, jotka toimivat vuorovaikutuksessa todellisen maailman kanssa. Mitkä teknologiset läpimurrot vauhdittavat sen käyttöönottoa, ja miksi uskot alan olevan saavuttamassa merkittävän käännekohdan?

Kaksi asiaa kehittyi samanaikaisesti: robotit saivat paljon paremmat aivot, ja niiden rungot halpenivat huomattavasti.

Ohjelmistopuolella perustamallit antoivat roboteille jotain, mitä niillä ei oikeastaan koskaan aiemmin ollut: kyvyn ymmärtää ohjeita ja selviytyä tilanteista, joita varten niitä ei ole erikseen ohjelmoitu. Simulaation avulla tiimit voivat kouluttaa ja testata robotteja tuhansissa tilanteissa ennen kuin ne pääsevät oikeaan tehtaaseen. Laitteistopuolella anturit, reunalaskenta, toimilaitteet ja akut kehittyvät jatkuvasti paremmiksi ja halvemmiksi, joten startup-yritys voi rakentaa robotin, joka kattaa kaikki osa-alueet, ilman että sen tarvitsee olla teollisuusjätti.

Lisäksi kysyntää lisäävät työvoimapula valmistavassa teollisuudessa, logistiikassa, maataloudessa ja rakentamisessa, ikääntyvä työvoima sekä vahva pyrkimys palauttaa tuotanto kotimaahan. Sanon aina, että työvoimapula on taloudellinen, ei tekninen ongelma, ja nyt myös yritysten hallitukset suhtautuvat siihen näin.

Kyse on siis käännekohdasta, mutta haluan täsmentää, missä suhteessa. Teknologian kyvykkyys ja sijoitukset ovat saavuttaneet käännekohdan, mutta laajamittainen käyttöönotto ei. ChatGPT perustuu 20 tai 30 vuoden aikana digitoituun inhimilliseen tietoon, eikä fyysisestä maailmasta ole vastaavaa aineistoa. Mikään tietoaineisto ei kerro robotille, että kananmunaa, paperiarkkia tai kangaspalaa on käsiteltävä eri tavoin. Seuraavan vaiheen määrittävät yritykset, jotka kurovat umpeen tämän datakuilun ottamalla robotteja käyttöön todellisissa ympäristöissä ja oppimalla jokaisesta työvuorosta.

Robotiikkaan ja fyysiseen tekoälyyn tehtävät sijoitukset ovat kiihtyneet tekoälyn kehityksen, työvoimapulan ja automaation kasvavan kysynnän vauhdittamina. Mikä ruokkii sijoittajien innostusta, ja kuinka suuri osa tästä vauhdista perustuu todellisiin kaupallisiin mahdollisuuksiin spekulatiivisen innostuksen sijaan?

Mielestäni kyse on molemmista, eikä sijoittajien toiminta hyödytä ketään, jos he teeskentelevät muuta.

Kysyntä on todellista. Deloitten ja Manufacturing Instituten ennusteiden mukaan yhdysvaltalaiset valmistajat saattavat tarvita jopa 3,8 miljoonaa työntekijää vuoteen 2033 mennessä, ja noin 1,9 miljoonaa näistä työpaikoista uhkaa jäädä täyttämättä. Tämä ei ole hypeä. Se on aukko taloudessa.

Pääoman suhteen tilanne on toinen. Crunchbasen mukaan robotiikan startup-yrityksiin sijoitettiin vuoden 2026 ensimmäisellä puoliskolla 18,8 miljardia dollaria, enemmän kuin koko vuonna 2025. PitchBookin mukaan kauppojen määrä kuitenkin laski toisella vuosineljänneksellä, vaikka sijoitettu rahamäärä nousi ennätykselliseksi. Tämä kertoo, että muutama jättikokoinen rahoituskierros kerää suurimman osan pääomasta. Suuri osa rahoista käytetään tarinan ostamiseen: kyse on enimmäkseen humanoideista ja yleiskäyttöisistä robottimalleista.

Seulani on tarkoituksella tylsä. Ostaako asiakas uudelleen pilottihankkeen jälkeen? Yltääkö robotti työtehtävän edellyttämään luotettavuuteen, joka tuotantolinjalla on 99,99 prosenttia, ei 90 prosenttia? Syntyykö todellista liikevaihtoa noin vuoden sisällä? Jos vastaus on kyllä, kyseessä on liiketoiminta. Jos myyntipuhe perustuu lähinnä siihen, mitä robotti saattaisi tehdä vuonna 2030, kyse on spekulaatiosta, jonka hinta perustuu varmuuteen. Robotiikassa on nähty tämä kehityskulku ennenkin, ja maksavia asiakkaita palvelevat yritykset selviävät alan karsintavaiheesta vahvempina.

Cybernetix Ventures kerää toista rahastoaan kasvattaakseen sijoituksiaan alkuvaiheen robotiikka- ja tekoälyyrityksiin. Miten sijoitusteesinne on kehittynyt ensimmäisen rahastonne lanseerauksen jälkeen, ja mitkä uudet teknologiat tai toimialat herättävät eniten kiinnostusta institutionaalisissa sijoittajissa?

Perususkomuksemme ei ole muuttunut. Fyysisessä tekoälyssä arvo syntyy ohjelmistojen ja käytännön käyttöönoton rajapinnassa, ja parhaat robotit suunnitellaan lähtien tietystä ongelmasta. Fund II panostaa tähän entistä vahvemmin.

Muuttunut on se, mihin suuntaan kartta näyttää. Fund I keskittyi valmistukseen, logistiikkaan, rakentamiseen ja terveydenhuoltoon. Fund II jatkaa näillä aloilla ja laajentaa maatalouteen, energia- ja ilmastoinfrastruktuuriin, avaruuteen ja puolustukseen sekä kaksikäyttöteknologiaan. Kokonaisuudesta noin kaksi kolmasosaa on edelleen kokonaisvaltaisia robotiikkayrityksiä ja kolmannes mahdollistavaa teknologiaa, kuten tekoälymalleja, havainnointia ja koneiden välistä kyberturvallisuutta. Ensimmäiset Fund II -sijoituksemme kohdistuivat avaruusrobotiikkayritykseen ja havainnointimalleja kehittävään yritykseen, mikä kertoo, mihin uusi sukupolvi on suuntaamassa.

Tarkastelemme myös tarkasti asioita, joita vuonna 2021 tuskin edes käsiteltiin: mistä komponentit tulevat, kuinka altis toimitusketju on Kiinaan liittyville riskeille ja kuinka turvallinen robotti on, kun se on kytketty verkkoon.

Institutionaalisilta ja yrityssijoittajilta kuulen useimmiten kaksi kysymystä. Ensinnäkin yritykset kysyvät, miten ne voivat päästä sisälle markkinaan, jota ne eivät pysty rakentamaan itse. Se tarkoittaa uusien mahdollisuuksien kartoittamista, markkinatiedon keräämistä ja yhteissijoittamista. Fyysisestä tekoälystä on tullut monissa näistä yrityksistä toimitusjohtajatason prioriteetti. Perhetoimistot ja instituutiot kysyvät kuitenkin suoremmin: miksi ei vain osallistua johonkin suureen humanoidi- tai robottimallien rahoituskierrokseen SPV:n kautta? Vastaukseni on, että nämä sijoitukset ovat ruuhkaisia, kalliita ja vaativat paljon pääomaa. Epäsymmetrisen tuottopotentiaalin tarjoavat aikaisemman vaiheen sijoitukset – yritykset, joita yleissijoittajat eivät ole vielä löytäneet. Siinä erikoistunut sijoittaja osoittaa arvonsa.

Humanoidirobotit ovat herättäneet valtavasti huomiota ja houkutelleet suuria sijoituksia, kun esimerkiksi Tesla ja Figure AI pyrkivät kehittämään yhä kunnianhimoisempia ominaisuuksia. Olette suhtautunut epäillen niiden kaupalliseen kannattavuuteen. Millä tavoin sijoittajat mielestänne yliarvioivat niiden lähiajan potentiaalin, ja tarjoavatko erikoistuneet robotit houkuttelevamman sijoitusmahdollisuuden?

Suhtaudun epäillen aikatauluun, en teknologiaan. Periaatteeni on, että muoto seuraa käyttötarkoitusta. Jos tehtävänä on siirtää osia tai poimia ja asettaa niitä paikalleen, kannattaa kysyä, tarvitaanko siihen todella hyvin monimutkaista ja kallista kaksijalkaista konetta vai riittäisikö robottikäsi tai kaksi robottikättä liikkuvalla alustalla. Tasaisella varasto- tai tehdaslattialla jaloista ei ole juuri hyötyä. Ne lisäävät kustannuksia, kuluttavat energiaa ja edellyttävät robottia, joka voi kaatua.

Sijoittajat yliarvioivat humanoidien lähiajan mahdollisuudet, kun he tarkastelevat lukuja. Arvostukset perustuvat oletukseen laajamittaisesta käyttöönotosta lähitulevaisuudessa, mutta vaikeita ongelmia on yhä ratkaisematta: esimerkiksi näppärästi liikkuvat kädet, tunto- ja voimapalaute, vain muutaman tunnin kestävät akut sekä toistettavissa ja jäljitettävissä oleva tekoälyjärjestelmäkokonaisuus. Chatbotissa 10 prosentin virheaste on hyväksyttävä. Tehtaalla yksikin väärä liike voi vahingoittaa jotakuta tai aiheuttaa asiakkaalle miljoonien tappiot. Odotan merkittäviä toimitusmääriä viiden–kymmenen vuoden kuluttua, en ensi vuonna.

Humanoideissa on järkeä ympäristöissä, jotka on rakennettu ihmisille eikä niitä voida suunnitella uudelleen. Avaruus on tästä lempiesimerkkini. NASA veloittaa kaupallisilta käyttäjiltä noin 130 000 dollaria yhdestä astronautin työtunnista, joten ihmisille suunnitellun avaruusaseman sisällä työskentelevä robotti maksaa itsensä nopeasti takaisin. Sama pätee ydinlaitoksiin, katastrofivalmiuteen ja joihinkin puolustustehtäviin.

Lyhyellä aikavälillä erikoistuneet robotit ovat siis kyllä riskikorjatun tuoton näkökulmasta parempi sijoituskohde. Niitä toimitetaan ja niistä maksetaan jo nyt.

Humanoidirobotit hallitsevat otsikoita, mutta Cybernetix Ventures keskittyy käytännön sovelluksiin valmistuksessa, terveydenhuollossa, logistiikassa ja rakentamisessa. Millä toimialoilla fyysinen tekoäly voi tuottaa suurimman taloudellisen hyödyn lähitulevaisuudessa, ja missä näette jo mitattavia tuottoja automaatioon tehdyistä investoinneista?

Nopein vaikutus näkyy siellä, missä kohtaavat kolme asiaa: kallis ongelma, työvoimapula ja ostaja, joka mittaa tuloksia rahassa.

Valmistusteollisuus tulee ensin, erityisesti jo toiminnassa olevat tuotantolaitokset. Useimpia tehtaita ei voi rakentaa uudelleen robotteja varten. Yritys, jolla on satoja toimipaikkoja, tarvitsee automaatiota, joka sopii rakennuksiin, jotka sillä jo on. Siksi tekoälypohjainen konenäkö, jonka avulla olemassa olevat robottivarret voivat poimia sekavia, kiiltäviä tai läpinäkyviä osia, on niin arvokasta. Se tehostaa jo käytössä olevaa tuotantoa.

Logistiikka on markkinana kypsin, ja poiminnan, siirtämisen ja lastauksen sijoitetun pääoman tuotto (ROI) on selkeä. Sekään ei kuitenkaan ole vielä täysin ratkaistu, miten sekalaisesta laatikosta voidaan poimia luotettavasti mikä tahansa yksittäinen esine.

Terveydenhuollon ja biotieteiden merkitys jää liian vähälle huomiolle. Automatisoidut laboratoriot nopeuttavat hidasta käsityötä ja tuottavat toistettavia tuloksia, ja lääkekehittäjät tietävät jo, miten nopeammista vastauksista maksetaan.

Rakennusala on kehityksessään varhaisemmassa vaiheessa, mutta sillä on yksi pahimmista työvoimapuloista. Robotit ansaitsevat kannuksensa rajatuissa tehtävissä, kuten pohjapiirrosten merkitsemisessä ja materiaalien nostamisessa.

Kun näen mitattavia tuottoja, kaava on lähes aina sama: yksi rajattu tehtävä tehdään luotettavammin, ja asiakas näkee investoinnin takaisinmaksun omista luvuistaan, ei viiden vuoden ennustekalvolta.

Perusmallien, konenäön, vahvistusoppimisen ja simuloinnin edistysaskeleet mullistavat robotiikan kyvykkyyksiä. Mitkä tekoälyn innovaatiot ovat mielestäsi merkittävimpiä seuraavien viiden vuoden aikana, ja mitkä tekniset rajoitteet yhä estävät niiden laajamittaisen käyttöönoton ennakoimattomissa tosielämän ympäristöissä?

Seuraavien viiden vuoden aikana seuraisin neljää asiaa.

Robotiikan perusmallit, erityisesti sellaiset, jotka yhdistävät näön, kielen ja toiminnan. Uskon niiden kuitenkin menestyvän toimiala kerrallaan, enkä yhtenä kaikkeen soveltuvana mallina. Kehityspolku alkaa yhdestä tarkoituksesta, laajenee sitten käyttötapausten joukkoon ja ehkä lopulta kokonaiseksi toimialaksi – esimerkiksi omakotitalojen rakentamiseen. En usko, että yksi malli voisi hoitaa rakentamisen, valmistusteollisuuden ja terveydenhuollon.

Simulointi, koska sen avulla kouluttaminen on edullista. Simuloinnilla päästään kuitenkin 80 tai 90 prosenttiin. Viimeisen 10 prosentin aikana robotit pudottelevat ja törmäilevät esineisiin.

Tuntoaisti. Näön avulla ympäristöä voi hahmottaa hyvin. Mutta jos haluaa muuttaa ympäröivää maailmaa, sitä täytyy tunnustella. Tuntoaistiin perustuva havainnointi ja paremmat kädet ovat tärkeitä, sillä suurin osa todellisesta työstä liittyy esineiden käsittelyyn.

Datainfrastruktuuri. Itseohjautuvien ajoneuvojen alalla kokonainen yrityssukupolvi, johon kuuluu Scale AI, rakensi suuria liiketoimintoja keräämällä ja merkitsemällä dataa, kun taas Applied Intuition rakensi liiketoimintansa simuloinnin varaan. Fyysinen tekoäly synnyttää oman versionsa tästä, ja se on yksi alan suurimmista mahdollisuuksista.

Käyttöönottoa sotkuisissa ja ennakoimattomissa ympäristöissä jarruttavat edelleen luotettavuus ja luottamus. Tehtaissa vaaditaan 99,99 prosentin luotettavuutta. Turvallisuusstandardit, sertifiointi ja vakuutuskäytännöt eivät ole pysyneet mukana, kun kyse on ihmisten lähellä työskentelevistä liikkuvista roboteista. Jokainen verkkoon liitetty robotti aiheuttaa myös kyberturvallisuusriskin, jota vain harvat vielä ottavat hinnoittelussa huomioon.

Cybernetix Ventures on sijoittanut muun muassa Cambrian Roboticsiin, Dash Bioon ja Rugged Roboticsiin. Mikä näissä yrityksissä herätti kiinnostuksenne, ja mikä erottaa lupaavan robotiikkateknologian kaupallisesti skaalautuvasta liiketoiminnasta?

Kaikki kolme lähtivät liikkeelle asiakkaan ongelmasta, eivät näyttävästä demosta.

Cambrian Robotics. Konenäön alalla on paljon kilpailua, mutta Cambrian poimii luotettavasti pieniä, kiiltäviä ja läpinäkyviä osia, jotka aiheuttavat ongelmia useimmille järjestelmille. Se toimii suurten teollisuusrobottimerkkien kanssa, asentuu noin puolessa päivässä, ja sitä testattiin ja otettiin jo käyttöön esimerkiksi Toyotan, Audin ja Electroluxin tehtailla, kun johdimme sen siemenrahoituskierrosta yhdessä vuonna 2024.

Dash Bio. Lääkekehittäjät teettävät suuren osan bioanalyyseistaan ulkopuolisissa laboratorioissa, joissa työ tehdään edelleen pääosin käsin. Dash rakensi pitkälle automatisoidun laboratorion, joka täyttää GLP-standardit (hyvä laboratoriokäytäntö) ja yhdistää robotiikan, tekoälyn ja ohjelmistot keskeisten analyysien tekemiseen jopa 10 kertaa nopeammin. Se ei myy robotteja, vaan nopeampia vastauksia, joista asiakkaat jo tietävät, miten maksaa.

Rugged Robotics. Rakennustyömaalla joku merkitsee yhä käsin, mihin kukin seinä, putki ja kiinteä kaluste tulee. Työ on hidasta, ja virheet tulevat kalliiksi, kun seinät on pystytetty. Ruggedin robotti tulostaa piirustukset suoraan lattiaan. Se hoitaa yhden rajatun tehtävän nopeammin ja tarkemmin työmailla, joille ei löydy riittävästi ammattitaitoista työvoimaa.

Mikä erottaa lupaavan teknologian skaalautuvasta liiketoiminnasta? 99 prosentissa tapauksista yrityksen tie vaikeuksiin alkaa siitä, että ensin saavutetaan näyttävä tekninen läpimurto ja vasta sitten etsitään sille käyttökohdetta. Skaalautuvat yritykset lähtevät liikkeelle ongelmasta ja kehittävät ratkaisun sen pohjalta, kuten Kiva, Locus ja Universal Robots tekivät. Sen jälkeen etsin asiakasta, joka ostaa uudelleen pilotin jälkeen, käyttöönottoa, joka ei vaadi tohtorintutkinnon suorittanutta paikan päälle, volyymissa kannattavaa yksikkötaloutta ja tiimiä, joka saavuttaa välitavoitteensa. Monet robotit ovat vaikuttavia. Paljon harvemmat niistä ovat liiketoimintaa.

Fyysisen tekoälyn kyvykkyyksien kasvaessa huoli työpaikkojen katoamisesta, turvallisuudesta ja ihmisten valvontaroolista lisääntyy. Näettekö robotiikan ensisijaisesti työvoimapulan paikkaajana ja ihmistyön tukena, vai odotatteko käyttöönoton kiihtymisen aiheuttavan merkittäviä mullistuksia työelämässä?

Lähitulevaisuudessa robotit pääasiassa paikkaavat työvoiman aukkoja. Tehtaissa, varastoissa, laboratorioissa ja rakennustyömailla, joiden kanssa työskentelemme, rajoittava tekijä on työvoiman saatavuus, ei kysyntä. Työpaikkoja on avoinna kuukausia.

Verve Motion, yksi portfolioyhtiöistämme, on esimerkki, johon palaan usein. Yhtiö valmistaa pehmeää eksopukua, joka keventää huomattavasti koko päivän raskaita taakkoja nostavien työntekijöiden kuormitusta. Eräs varastotyöntekijä kertoi tiimille, että kotiin päästyään hänellä oli vihdoin energiaa leikkiä lastensa kanssa. Tällaista hyvää robotiikka voi saada aikaan maailmassa, eikä se vie keneltäkään työpaikkaa.

En väitä, etteikö muutoksia tapahtuisi. Kaikkein toistuvimmat työtehtävät vähenevät, ja työ muuttuu nopeammin kuin koulutusjärjestelmämme pystyvät siihen vastaamaan. Rehellinen vastaus on investoida nyt osaamisen uudistamiseen niin, että se koskee teknikkoja, operaattoreita ja robottikalustoja huoltavia ihmisiä. Jokainen toimitettu robotti luo työtä sille, joka asentaa, ohjelmoi ja korjaa sen.

Turvallisuudessa robotiikalla on itse asiassa etumatkaa ohjelmistopohjaiseen tekoälyyn nähden. Teollisuusrobotteja ovat jo vuosikymmeniä koskeneet turvallisuusstandardit ja sertifiointivaatimukset. Kun robotit kehittyvät älykkäämmiksi, tämän toimintakulttuurin on siirryttävä niiden mukana: vastuiden on oltava selkeät, koneiden turvallisia ja ihmisten johdettava kriittistä päätöksentekoa.

Kun katsotaan vuoteen 2030 ja sitä pidemmälle, mitkä fyysisen tekoälyn ja robotiikan kehityssuunnat vaikuttavat mielestäsi eniten maailmantalouteen? Onko olemassa huomaamatta jääneitä sijoitusmahdollisuuksia tai uusia sovelluskohteita, jotka ansaitsisivat huomattavasti enemmän huomiota?

Uskon, että vuoteen 2030 mennessä kolme asiaa on maailmantalouden kannalta tärkeimpiä.

Työssä oppivat robotit tuovat automaation viimein pienten ja keskisuurten valmistajien ulottuville. Ne eivät aiemmin ole pystyneet maksamaan räätälöidystä integraatiosta. Juuri tällaisissa yrityksissä toimii valtaosa teollisuuden tuotantokapasiteetista.

Automatisoidut laboratoriot vauhdittavat tiedettä, kun biologian tutkimusta ja lääkeaineiden löytämistä tehdään ympäri vuorokauden.

Myös robottien komponenttien, kuten toimilaitteiden, moottorien, anturien ja vaihteiden, toimitusketjusta tulee strategisesti tärkeä. Useimmat humanoidirobottien valmistajat eivät valmista näitä osia itse. Ne suunnittelevat, integroivat ja kokoavat robotit, ja suuri osa komponenttien tarjonnasta tulee nykyään Kiinasta ja Japanista. Sillä, kuka rakentaa tämän tuotantopohjan Yhdysvaltoihin ja sen liittolaismaihin, on suuri merkitys.

Huomiotta jäävät alan perustekijät: fyysisen maailman tiedonkeruu, simulointi ja testaus, kalustonhallinta, hahmontunnistus sekä koneiden identiteetti ja kyberturvallisuus, joiden ansiosta robotit voivat luottaa toisiinsa ja verkkoihin, joissa ne toimivat. Huomiotta jäävät myös työvoimapulasta kärsivien alojen vertikaaliset sovellukset, joista kukaan ei kirjoita otsikoita, kuten maatalouden ja rakentamisen sovellukset.

Otsikoissa puhutaan humanoidiroboteista. Suurin osa rahoista tehdään perustekijöiden parissa. Lopulta ratkaisevaa on yhteiskunnallinen vaikutus, ei teknologinen vaikutus.

Kiitos erinomaisesta haastattelusta. Robotiikasta, fyysisestä tekoälystä ja automaatioon liittyvistä alkuvaiheen sijoituksista kiinnostuneet lukijat voivat tutustua aiheeseen osoitteessa Cybernetix Ventures.