David Pinn, Brain Corp CEO’su – Röportaj Serisi

David Pinn Brain Corp’un CEO’su ve şirketin stratejisini, finansal operasyonlarını şekillendirmeye ve yazılım odaklı robotik iş modeline geçişine neredeyse dokuz yıldır yön veriyor. 2017’de Strateji Başkan Yardımcısı olarak Brain Corp’a katıldı ve üst strateji ve finans rollerinde ilerleyerek 2022’de CEO oldu. Görev süresince Pinn, büyük sermaye artırımlarını, şirketin donanım odaklı modelden tekrarlayan yazılım gelirine geçişini, robotik veri toplama ve analitik alanındaki genişlemesini ve küresel orijinal ekipman üreticileri (OEM) ile stratejik ortaklıkları yönlendirmeye yardımcı oldu. Kariyerinin erken dönemlerinde Qualcomm’da finans ve strateji pozisyonlarında bulundu, risk sermayesi destekli teknoloji girişimlerine danışmanlık yaptı, L Catterton portföy şirketlerinde çalıştı ve Teradyne’de mühendislik ve teknik satışta kariyerine başladı; bu da ona robotik, yarı iletken, finans, kurumsal gelişim ve teknoloji ticarileştirme konularında geniş bir geçmiş sağladı.

Brain Corp robotik ve fiziksel AI şirketidir ve üreticilerin ve işletmelerin ölçekli olarak otonom mobil robotları dağıtıp yönetmesini sağlayan bir kurumsal özerklik platformu olan BrainOS®’ı geliştirir. BrainOS, altı kıtada 50.000’den fazla robotu güçlendiriyor ve gerçek dünyada 25 milyondan fazla saatlik operasyon biriktirdi; bu robotlar otonom yer temizliği, envanter ve raf verisi toplama ve perakende mağazaları, depolar, havaalanları, sağlık tesisleri ve ticari binalar gibi ortamlarda malzeme taşıma gibi uygulamaları destekliyor. Platform, AI destekli navigasyon, anlamsal 3D haritalama, güvenlik sistemleri, bulut tabanlı filo yönetimi, analiz ve kurumsal sistem entegrasyonlarını birleştiriyor; dağıtılan filo üzerinden toplanan veriler zamanla navigasyon ve güvenilirliği artırıyor. Son gelişmeler arasında, temizlik robotlarının manuel olarak eğitilmiş rotalara bağlı kalmak yerine rotalarını otomatik olarak oluşturup uyarlamasını sağlayan BrainOS Clean 2.0 ve SelfPath™ AI bulunmaktadır.

Kariyeriniz radyo frekansı ve kablosuz sistemlerdeki mühendislik çalışmalarından stratejik finans, SaaS dönüşümüne ve şimdi Brain Corp’ta CEO liderliğine nasıl evrildi? Bu teknik ve finansal disiplin karışımı, işletmelerin “robot” değil, ölçülebilir operasyonel sonuçlar satın aldıkları görüşünüzü nasıl şekillendirdi?

Erken kariyerim Teradyne’de yarı iletken üretim ekipmanları satışı yapan teknik satışla başladı. Birçok deneme yanılma sürecinde, önemli olduğunu düşündüğüm—genellikle teknik özellikler—ile alıcının gerçekten önemsediği şey arasında büyük bir boşluk olduğunu erken yaşta öğrendim. Alıcı aslında iş sonucunu ve benimle ve ekibimle bunu gerçekten teslim edebileceğimize dair güveni önemsiyor.

Daha sonra robotik sektörüne geçiş yaptığımda bu ders daha da belirginleşti. Her teknoloji yatırımı sermaye için rekabet eder ve bir sistem sadece teknik olarak etkileyici olduğu için kredi almaz. Robotikte, makineye kapılmak çok kolaydır. Ancak bir perakendeci bir robotla uyanmaz; daha temiz zeminler, son derece doğru envanter ve çalışanlarının müşteri hizmeti sunmaya daha fazla zaman ayırmasını ister. Robot sadece bu sonucun teslim aracıdır.

Brain Corp’ta, müşterinin sorunuyla başlar, iş sonucunu tanımlar ve bunu sağlamak için gerekli özerklik katmanına ve verilere geri dönük çalışırız. Mühendislik geçmişim, temel teknik problemin ne kadar karmaşık olduğunu takdir etmemi sağlarken, satış ve finans disiplinlerim, çözümün ölçeklenebilir ve ticari açıdan geçerli bir iş yaratıp yaratmadığına odaklanmamı sağlar. İkisine de ihtiyacınız var. Çalışan bir robot ama ekonomik getiri sağlayamıyorsa, bu bir bilim projesidir, ürün değildir; ve güvenilir olmayan teknoloji üzerine kurulu bir finansal model bir iş değildir.

Humanoid ve genel amaçlı robotlara bu kadar çok ilgi gösterilirken, işletmelerin bugün robotikten gerçekten neye ihtiyaç duyduğunu piyasada neyin yanlış anlaşıldığını düşünüyorsunuz?

Sıcak bir görüş: endüstriyel ve ticari ortamlarda humanoidlere olan takıntı bir dikkat dağıtıcıdır.

Humanoid tutkunlarının sıkça duyduğunuz standart argümanı şudur: “Dünya insanlar için inşa edildi, bu yüzden robotlar da insanlar gibi şekillendirilmelidir.” Bu konut ortamları için doğru olabilir, ancak kurumsal ortamlar için temelde yanlıştır.

Bir depoya bakın. İnsanlar için değil, forkliftler, palet arabaları ve ağır makineler için inşa edilmiştir. Perakende mağazalarına, okullara, otellere, hastanelere ve havaalanlarına bakın. Tekerlekli sandalye erişilebilirlik gereksinimleri bu alanların düz zemin, rampa, geniş koridor ve asansörlere sahip olmasını zorunlu kılar. Ticari ve endüstriyel binalar tekerlekli hareket için tasarlanmıştır.

Bunu fark ettiğinizde, ticari bir robota bacak eklemenin gereksiz bir sorumluluk ve büyük bir para kaybı olduğunu hemen görürsünüz. Zaten tekerlekli hareket için uygun bir alanda, pahalı, kırılgan iki ayaklı bir sistemi neden mühendislik yapalım? Tekerlekler daha ucuz, daha güvenilir ve yükleri daha iyi taşır.

Daha önce belirttiğim gibi, ekonomik getiri olmayan bir robot sadece bir bilim projesidir. Düz, tekerlekli sandalye erişilebilir bir zeminde yürümek için yüksek karmaşıklıkta bir humanoid inşa etmek nihai bir bilim projesidir. Var olmayan bir lokomisyon problemini çözmek demektir. İşletmeler insan taklidi makineler istemez; belirli bir iş sonucunu güvenilir bir şekilde sunan araçlar ister. Ve ticari kullanım durumları için tekerlekler her zaman kazanır.

Brain Corp, mağazalar, havaalanları, depolar, hastaneler ve kampüsler gibi kirli, halka açık, yüksek trafikli ortamlarda çalışıyor. Robotik demolarında ortaya çıkmayan en zor gerçek dünya problemleri nelerdir?

Otonom araç sektörü, demoların ne kadar yanıltıcı olabileceğini zor bir şekilde öğrendi. On yıl önce sürücüsüz araba demolarını gördük, ancak ticari sürücüsüz taksileri gerçekten piyasaya sürmek on‑beş yıl daha yoğun mühendislik gerektirdi. Neden? Sektörün “dokuzların yürüyüşü” dediği şey yüzünden.

Bir sistemi %90 güvenilir hâle getirmek harika bir demo sağlar. %99’a ulaşmak ise devasa bir mühendislik başarısıdır. Ancak on binlerce robotu binlerce halka açık konumda çalıştırdığınızda %99 güvenilirlik yetersiz kalır.

Canlı bir ticari ortamda insanlar uyarı olmadan yön değiştirir. Alışveriş sepetleri koridorlarda bırakılır. Ekranlar gece boyunca yer değiştirir. Paletler rotaları engeller. Zeminler yansıtıcı, ıslak, düzensiz ya da kalıntılarla kaplı olabilir. Kapılar açılıp kapanır, aydınlatma değişir ve çalışanlar makineyle kendi etkileşim yollarını geliştirir. Bir robot ayrıca çocuklarla, hareket yardımı kullanan kişilerle, dikkati dağılmış alışveriş yapanlarla, forkliftlerle ya da yoluna basarak durmayı seçen biriyle karşılaşabilir.

En zor problem, her şey beklendiği gibi davrandığında yön bulmak değil, beklenmedik bir şey olduğunda zarif bir şekilde uyum sağlamaktır. Robot, rotasının neden engellendiğini anlayıp güvenli bir alternatif bulup görevi tamamlayabilir mi? Bunu çalışanların iş yükünü artırmadan ve milyonlarca saatlik ölçekle yapabilir mi?

Demoların sık kaçırdığı bir sosyal boyut daha vardır. İnsanların robotun niyetini anlaması gerekir. Hareketleri öngörülebilir, sinyalleri net olmalı ve mevcut insan iş akışlarına uymalı, etrafındaki herkesi uyarlamaya zorlamamalıdır.

Bizim için gerçek dünya AI’sı “sadece çalışıyor” demektir. Kenar durumları kenarda değildir; ortamın kendisidir. Bu koşullar için inşa etmek, yıllarca operasyonel öğrenme, düşünceli güvenlik mimarisi ve simülasyon videosunda görünmeyen detaylara amansız odaklanma gerektirir.

Bir şirket robotik YG (ROI) değerlendirmesi yaparken hangi metrikler en çok önem taşır: tasarruf edilen işçilik saatleri, görev tutarlılığı, çalışma süresi, veri toplama, güvenlik, müşteri deneyimi ya da başka bir şey?

Hepsi önemlidir.

Tasarruf edilen işçilik saatleri faydalıdır, ancak tam resmi yansıtmaz. Birçok sektörde temel sorun sadece işçiliğin pahalı olması değil; nitelikli personel bulmak zor, devir hızı yüksek ve önemli görevler ekipler zorlandığı için tutarsız tamamlanıyor. Bu durumda, görev tamamlama, sıklık ve tutarlılık, teorik bir çalışan azaltmasından daha değerli olabilir.

Bir sonraki katman operasyonel performanstır: çalışma süresi, otonom kullanım oranı, başarılı görev tamamlama, kapsama ve gereken denetim miktarı. Teknik olarak uzun saatler çalışan ama sık sık kurtarılması gereken bir robot anlamlı bir özerklik sunmaz.

Güvenlik ve uyumluluk iyileştirmeleri de bir YG modelinde göz ardı edilmemelidir. Temizlik robotu iş yeri zorlamasını ve yaralanmaları azaltır, çalışanların müşterilere ve daha yüksek katma değerli işlere odaklanmasına zaman kazandırır. Envanter robotu ise raf bulunurluğunu, fiyat doğruluğunu ve yürütme tutarlılığını artırır. Robotlar ayrıca fiziksel ortamda neler olduğunu sürekli, güvenilir veri toplayarak operasyonel görünürlüğe yeni bir katman ekler.

Anahtar, dağıtımdan önce gerçek bir temel oluşturmak ve tüm yaşam döngüsü boyunca performansı ölçmektir; uygulama, destek, bakım, eğitim ve entegrasyon dahil.

Brain Corp, robotik alanda tekrarlayan bir SaaS robotik platformu olarak benzersizdir. Neden yazılım, veri ve filo orkestrasyonu robotun fiziksel form faktöründen daha önemli hâle geliyor?

Donanım, bir robotun fiziksel olarak ne yapabileceğini tanımlar. Yazılım ise bunu ne kadar güvenilir yaptığı, ne kadar kolay dağıtıldığı, bir kuruma ne kadar güvenli entegre olduğu ve zaman içinde ne kadar daha faydalı hâle geldiğini belirler.

Birleştirilmiş bir yazılım ve bulut katmanı olmadan bir robot temelde izole bir makine olur. Tek bir tesiste bir görevi yerine getirebilir, ancak kolayca izlenemez, güncellenemez, kurumsal sistemlerle entegre edilemez ya da daha geniş bir filo ile koordine edilemez. Şirketler farklı robot tipleri ekledikçe, her birinin kendi arayüzü, destek modeli, verisi ve çalışma prosedürleri olduğu için parçalanma ortaya çıkar.

Bir platform bu denklemi değiştirir. Özerklik platformumuz BrainOS® ile farklı makineler ve uygulamalar arasında ortak bir özerklik, güvenlik, veri ve filo yönetimi temeli sunar. Ortaklarımız, kendi donanım uzmanlıklarına ve derinlemesine anladıkları müşteri sorunlarına odaklanabilir, her yeni ürün için tüm özerklik ve bulut altyapısını yeniden inşa etmek zorunda kalmaz.

Yazılım aynı zamanda makinenin değerinin katlanmasını sağlar. Hava üzerinden güncellemelerle yeni yetenekler dağıtabilir, filo genelinde robot davranışlarından öğrenebilir, performansı iyileştirebilir ve yeni kenar durumlarına donanımı değiştirmeden yanıt verebiliriz. Geleneksel endüstriyel ekipman, dağıtıldığı andan itibaren değer kaybeder. Bağlantılı otonom bir sistem ise yaşam döngüsü boyunca daha yetenekli hâle gelir.

Form faktörü hâlâ önemli olacaktır, çünkü fiziksel tasarım göreve uymalıdır. Ancak form faktörleri evrimleşecektir. En dayanıklı değer, herhangi bir uygulamaya yayılabilen zeka, operasyonel altyapı ve veri katmanındadır. Bu yüzden BrainOS®’ı tek bir robot için bir işletim sistemi yerine gerçek dünya için bir özerklik platformu olarak tanımlıyoruz.

BrainOS destekli robotlar artık sadece temizlik için değil, raf analitiği, envanter görünürlüğü ve malzeme taşıma için de kullanılıyor. Robotların görev otomasyon araçlarından mobil veri platformlarına nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

BrainOS® platformumuz, işletmelerin kurumsal ölçekte otonom çözümler inşa etmeleri, dağıtmaları ve desteklemeleri için gerekli altyapıyı sağlar. Temel özerklik ve zeka katmanını sunar, böylece ortaklarımız en iyi yaptıkları şeye odaklanabilir: gerçek dünya iş problemlerini çözmek. Bu benzersiz yaklaşım, bizi hızlı ölçeklendirmemizi sağladı ve işletmelerin sadece robot değil, robotik iş modelleri inşa etmelerine imkan tanıdı.

Robotik yer temizliği, net, tekrarlayan bir operasyonel ihtiyacı karşıladığı için ölçekli ilk ticari uygulamalardan biriydi; her ticari ortamda kirli bir zemin vardır ve birçok işletme iş gücü zorluklarıyla karşı karşıyadır. Bu ölçeği, 150 yıldan fazla süredir yer temizliği alanında lider olan ve şimdi dünyanın en büyük ticari robot üreticilerinden biri haline gelen Tennant Company ile ortaklığımız sayesinde elde ettik.

Daha sonra perakende ve lojistikte büyük işletmelerle çalışırken temel bir gerçeği fark ettik: Bu operasyonlar, tesislerine giren ve çıkan envanteri tam olarak bilir, ancak mağaza ya da depo zemini üzerinde neler olduğunu genellikle göremezler. Mobil bir robot, fiziksel ortamda sürekli hareket eden nadir sistemlerden biridir; bu da onu ölçekli olarak bu gerçek veriyi yakalamada benzersiz kılar. Bu zorluğu aşmak için, Driveline Retail adlı önde gelen bir perakende tedarikçisi ve Dane Technologies adlı depo ekipmanları lideriyle ortaklık kurarak envanter takibi ve raf zekâsını kurumsal ölçekte piyasaya sürdük.

Envanter görünürlüğü gibi uygulamalara genişlediğinizde veri toplamak sadece bir parça olur. Çoğu depo ve perakendeci sadece milyonlarca ham görüntü istemez; hangi ürünün stokta olmadığını, hangi fiyatın yanlış olduğunu, eksik paletin nerede olduğunu ve bir çalışanının bir sonraki adımda ne yapması gerektiğini bilmek ister. Brain Corp, bu ham gözlemleri doğru, öncelikli iş kararlarına dönüştürmek için gereken gelişmiş bilgisayarlı görü ve AI’yı sağlar.

Robotun form faktöründen bağımsız olarak, bu sistemler aynı zamanda işletmelerin tesislerinin sürekli güncellenen dijital ikizlerini yaratma yeteneğini de açığa çıkarıyor. Robotlarımız güvenli ve güvenilir bir şekilde tüm alanı dolaştığı için, mobil veri platformu gibi davranır ve son derece detaylı tesis zekâsı toplar. Bu, örneğin bir yangın söndürücünün konumunu doğrulamak, arızalı bir dondurucuyu tespit etmek ya da zayıf Wi‑Fi kapsama alanlarını haritalamak anlamına gelebilir.

Bir robotik dağıtımının bir pilot konumda çalışması ile binlerce kurumsal sitede ölçeklenebilir hâle gelmesi arasındaki farkı ne ayırıyor?

Pilotlar olasılığı ödüllendirir. Ölçek ise güvenilirliği ödüllendirir.

Bir pilot, en iyi mühendisin yakınında bulunması, ortamın titizlikle hazırlanması ve birinin perde arkasında istisnaları sessizce halletmesi sayesinde başarabilir. Bu, yüzlerce ya da binlerce siteye dağıtım yaparken işe yaramaz. O noktada, her manuel adım maliyet ve hata kaynağı haline gelir.

Ölçeklenebilir bir dağıtım, baştan tekrarlanabilirlik gerektirir. Robot, yapılandırması basit, ön hat çalışanları için sezgisel, uzaktan gözlemlenebilir ve her siteye birinin gitmesine gerek kalmadan yazılım güncellemeleri alabilmelidir. Organizasyon ayrıca siber güvenlik, güvenlik sertifikasyonu, destek, eğitim, bakım, analiz ve müşterinin mevcut teknolojisiyle entegrasyon için olgun sistemlere sahip olmalıdır.

Değişim yönetimi de aynı derecede kritiktir. Robotla birlikte çalışan insanlar, robotun ne yaptığını, sınırlamalarını ve sorumlulukları içinde nasıl bir yere oturduğunu anlamalıdır. Teknoloji teknik olarak sağlam olsa da operasyonel sorumluluk net değilse dağıtımlar başarısız olur.

Son olarak, ekonomik model hem müşteri hem de robotik satıcı için çalışmalıdır. Bu, her dağıtımla daha ekonomik ve daha dayanıklı hâle gelen bir robotik altyapı gerektirir.

Bu zorluk koleksiyonuna “Özerklik Açığı” diyoruz. Çalışan bir prototip oluşturmak sadece robotik bir iş kurmanın bir parçasıdır. Gerçek zorluk, bu prototipi uzmanlar binayı terk ettiğinde bile güvenli, desteklenebilir, tekrarlanabilir bir ürün hâline getirmektir.

Brain Corp’un bağlamsal temellendirme ve anlamsal haritalama üzerine son çalışmaları, Fiziksel AI için daha akıllı bir katmana işaret ediyor. “Ortamı anlamak” neden otonom robotlar için bir sonraki büyük sınır?

Geleneksel navigasyon büyük ölçüde geometrik bir problemdir: “Neredeyim, nereye gidebilirim ve neyi kaçınmalıyım?” Bağlamsal temellendirme ise çok daha zengin bir soru seti ekler: “Etrafımda ne oluyor? Bu nesneler nedir? İnsanlar onlarla nasıl etkileşime girebilir? Bu özel durumda hangi davranış uygun?”

Temel bir navigasyon sistemi bir şeyin alanı işgal ettiğini görebilir. Bağlamsal farkındalığa sahip bir sistem ise nesnenin tam olarak ne olduğunu, neden orada olduğunu, ne yaptığını ve sonunda onun etrafında nasıl davranılması gerektiğini anlamalıdır. Bu ayrımlar önemlidir çünkü doğru yanıt her durumda farklıdır.

Bu, robotik daha fazla üretken AI, görsel‑dil modelleri ve diğer olasılıksal sistemleri entegre etmeye başladıkça özellikle kritiktir. Bu modeller muazzam zeka ve esneklik getirebilir, ancak fiziksel bir makineyi kontrol eden bir yazılımda sadece makul bir yanıt yeterli değildir. Eylem, gerçek geometri, koşullar, güvenlik gereksinimleri ve ortamın sosyal bağlamı içinde temellendirilmelidir.

Cevabın, gelişmiş AI’yı fiziksel dünyanın kalıcı bağlamsal temsiliyle ve deterministik güvenlik kontrolleriyle birleştirmek olduğuna inanıyoruz. Bu sayede robot, giderek daha yetenekli AI modellerinden faydalanabilir, ancak olasılıksal zekâ sınırlamalar olmadan çalışamaz.

İşletmeler robotları çalışanların, müşterilerin ve genel halkın etrafına yerleştirirken güveni nasıl düşünmeli?

İlk olarak temel bir gerçeği kabul etmeliyiz: robotlar diğer kurumsal teknolojilerden farklıdır. Bir yazılım hatası dizüstü bilgisayarınızı çökertirken, 1.000 pound ağırlığındaki bir makinenin kalabalık bir perakende koridorunda gezinirken oluşan bir hata çok daha farklı riskler taşır. İşletmeler bir robotu başka bir bağlı BT ekipmanı gibi ele alamaz.

Robotikte güven, her gün kazanılır. FCC’nin güvenlik endişeleri nedeniyle yabancı üretimli robotların onayını sınırladığı bir dönemde, bu güvenin eşiği hiç bu kadar yüksek olmamıştı. Fiziksel AI hastanelerimize, havaalanlarımıza, depolarımıza ve marketlerimize yayıldıkça, işletmeler güveni birkaç ayrı katmanda değerlendirmelidir: fiziksel güvenlik, veri gizliliği ve insan entegrasyonu.

Gelişmiş AI, bir robotu karmaşık ortamları gezebilecek kadar “akıllı” yapabilir, ancak zeka ve güvenlik aynı şey değildir. Güvenilir bir robot ikisini ayırır. Ayrı, yedekli donanım güvenlik kontrolleri olmalı ve sistemi geçersiz kılabilmelidir. Güvenlik kodlanmış olmalı, öğrenilmiş olmamalıdır.

Ayrıca, halka açık alanlarda dolaşan robotlar temelde hareketli veri platformlarıdır. Kameralar ve sensörlerle dünyayı görürler. İşletmeler, satıcılarından aşırı şeffaflık talep etmelidir: Robot neyi izliyor? Bu veriler nereye gidiyor? Kim erişebiliyor? Gizlilik ve siber güvenlik, dağıtımdan sonra bir PR çalışması olarak eklenemez; günün ilk anından sistem mimarisine işlenmelidir.

Şirketlerin en büyük hatası, bir robotu hiçbir değişim yönetimi düşünmeden tesise bırakmaktır. Çalışanlarınıza ya da müşterilerinize robotik bir inançla gelmesini bekleyemezsiniz. Çalışanlar erken dahil edilmeli, doğru şekilde eğitilmeli ve makinenin günlük işlerini nasıl daha kolay ve güvenli hâle getirdiği net bir şekilde gösterilmelidir. Bir şeyler ters gittiğinde sorumluluğun kimde olduğu ve gerektiğinde nasıl müdahale edileceği bilinmelidir.

Sonuçta, sertifikalar, denetimler ve güvenlik kontrolleri sadece temel kanıtlardır. Gerçek güven, tekrarlanan deneyimle inşa edilir. Bir robot güvenli davranıp, müşterinin kişisel alanına tutarlı şekilde saygı gösterdiğinde ve çalışanların sıkıcı, kirli işlerini gün be gün üstlendiğinde, o zaman robot ekibin bir parçası hâline gelir.

Geleceğe baktığınızda, önümüzdeki beş yıl içinde ticari robotik en çok hangi sektörde değer yaratacak: perakende, lojistik, sağlık, üretim, havaalanları ya da tamamen başka bir alan?

En çok değer, büyük, dağıtılmış ve iş gücü sıkıntısı çeken ortamlardan gelir. Bu ortamlar, tutarlı bir şekilde tamamlanması zor tekrarlayan görevlere sahiptir.

Tedarik zinciri—üretimden lojistiğe, perakendeye—tüm bu koşulları birleştirir. Mağazalar karmaşık halka açık alanlardır, iş gücü bulunabilirliği sürekli bir zorluktur ve küçük operasyonel sorunlar (boş bir raf, hatalı fiyat, gecikmiş temizlik görevi) doğrudan müşteri deneyimini ve finansal performansı etkiler. Lojistik ve üretim de envanter görünürlüğü, malzeme taşıma ve giderek otomatikleşen tesislerde koordinasyon sayesinde muazzam değer yaratacaktır.

Ancak en büyük değer tek bir sektöre özgü olmayacak. Değer, işletmelerin robotikleri satın alma şeklinin değişmesinde olacak. Özellikle önümüzdeki beş yıl, izole robotik projelerinin sonunu getirecek.

Şu anda, işletmeler çok parçalı girişimler yürütüyor. Bir robotu A şirketinden temizlik için, bir başka robotu B şirketinden envanter taraması için ve üçüncü bir robotu C şirketinden malzeme taşıma için alıyorlar. Her biri, diğerleriyle paylaşılmayan yerel bir dünya anlayışına sahip. Bu, ölçeklenemeyen bir operasyon kabusudur.

Önümüzdeki beş yılda değer yaratımı, paylaşılan bağlam ve yürütmeden gelecektir. İşletmeler parçalı robotları satın almayı bırakıp birleşik bir Fiziksel AI temeline yatırım yapacak. Tek bir yazılım platformu, tek bir özerklik katmanı ve tek bir veri hattı, çeşitli makinelerden oluşan bir filo yöneterek ortam bağlamını paylaşacak, merkezi olarak tüm tesisleri otomatikleştirecek ve tek tek görevleri değil tüm tesisleri otomatikleştirecek.

İşte AI, hırslardan öteye geçerek gerçek dünyayı daha iyi çalışır hâle getiriyor.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Brain Corp sitesini ziyaret etmelidir.