Cinco errores que deben evitar las startups de robótica

Hace unos años, los robots eran poco flexibles, difíciles de programar, fijos y, salvo en sectores con ciclos de producción muy largos, excesivamente caros. Además, eran ciegos, sordos, incapaces de percibir el tacto, poco inteligentes y no se podía confiarles tareas junto a las personas.

Hoy, gracias a una mayor potencia de cálculo, a software sofisticado que simplifica la programación y el funcionamiento, al aprendizaje automático (ML), a la visión artificial (MV), a un mayor número de sensores y de mejor calidad y a otros avances, los robots son más flexibles y funcionales que nunca. Además, el coste relativo de la robótica ha disminuido.

Ante la creciente necesidad de calidad y productividad en un contexto de escasez de trabajadores cualificados, el uso de la robótica en la industria se está extendiendo. Surgen nuevas aplicaciones robotizadas en numerosos sectores, como la farmacéutica y la agricultura. Los robots también salen de las fábricas para realizar más servicios domésticos y otras tareas.

En su World Robotics Report, la Federación Internacional de Robótica estima que el valor de mercado acumulado de los robots de servicios profesionales no industriales entre 2019 y 2021 fue de 37 000 millones de dólares, casi el triple del valor anterior.

Estas nuevas oportunidades atraen a cada vez más pioneros de nuevas aplicaciones robotizadas. Estas son cinco trampas que deben evitar las startups de robótica, según The Robot Report. 

Desarrollar software en una burbuja

Muchas startups comienzan desarrollando software que automatiza una tarea de producción. El robot suele ser una solución tardía, basada en el coste y la disponibilidad.

Las imágenes de robots en fábricas suelen evocar cadenas de montaje de automóviles, donde los robots trabajan con una precisión sincronizada sin esfuerzo aparente. Sin embargo, esto es fruto de años de trabajo conjunto de muchos ingenieros que han coordinado y perfeccionado el proceso.

Las startups deben considerar desde el principio todos los componentes de la tarea para facilitar la integración al final. Esto es especialmente relevante para empresas que no tienen experiencia o tienen poca experiencia en robótica.

Subestimar el paso del prototipo a la producción

Al desarrollar un nuevo producto, el concepto recorre el camino desde la idea hasta el prototipo durante el proceso de diseño y construcción. Un error habitual de las startups es subestimar lo que se necesita para pasar del prototipo a la producción.

La ingeniería de detalle debe garantizar que cada despliegue de la solución sea un éxito para el usuario final. La solución debe ser robusta, fiable y fácil de usar. Tras la instalación, el cliente necesitará soporte, y las startups deben pensar cómo atender esas necesidades de atención al cliente.

El paso entre estas fases requiere un cambio sustancial en las habilidades que necesita la startup. La última fase requerirá mucho más tiempo y esfuerzo de lo que muchos esperan.

No crear una solución lista para usar

La propuesta de automatización de una startup debe tener en cuenta los ajustes adecuados. El producto debe ser sencillo de instalar y cómodo de usar.

Si el despliegue exige que los ingenieros permanezcan in situ durante varios días realizando ajustes personalizados, el número de soluciones estará limitado no solo por la velocidad de construcción de los sistemas, sino también por la cantidad de ingenieros cualificados disponibles para trabajar en campo.

Para las startups que quieran crear un sistema para miles de ubicaciones, se necesita una solución lista para usar.

Centrarse en la tecnología y no en los problemas

Al usuario de la automatización normalmente no le importa cómo funciona la solución, si el sistema utiliza aprendizaje automático o nuevos algoritmos autocorrectivos, sino si funciona.

Las startups suelen tener dificultades con esto, sobre todo en sus primeros años. Al intentar atraer capital riesgo, las startups deben explicar no solo el problema que resuelven, sino también las tecnologías de vanguardia que utilizan.

Sin embargo, al ofrecer a los clientes una nueva versión de un robot de carga, necesitan saber qué tan bien y qué tan rápido funciona y qué ocurrirá si se atasca, y no la elegancia del diseño. La atención debe centrarse en resolver el problema de los usuarios, que es por lo que pagarán.

Intentar reinventar la rueda

Lo peor que puede hacer una startup es gastar tiempo, dinero y esfuerzo en crear productos que ya están disponibles en el mercado. Por ejemplo, desarrollar su propio software de control de movimiento. El hardware del robot y el software de planificación de movimiento se han desarrollado en simbiosis durante los últimos 40 años, y el software ha optimizado la fiabilidad y la vida útil del robot para lograr el mejor retorno de la inversión para el cliente.

Otro error de las startups es diseñar sus propios brazos robóticos desde cero, aunque ya existen. En su lugar, conviene aprovechar el conocimiento acumulado durante años en los manipuladores disponibles actualmente de los grandes proveedores de robótica.

Además, debido al tamaño de la inversión y a la importancia de la rentabilidad en la automatización industrial, un sistema desconocido con resultados no demostrados, ofrecido por un recién llegado, puede suponer un riesgo excesivo para el usuario final. Nadie quiere pagar por ser un conejillo de indias o un mal ejemplo que sirva de lección a otras empresas.

Las startups deberían considerar colaborar con socios de robótica con buena reputación para aprovechar sus conocimientos y experiencia, así como sus sistemas de distribución, redes de soporte y reconocimiento de marca en beneficio propio.