Por Canuto  

Destro AI no fabrica robots: desarrolla el sistema que organiza a trabajadores, carritos autónomos y camiones en operaciones logísticas. Tras captar USD $8 millones, la startup prepara despliegues mayores con Yusen Logistics y busca llevar su modelo a otros almacenes.
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  • Destro AI recaudó USD $8 millones en una ronda semilla liderada por Base10 Partners y Bonfire Ventures, con inversión adicional de CoFound Partners.
  • Su sistema coordina a empleados y robots en operaciones de cross-docking, y Yusen Logistics ampliará un piloto a 26 robots y probará otros 17 en California.
  • La startup apuesta por la coordinación operativa, aunque reconoce que tareas de manipulación más hábil siguen siendo un desafío para los robots y modelos actuales.

La propuesta de Destro AI se aparta de la carrera por construir el robot más llamativo: la startup quiere que máquinas y trabajadores sigan las mismas instrucciones dentro de un almacén.

La compañía salió del modo sigiloso el 30 de septiembre junto con el anuncio de una ronda semilla de USD $8 millones. Su software organiza operaciones logísticas mediante inteligencia artificial y robots de terceros, una estrategia que, según su fundador, Manthan Pawar, busca resolver primero problemas concretos de los clientes.

El software como centro de la operación

Muchas empresas de robótica concentran sus esfuerzos en diseñar un vehículo, un brazo mecánico o un modelo capaz de controlar esos equipos. Destro plantea otra prioridad: construir una capa de inteligencia que integre la actividad de las máquinas con la de las personas que ya trabajan en instalaciones logísticas. Por eso Pawar define a la empresa como una compañía que no es, en sentido estricto, una fabricante de robots.

El fundador afirmó a TechCrunch que parte de la ventaja de Destro consiste en conocer de cerca los problemas de sus clientes. Pawar cuenta con una maestría en robótica de NYU Tandon y alrededor de ocho años de experiencia en las industrias estadounidenses de cadena de suministro y robótica. También dijo que la startup se encamina a alcanzar flujo de caja positivo antes de que termine el año, una meta que atribuyó a su enfoque sobre las necesidades operativas.

La compañía desarrolla Vision, un sistema operativo basado en modelos de visión-lenguaje-acción de pesos abiertos. Estos modelos procesan imágenes de cámaras e instrucciones para orientar los movimientos de un robot, de modo que el software pueda vincular lo que ocurre en el espacio físico con las tareas que debe ejecutar la máquina. Destro también utiliza Mothership para coordinar el flujo general del trabajo.

La diferencia, según el caso presentado por la empresa, no consiste únicamente en mover un carrito del punto A al punto B. Su plataforma busca ordenar el trabajo de los empleados, los carritos y los camiones como partes de un mismo proceso. Esa integración resulta clave en actividades donde el movimiento de un objeto depende de que una persona lo cargue, el sistema identifique que está listo y otro vehículo pueda recibirlo.

Yusen convirtió el piloto en una prueba de cross-docking

Richard Brunelle, director de automatización del grupo logístico estadounidense de Yusen Logistics, ayudó a orientar el producto hacia una necesidad distinta de la que Destro atendía inicialmente. Brunelle supervisa la automatización en unas 30 instalaciones de Estados Unidos, donde Yusen ya emplea sistemas fijos, como cintas transportadoras y clasificadoras, mientras prueba tecnologías nuevas, entre ellas robots para descargar remolques y fregadoras autónomas.

La filial británica de Yusen construyó una instalación completamente autónoma y la compañía planea un proyecto similar en Estados Unidos. Cuando Brunelle conoció a Pawar, Destro trabajaba en picking y packing, es decir, en la selección y preparación de distintos productos para formar paquetes. El ejecutivo vio una aplicación posible en el cross-docking, que consiste en descargar mercancías de un camión y clasificarlas en cargas mixtas destinadas a otros vehículos.

Brunelle pidió a Destro que adaptara su herramienta para ese flujo de trabajo, que, según explicó, no estaba siendo atendido por otras soluciones que había evaluado. El equipo estudió la solicitud y aceptó modificar el sistema. Para la startup, el cambio llevó su tecnología desde una operación de selección y empaque hacia una tarea de transferencia y clasificación entre camiones, sin abandonar su apuesta por coordinar el proceso completo.

El piloto inicial comenzó en una instalación de Yusen en el noroeste del Pacífico con tres robots de traslado de carros fabricados por Miva Robotics y operados por Vision. Mientras los trabajadores descargan las mercancías y las colocan en diferentes carros, los robots identifican las cargas completas y las llevan a sus destinos. Mothership organiza la operación, que Brunelle describió como menos intensiva en mano de obra y con menos dependencia del papeleo.

Despliegue mayor y límites por resolver

Yusen había conversado también con otras dos startups de robótica, pero, de acuerdo con Brunelle, ninguna consiguió integrarse en su flujo de trabajo. Una ofrecía robots capaces de trasladar carros entre puntos, aunque no gestionaba la carga ni la descarga; otra contaba con herramientas para administrar una flota, pero necesitaba que una persona asumiera la orquestación del proceso.

Destro obtuvo la oportunidad porque su sistema puede aplicar coordinación autónoma a más partes de la operación, no solo al desplazamiento de los robots. La distinción es importante para Yusen: automatizar un movimiento aislado no necesariamente resuelve el trabajo que ocurre antes y después. Brunelle señaló que la meta es hacer la operación más sistemática, una característica que, en su evaluación, puede mejorar la eficiencia y la consistencia.

La empresa ampliará el piloto inicial hasta un despliegue completo de 26 robots y lanzará otro piloto con 17 robots en una instalación de Yusen en el sur de California. Pawar espera que el flujo de carga desarrollado para el cross-docking pueda replicarse en miles de almacenes que realizan labores similares. La ronda fue liderada por Base10 Partners y Bonfire Ventures, con inversión adicional de CoFound Partners, y respaldará esa estrategia de crecimiento.

La expansión, sin embargo, no elimina los límites técnicos que Destro podría encontrar en tareas que exijan más destreza y manipulación. La fuente señala que los cuerpos robóticos genéricos y los modelos de código abierto todavía no han demostrado suficiente capacidad para ese tipo de labores. También queda abierta la posibilidad de que empresas que desarrollan modelos fundacionales, manos más hábiles o humanoides de propósito general prefieran ofrecer sus herramientas por cuenta propia y competir por el mismo negocio.

Pawar sostiene que el valor puede concentrarse en la capa que conecta los modelos y los componentes robóticos con las necesidades concretas de una operación. Comparó los robots y cada capa de modelos con plataformas, y describió el sistema de Destro como un arnés complejo que añade valor y permite ejecutar flujos que, sin esa coordinación, serían inviables. La tesis de la startup es que los avances de otros proveedores pueden alimentar su producto, aunque la disponibilidad de esas herramientas dependerá de las decisiones de quienes las desarrollen.

Por ahora, la competencia con fabricantes de humanoides no parece ser la preocupación principal de Yusen. Brunelle dijo que todavía no ha encontrado un buen caso de uso para un robot bípedo, aunque evalúa un posible piloto con un humanoide con ruedas. Su criterio, explicó, es incorporar automatización solo cuando resuelva un problema operativo real, no por el atractivo de una tecnología nueva.

Destro presentará su propuesta en TechCrunch Disrupt, donde defenderá la idea de que una empresa puede construir una solución robótica sin fabricar los robots. La prueba decisiva será que el sistema coordine a personas y máquinas de forma fiable en más instalaciones, y que la adaptación a otros almacenes mantenga el valor observado en los pilotos de Yusen. La empresa aún debe demostrar que su modelo puede escalar más allá de estos casos y responder a tareas de mayor complejidad física.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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