Por Canuto  

Maven Robotics salió del sigilo y busca competir en la automatización industrial con robots móviles capaces de paletizar productos, conectarse con sistemas de almacén y operar durante largas jornadas. Su estrategia combina datos reales, experiencia de la industria automotriz y una expansión tarea por tarea.
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  • Maven Robotics cuenta con el respaldo de RoboStrategy, LocalGlobe, Vine Ventures y XTX Markets Ventures, según la información difundida sobre la compañía.
  • Sus robots móviles pueden desplazarse a 16 kilómetros por hora, levantar hasta 30 kilogramos y trabajar 16 horas al día.
  • Maven Robotics pretende ampliar la paletización mixta hacia la manipulación de materiales, la fabricación y tareas industriales más complejas.

Maven Robotics salió del sigilo con una propuesta centrada en automatizar tareas industriales completas, no únicamente movimientos aislados de un robot. La startup, fundada por los hermanos Hamza y Khalid Derbas, pretende fabricar 250 unidades de su tercera generación y comenzar el diseño de una plataforma de cuarta generación, mientras intenta convertir sus primeros contratos logísticos en una base para crecer dentro de la robótica física.

La compañía comenzó en 2024 con poco más que un dibujo de un robot y un equipo de personas, según relató Hamza Derbas a TechCrunch. En lugar de competir presentando una máquina terminada, sus fundadores buscaron entender los recorridos de los trabajadores, los sistemas de gestión de almacenes y el destino final de los productos, una aproximación que les permitió ganar un contrato frente a empresas con robots ya operativos.

Una apuesta por resolver el trabajo completo

La primera oportunidad de Maven apareció cuando una gran empresa de bienes de consumo visitó la zona para reunirse con cuatro compañías rivales interesadas en automatizar sus operaciones. Derbas consiguió incorporarse a una de esas conversaciones y propuso visitar las fábricas y los almacenes del potencial cliente, con el objetivo de observar dónde podía aportar valor de inmediato en lugar de limitarse a explicar sus opiniones sobre el futuro de los robots.

La propuesta consistía en asumir una tarea autónoma de principio a fin: recibir instrucciones desde un sistema de gestión de almacenes, organizar los productos y dejar preparada la carga para que saliera en camiones. De acuerdo con Derbas, ese enfoque permitió que Maven ganara el acuerdo pese a no contar todavía con robots desplegados, porque presentó la automatización como un flujo operativo completo y no como la venta de una pieza tecnológica aislada.

Después de dos años de trabajo con ese cliente y otros socios, la empresa asegura que dispone de hasta ocho robots trabajando 16 horas al día, con un tiempo de actividad de 99% o superior. La cifra es importante para una industria en la que el retorno de inversión depende menos de una demostración llamativa que de mantener las máquinas funcionando durante jornadas repetidas, en instalaciones donde las interrupciones afectan directamente la preparación y el despacho de pedidos.

La financiación permitirá construir 250 robots de tercera generación y desarrollar la siguiente plataforma, aunque el plan no implica abandonar el foco actual. Maven sostiene que avanza hacia robots de propósito general mediante problemas concretos, seleccionando tareas con mercados suficientemente amplios para producir datos, perfeccionar sus sistemas y justificar nuevas implementaciones comerciales.

Robots móviles para la paletización mixta

El principal trabajo de los robots de Maven es la paletización mixta, una actividad en la que productos provenientes de distintas fábricas llegan en cajas a un centro de distribución y deben reorganizarse sobre un nuevo pallet. La carga final combina referencias diferentes para abastecer una tienda específica, de acuerdo con la demanda vigente, lo que obliga a recoger unidades variadas en un orden determinado y con rapidez.

La tarea suele ejecutarse de forma manual: los empleados recorren el almacén para tomar una caja de un producto, después otra de una referencia distinta y finalmente completan la combinación solicitada. Derbas explicó que los minoristas pueden querer cambiar esa mezcla dentro de las 48 horas posteriores a la colocación de los productos en los estantes, porque las órdenes deben responder a la demanda en tiempo real y no a una planificación rígida.

En las instalaciones de Maven en Santa Clara, un robot se desplaza por un área de entrenamiento y utiliza ventosas de vacío para recoger y acomodar cajas a una velocidad razonable. Una pantalla de video muestra además a dos unidades trabajando en una instalación de un cliente, mientras empleados circulan alrededor de ellas, una escena que ilustra la convivencia entre automatización y personal humano en los almacenes.

Las máquinas se apoyan sobre bases con ruedas, alcanzan una velocidad de 16 kilómetros por hora y cuentan con dos brazos capaces de levantar hasta 30 kilogramos. Esa configuración responde a una decisión de diseño orientada al entorno industrial, donde la empresa prioriza el desplazamiento, la capacidad de carga, la seguridad operativa y el retorno de inversión por encima de una apariencia semejante a la humana.

Datos, inteligencia artificial y expansión industrial

Hamza Derbas desarrolló buena parte de su carrera en ingeniería automotriz, con énfasis en vehículos eléctricos, y trabajó durante nueve años en Apple dentro de su grupo de proyectos especiales. El ejecutivo no quiso hablar sobre esa etapa, aunque el texto de TechCrunch señala que ese equipo fue asociado ampliamente con el desarrollo de un automóvil autónomo antes de su disolución en 2024; posteriormente, Derbas fundó Maven junto con su hermano Khalid, quien ocupa el cargo de director financiero tras trabajar en capital privado.

Como otras compañías de inteligencia artificial física, Maven depende de profesionales con experiencia en vehículos autónomos y en el entrenamiento de hardware mediante datos del mundo real. El proceso exige recibir información de los robots en operación en minutos u horas, reentrenar los modelos, evaluarlos, ejecutar estudios de ablación, elegir los pesos adecuados, volver a desplegar el sistema y repetir el ciclo de manera continua.

Jack Pearson, inversor de RoboStrategy, considera que la diferencia de Maven está en su experiencia con sistemas industriales y no en una cultura de investigación concentrada en una arquitectura específica. Esa orientación la separa de empresas que pueden destacar por sus modelos o por sus demostraciones, pero todavía deben probar que sus robots soportan las exigencias diarias de una instalación logística y generan beneficios medibles para sus clientes.

La expansión, sin embargo, obligará a Maven a fortalecer su cultura de investigación. La empresa apunta a un mercado amplio de paletización, pero las próximas tareas que la startup quiere abordar requieren capacidades de manipulación que todavía no existen de forma suficientemente confiable. Maven deberá combinar experiencia operativa, nuevos datos y avances técnicos para evitar que su estrategia quede limitada a un solo flujo de trabajo.

La competencia por el futuro de la robótica

Agility aparece como uno de los competidores con una posición de mercado más cercana, debido a su enfoque en la seguridad y en flujos industriales específicos. La compañía planea salir a bolsa mediante una operación de adquisición con propósito especial, conocida como SPAC, en una transacción que le asigna un valor de aproximadamente USD $2.500 millones, según el anuncio de la empresa.

Derbas expresó respeto por Agility, pero cuestionó la utilidad de las piernas para las tareas que realiza su empresa, al considerar que añaden complejidad, menor fiabilidad y costos innecesarios. Su argumento resume la lógica comercial de Maven: si una base con ruedas puede transportar cajas y completar el trabajo requerido, el diseño debe responder al retorno de inversión y no a la espectacularidad de parecerse a una persona.

El siguiente gran impulso de Maven será recopilar más datos y entrenar sus robots para manipular materiales, antes de avanzar hacia la automatización y la fabricación. La empresa planea apoyarse en sus propios sistemas, recurrir a proveedores externos y utilizar unos guantes con forma de pinza que desarrolló para permitir que los humanos imiten el factor de forma que la startup busca para sus manipuladores robóticos.

Ese camino puede ofrecer una vía práctica para introducir robots en los lugares de trabajo, pero también expone a Maven a una competencia tecnológica imprevisible. Un modelo de inteligencia artificial física desarrollado por un laboratorio de frontera podría acelerar el mercado y dejar atrás a empresas enfocadas en aplicaciones concretas, aunque la startup sostiene que su prioridad no es ganar una carrera de modelos, sino resolver trabajos industriales y hacer posible su despliegue a la escala que necesitan las operaciones globales.

La estrategia de Maven dependerá, por tanto, de convertir cada contrato en una fuente de datos y cada despliegue en una prueba de confiabilidad. Su promesa de avanzar tarea por tarea puede ayudarle a controlar los riesgos de una industria todavía inmadura, siempre que consiga mantener el rendimiento de sus robots mientras amplía la variedad de materiales, entornos y procesos que pueden manejar.

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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