Cam Myers, CEO e fundador da CreateMe – Série de entrevistas

Cam Myers, CEO e fundador da CreateMe, lançou a empresa em 2019 com a visão de modernizar a fabricação de vestuário por meio da automação avançada. Residente na região da Baía de São Francisco, ele traz uma experiência diversificada que abrange consultoria de investimentos na ADM Investment Partnership, liderança inicial na equipe fundadora do Group Commerce e funções de desenvolvimento de negócios na Downtown Music Holdings e no Publicis Groupe. Ele também é membro da Comunidade Global de Inovadores do Fórum Econômico Mundial, o que reflete seu amplo compromisso com a transformação industrial impulsionada pela tecnologia.

Crie-me é uma empresa de robótica com IA que está reinventando a fabricação de roupas, substituindo a costura tradicional por uma montagem automatizada baseada em adesivos, impulsionada por robótica, visão computacional e aprendizado de máquina. Sua plataforma de fabricação proprietária permite uma produção de vestuário mais rápida, localizada e sustentável, reduzindo o desperdício e encurtando as cadeias de suprimentos, ao mesmo tempo que posiciona a empresa na vanguarda da fabricação de produtos têxteis de próxima geração.

Antes de fundar a CreateMe, você fez parte de equipes fundadoras, trabalhou em funções de investimento e consultoria e ocupou cargos em empresas como DoubleClick e Group Commerce. Como essa combinação de experiência em tecnologia, finanças e operações influenciou sua decisão de criar a CreateMe e encarar um desafio tão complexo quanto a fabricação automatizada de vestuário?

Antes de entrar na CreateMe, eu trabalhava como generalista em tecnologia, atuando em diversas áreas, como software, comércio eletrônico, investimentos e operações em startups em estágio inicial. Fazer parte de equipes de startups, incluindo a Group Commerce, foi um MBA na prática. Você é forçado a pensar de forma interdisciplinar e a perceber como tecnologia, economia e operações interagem na prática, sob restrições reais.

Essa perspectiva me levou a uma conclusão diferente sobre vestuário. Através de startups de e-commerce, observei repetidamente os mesmos erros: baixa rotatividade de estoque, descontos agressivos e grandes volumes de inventário que acabavam sendo descartados ou enviados para aterros sanitários. A maioria das pessoas atribuía esses problemas à gestão de mercadorias ou à previsão de demanda. Analisando-os sob a ótica da tecnologia, ficou claro que eram sintomas de algo mais profundo: sistemas de produção que não conseguiam atender à demanda real.

A ideia surgiu da conexão entre as diversas disciplinas. O setor de vestuário não estava falho porque alguma parte isolada do sistema era mal administrada. Percebemos que não era algo que pudesse ser ajustado ou otimizado; exigia uma reformulação completa, partindo dos princípios básicos, de materiais, máquinas e software como um sistema único.

A CreateMe surgiu dessa convicção. Era fundamentalmente um problema tecnológico, que precisava de uma solução tecnológica. A interdisciplinaridade foi o que tornou isso visível em primeiro lugar, e é por isso que a abordagem da CreateMe é diferente. Nosso objetivo era tratar a fabricação de vestuário como um desafio de sistemas e automação, e construir uma plataforma capaz de mudar a forma como a indústria realmente funciona.

A CreateMe detém atualmente um portfólio significativo de patentes nas áreas de robótica, ciência dos materiais e automação. Quais foram os primeiros insights técnicos que o convenceram de que esse problema era solucionável com IA Física?

Quando fundamos a CreateMe em 2019, acreditávamos que finalmente existia um caminho viável para automatizar a fabricação de vestuário, mas somente se o próprio processo fosse repensado. O tecido é um material deformável e dependente de seu estado. Ele estica, se desloca e muda de comportamento conforme é manuseado. Pequenas variações se acumulam rapidamente. Nessas condições, o controle em malha aberta e o movimento pré-programado falham. O problema não era a precisão do robô, mas sim compreender o estado do material suficientemente bem para agir de acordo com ele.

Nosso primeiro progresso real veio da mudança no modelo de montagem. Ao substituir a costura contínua por colagem, conseguimos montar as peças de roupa em um estado estático e fixo, em vez de enquanto o tecido estava em movimento. Isso eliminou uma importante fonte de variabilidade e permitiu o controle direto do alinhamento e da junção. Combinado com visão computacional tradicional, visão computacional baseada em aprendizado de máquina, lógica baseada em regras e robótica, isso tornou possível a automação confiável para um conjunto definido de operações. Isso provou algo importante desde o início: materiais deformáveis ​​podiam ser manipulados mecanicamente se o processo fosse estruturado corretamente.

Esses primeiros sistemas também deixaram as limitações claras. A visão computacional tradicional baseada em regras funciona bem quando a geometria é simples e as condições são rigorosamente controladas. Ela não é escalável para os problemas mais complexos na indústria de vestuário, especialmente a junção tridimensional, onde a forma, a orientação e o contato do tecido evoluem continuamente no espaço. A automação completa dessas operações simplesmente não era viável com as ferramentas de percepção e modelagem disponíveis na época.

É aí que a IA Física começou a mudar o cenário. Os avanços em percepção, sensoriamento e inteligência incorporada agora tornam possível compreender materiais deformáveis ​​em três dimensões e fechar o ciclo entre ver, decidir e agir. Ainda estamos nos estágios iniciais da aplicação desses modelos à montagem física, mas mesmo as primeiras implementações já estão expandindo a gama de peças de vestuário, tecidos e operações complexas de junção 3D que podem ser automatizadas. Em vez de programar comportamentos, o sistema pode cada vez mais raciocinar sobre o estado do material, adaptar-se em tempo real e executar operações de junção de ponta a ponta. Cada operação de colagem gera dados sobre como um tecido responde à força, ao calor e à geometria, o que permite que o desempenho melhore e se generalize com o uso.

Em resumo, nossas ferramentas iniciais comprovaram a viabilidade. A IA física é o que está desbloqueando a completude e a escalabilidade. Essa progressão, da automação programada à montagem inteligente de ponta a ponta, foi o que nos convenceu de que esse problema não só era solucionável, como também extensível a diferentes tipos de vestuário e materiais. A abrangência do nosso portfólio de patentes reflete essa trajetória. Resolver a montagem de materiais deformáveis ​​exigiu inovação em robótica, ciência dos materiais e automação, com a IA física possibilitando as formas mais complexas de união.

A fabricação de vestuário resistiu por muito tempo à automação completa devido à complexidade dos produtos têxteis. Quais avanços permitiram à CreateMe finalmente ultrapassar esse limite?

Para a CreateMe, ultrapassar o limiar da automação foi impulsionado por duas mudanças relacionadas: a forma como as peças de roupa são fisicamente montadas e a forma como as máquinas percebem e atuam sobre o tecido durante essa montagem.

O primeiro avanço foi arquitetônico. Ao substituir a costura pela colagem, eliminamos a necessidade de acessar ambos os lados do tecido durante a montagem. As peças de vestuário podem ser confeccionadas com acesso apenas por um lado, em um estado estático e fixo, em vez de serem dobradas, viradas e tensionadas por uma máquina de costura. Isso reduziu significativamente a complexidade da manipulação e eliminou uma importante fonte de variabilidade. Com o tecido apoiado e acessível por apenas um lado, o alinhamento e a junção tornaram-se problemas controláveis, e a visão computacional e a robótica tradicionais puderam automatizar de forma confiável uma parte significativa da confecção das peças.

Em princípio, isso é fundamentalmente mais automatizável do que a costura robótica. A costura tenta replicar a destreza humana em movimento contínuo enquanto o tecido se deforma ativamente. A montagem baseada em adesivo reformula o problema em torno do posicionamento controlado e das junções discretas, o que é muito mais adequado à robótica.

Essa abordagem também esclareceu o desafio restante. À medida que avançávamos para junções tridimensionais mais complexas — onde as superfícies se encontram em ângulos variáveis ​​e o comportamento do material se altera com o contato — as regras e as abordagens tradicionais baseadas em visão computacional atingiram seus limites. A automação de ponta a ponta em toda a variabilidade de vestuário e têxteis exigia percepção e controle mais adaptativos.

É aí que a IA Física desempenha um papel crucial. Os avanços em percepção, sensoriamento e controle incorporado tornam possível interpretar a geometria do tecido e o estado do material em três dimensões e responder em tempo real durante a montagem. Na CreateMe, mesmo as primeiras aplicações dessas capacidades estão expandindo a gama de peças de vestuário, tecidos e operações complexas de junção 3D que podem ser automatizadas com intervenção mínima.

Em resumo, a reformulação do processo — colagem, acesso unilateral e montagem estática — tornou a automação viável. A IA física é o que permite que essa automação avance em direção à operação de ponta a ponta e seja escalável em meio à variabilidade do mundo real, permitindo que a fabricação de vestuário ultrapasse a automação restrita e avance para sistemas que melhoram à medida que a complexidade aumenta.

MeRA™ introduz uma abordagem modular e robotizada de montagem na produção de vestuário. Como esse sistema difere fundamentalmente da automação industrial tradicional?

O MeRA™ difere fundamentalmente da automação industrial tradicional porque foi projetado em torno das restrições específicas da fabricação de vestuário, em vez de ser adaptado de indústrias baseadas em peças rígidas e processos estáveis.

A automação convencional pressupõe geometria fixa, materiais previsíveis e variabilidade limitada. A troca de ferramentas é gerenciada por meio de configurações com uso intensivo de ferramentas, restrições mecânicas e dispositivos de fixação específicos para cada processo. Esse modelo funciona quando os produtos raramente mudam. Ele falha na indústria de vestuário, onde os materiais são deformáveis, os estilos mudam rapidamente e a produção precisa ser realizada em alta velocidade para ser economicamente viável.

O MeRA™ parte de premissas opostas. A produção de vestuário exige um sistema capaz de lidar com materiais flexíveis, variações constantes e trocas frequentes de ferramentas sem interromper a produção. Para isso, o MeRA™ utiliza uma arquitetura de montagem modular definida por software. Cada módulo executa uma operação específica e pode ser reconfigurado, duplicado ou redistribuído conforme as mudanças nos produtos, tecidos ou volumes. A troca de ferramentas ocorre digitalmente, por meio de software, em vez de exigir a troca física de ferramentas.

Do ponto de vista arquitetônico, o MeRA™ foi projetado para maximizar tanto a velocidade quanto o controle. A montagem é mantida em duas dimensões o máximo possível, onde a visão, o alinhamento e o movimento são mais rápidos e precisos, antes de transitar para operações tridimensionais rigorosamente controladas somente quando a conformação ou a junção o exigirem. A automação tradicional empurra as peças através de células de trabalho 3D fixas; o MeRA™ minimiza a complexidade 3D desde a sua concepção para preservar a produtividade.

Combinada com a colagem adesiva digital, a tecnologia MeRA™ substitui a união mecânica por uma operação programável em um único lado. Não há necessidade de virar as peças de roupa, controlar a tensão contínua ou acessar ambos os lados durante o processo. Isso reduz o tempo de ciclo, diminui as taxas de erro e permite uma troca digital rápida entre diferentes peças de roupa e tecidos.

Em resumo, a automação tradicional codifica o processo diretamente no hardware. O MeRA™ define o processo em software e o adapta ao material. Essa mudança — da reconfiguração física para a troca digital e dos fluxos de trabalho fixos para a montagem modular — é o que permite ao MeRA™ operar na velocidade e com a variabilidade exigidas pela indústria de vestuário.

A tecnologia Pixel™ substitui a costura por colagem microadesiva. Além da velocidade e eficiência, que novas possibilidades de design ou desempenho isso abre para as marcas de vestuário?

A tecnologia Pixel™ redefine a construção de vestuário na costura. Ao substituir a costura tradicional por colagem microadesiva controlada digitalmente, as marcas obtêm muito mais precisão e consistência, resultando em peças mais lisas, resistentes e confortáveis. Como o processo é definido por software, as costuras se tornam uma superfície de design em vez de uma limitação, permitindo que elasticidade, controle de umidade, regulação térmica e reforço leve sejam incorporados diretamente à estrutura da peça.

Esses benefícios vão além do desempenho da peça no corpo. O mesmo controle digital que possibilita o desempenho também permite que as roupas sejam projetadas para o fim de sua vida útil desde o início. Com nossa formulação adesiva Thermo(re)set™, as ligações podem ser revertidas, permitindo a desmontagem automatizada e a reciclagem têxtil em larga escala. Para as marcas, o Pixel™ integra design, desempenho e circularidade como resultados da própria construção, e não como prioridades conflitantes adicionadas posteriormente.

Há muita expectativa em torno da IA ​​Física atualmente. Da sua perspectiva, onde a IA Física realmente funciona hoje e onde a realidade ainda está aquém das expectativas?

A IA física funciona hoje quando os problemas são estruturados para a inteligência em vez da força bruta. Estamos vendo progressos reais em ambientes onde a percepção, o aprendizado e o controle são implementados em conjunto dentro de sistemas projetados — locais onde as tarefas são repetíveis, mas ainda exigem adaptação, e onde a máquina pode de fato observar e raciocinar sobre o que importa.

Onde as expectativas ainda superam a realidade é no que diz respeito à inteligência incorporada de propósito geral. Materiais macios e deformáveis ​​continuam sendo um dos maiores desafios da robótica, pois introduzem observabilidade parcial, comportamento não linear e variação constante. A IA física não substitui a destreza humana e, por padrão, não apresenta sucesso em ambientes caóticos ou legados.

Na prática, a diferença reside no projeto. A IA física funciona quando o processo físico é deliberadamente repensado para reduzir a incerteza — quando o acesso é simplificado, os estados são observáveis ​​e a variabilidade é gerenciada pela arquitetura em vez de ignorada. Nessas condições, os sistemas de aprendizado podem se adaptar e melhorar. Sem isso, a IA muitas vezes apenas compensa falhas no projeto físico.

Essa é a perspectiva que adotamos na CreateMe. Não consideramos a IA Física como um atalho para contornar a complexidade da manufatura. A vemos como uma camada de escalabilidade que só funciona quando o sistema de montagem subjacente é redesenhado desde os princípios básicos. A lição que aprendemos é simples: a IA Física escala quando o mundo físico é projetado para permitir que a inteligência execute trabalho real.

Com tarifas, riscos geopolíticos e fragilidade da cadeia de suprimentos se tornando problemas estruturais, como tecnologias como o MeRA™ podem mudar a economia da repatriação da produção para os EUA?

Durante muito tempo, a deslocalização da produção fez sentido econômico considerando apenas o custo da mão de obra, e ainda faz para certos produtos e volumes. O desafio é que o modelo também apresenta desvantagens estruturais: longos prazos de entrega, má correspondência entre oferta e demanda, excesso de estoque e crescente exposição a tarifas, riscos geopolíticos e interrupções logísticas. Esses custos eram frequentemente ocultados ou tolerados até que choques recentes forçaram uma análise mais aprofundada.

Tecnologias como o MeRA™ transformam a economia ao viabilizar um modelo operacional diferente nos EUA. O MeRA™ reduz a dependência de mão de obra manual e a substitui por uma produção automatizada de alto rendimento, que pode operar em um espaço compacto e reconfigurável. Isso é importante no mercado interno, onde a mão de obra é cara e a flexibilidade é mais valiosa do que a escala pura.

Igualmente importante, o MeRA™ muda a direção da produção de vestuário, passando da costura baseada em destreza manual para a montagem estática e colada. Isso elimina a dependência de mão de obra de costura escassa e altamente qualificada, substituindo-a por funções que são mais rápidas de treinar e mais fáceis de escalar nos EUA. Isso transforma a mão de obra de um gargalo estrutural em um insumo gerenciável, o que é crucial para qualquer estratégia realista de relocalização da produção.

A principal mudança não é trazer tudo de volta. Na prática, mesmo uma pequena parcela de produção próxima ao mercado — geralmente de 5 a 10% do volume — pode alterar significativamente a economia de toda a cadeia de suprimentos. Essa capacidade flexível permite que as marcas respondam à demanda real, busquem produtos de sucesso e evitem a superprodução com meses de antecedência. O MeRA™ torna essa parcela economicamente viável, oferecendo suporte à rápida transição digital, lotes menores e produção consistente sem depender de mão de obra especializada.

Nesse contexto, a relocalização da produção deixa de ser uma decisão binária ou política. Tecnologias como o MeRA™ a transformam em uma escolha de portfólio. A produção offshore ainda desempenha um papel importante em termos de escala e eficiência de custos, mas a capacidade automatizada e próxima do mercado se torna uma alavanca estratégica para velocidade, resiliência e eficiência de capital. O resultado é uma cadeia de suprimentos mais equilibrada, onde mesmo uma produção limitada nos EUA pode reduzir significativamente o risco e melhorar a rentabilidade geral.

Como as marcas de vestuário devem repensar o design de seus produtos quando as restrições de fabricação não são mais as mesmas dos ambientes tradicionais de corte e costura?

O design tradicional de vestuário reflete a lógica predominante da fabricação por corte e costura: acesso por ambos os lados, penetração da agulha, margens de costura dimensionadas para mãos humanas e métodos de construção otimizados para repetibilidade manual. Esses não são requisitos inerentes às peças de roupa; são artefatos de como as roupas têm sido feitas.

A montagem automatizada e colada introduz uma lógica de projeto diferente. Projetar para automação significa assumir acesso unilateral, deposição de adesivo controlada digitalmente e execução altamente repetível. Isso possibilita tolerâncias de costura internas menores, linhas de cola mais precisas e conjuntos de perfil mais baixo, que são estruturalmente sólidos e esteticamente mais limpos do que os equivalentes costurados.

Como o adesivo é aplicado em vez de costurado, os designers podem trabalhar com confiança com bordas complexas e irregulares, geometrias fluidas e conversões ou laminações de tecido que seriam difíceis ou impossíveis de reproduzir com costura. A complexidade visual não precisa mais ser sustentada por volume físico. O resultado é uma linguagem de construção mais minimalista e refinada, inerente à automação em vez de adaptada do trabalho manual.

Essa abordagem também amplia a liberdade de uso de materiais. Ao contrário da fita de costura, que geralmente é resistente a altas temperaturas e limitada principalmente a materiais sintéticos, o adesivo aplicado permite a automação em uma ampla gama de tecidos, incluindo orgânicos e materiais delicados como cashmere, seda, lã e couro. A seleção de materiais passa de "o que pode ser costurado de forma confiável" para "o que melhor atende ao produto".

Nesse contexto, projetar para automação não é restritivo; é generativo. A intenção criativa, a expressão estética e a lógica de fabricação estão alinhadas desde o início. O design torna-se mais preciso e mais expressivo, com a automação cuidando da consistência e da execução, enquanto os designers se concentram na forma, na função e na diferenciação.

Qual é o papel do ser humano dentro de uma fábrica de vestuário altamente automatizada e quais novas habilidades se tornam essenciais à medida que a robótica assume tarefas repetitivas?

Em uma fábrica de vestuário altamente automatizada, o papel humano se transforma da execução manual repetitiva para a operação, supervisão e aprimoramento de sistemas de montagem automatizados de ponta a ponta. Em vez de longas linhas de costura, equipes menores são organizadas em torno de células robotizadas, com técnicos de produção, supervisores de células e especialistas em processos responsáveis ​​pelo desempenho, qualidade e disponibilidade em todo o fluxo de produção.

Os técnicos de produção trabalham diretamente com robótica, sistemas de visão e equipamentos de colagem com base em adesivos. Eles monitoram as células robóticas, ajustam os percursos de dispensação e os parâmetros de colagem, gerenciam as interações dos materiais em diferentes tecidos e intervêm quando surgem variações ou casos extremos. O controle de qualidade é contínuo, e não baseado em amostras: os sistemas de visão inspecionam o posicionamento, o alinhamento e a consistência da colagem em tempo real, enquanto os humanos supervisionam os limites, interpretam anomalias e decidem quando e como ajustar o processo.

Este modelo oferece qualidade e repetibilidade significativamente superiores à produção manual. A deposição e o posicionamento automatizados reduzem a variabilidade, enquanto o controle de qualidade digital permite uma execução consistente em todas as unidades, em vez de depender da inspeção posterior. O julgamento humano é aplicado onde agrega mais valor — avaliando exceções, refinando tolerâncias e aprimorando o desempenho do sistema ao longo do tempo.

Para concretizar isso, é necessário um modelo deliberado de treinamento e capacitação integrado diretamente às operações de fabricação. Os trabalhadores são treinados para ler painéis de controle de produção, interpretar dados de visão e sensores, entender métricas de qualidade de adesão e colaborar com segurança com sistemas robóticos. Eles aprendem como o comportamento do adesivo, as propriedades do material e os parâmetros do processo interagem e como essas variáveis ​​se manifestam nos dados de controle de qualidade.

Com o tempo, o aprimoramento de habilidades progride da operação básica do sistema para um domínio mais profundo dos processos. Por meio de treinamento estruturado no local de trabalho, módulos de certificação e mentoria, os técnicos desenvolvem habilidades em análise de causa raiz, manutenção preventiva e melhoria contínua. O resultado é uma força de trabalho tecnicamente capacitada, capaz de sustentar uma produção de alta qualidade e repetível em escala — uma força de trabalho onde a automação eleva tanto a consistência do produto quanto a capacidade humana, em vez de substituí-la.

Olhando para o futuro, daqui a cinco a dez anos, como você vê a IA Física remodelando não apenas o vestuário, mas a manufatura de forma mais ampla — e onde você quer que a CreateMe tenha o maior impacto?

Acreditamos que a maior oportunidade para a IA Física na manufatura nos próximos cinco a dez anos reside em tarefas com a maior variabilidade e complexidade, e não em áreas já bem atendidas por automação rígida. Entre os problemas mais difíceis estão aqueles em que os materiais são macios, flexíveis ou tridimensionais, e onde a variabilidade do mundo real historicamente limitou a automação.

Esse desafio é mais acentuado na montagem de materiais flexíveis. O vestuário é o exemplo mais claro, mas a mesma dinâmica existe em eletrônicos de consumo com componentes flexíveis, em produtos médicos, em móveis e em interiores automotivos. Nessas categorias, a costura e a montagem de produtos têxteis representam a maior parte da mão de obra e permanecem as etapas menos automatizadas do processo de fabricação.

Do nosso ponto de vista, os primeiros avanços em IA Física serão impulsionados por sistemas altamente verticalizados. O design mecânico e os formatos dos robôs serão ajustados a aplicações e materiais específicos, em vez de implementações generalizadas. O que é escalável entre essas verticais não é o hardware, mas a inteligência: os sistemas de percepção, controle e aprendizado que permitem às máquinas entender materiais deformáveis, alinhar bordas complexas, adaptar-se à variabilidade e executar montagens com colagem de forma confiável.

Ao longo dos próximos 10 anos e além, acreditamos que as encarnações mais gerais e humanoides se tornarão cada vez mais comuns à medida que a inteligência incorporada amadurece e sua implantação se acelera. Conforme os robôs humanoides passam de protótipos para milhões, e potencialmente dezenas de milhões, de unidades implantadas na próxima década, exoesqueletos têxteis e camadas externas macias se tornarão sistemas críticos de interface homem-máquina. Atender a essa demanda em larga escala exigirá montagem automatizada baseada em adesivos, inaugurando uma nova categoria industrial na fabricação inteligente de materiais macios.

É nesse contexto que se insere a visão da CreateMe.

A visão da CreateMe é liderar a transformação da montagem de materiais flexíveis. Tornar a montagem automatizada de têxteis e materiais flexíveis tão programável, escalável e adaptável quanto um software. Embora as implementações mecânicas e robóticas variem de acordo com o setor no curto prazo, o principal desafio permanece o mesmo: o manuseio e a costura de materiais flexíveis dominam a mão de obra e resistem à automação tradicional.

O que unifica esses mercados é um conjunto compartilhado de capacidades de IA Física — os sistemas que governam a percepção, a manipulação de materiais deformáveis, o alinhamento de bordas, a lógica de colagem e a montagem adaptativa em diferentes tecidos e formatos. Ao comprovar essa capacidade no setor de vestuário, um dos ambientes de fabricação mais exigentes, a CreateMe visa desbloquear a automação em um conjunto muito mais amplo de indústrias e viabilizar tanto a próxima geração de fabricação de produtos têxteis quanto as interfaces virtuais que envolverão cada vez mais as máquinas inteligentes.

Obrigado pela excelente entrevista e pelas suas respostas detalhadas. Os leitores que desejarem saber mais podem visitar [link para o site]. Crie-me.