Después un poco más tarde publicaré este artículo sobre la industria de los robots; es demasiado atrevido.
En una fábrica, un robot extiende la garra, recoge un cojinete y, de vuelta, lo coloca en una caja de plástico. Este movimiento lo puede hacer un humano en 2 segundos, pero el robot tardó 70 segundos, y aun así la valoración de esta empresa de robots es de mil millones.
En el mercado, los robots humanoides de propósito general más comunes, tienen un coste medio de 200.000, con un tiempo de amortización de menos de 10 meses; después de 10 días de funcionamiento, hay que enviarlo a reparar.
Aunque los robots de almacén ya más maduros, sí pueden mover mercancías, con que el tamaño de la carga o su posición se desvíe un poco, fallan.
La mayoría de las empresas de robots todavía no resuelven problemas como la estabilidad y la intervención humana frecuente; usar robots para poner en producción, en general, termina generando un EV negativo.
Actualmente, el modelo de negocio que de verdad funciona es que la empresa de robots venda el robot a una planta de recolección de datos, y así haga que la facturación se vea. Luego, la planta contrata gente para controlar el robot a distancia y elabora la operación de los datos; finalmente, esos datos operativos se venden de vuelta a la empresa de robots.
En cierto modo, la empresa de robots actúa como si devolviera parte del dinero de compra del equipo usando la compra de datos como financiación. Los gobiernos locales, por su parte, pagan y apoyan con el terreno a la planta de recolección de datos, porque el proyecto crea empleo y además se vende con una fachada de alta tecnología —robots e inteligencia artificial—. Con toda esta maquinaria de fondos, se acumula para inflar la valoración y salir a bolsa.
Y dentro de la industria, básicamente ya no se trata de empezar de cero: la mayoría de las startups son veteranos de emprendimientos consecutivos que operan desde bastidores. Después, buscan a un gurú del sector, una figura con gran trayectoria y renombre, para que sea CEO y salga al frente a conseguir financiación; son muy hábiles manipulando la psicología de los inversores.
En una fábrica, un robot extiende la garra, recoge un cojinete y, de vuelta, lo coloca en una caja de plástico. Este movimiento lo puede hacer un humano en 2 segundos, pero el robot tardó 70 segundos, y aun así la valoración de esta empresa de robots es de mil millones.
En el mercado, los robots humanoides de propósito general más comunes, tienen un coste medio de 200.000, con un tiempo de amortización de menos de 10 meses; después de 10 días de funcionamiento, hay que enviarlo a reparar.
Aunque los robots de almacén ya más maduros, sí pueden mover mercancías, con que el tamaño de la carga o su posición se desvíe un poco, fallan.
La mayoría de las empresas de robots todavía no resuelven problemas como la estabilidad y la intervención humana frecuente; usar robots para poner en producción, en general, termina generando un EV negativo.
Actualmente, el modelo de negocio que de verdad funciona es que la empresa de robots venda el robot a una planta de recolección de datos, y así haga que la facturación se vea. Luego, la planta contrata gente para controlar el robot a distancia y elabora la operación de los datos; finalmente, esos datos operativos se venden de vuelta a la empresa de robots.
En cierto modo, la empresa de robots actúa como si devolviera parte del dinero de compra del equipo usando la compra de datos como financiación. Los gobiernos locales, por su parte, pagan y apoyan con el terreno a la planta de recolección de datos, porque el proyecto crea empleo y además se vende con una fachada de alta tecnología —robots e inteligencia artificial—. Con toda esta maquinaria de fondos, se acumula para inflar la valoración y salir a bolsa.
Y dentro de la industria, básicamente ya no se trata de empezar de cero: la mayoría de las startups son veteranos de emprendimientos consecutivos que operan desde bastidores. Después, buscan a un gurú del sector, una figura con gran trayectoria y renombre, para que sea CEO y salga al frente a conseguir financiación; son muy hábiles manipulando la psicología de los inversores.
