Dopo aver guidato per sette anni il marketing di prodotto delle piattaforme robotiche di NVIDIA, Amriya Vishwanath ha fondato Techable VC, un fondo che investe nelle fasi iniziali, e oggi investe nell’IA fisica in qualità di fondatrice e managing partner. Nel podcast di TechCrunch «Equity» ha parlato dell’ambito dell’IA fisica, dello stato attuale dell’industria robotica e dei criteri con cui valuta le aziende in cui investire. Vishwanath descrive la situazione attuale del settore come «l’era dei LEGO», in cui si stanno ancora riassemblando i componenti di base.
L’IA fisica non ha necessariamente la forma di un robot
Quando si parla di IA fisica, o physical AI, molti pensano a video di robot umanoidi che camminano o ballano. La definizione di Vishwanath, però, è molto più ampia. Tra gli esempi che cita ci sono «molecole, materiali, farmaci» e macchine al lavoro sulle linee di produzione.
In altre parole, l’IA fisica non riguarda semplicemente l’aumento delle tipologie di robot: significa che gli ambiti su cui l’IA può agire si estendono oltre lo schermo. L’IA che genera testi e immagini arriva a intervenire sulla materia e sui processi del mondo reale. In quest’ottica, gli investimenti non si limitano alle aziende di robotica. Il fondo di Vishwanath opera infatti in tre settori: robotica, scienza dei materiali e scienze della vita.
Personalmente trovo convincente questa definizione ampia. Lo sviluppo di nuovi farmaci e materiali si basa su ripetuti cicli di prototipazione e verifica. L’introduzione dell’IA potrebbe cambiare il modo in cui si impiega il tempo nei laboratori e nelle fabbriche. Anche quando non si vede un braccio robotico, l’IA può comunque intervenire sul mondo fisico.
Prima del momento ChatGPT, si riassemblano i componenti
Nel mondo della robotica c’è una grande aspettativa: quando ChatGPT è apparso, alla fine del 2022, le capacità dei chatbot hanno attirato subito un’enorme attenzione. Secondo alcuni, un momento analogo arriverà anche per i robot grazie ai modelli di base generalisti. Quest’anno, a «Equity», Pim de Witte, CEO di General Intuition, ha sostenuto che un unico modello generalista potrebbe rendere superflua gran parte dello sviluppo di robot specializzati che si svolge oggi.
La valutazione di Vishwanath è diversa. Secondo lei, elementi fondamentali come gli attuatori (i componenti che generano il movimento), le mani robotiche, il software e gli standard di sicurezza sono ancora in fase di riprogettazione. È questo il senso dell’«era dei LEGO». Finché forma e standard dei mattoncini non saranno definiti, nemmeno il progetto più intelligente potrà tradursi nel prodotto finito desiderato.
È un aspetto su cui vale la pena riflettere. Un chatbot opera interamente all’interno di uno schermo. Un robot, invece, muove oggetti pesanti e lavora vicino alle persone. Senza componenti precisi e resistenti e standard in grado di prevenire gli incidenti, la sola intelligenza del modello non basta per portarlo sul campo. Forse la vera sfida del settore si gioca proprio nelle fondamenta, poco appariscenti, che stanno dietro alle dimostrazioni più spettacolari.
Per gli investimenti contano la carenza di manodopera e il carico di lavoro in ambito sanitario
Quali criteri usa, allora, per decidere il suo primo investimento? Nel podcast è emersa l’idea che le opportunità migliori siano quelle offerte da imprese capaci di risolvere problemi importanti. Tra gli esempi citati figurano una fabbrica a conduzione familiare che non riesce a trovare lavoratori e chirurghi sull’orlo del burnout.
Più che chiedersi quanto sia nuova una tecnologia, la domanda è: quale problema risolve e per chi? Questo approccio non riguarda soltanto gli investitori, ma anche imprenditori e manager che vogliono integrare l’IA nelle proprie attività. Sia nelle fabbriche a corto di personale sia nei servizi sanitari sotto pressione, ciò che serve non è una tecnologia di cui si parla molto, ma un sistema che funzioni davvero.
Vishwanath parla di questa filosofia anche con l’espressione «automazione consapevole» (conscious automation). Il termine può essere inteso come un approccio che progetta l’automazione tenendo conto delle esigenze concrete sul campo, anziché limitarsi a sostituire le persone nel loro lavoro.
Anche la rete di contatti dell’investitore può diventare un punto di forza per i fondatori
Un altro aspetto degno di nota è il modo in cui si rapporta ai fondatori. Vishwanath ritiene che il VC stesso debba rappresentare un vantaggio competitivo per i fondatori, il cosiddetto «moat». Non vuole limitarsi a fornire capitali, ma ambisce a proteggere e far crescere le attività delle aziende in cui investe.
A fare da base è la rete di contatti costruita negli anni trascorsi in NVIDIA. Vishwanath afferma di sfruttarla sia per valutare tecnicamente i potenziali investimenti, sia per mettere in contatto le aziende con i clienti. I sette anni trascorsi a lavorare sulle piattaforme robotiche di NVIDIA sembrano averle fornito sia competenze per valutare la tecnologia, sia relazioni con le aziende.
Per portare sul mercato l’IA fisica, la vicinanza a fabbriche, ospedali e istituti di ricerca può fare la differenza tra il successo e il fallimento, molto più che per una startup che opera soltanto nel software. Per i fondatori, un investitore capace di indicare la strada per accedere a questi ambienti può essere un grande sostegno, oltre al capitale. Vishwanath è anche una delle prime donne dirigenti ad aver lasciato NVIDIA per fondare un proprio fondo di investimento nelle fasi iniziali.
Nel programma si è parlato anche dei punti di forza rispettivi di Stati Uniti e Cina, nonché del fatto che i robot umanoidi dovrebbero essere utili anche al di là del ballo. Il futuro della robotica sta entrando in una fase in cui se ne parla meno attraverso video spettacolari e più in termini di concreta applicazione sul campo.
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