Fady Saad, fondatore e socio accomandatario di Cybernetix Ventures – Serie di interviste

Fady Saad è fondatore e socio accomandatario di Cybernetix Ventures, dove investe in aziende di robotica, automazione e IA industriale nelle fasi iniziali. Ha inoltre cofondato MassRobotics, contribuendo a svilupparne le partnership aziendali e a sostenere le startup di robotica nel loro percorso verso la commercializzazione. La sua esperienza unisce ingegneria, sviluppo commerciale e le sfide concrete legate all’impiego delle macchine in ambienti operativi reali, con un approccio agli investimenti incentrato sulle esigenze dei clienti e su implementazioni commercialmente sostenibili.

Cybernetix Ventures è una società di venture capital con sede a Boston che investe in startup di robotica, automazione e IA industriale in Nord America ed Europa. Si concentra su manifattura, logistica, sanità, edilizia e tecnologie abilitanti come percezione, autonomia, sensori e sicurezza informatica per la robotica. In questa intervista, Saad parla delle opportunità e dei limiti dell’IA fisica, degli aspetti economici dei robot specializzati e umanoidi e dell’affidabilità, dei dati e delle infrastrutture necessari per trasformare tecnologie promettenti in aziende scalabili.

Hai cofondato MassRobotics nel 2014, contribuendo a creare uno dei principali ecosistemi mondiali per l’innovazione nel campo della robotica, prima di fondare Cybernetix Ventures nel 2021. Cosa ti ha spinto a passare dal sostenere le startup di robotica a investire direttamente in esse, e in che modo l’esperienza maturata a MassRobotics ha plasmato la tua filosofia d’investimento?

Non avevo programmato di diventare un investitore. Mi sono avvicinato alla robotica tramite Vecna, lavorando in R&S e alla strategia di commercializzazione, e ho capito presto che la robotica non segue le regole del software. Un prototipo software può arrivare agli utenti nel giro di sei mesi. Per un robot servono produzione, catena di approvvigionamento, test, attività per garantire la sicurezza e un cliente disposto a lasciarlo entrare nei propri stabilimenti.

È per questo che nel 2014 abbiamo fondato MassRobotics. L’abbiamo definito un acceleratore di startup perché la parte difficile non è costruire il prototipo, ma trasformare un prototipo funzionante in un prodotto che qualcuno possa acquistare. Mi occupavo delle partnership aziendali e, per oltre sei anni, ho partecipato a più di 300 incontri con aziende e contribuito a creare oltre 40 partnership. Continuavo a vedere la stessa situazione: aziende con problemi concreti, startup con tecnologie valide e pochissimi investitori in grado di capire entrambi i mondi.

Nel 2018 e nel 2019 la situazione era ormai evidente. I venture capitalist si concentravano sul SaaS o sulle biotecnologie, mentre i fondatori di startup di robotica erano considerati fuori posto: troppo hardware per gli investitori del software e non abbastanza biologia per quelli delle biotecnologie. Team validi erano costretti a fermarsi perché mancavano i capitali giusti. Mark Martin, che avevo conosciuto nel 2017 quando portammo Analog Devices a MassRobotics, aveva notato la stessa lacuna dal punto di vista delle aziende. Così abbiamo creato Cybernetix, un fondo che considera la robotica una classe di investimento a sé, e lo abbiamo lanciato nel 2021.

MassRobotics ha plasmato il nostro approccio agli investimenti in modo semplice: partiamo dal problema del cliente, non dalla tecnologia. Preferiamo team con almeno un fondatore proveniente dal settore a cui si rivolgono. Inoltre, coinvolgiamo la nostra rete di aziende in ogni investimento, perché in questo settore il contatto giusto con un potenziale acquirente può valere più dell’assegno.

L’IA fisica sta emergendo come uno dei campi più trasformativi dell’intelligenza artificiale: porta l’intelligenza nelle macchine che interagiscono con il mondo reale. Quali innovazioni tecnologiche ne stanno accelerando l’adozione e perché ritieni che il settore stia raggiungendo un importante punto di svolta?

Sono cambiate due cose contemporaneamente: le capacità cognitive sono migliorate molto e i componenti fisici sono diventati molto più economici.

Sul fronte software, i modelli di base hanno dato ai robot qualcosa di cui erano finora sostanzialmente privi: la capacità di interpretare un’istruzione e affrontare situazioni per le quali non erano stati programmati esplicitamente. La simulazione consente ai team di addestrarli e testarli in migliaia di scenari prima che un robot entri davvero in una fabbrica. Sul fronte hardware, sensori, elaborazione ai margini della rete, attuatori e batterie continuano a diventare più economici e performanti, così una startup può realizzare un robot completo senza essere un colosso industriale.

Poi c’è la domanda: carenza di manodopera nei settori manifatturiero, logistico, agricolo ed edilizio, forza lavoro che invecchia e una spinta concreta a riportare la produzione in patria. Dico sempre che la carenza di manodopera è un problema economico, non ingegneristico, e oggi i consigli di amministrazione la affrontano in questi termini.

Quindi sì, siamo a un punto di svolta, ma è importante essere precisi su quale aspetto. Le capacità e i capitali hanno raggiunto un punto di svolta; l’implementazione su larga scala, invece, no. ChatGPT si basa su 20 o 30 anni di conoscenze umane digitalizzate, ma nel mondo fisico non esiste nulla di equivalente. Non c’è un insieme di dati che insegni a un robot che bisogna tenere in modo diverso un uovo, un foglio di carta o un pezzo di stoffa. Le aziende che colmeranno questa lacuna nei dati, implementando i robot in ambienti reali e apprendendo a ogni turno, definiranno la fase successiva.

Gli investimenti nella robotica e nell’IA fisica sono accelerati, trainati dai progressi dell’intelligenza artificiale, dalla carenza di manodopera e dalla crescente domanda di automazione. Cosa alimenta l’entusiasmo degli investitori e in che misura questo slancio riflette reali opportunità commerciali, anziché un’eccitazione speculativa?

Penso che siano vere entrambe le cose, e gli investitori non aiutano nessuno facendo finta che non sia così.

La domanda è reale. Deloitte e il Manufacturing Institute stimano che entro il 2033 i produttori statunitensi potrebbero aver bisogno di un massimo di 3,8 milioni di lavoratori, e che circa 1,9 milioni di quei posti di lavoro rischiano di rimanere vacanti. Non è allarmismo: è una lacuna nell’economia.

La situazione dei capitali è diversa. Crunchbase ha calcolato che nella prima metà del 2026 sono stati investiti 18,8 miliardi di dollari nelle startup di robotica, più che in tutto il 2025. PitchBook, però, ha rilevato un calo del numero di operazioni nel secondo trimestre, mentre gli investimenti in dollari hanno raggiunto un record: segno che una manciata di mega-round sta assorbendo la maggior parte dei capitali. Gran parte di quel denaro finanzia una narrativa: soprattutto umanoidi e modelli robotici per uso generale.

Il mio criterio di valutazione è volutamente semplice. Il cliente acquista di nuovo dopo il progetto pilota? Il robot raggiunge il livello di affidabilità richiesto dal lavoro, che su una linea di produzione è del 99,99%, non del 90%? Genera ricavi effettivi entro un anno circa? Se la risposta è sì, è un’attività commerciale. Se la proposta si basa soprattutto su ciò che il robot potrebbe fare nel 2030, si tratta di speculazione valutata come se fosse una certezza. La robotica ha già attraversato questo ciclo e, dopo la selezione, le aziende con clienti paganti ne escono più forti.

Cybernetix Ventures sta raccogliendo il suo secondo fondo per ampliare gli investimenti in aziende di robotica e IA nelle fasi iniziali. Come si è evoluta la vostra tesi di investimento dal lancio del primo fondo e quali tecnologie emergenti o settori stanno suscitando il maggiore interesse degli investitori istituzionali?

La convinzione di fondo non è cambiata. Nell’IA applicata al mondo fisico, il valore si crea nel punto d’incontro tra software e applicazioni nel mondo reale, e i robot migliori vengono progettati partendo da un problema specifico. Il Fondo II punta ancora di più su questa convinzione.

A cambiare è stata la mappa. Il Fondo I si concentrava su produzione, logistica, edilizia e sanità. Il Fondo II mantiene questi settori e aggiunge agricoltura, energia e infrastrutture climatiche, spazio e difesa, oltre alle tecnologie a duplice uso. La composizione rimane all’incirca per due terzi costituita da aziende di robotica a stack completo e per un terzo da tecnologie abilitanti, come modelli di IA, percezione e sicurezza informatica tra macchine. I primi investimenti del Fondo II sono andati a un’azienda di robotica spaziale e a un’azienda che sviluppa modelli di percezione: un’indicazione della direzione in cui si sta muovendo la nuova generazione.

Prestiamo molta attenzione anche ad aspetti che nel 2021 venivano a malapena presi in considerazione: da dove provengono i componenti, quanto la catena di approvvigionamento è esposta alla Cina e quanto è sicuro il robot una volta connesso alla rete.

Agli investitori istituzionali e aziendali sento porre soprattutto due domande. Per prima cosa, le aziende chiedono come affacciarsi su un mercato che non possono sviluppare internamente: questo significa attività di scouting, intelligence di mercato e coinvestimenti. Per molte di queste aziende, l’IA applicata al mondo fisico è diventata una priorità a livello di amministratore delegato. Family office e istituzioni, invece, pongono una domanda più diretta: perché non partecipare semplicemente a uno dei grandi round di finanziamento per gli umanoidi o i modelli robotici tramite una società veicolo (SPV)? La mia risposta è che si tratta di investimenti affollati, costosi e ad alto fabbisogno di capitale. I rendimenti asimmetrici si trovano prima… in aziende che i generalisti non hanno ancora individuato. È lì che uno specialista dimostra il proprio valore.

I robot umanoidi hanno attirato enorme attenzione e investimenti, con aziende come Tesla e Figure AI impegnate a sviluppare capacità sempre più ambiziose. Avete espresso scetticismo sulla loro sostenibilità commerciale. In quali ambiti ritiene che gli investitori sopravvalutino il loro potenziale a breve termine e i robot specializzati rappresentano un’opportunità di investimento più interessante?

Sono scettico sui tempi, non sulla tecnologia. La mia regola è che la forma segue la funzione. Se il compito consiste nello spostare componenti o nel prelievo e posizionamento, bisogna chiedersi se serva davvero una macchina bipede molto complessa e molto costosa, oppure un braccio o due bracci montati su una base mobile. Su un pavimento piano di un magazzino o di una fabbrica, le gambe offrono ben pochi vantaggi. Aumentano i costi, consumano energia e ci si affida a un robot che può cadere.

Nel breve termine, gli investitori sopravvalutano gli umanoidi soprattutto sul piano dei conti. Le valutazioni presuppongono un’ampia diffusione a breve, ma restano irrisolti problemi importanti: mani destre, feedback tattile e di forza, batterie che durino alcune ore e uno stack di IA riproducibile e tracciabile. Un tasso di errore del 10% va bene in un chatbot. In uno stabilimento, una sola mossa sbagliata può ferire qualcuno o costare a un cliente milioni. Mi aspetto volumi di spedizione significativi tra cinque e 10 anni, non l’anno prossimo.

Gli umanoidi hanno senso negli ambienti progettati per le persone e che non possono essere riprogettati. Lo spazio è il mio esempio preferito. La NASA addebita agli utenti commerciali circa 130.000 dollari per ogni ora di lavoro di un astronauta, quindi un robot in grado di operare all’interno di una stazione progettata per gli esseri umani si ripaga rapidamente. Lo stesso ragionamento vale per i siti nucleari, gli interventi in caso di calamità e alcune attività di difesa.

Quindi, nel breve termine, sì: i robot specializzati sono una scelta migliore in rapporto al rischio. Sono già in consegna e vengono pagati oggi.

Mentre i robot umanoidi dominano i titoli dei giornali, Cybernetix Ventures si concentra su applicazioni pratiche nei settori della produzione, della sanità, della logistica e dell’edilizia. Quali settori possono ottenere il maggiore impatto economico a breve termine dall’IA applicata al mondo fisico e dove state già osservando rendimenti misurabili sugli investimenti in automazione?

L’impatto più rapido si manifesta quando convergono tre fattori: un problema costoso, carenza di manodopera e un acquirente che misura i risultati in denaro.

Il settore manifatturiero viene prima di tutto, soprattutto negli stabilimenti già esistenti. La maggior parte delle fabbriche non può essere ricostruita intorno ai robot. Un’azienda con centinaia di sedi ha bisogno di automazione che si adatti agli edifici di cui dispone già. Ecco perché è così preziosa la visione artificiale basata sull’IA, che consente ai bracci robotici esistenti di prelevare pezzi disposti alla rinfusa, lucidi o trasparenti. Migliora ciò che è già presente in fabbrica.

La logistica è il mercato più maturo, con un chiaro ROI (ritorno sull’investimento) nelle attività di prelievo, movimentazione e carico. Eppure, prelevare in modo affidabile un singolo articolo da un contenitore con oggetti diversi resta un problema non del tutto risolto.

La sanità e le scienze della vita sono ambiti sottovalutati. I laboratori automatizzati trasformano attività lente e manuali in risultati più rapidi e riproducibili, e le aziende farmaceutiche sanno già come pagare per ottenere risposte più rapidamente.

L’edilizia è in una fase più iniziale, ma soffre una delle peggiori carenze di manodopera. È in attività specifiche, come il tracciamento e il sollevamento dei materiali, che i robot stanno dimostrando il proprio valore.

Quando vedo rendimenti misurabili, lo schema è quasi sempre lo stesso: un’attività circoscritta, svolta in modo più affidabile, con un ritorno sull’investimento che il cliente può verificare nei propri numeri, non in una slide con proiezioni a cinque anni.

I progressi nei modelli fondazionali, nella visione artificiale, nell’apprendimento per rinforzo e nella simulazione stanno trasformando le capacità della robotica. Quali innovazioni dell’IA ritiene più rilevanti nei prossimi cinque anni e quali limiti tecnici continuano a impedire un’ampia diffusione in ambienti reali imprevedibili?

Nei prossimi cinque anni, terrei d’occhio quattro sviluppi.

I modelli fondazionali per la robotica, soprattutto quelli che collegano visione, linguaggio e azione. Mi aspetto però che si affermino ambito dopo ambito, non come un unico modello adatto a tutto. Il percorso parte da uno scopo specifico, passa per un insieme di casi d’uso e forse arriva a coprire un intero ambito, come la costruzione di case unifamiliari. Non credo che un solo modello possa gestire edilizia, manifattura e sanità.

La simulazione, perché rende economico l’addestramento. Ma con la simulazione si arriva all’80% o al 90%. È nell’ultimo 10% che i robot fanno cadere e urtano gli oggetti.

Il tatto. La visione è ottima per comprendere l’ambiente. Ma se si vuole cambiare il mondo, bisogna poterlo percepire al tatto. Il rilevamento tattile e mani più efficaci sono importanti, perché la maggior parte del lavoro concreto consiste nella manipolazione.

L’infrastruttura dei dati. Nel settore dei veicoli autonomi, una generazione di aziende come Scale AI ha costruito grandi attività raccogliendo ed etichettando dati, mentre Applied Intuition ne ha creata una basata sulla simulazione. L’IA fisica darà vita a un’infrastruttura analoga, che rappresenta una delle maggiori opportunità del settore.

A impedire ancora la diffusione in ambienti disordinati e imprevedibili sono l’affidabilità e la fiducia. Le fabbriche hanno bisogno di un’affidabilità del 99,99%. Gli standard di sicurezza, le certificazioni e le assicurazioni non sono ancora al passo con i robot mobili che lavorano vicino alle persone. Inoltre, ogni robot connesso comporta un problema di cybersicurezza che ancora pochissimi considerano adeguatamente nei propri calcoli.

Cybernetix Ventures ha investito in aziende come Cambrian Robotics, Dash Bio e Rugged Robotics. Che cosa vi ha attratto di queste aziende e che cosa distingue una tecnologia robotica promettente da un’attività commerciale scalabile?

Tutte e tre sono partite da un problema del cliente, non da una dimostrazione spettacolare.

Cambrian Robotics. La visione artificiale è un settore affollato, ma Cambrian preleva in modo affidabile pezzi piccoli, lucidi e trasparenti che mettono in difficoltà la maggior parte dei sistemi. Funziona con i principali marchi di robot industriali, si installa in circa mezza giornata ed era già in fase di test e impiego presso produttori come Toyota, Audi ed Electrolux quando, nel 2024, abbiamo guidato insieme il suo round seed.

Dash Bio. Le aziende farmaceutiche affidano gran parte delle proprie analisi biologiche a laboratori esterni, che continuano a svolgere il lavoro perlopiù manualmente. Dash ha realizzato un laboratorio altamente automatizzato, conforme agli standard GLP (Good Laboratory Practice), che combina robotica, IA e software per eseguire analisi fondamentali fino a 10 volte più rapidamente. Non vende robot: vende risposte più rapide, che i clienti sanno già come acquistare.

Rugged Robotics. In un cantiere, qualcuno traccia ancora a mano la posizione di ogni parete, tubo e impianto. È un lavoro lento e gli errori diventano costosi una volta costruite le pareti. Il robot di Rugged stampa i disegni direttamente sul pavimento. Un’attività circoscritta, svolta più rapidamente e con maggiore precisione, nei cantieri che non riescono a trovare abbastanza personale qualificato.

Che cosa distingue una tecnologia promettente da un’attività scalabile? Nel 99% dei casi, partire da un risultato tecnico eclatante e poi cercare un’applicazione è la ricetta per un’azienda in difficoltà. Le aziende che crescono partono dal problema e risalgono fino alla macchina, come hanno fatto Kiva, Locus e Universal Robots. In seguito, cerco un cliente che acquisti di nuovo dopo il progetto pilota, un’installazione che non richieda la presenza di una persona con un dottorato, un’economia unitaria sostenibile anche su larga scala e un team capace di raggiungere i propri traguardi. Molti robot sono impressionanti. Molti meno si traducono in attività commerciali di successo.

Con il crescente sviluppo dell’IA fisica, aumentano le preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro, la sicurezza e la supervisione umana. Ritiene che la robotica serva soprattutto a colmare la carenza di manodopera e a potenziare il lavoro umano, oppure prevede significative ripercussioni sull’occupazione con l’accelerazione della sua adozione?

Nel breve periodo, serve soprattutto a colmare le lacune. Nelle fabbriche, nei magazzini, nei laboratori e nei cantieri con cui lavoriamo, il limite è la disponibilità di personale, non la domanda. Le posizioni restano vacanti per mesi.

Verve Motion, una delle società del nostro portafoglio, è l’esempio a cui torno sempre. Realizza un esoscheletro morbido che riduce notevolmente la fatica dei lavoratori che sollevano carichi pesanti per tutta la giornata. Un magazziniere ha raccontato al team che, quando tornava a casa, finalmente aveva energie per giocare con i figli. Questa è la robotica che fa del bene al mondo, senza sostituire nessuno.

Non voglio fingere che non ci saranno cambiamenti dirompenti. I ruoli più ripetitivi diminuiranno e il lavoro cambierà più rapidamente di quanto i nostri sistemi di formazione siano in grado di affrontare. La risposta onesta è investire fin da ora nella riqualificazione professionale di tecnici, operatori e persone che si occupano della manutenzione delle flotte di robot. Ogni robot consegnato crea lavoro per chi lo installa, lo programma e lo ripara.

Per quanto riguarda la sicurezza, la robotica è in realtà più avanti rispetto all’IA basata su software. Da decenni i robot industriali sono soggetti a norme di sicurezza e certificazioni. Man mano che i robot diventano più intelligenti, questa cultura deve estendersi anche a loro: responsabilità ben definite, macchine sicure e persone al controllo delle decisioni critiche.

Guardando al 2030 e oltre, quali sviluppi nell’IA fisica e nella robotica ritieni avranno il maggiore impatto sull’economia globale? Ci sono opportunità di investimento trascurate o applicazioni emergenti che meriterebbero molta più attenzione?

Entro il 2030, credo che saranno tre gli aspetti più importanti per l’economia globale.

I robot capaci di imparare sul posto di lavoro porteranno finalmente l’automazione anche alle piccole e medie imprese manifatturiere, che non hanno mai potuto permettersi un’integrazione su misura. È proprio lì che si concentra la maggior parte della base industriale.

I laboratori automatizzati accelereranno la ricerca scientifica, con attività di biologia e scoperta di farmaci che proseguiranno 24 ore su 24.

Anche la filiera dei componenti per robot — attuatori, motori, sensori e ingranaggi — diventerà strategica. La maggior parte dei produttori di umanoidi non realizza questi componenti. Li progetta, li integra e li assembla, e oggi gran parte delle forniture proviene da Cina e Giappone. Chi costruirà questa base produttiva negli Stati Uniti e nei Paesi alleati avrà un ruolo di grande importanza.

Ciò che viene trascurato è l’infrastruttura: la raccolta di dati sul mondo fisico, la simulazione e i test, la gestione delle flotte, la percezione, nonché l’identità delle macchine e la cybersicurezza, affinché i robot possano fidarsi gli uni degli altri e delle reti su cui operano. Ci sono poi le applicazioni verticali nei settori a corto di manodopera di cui nessuno parla nei titoli dei giornali, come l’agricoltura e l’edilizia.

I titoli dei giornali parleranno di umanoidi. Gran parte dei profitti, però, si farà con le infrastrutture. E, in definitiva, ciò che conta è l’impatto sulla società, non quello tecnologico.

Grazie per la splendida intervista. I lettori che desiderano saperne di più sulla robotica, sull’IA fisica e sugli investimenti nelle fasi iniziali nel settore dell’automazione possono visitare Cybernetix Ventures.