David Pinn, CEO al Brain Corp – Seria de interviuri

David Pinn este CEO al Brain Corp, unde a petrecut aproape nouă ani contribuind la definirea strategiei companiei, operațiunilor financiare și tranziției către o afacere de robotică condusă de software. S-a alăturat Brain Corp în 2017 ca VP de Strategie și a avansat prin roluri senior de strategie și finanțe înainte de a deveni CEO în 2022. În timpul mandatului său, Pinn a ajutat la conducerea unor mari runde de capital, la trecerea companiei de la un model centrat pe hardware spre venituri recurente din software, la extinderea în captarea și analiza datelor robotice și la parteneriate strategice cu producători globali de echipamente originale (OEM). Înainte de aceasta, a ocupat poziții în finanțe și strategie la Qualcomm, a consiliat startup-uri tehnologice susținute de capital de risc, a lucrat cu companii din portofoliul L Catterton și și-a început cariera la Teradyne în inginerie și vânzări tehnice, dobândind astfel un background ce acoperă robotică, semiconductori, finanțe, dezvoltare corporativă și comercializarea tehnologiei.

Brain Corp este o companie de robotică și AI fizic care dezvoltă BrainOS®, o platformă de autonomie pentru întreprinderi concepută să permită producătorilor și firmelor să implementeze și să gestioneze roboți mobili autonomi la scară largă. BrainOS alimentează peste 50.000 de roboți pe șase continente și a acumulat peste 25 de milioane de ore de operare în condiții reale, susținând aplicații precum curățenia autonomă a podelelor, colectarea de date de inventar și raft, și mișcarea materialelor în medii precum magazine de retail, depozite, aeroporturi, unități de sănătate și clădiri comerciale. Platforma combină navigație bazată pe AI, cartografiere semantică 3D, sisteme de siguranță, gestionare în cloud a flotelor, analize și integrări cu sisteme enterprise, iar datele colectate de flota implementată contribuie la îmbunătățirea navigației și fiabilității în timp. Dezvoltări recente includ BrainOS Clean 2.0 și SelfPath™ AI, care permit roboților de curățenie să genereze și să adapteze automat rutele în loc să se bazeze pe trasee antrenate manual.

Cariera dumneavoastră a trecut de la lucrul în inginerie în domeniul frecvenței radio și al sistemelor wireless la finanțe strategice, transformare SaaS și, în prezent, la conducerea ca CEO la Brain Corp. Cum a modelat această combinație de disciplină tehnică și financiară viziunea dumneavoastră că afacerile nu cumpără „roboți”, ci rezultate operaționale cuantificabile?

Cariera mea timpurie a început în vânzări tehnice, vânzând echipamente de producție pentru semiconductori la Teradyne. Prin multe încercări și erori, am învățat devreme un lucru important: exista un decalaj mare între ceea ce credeam eu că este important – de obicei specificațiile tehnice – și ceea ce cumpărătorul aprecia cu adevărat. Am înțeles că cumpărătorul se interesează de rezultatului de afaceri și dacă are încredere în mine și echipa mea să-l livreze.

Când am trecut ulterior la robotică, această lecție s-a amplificat. Orice investiție în tehnologie concurează pentru capital, iar un sistem nu primește recunoaștere doar pentru că este tehnic impresionant. În robotică, e foarte ușor să fii captivat de mașină în sine. Dar un retailer nu se trezește dorind un robot. Își dorește podele mai curate, inventar extrem de precis și mai mult timp pentru asociații săi să ofere servicii clienților. Robotul este doar vehiculul de livrare al acelui rezultat.

La Brain Corp, începem cu problema clientului, definim rezultatul de afaceri și lucrăm înapoi spre stratul de autonomie și datele necesare pentru a-l livra. Background‑ul meu în inginerie mă ajută să apreciez cât de profund complexă este problema tehnică de bază, dar disciplinele mele de vânzări și finanțe mă mențin concentrat pe întrebarea dacă rezolvarea ei creează o afacere scalabilă și comercial viabilă. Ai nevoie de ambele. Un robot care funcționează, dar nu poate genera un randament economic, este un proiect științific, nu un produs, iar un model financiar construit pe o tehnologie nesigură nu este o afacere.

Având atât de multă atenție îndreptată spre umanoizi și roboți cu scop general, ce credeți că înțeleg greșit piața despre ceea ce întreprinderile au cu adevărat nevoie de la robotică astăzi?

Opinia mea rapidă: obsesia industriei pentru umanoizi în medii comerciale și industriale este o distragere de la subiect.

Argumentul tipic pe care îl auzi de la entuziaștii umanoizi este: „Lumea a fost construită pentru oameni, deci roboții trebuie să aibă forma oamenilor”. Poate fi adevărat în medii rezidențiale, dar pentru mediile enterprise este fundamental fals.

Uitați-vă la un depozit. Nu este construit pentru oameni; este construit pentru stivuitoare, transpalete și utilaje grele. Uitați-vă la magazine de retail, școli, hoteluri, spitale și aeroporturi. Cerințele de accesibilitate pentru scaune cu rotile înseamnă că aceste spații au podele plane, rampe, coridoare largi și lifturi. Clădirile comerciale și industriale sunt proiectate pentru mișcare pe roți.

Când realizezi asta, vezi rapid că adăugarea de picioare unui robot comercial este o povară inutilă și o risipă masivă de bani. De ce să proiectezi un sistem biped fragil și scump pentru a naviga într-un spațiu deja potrivit pentru roți? Roțile sunt mai ieftine, mai fiabile și gestionează sarcini mai bine.

Așa cum am menționat mai devreme, un robot fără un randament economic este doar un proiect științific. Construirea unui umanoid extrem de complex doar pentru a merge pe o podea plană, accesibilă pentru scaune cu rotile, este proiectul științific suprem. Este rezolvarea unei probleme de locomotie care nu există. Întreprinderile nu au nevoie de mașini care imită oamenii; au nevoie de instrumente care livrează în mod fiabil un rezultat de afaceri specific. Și pentru cazuri de utilizare comerciale, roțile câștigă de fiecare dată.

Brain Corp operează în medii aglomerate, publice și haotice, cum ar fi magazine, aeroporturi, depozite, spitale și campusuri. Care sunt cele mai dificile probleme din viața reală care nu apar în demonstrațiile de robotică?

Industria vehiculelor autonome a învățat pe calea grea cât de înșelătoare pot fi demonstrațiile. Am văzut demonstrații de mașini autonome în urmă cu un deceniu, dar a durat încă zece‑cincisprezece ani de inginerie intensă pentru a lansa efectiv taxiuri fără șofer. De ce? Din cauza a ceea ce industria numește „marșul celor nouă”.

Obținerea unui sistem cu 90 % fiabilitate face o demonstrație bună. Ajungerea la 99 % este o realizare ingineristică masivă. Dar când operezi o flotă de zeci de mii de roboți în mii de locații publice, fiabilitatea de 99 % este insuficientă.

Într-un mediu comercial real, oamenii își schimbă direcția fără avertisment. Cărucioarele de cumpărături sunt lăsate în coridoare. Afișajele se mută peste noapte. Paleții blochează traseele. Podelele pot fi reflexive, umede, denivelate sau acoperite cu resturi. Ușile se deschid și se închid, iluminatul se modifică, iar angajații dezvoltă propriile moduri de interacțiune cu mașina. Un robot poate întâlni, de asemenea, copii, persoane cu dispozitive de mobilitate, cumpărători distrași, stivuitoare sau pe cineva care pur și simplu decide să stea în calea lui.

Problema cea mai grea nu este navigarea când totul se comportă așa cum se așteaptă. Este adaptarea grațioasă când apare ceva neașteptat. Poate robotul să înțeleagă de ce ruta lui este blocată, să găsească o alternativă sigură și să finalizeze sarcina? Poate face asta fără a crea muncă suplimentară pentru angajați și la scară, pe milioane de ore?

Există și o dimensiune socială pe care demonstrațiile o ratează adesea. Oamenii trebuie să înțeleagă intenția robotului. Mișcările lui trebuie să fie previzibile, semnalele clare și să se integreze în fluxurile de lucru umane existente, nu să oblige pe toată lumea să se adapteze la el.

Pentru noi, AI în viața reală înseamnă „pur și simplu funcționează”. Cazurile marginale nu sunt la margine, ci fac parte din mediu. Construirea pentru aceste condiții necesită ani de învățare operațională, arhitectură de siguranță atent gândită și o concentrare neobosită pe detaliile invizibile într-un video simulativ.

Când o companie evaluează ROI-ul roboticii, ce metrici contează cel mai mult: ore de muncă economisite, consistența sarcinilor, uptime, captarea de date, siguranță, experiența clientului sau altceva?

Toate cele de mai sus.

Orele de muncă economisite sunt utile, dar nu surprind imaginea completă. În multe industrii, problema de bază nu este doar că forța de muncă este scumpă; este că recrutarea de persoane calificate poate fi dificilă, fluctuația este mare, iar sarcinile importante sunt îndeplinite inconsistent deoarece echipele sunt suprasolicitate. În acea situație, finalizarea sarcinilor, frecvența și consistența pot avea o valoare mai mare decât o reducere teoretică a numărului de angajați.

Următorul nivel este performanța operațională: uptime, utilizare autonomă, finalizare cu succes a sarcinilor, acoperire și cantitatea de supraveghere necesară. Un robot care funcționează tehnic multe ore, dar este frecvent salvat, nu livrează o autonomie semnificativă.

Îmbunătățirile la siguranță și conformitate nu trebuie neglijate într-un model ROI. Un robot de curățenie reduce efortul și leziunile la locul de muncă și oferă angajaților mai mult timp să se concentreze pe clienți și pe activități cu valoare adăugată. Un robot de inventar îmbunătățește disponibilitatea pe raft, acuratețea prețurilor și consistența execuției. Roboții creează, de asemenea, un nou strat de vizibilitate operațională prin captarea de date fiabile și recurente despre ce se întâmplă în mediul fizic.

Cheia este să stabilești o bază reală înainte de implementare și să măsori performanța pe întregul ciclu de viață, inclusiv implementarea, suportul, mentenanța, instruirea și integrarea.

Brain Corp este unic în spațiul robotic prin faptul că operează ca o platformă SaaS de robotică recurentă. De ce software‑ul, datele și orchestrarea flotelor devin mai importante decât forma fizică a robotului?

Hardware‑ul definește ce poate face fizic un robot. Software‑ul determină cât de fiabil îl face să facă, cât de ușor poate fi implementat, cât de sigur se integrează într-o întreprindere și dacă devine mai util în timp.

Fără un strat unificat de software și cloud, un robot este practic o mașină izolată. Poate executa o sarcină într-o facilitate, dar nu poate fi monitorizat, actualizat, integrat cu sistemele enterprise sau coordonat cu o flotă mai largă. Acest lucru creează fragmentare pe măsură ce companiile adaugă tipuri diferite de roboți, fiecare cu propria interfață, model de suport, date și proceduri de operare.

O platformă schimbă această ecuație. Cu platforma noastră de autonomie, BrainOS®, oferim o bază comună de autonomie, siguranță, date și gestionare a flotelor pentru diferite mașini și aplicații. Partenerii noștri se pot concentra pe expertiza lor hardware și pe problema clientului pe care o înțeleg profund, în loc să reconstruiască întreaga infrastructură de autonomie și cloud pentru fiecare produs nou.

Software‑ul permite, de asemenea, ca valoarea mașinii să se compună. Putem lansa noi capabilități prin actualizări over‑the‑air, învățând din comportamentul roboților din flotă, îmbunătățind performanța și reacționând la noi cazuri marginale fără a înlocui hardware‑ul. Echipamentele industriale tradiționale se depreciază de la momentul instalării. Un sistem autonom conectat devine mai capabil pe parcursul ciclului de viață.

Forma fizică va continua să conteze, deoarece designul trebuie să se potrivească sarcinii. Dar formele fizice vor evolua. Valoarea durabilă se găsește în inteligență, infrastructura operațională și stratul de date care poate fi extins la orice aplicație. De aceea descriem BrainOS® ca platforma de autonomie pentru lumea reală, nu ca un sistem de operare pentru un singur robot.

Roboții alimentați de BrainOS sunt acum folosiți nu doar pentru curățenie, ci și pentru analiză de raft, vizibilitate a inventarului și mișcarea materialelor. Cum vedeți evoluția roboților de la instrumente de automatizare a sarcinilor la platforme mobile de date?

Platforma noastră BrainOS® oferă întreprinderilor infrastructura necesară pentru a construi, implementa și susține soluții autonome la scară enterprise. Furnizăm stratul de autonomie și inteligență de bază, permițând partenerilor să se concentreze pe ceea ce fac cel mai bine: rezolvarea problemelor de afaceri concrete și reale. Această abordare unică ne-a permis să scalăm rapid și să permitem întreprinderilor să construiască nu doar roboți, ci afaceri de robotică.

Îngrijirea autonomă a podelelor a fost una dintre primele aplicații comerciale care a atins o scară semnificativă, deoarece a rezolvat o nevoie operațională clară și repetitivă; fiecare mediu comercial are podele murdare și multe se confruntă cu provocări legate de forța de muncă. Am atins această scară alături de partenerul nostru Tennant Company, lider în curățenia podelelor de peste 150 de ani, care a evoluat în unul dintre cei mai mari producători de roboți comerciali din lume.

Apoi, prin colaborarea cu mari întreprinderi din retail și logistică, am recunoscut un adevăr fundamental: în timp ce aceste operațiuni știu exact ce inventar intră și iese din facilități, adesea le lipsește vizibilitatea asupra a ceea ce se întâmplă efectiv pe podeaua magazinului sau a depozitului. Un robot mobil este unul dintre puținele sisteme care se deplasează în mod repetat prin mediul fizic, făcându‑l unic în captarea acestei „adevăr de bază” la scară. Pentru a aborda această provocare, am colaborat cu Driveline Retail, un lider în merchandising, și cu Dane Technologies, lider în echipamente de depozit, pentru a aduce pe piață urmărirea inventarului și inteligența de raft la scară enterprise.

Când extindeți în aplicații de vizibilitate a inventarului, colectarea de date este doar o parte din ecuație. Majoritatea depozitelor și retailerilor doresc mai mult decât milioane de imagini brute; au nevoie să știe exact care produs este epuizat, care preț este incorect, unde se află un pallet lipsă și ce acțiune specifică ar trebui să întreprindă un asociat în continuare. Brain Corp furnizează viziunea computerizată avansată și AI‑ul necesar pentru a traduce acele observații brute în decizii de afaceri precise și prioritizate.

Indiferent de forma fizică a robotului, aceste sisteme deblochează și capacitatea întreprinderilor de a crea gemeni digitali actualizați continuu ale facilităților lor. Deoarece roboții noștri navighează în siguranță și fiabil întregul perimetru, aceștia acționează ca platforme mobile de date, capturând inteligență detaliată a facilității. Aceasta poate însemna, de exemplu, verificarea locației unui extinctor, identificarea unui congelator defect sau cartografierea zonelor cu conectivitate Wi‑Fi slabă.

Ce diferențiază o implementare robotică care funcționează într-un singur loc pilot de una care poate fi scalată la mii de site‑uri enterprise?

Pilotele recompensează posibilitatea. Scalarea recompensează fiabilitatea.

Un pilot poate reuși pentru că cel mai bun inginer este lângă el, mediul a fost pregătit cu atenție și cineva gestionează în tăcere excepțiile în fundal. Nimic din asta nu funcționează când implementezi la sute sau mii de locații. În acel moment, fiecare pas manual devine o sursă de cost și eșec.

O implementare scalabilă necesită repetabilitate încă de la început. Robotul trebuie să fie ușor de configurat, intuitiv pentru angajații de linie, observabil de la distanță și capabil să primească actualizări de software fără ca cineva să viziteze fiecare locație. Organizația are, de asemenea, nevoie de sisteme mature pentru securitate cibernetică, certificare de siguranță, suport, instruire, mentenanță, analize și integrare cu tehnologia existentă a clientului.

Managementul schimbării este la fel de important. Persoanele care lucrează alături de robot trebuie să înțeleagă ce face, care sunt limitările și cum se încadrează în responsabilitățile lor. Implementările eșuează când tehnologia este solidă din punct de vedere tehnic, dar responsabilitatea operațională este neclară.

În final, economia trebuie să funcționeze atât pentru client, cât și pentru furnizorul de robotică. Asta cere o infrastructură robotică care devine mai economică și mai robustă cu fiecare implementare.

Acest set de provocări este ceea ce numim „Autonomy Gap”. Construirea unui prototip funcțional este doar o parte a creării unei afaceri de robotică. Munca mult mai grea este să transformi acel prototip într-un produs sigur, susținut, repetabil, care continuă să performeze când specialiștii părăsesc clădirea.

Lucrările recente ale Brain Corp în domeniul ancorării contextuale și al cartografierii semantice indică un strat mai inteligent pentru AI fizic. De ce „înțelegerea mediului” este următoarea frontieră majoră pentru roboții autonomi?

Navigația tradițională este în mare parte o problemă geometrică: Unde sunt eu, unde pot să mă mișc și ce ar trebui să evit? Ancorarea contextuală adaugă un set mult mai bogat de întrebări: Ce se întâmplă în jurul meu? Ce sunt aceste obiecte? Cum vor interacționa oamenii cu ele? Ce comportament este adecvat în această situație specifică?

Un sistem de navigație de bază poate vedea că ceva ocupă spațiu. Un sistem conștient de context ar trebui să înțeleagă exact ce obiect este, de ce este acolo, ce face și, în final, cum să se comporte în jurul lui. Aceste distincții contează pentru că răspunsul corect diferă în fiecare caz.

Acest aspect devine deosebit de important pe măsură ce robotică începe să încorporeze AI generativ, modele vizual‑lingvistice și alte sisteme probabilistice. Aceste modele pot aduce inteligență și flexibilitate extraordinare, dar un răspuns plauzibil nu este suficient când software‑ul controlează o mașină fizică. Acțiunea trebuie să fie ancorată în geometria reală, condițiile, cerințele de siguranță și contextul social al mediului.

Credem că răspunsul constă în combinarea AI avansat cu o reprezentare contextuală persistentă a lumii fizice și cu controale de siguranță deterministe. Acest lucru permite robotului să beneficieze de modele AI din ce în ce mai capabile fără a permite inteligenței probabilistice să opereze fără limite.

Cum ar trebui să se gândească companiile la încredere atunci când implementează roboți în jurul angajaților, clienților și publicului larg?

Mai întâi, trebuie să recunoaștem un adevăr fundamental: roboții sunt diferiți de alte tehnologii enterprise. Un bug software poate bloca laptopul, dar un bug într-o mașină de o tonă care navighează printr-un coridor aglomerat de retail are implicații complet diferite. Companiile nu pot trata un robot ca pe un alt echipament IT conectat.

Încrederea în robotică se câștigă în fiecare zi. Într-un moment în care FCC limitează aprobarea roboților produși în străinătate din motive de securitate, nivelul de încredere necesar nu a fost niciodată atât de ridicat. Pe măsură ce AI fizic se extinde în spitale, aeroporturi, depozite și magazine alimentare, companiile trebuie să evalueze încrederea pe câteva niveluri distincte: siguranță fizică, confidențialitatea datelor și integrarea umană.

AI avansat este incredibil pentru a face un robot „inteligent” suficient pentru a naviga medii complexe, dar inteligența și siguranța nu sunt același lucru. Un robot de încredere separă cele două. Trebuie să aibă controale hardware de siguranță dedicate și redundante care pot suprascrie sistemul. Siguranța trebuie să fie codificată, nu învățată.

În plus, roboții care circulă în spații publice sunt practic platforme mobile de date. Folosesc camere și senzori pentru a vedea lumea. Companiile trebuie să ceară claritate extremă de la furnizori: Ce vede robotul? Unde sunt stocate datele? Cine are acces la ele? Confidențialitatea și securitatea cibernetică nu pot fi adăugate după implementare ca o acțiune de PR; trebuie integrate în arhitectura sistemului de la prima zi.

Cea mai mare greșeală a companiilor este să plaseze un robot într-o facilitate fără să se gândească la managementul schimbării. Nu poți cere angajaților sau clienților să accepte robotică pe bază de credință. Angajații trebuie implicați devreme, instruiți corespunzător și să vadă exact cum mașina le ușurează și le face mai sigure sarcinile zilnice. Trebuie să știe cine este responsabil dacă ceva nu merge bine și cum să intervină dacă este necesar.

În final, certificările, auditurile și controalele de securitate sunt doar dovezi de bază. Încrederea reală se construiește prin experiență repetată. Când un robot se comportă în siguranță, respectă constant spațiul personal al clientului și preia munca murdară și plictisitoare de la angajat zi de zi, atunci devine pur și simplu parte a echipei.

Privind spre viitor, unde credeți că robotică comercială va crea cea mai mare valoare în următorii cinci ani: retail, logistică, sănătate, producție, aeroporturi sau un alt sector?

Cea mai mare valoare provine de obicei din medii mari, distribuite și cu constrângeri de forță de muncă. Acestea au sarcini repetitive dificil de realizat în mod constant.

Lanțul de aprovizionare – de la producție la logistică și retail – combină toate aceste condiții. Magazinele sunt spații publice complexe, disponibilitatea forței de muncă este o provocare persistentă, iar problemele operaționale mici (un raft gol, un preț incorect, o sarcină de curățenie întârziată) pot afecta direct experiența clientului și performanța financiară. Logistică și producție vor genera, de asemenea, o valoare enormă, prin vizibilitatea inventarului, mișcarea materialelor și coordonarea în facilități tot mai automatizate.

Dar cea mai mare valoare nu va fi definită de o singură industrie. Va fi o schimbare în modul în care întreprinderile achiziționează robotică. În mod specific, următorii cinci ani vor marca sfârșitul proiectului de robotică izolat.

În prezent, întreprinderile rulează inițiative puternic fragmentate. Cumpără un robot de la compania A pentru curățenie, altul de la compania B pentru scanarea inventarului și un al treilea de la compania C pentru mutarea materialelor. Fiecare are propria înțelegere locală a lumii, nepartajată cu celelalte. Este un coșmar operațional care nu scalează.

În următorii cinci ani, crearea de valoare va veni din context și execuție partajate. Întreprinderile vor înceta să mai cumpere roboți fragmentați și vor începe să investească într-o fundație unificată de AI fizic. Vor dori o platformă software, un strat de autonomie și un flux de date care să gestioneze o flotă diversă de mașini, să partajeze contextul mediului și să orchestreze centralizat automatizarea întregii facilități, nu a sarcinilor individuale.

Așa AI‑ul trece dincolo de ambiție pentru a face lumea reală să funcționeze mai bine.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorilor care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Brain Corp.