Fady Saad, fundador e sócio-geral da Cybernetix Ventures – Série de entrevistas

Fady Saad é fundador e sócio-geral da Cybernetix Ventures, onde investe em empresas de robótica, automação e IA industrial em estágio inicial. Também cofundou a MassRobotics, ajudando a desenvolver suas parcerias corporativas e a apoiar startups de robótica à medida que avançavam rumo à comercialização. Sua experiência une engenharia, desenvolvimento de negócios e os desafios práticos de levar máquinas a ambientes reais de operação, com uma abordagem de investimento centrada nas necessidades dos clientes e em implementações comercialmente viáveis.

Cybernetix Ventures é uma firma de capital de risco sediada em Boston que investe em startups de robótica, automação e IA industrial na América do Norte e na Europa. Seu foco inclui manufatura, logística, saúde, construção e tecnologias habilitadoras, como percepção, autonomia, sensores e cibersegurança para robótica. Nesta entrevista, Saad aborda as oportunidades e os limites da IA física, a economia dos robôs especializados e humanoides e a confiabilidade, os dados e a infraestrutura necessários para transformar tecnologias promissoras em negócios escaláveis.

Vocês cofundaram a MassRobotics em 2014, ajudando a construir um dos principais ecossistemas de inovação em robótica do mundo, antes de fundar a Cybernetix Ventures em 2021. O que inspirou sua transição do apoio a startups de robótica para o investimento direto nelas, e como sua experiência na MassRobotics moldou sua filosofia de investimento?

Eu não planejava me tornar investidor. Entrei na robótica pela Vecna, trabalhando com P&D e estratégia de comercialização, e logo aprendi que a robótica não segue o manual do software. Você pode disponibilizar um protótipo de software aos usuários em seis meses. Um robô precisa de fabricação, cadeia de suprimentos, testes, medidas de segurança e de um cliente disposto a deixá-lo operar em suas instalações.

Foi por isso que fundamos a MassRobotics em 2014. Nós a chamamos de aceleradora de startups porque a parte difícil não é construir o protótipo. É passar de um protótipo funcional a um produto que alguém possa comprar. Eu era responsável pelas parcerias corporativas e, durante mais de seis anos, participei de mais de 300 reuniões com empresas e ajudei a estabelecer mais de 40 parcerias. Eu via sempre o mesmo cenário: empresas com problemas reais, startups com tecnologia de verdade e quase nenhum investidor que entendesse os dois lados.

Em 2018 e 2019, isso ficou evidente. Os fundos de capital de risco se concentravam em SaaS ou biotecnologia, e os fundadores de empresas de robótica eram os deslocados. Hardware demais para os investidores de software e biologia de menos para os investidores de biotecnologia. Boas equipes patinavam porque não havia o capital adequado. Mark Martin, que conheci em 2017, quando levamos a Analog Devices à MassRobotics, percebeu a mesma lacuna do lado corporativo. Então criamos a Cybernetix, um fundo que trata a robótica como uma classe de ativos própria, e o lançamos em 2021.

A MassRobotics moldou nossa forma de investir de uma maneira simples. Começamos pelo problema do cliente, não pela tecnologia. Gostamos de equipes com pelo menos um fundador que venha do setor para o qual vendem. E envolvemos nossa rede corporativa em cada negócio, porque, nesse setor, a apresentação certa a um comprador pode valer mais do que o cheque.

A IA física está surgindo como uma das áreas mais transformadoras da inteligência artificial, levando inteligência a máquinas que interagem com o mundo real. Quais avanços tecnológicos estão acelerando sua adoção, e por que você acredita que o setor está chegando a um importante ponto de inflexão?

Duas coisas avançaram ao mesmo tempo. Os cérebros ficaram muito melhores, e os corpos ficaram muito mais baratos.

No lado do software, os modelos de base deram aos robôs algo que eles nunca tiveram de verdade: a capacidade de receber uma instrução e lidar com situações para as quais não foram explicitamente programados. A simulação permite que as equipes treinem e testem milhares de cenários antes que um robô sequer entre em uma fábrica de verdade. No lado do hardware, sensores, computação de borda, atuadores e baterias ficam cada vez melhores e mais baratos, de modo que uma startup pode construir um robô completo, da pilha de software ao hardware, sem ser uma gigante industrial.

Há também a demanda: escassez de mão de obra na manufatura, na logística, na agricultura e na construção, envelhecimento da força de trabalho e um esforço concreto para trazer a produção de volta ao país. Sempre digo que a escassez de mão de obra é um problema econômico, não de engenharia, e os conselhos de administração agora a estão tratando dessa forma.

Então, sim, estamos diante de um ponto de inflexão, mas é importante ser preciso quanto ao aspecto. A capacidade e o capital chegaram a esse ponto; a implementação em escala, não. O ChatGPT se apoia em 20 ou 30 anos de conhecimento humano digitalizado, e não há equivalente no mundo físico. Nenhum conjunto de dados ensina a um robô que é preciso segurar um ovo, uma folha de papel ou um pedaço de tecido de maneiras diferentes. As empresas que preencherem essa lacuna de dados, implementando robôs em ambientes reais e aprendendo a cada turno de trabalho, definirão a próxima fase.

Os investimentos em robótica e IA física aceleraram, impulsionados pelos avanços em IA, pela escassez de mão de obra e pela crescente demanda por automação. O que está alimentando o entusiasmo dos investidores, e até que ponto esse impulso reflete oportunidades comerciais genuínas, em vez de euforia especulativa?

Acho que há um pouco dos dois, e os investidores não ajudam ninguém quando fingem que não é assim.

A demanda é real. A Deloitte e o Manufacturing Institute projetam que os fabricantes dos EUA poderão precisar de até 3,8 milhões de trabalhadores até 2033, e que cerca de 1,9 milhão desses postos de trabalho correm o risco de ficar vagos. Isso não é exagero. É uma lacuna na economia.

O capital é outra história. A Crunchbase contabilizou US$ 18,8 bilhões investidos em startups de robótica no primeiro semestre de 2026, mais do que em todo o ano de 2025. Mas a PitchBook observou uma queda no número de negócios no segundo trimestre, enquanto o volume investido atingiu um recorde — o que indica que um punhado de megarr rodadas está absorvendo a maior parte do capital. Boa parte desse dinheiro está comprando uma narrativa: sobretudo humanoides e modelos de robôs de uso geral.

Meu critério é propositalmente simples. O cliente volta a comprar depois do projeto-piloto? O robô alcança o nível de confiabilidade exigido pela tarefa, que, em uma linha de produção, é de 99,99%, e não 90%? Há receita de verdade dentro de mais ou menos um ano? Se as respostas forem sim, isso é um negócio. Se a proposta se baseia principalmente no que o robô talvez venha a fazer em 2030, trata-se de especulação avaliada como se fosse uma certeza. A robótica já passou por esse ciclo, e as empresas com clientes pagantes saem mais fortes da onda de consolidação.

A Cybernetix Ventures está captando seu segundo fundo para ampliar os investimentos em empresas de robótica e IA em estágio inicial. Como sua tese de investimento evoluiu desde o lançamento do primeiro fundo, e quais tecnologias emergentes ou setores estão despertando maior interesse entre os investidores institucionais?

A convicção central não mudou. Na IA física, o valor é capturado onde o software encontra a implementação no mundo real, e os melhores robôs são projetados de trás para frente, a partir de um problema específico. O Fundo II reforça essa aposta.

O que mudou foi o mapa. O Fundo I se concentrou em manufatura, logística, construção e saúde. O Fundo II mantém esses setores e acrescenta agricultura, energia e infraestrutura climática, espaço e defesa, além de tecnologia de uso dual. A composição continua sendo, aproximadamente, de dois terços em empresas de robótica de ponta a ponta e um terço em tecnologias habilitadoras, como modelos de IA, percepção e cibersegurança máquina a máquina. Nossos primeiros aportes do Fundo II foram para uma empresa de robótica espacial e uma empresa de modelos de percepção, o que indica a direção da nova geração.

Também analisamos com atenção aspectos que mal eram discutidos em 2021 — como a origem dos componentes, o grau de exposição da cadeia de suprimentos à China e a segurança do robô depois que ele é conectado à rede.

Entre investidores institucionais e corporativos, ouço principalmente duas perguntas. Primeiro, as empresas querem saber como ter uma janela para um mercado que não conseguem desenvolver internamente, o que envolve prospecção, inteligência de mercado e coinvestimento. A IA física se tornou uma prioridade no nível dos CEOs em muitas dessas empresas. Mas os escritórios de gestão patrimonial familiar e as instituições fazem uma pergunta mais direta: por que não participar de uma das grandes rodadas de financiamento de humanoides ou de modelos de robôs por meio de um veículo de propósito específico (SPV)? Minha resposta é que essas apostas estão concorridas, são caras e exigem muito capital. Os retornos assimétricos estão em estágios anteriores… em empresas que os investidores generalistas ainda não descobriram. É aí que um especialista mostra seu valor.

Os robôs humanoides têm atraído enorme atenção e investimento, com empresas como Tesla e Figure AI buscando capacidades cada vez mais ambiciosas. Você demonstrou ceticismo quanto à viabilidade comercial deles. Em que aspectos você acredita que os investidores estão superestimando o potencial de curto prazo, e os robôs especializados oferecem uma oportunidade de investimento mais atraente?

Meu ceticismo é em relação ao cronograma, não à tecnologia. Minha regra é que a forma deve seguir a função. Se a tarefa é movimentar peças ou pegar e posicionar objetos, é preciso perguntar se você precisa de uma máquina bípede muito complexa e muito cara, ou de um braço, ou de dois braços sobre uma base móvel. Em um piso plano de fábrica ou armazém, as pernas não oferecem grandes vantagens. Elas aumentam os custos, consomem energia e dependem de um robô que pode cair.

Onde os investidores superestimam os humanoides é na matemática de curto prazo. As avaliações pressupõem uma ampla implantação em breve, mas os problemas difíceis continuam sem solução — como mãos hábeis, feedback tátil e de força, baterias que durem algumas horas e uma estrutura de IA que seja replicável e rastreável. Uma taxa de erro de 10% é aceitável em um chatbot. Em uma fábrica, um movimento errado pode ferir alguém ou custar milhões a um cliente. Espero remessas em volumes significativos daqui a cinco a 10 anos, não no ano que vem.

Os humanoides fazem sentido em ambientes construídos para pessoas que não podem ser reformulados. O espaço é meu exemplo favorito. A NASA cobra dos usuários comerciais cerca de US$ 130.000 por uma hora do tempo de um astronauta; por isso, um robô capaz de trabalhar dentro de uma estação projetada para humanos se paga rapidamente. Instalações nucleares, resposta a desastres e algumas atividades de defesa seguem a mesma lógica.

Portanto, no curto prazo, sim: os robôs especializados são a melhor aposta em termos de risco e retorno. Eles já estão sendo entregues e gerando receita.

Embora os robôs humanoides dominem as manchetes, a Cybernetix Ventures se concentra em aplicações práticas nos setores de manufatura, saúde, logística e construção. Quais setores podem obter o maior impacto econômico de curto prazo com a IA física, e onde você já observa retornos mensuráveis sobre os investimentos em automação?

O impacto mais rápido aparece onde três fatores se encontram: um problema caro, falta de mão de obra e um comprador que mede resultados em dinheiro.

A manufatura vem em primeiro lugar, especialmente nas fábricas já existentes. A maioria das fábricas não pode ser reconstruída para acomodar robôs. Uma empresa com centenas de unidades precisa de automação que se adapte aos edifícios que já possui. Por isso, a visão computacional com IA que permite que braços robóticos existentes manipulem peças desorganizadas, brilhantes ou transparentes é tão valiosa. Ela aprimora o que já está instalado na fábrica.

A logística é o mercado mais maduro, com retorno sobre o investimento (ROI) claro nas atividades de separação, movimentação e carregamento. Ainda assim, a tarefa de pegar com confiabilidade qualquer item específico em uma caixa com objetos variados continua sem uma solução completa.

A saúde e as ciências da vida são áreas subestimadas. Laboratórios automatizados transformam tarefas manuais e lentas em resultados mais rápidos e reproduzíveis, e os desenvolvedores de medicamentos já sabem como pagar por respostas mais rápidas.

A construção está em um estágio mais inicial, mas enfrenta uma das piores escassezes de mão de obra. É em tarefas específicas, como marcação de layout e içamento de materiais, que os robôs estão mostrando seu valor.

Quando vejo retornos mensuráveis, o padrão é quase sempre o mesmo: uma tarefa específica, executada com mais confiabilidade, cujo retorno o cliente consegue comprovar com seus próprios números, e não com um slide que projeta resultados para cinco anos.

Os avanços em modelos fundacionais, visão computacional, aprendizado por reforço e simulação estão transformando as capacidades da robótica. Quais inovações em IA você considera mais importantes nos próximos cinco anos e que limitações técnicas ainda impedem a adoção generalizada em ambientes imprevisíveis do mundo real?

Nos próximos cinco anos, eu ficaria de olho em quatro coisas.

Modelos fundacionais de robótica, especialmente os que conectam visão, linguagem e ação. Mas espero que eles se destaquem em domínios específicos, e não como um único modelo para tudo. O caminho começa com uma finalidade específica, passa por um conjunto de casos de uso e, depois, talvez abranja um domínio inteiro — por exemplo, a construção de casas unifamiliares. Não acredito que um único modelo vá dar conta da construção, da manufatura e da saúde.

A simulação, porque torna o treinamento barato. Mas ela leva você a 80% ou 90% do caminho. É nos 10% finais que os robôs deixam coisas cair e esbarram em objetos.

O tato. A visão é ótima para compreender o ambiente. Mas, se você quer mudar o mundo, precisa senti-lo. O sensoriamento tátil e mãos melhores são importantes porque é na manipulação que acontece a maior parte do trabalho real.

Infraestrutura de dados. No setor de veículos autônomos, uma geração de empresas como a Scale AI construiu grandes negócios coletando e rotulando dados, enquanto a Applied Intuition construiu um negócio baseado em simulação. A IA física vai gerar sua própria versão disso, e essa é uma das maiores oportunidades do setor.

O que ainda impede a implantação em ambientes desorganizados e imprevisíveis é a confiabilidade e a confiança. As fábricas precisam de 99,99%. As normas de segurança, a certificação e os seguros ainda não acompanharam a evolução dos robôs móveis que trabalham perto de pessoas. Além disso, cada robô conectado representa um problema de cibersegurança cujo custo pouquíssimas pessoas estão levando em conta.

A Cybernetix Ventures investiu em empresas como Cambrian Robotics, Dash Bio e Rugged Robotics. O que despertou seu interesse nessas empresas e o que diferencia uma tecnologia robótica promissora de um negócio comercialmente escalável?

As três partiram de um problema do cliente, e não de uma demonstração impressionante.

Cambrian Robotics. O setor de visão computacional é concorrido, mas a Cambrian pega com confiabilidade peças pequenas, brilhantes e transparentes que confundem a maioria dos sistemas. A tecnologia é compatível com as principais marcas de robôs industriais, pode ser instalada em cerca de meio dia e já estava sendo testada e implantada por fabricantes como Toyota, Audi e Electrolux quando co-lideramos sua rodada seed, em 2024.

Dash Bio. Os desenvolvedores de medicamentos terceirizam boa parte de suas bioanálises para laboratórios que ainda realizam a maior parte do trabalho manualmente. A Dash criou um laboratório altamente automatizado, em conformidade com as normas de BPL (Boas Práticas de Laboratório), que combina robótica, IA e software para realizar ensaios essenciais até 10 vezes mais rápido. A empresa não vende robôs. Vende respostas mais rápidas, algo que os clientes já sabem comprar.

Rugged Robotics. Em um canteiro de obras, alguém ainda marca manualmente onde ficará cada parede, tubulação e instalação. É um processo lento, e os erros ficam caros quando as paredes já estão erguidas. O robô da Rugged imprime os desenhos diretamente no piso. É uma tarefa específica, executada com mais rapidez e precisão, em canteiros que não conseguem encontrar profissionais qualificados em número suficiente.

O que diferencia uma tecnologia promissora de um negócio escalável? Em 99% dos casos, começar com uma conquista técnica impressionante e depois procurar uma aplicação é receita para uma empresa em dificuldades. As empresas que crescem começam pelo problema e trabalham de trás para a frente até chegar à máquina, como fizeram Kiva, Locus e Universal Robots. Depois disso, procuro um cliente que volte a comprar após o projeto-piloto, uma implantação que não exija a presença de alguém com doutorado no local, uma economia por unidade que se sustente em escala e uma equipe que cumpra seus marcos. Muitos robôs impressionam. Bem menos se transformam em negócios.

À medida que a IA física se torna mais capaz, aumentam as preocupações com o deslocamento de trabalhadores, a segurança e a supervisão humana. Você vê a robótica principalmente como uma forma de suprir a escassez de mão de obra e ampliar as capacidades dos trabalhadores, ou prevê grandes mudanças no mercado de trabalho à medida que sua adoção se acelera?

No curto prazo, trata-se principalmente de preencher lacunas. Nas fábricas, nos armazéns, nos laboratórios e nos canteiros de obras com que trabalhamos, o fator limitante é a disponibilidade de pessoas, não a demanda. Há vagas que ficam abertas por meses.

A Verve Motion, uma das empresas do nosso portfólio, é o exemplo a que sempre volto. A empresa fabrica um exotraje flexível que reduz boa parte do esforço de quem passa o dia levantando cargas pesadas. Um trabalhador de armazém contou à equipe que, ao chegar em casa, finalmente tinha energia para brincar com os filhos. Isso é a robótica fazendo o bem no mundo, sem substituir ninguém.

Não vou fingir que não haverá impactos. As funções mais repetitivas vão diminuir, e o trabalho mudará mais rápido do que nossos sistemas de formação conseguem acompanhar. A resposta honesta é investir agora na requalificação de técnicos, operadores e pessoas responsáveis pela manutenção de frotas de robôs. Cada robô enviado gera trabalho para alguém que o instala, programa e conserta.

Em termos de segurança, a robótica está, na verdade, um passo à frente da IA baseada em software. Os robôs industriais seguem normas de segurança e certificação há décadas. À medida que os robôs se tornam mais inteligentes, essa cultura precisa acompanhá-los: responsabilidade clara, máquinas seguras e pessoas no controle das decisões críticas.

Olhando para 2030 e além, quais avanços em IA física e robótica você acredita que terão o maior impacto na economia global? Há oportunidades de investimento negligenciadas ou aplicações emergentes que mereçam muito mais atenção?

Até 2030, acredito que três fatores serão os mais importantes para a economia global.

Robôs capazes de aprender durante o trabalho finalmente levarão a automação a pequenos e médios fabricantes que nunca puderam pagar por uma integração personalizada. É justamente aí que se concentra a maior parte da base industrial.

Laboratórios automatizados acelerarão a ciência, com pesquisas em biologia e descoberta de medicamentos funcionando 24 horas por dia.

A cadeia de suprimentos de componentes para robôs — atuadores, motores, sensores e engrenagens — também se tornará estratégica. A maioria dos fabricantes de humanoides não produz essas peças. Eles projetam, integram e montam os robôs, e hoje grande parte desses componentes vem da China e do Japão. Quem construir essa base nos EUA e em países aliados terá grande importância.

O que passa despercebido é a infraestrutura básica: coleta de dados do mundo físico, simulação e testes, gestão de frotas, percepção, identidade das máquinas e cibersegurança, para que os robôs possam confiar uns nos outros e nas redes em que operam. Também passam despercebidas as aplicações verticais em setores com escassez de mão de obra sobre os quais ninguém escreve manchetes, como a agricultura e a construção.

As manchetes serão sobre humanoides. Boa parte do dinheiro será feita na infraestrutura básica. E, no fim, o que importa é o impacto social, não o impacto tecnológico.

Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que quiserem saber mais sobre robótica, IA física e investimentos em automação em estágio inicial devem visitar Cybernetix Ventures.