En la mayoría de las fábricas, la automatización es fija: los robots y las máquinas están programados para una tarea y un producto específicos. Cambiar una línea significa reprogramar y reequipar físicamente, o cambiar equipos, lo que puede llevar semanas o meses. Industrial Next, con sede en San Francisco, dice que está cambiando eso.
La startup, que se presentó hoy en el escenario Startup Battlefield en TechCrunch Disrupt 2026, construye estaciones robóticas autónomas impulsadas por IA impulsadas por modelos básicos patentados que conectan la visión, el contexto de la tarea y el movimiento. La compañía dice que esto permite reequipar una línea de producción en minutos en lugar de semanas sin la programación tradicional. El objetivo es permitir que los fabricantes automaticen tareas complejas y delicadas que tradicionalmente requieren mano de obra humana.
La compañía anunció en el escenario que se está asociando con la Oficina de Tecnología de BMW Group para evaluar la hábil manipulación para la fabricación impulsada por IA de Industrial Next.
Industrial Next fue fundada en 2021 por Lukas Pankau y Allen Pan, quienes trabajaron anteriormente en Tesla. Pankau se desempeñó como arquitecto eléctrico principal en Tesla antes de pasar a Waymo. Pan dirigió los esfuerzos de la fábrica autónoma de Tesla y luego se convirtió en arquitecto jefe de la empresa de conducción autónoma Neolix.
A la pareja se le ocurrió la idea de Industrial Next mientras trabajaban juntos en Tesla. El primer encuentro de Pankau con Pan fue literalmente tropezar con él mientras Pan dormía en la pasarela de una fábrica después de pasar toda la noche. Aunque al principio no se llevaban bien, pronto se dieron cuenta de que compartían una obsesión por hacer las cosas y que tenían habilidades complementarias.
Después de años de ver cómo los vehículos de vanguardia y la tecnología de conducción autónoma se veían frenados por equipos de fábrica con décadas de antigüedad, los fundadores se dieron cuenta de que era necesario reconstruir la fabricación.
«Teníamos todas estas cosas sofisticadas que podíamos hacer en los automóviles. Podía ejecutar algoritmos de aprendizaje automático para diseñar un automóvil para mí. Pero no podía entender cómo programar un robot, y esto era bastante común para los ingenieros de Tesla», dijo Pankau. «Había esta enorme división, ¿verdad? Teníamos gente que es realmente buena en lo que hacen (diseñar automóviles y diseñar sistemas de conducción autónoma) y luego los tenías realmente perplejos en la fábrica mirando este equipo de la década de 1980. Y entonces comenzamos a repensar cómo debería ser esto usando la tecnología que tenemos hoy y usando todo lo que sabemos hoy».
Los dos siguieron pensando en sus frustraciones con los equipos industriales incluso después de pasar a sus siguientes trabajos. Se mantuvieron en contacto, a menudo recordaban las máquinas que nunca funcionaron como querían y, finalmente, decidieron que podían hacerlo mejor.
“Yo estaba en Waymo en ese momento, un poco aburrido porque extrañaba el ritmo de Tesla”, dijo Pankau. Pan, añadió, estaba en una posición similar en Momenta, un desarrollador de sistemas de conducción autónoma en China. Pan recordó su conclusión: «Nosotros pensamos que no nos estamos volviendo más jóvenes y, obviamente, todavía nos apasiona. Seguimos quejándonos de la tecnología industrial. Esto es, tres años después, deberíamos iniciar la empresa».
Pankau señala que los robots industriales tradicionales suelen estar programados para realizar tareas repetibles y muy específicas. Como resultado, incluso un pequeño cambio en el proceso o producto puede provocar que el robot falle o provocar costosos tiempos de inactividad, lo que obliga a los fabricantes a simplificar sus productos para lograr repetibilidad.
Hacer que los robots sean verdaderamente flexibles presenta un desafío diferente. Necesitan enormes cantidades de datos de entrenamiento y, a diferencia de los modelos de IA entrenados en Internet, la robótica carece de los vastos conjuntos de datos necesarios para enseñar a las máquinas cómo realizar tareas físicas complejas.
«Podemos hacer que los robots hagan todas estas cosas interesantes, como bailar, porque hay datos para eso, pero no podemos obligarlos a ensamblar cosas de alta precisión», explicó Pankau. «Aquí es donde hemos progresado mucho en el uso de entornos simulados para realizar estas tareas de alta precisión y gran destreza. El secreto de los robots que tenemos es que les hemos dado una comprensión del proceso en general, pero construimos esa comprensión utilizando un motor de simulación de extremadamente alta fidelidad que se acerca a la dinámica real donde podemos permitir que el robot realice este tipo de tareas de alta precisión casi sin ver las piezas en absoluto».
En otras palabras, los robots practican en un mundo virtual muy detallado que imita fielmente la física del mundo real. Las estaciones robóticas de Industrial Next se pueden reconfigurar, combinar y redistribuir en todas las líneas de productos. Las nuevas tareas se enseñan mediante simulación y demostración, en lugar de guiones codificados.
Pankau explicó que algunas de las estaciones de trabajo de la startup ya se utilizan para fabricar uno de los teléfonos inteligentes más populares del mundo. Manejan tareas que los fabricantes habían intentado automatizar sin éxito durante años, como enhebrar un delicado cable flexible y colocar una pequeña tapa de conector en su lugar. (No tenía libertad para revelar al cliente). También describió una estación de “pelado de película”, donde sus robots impulsados por IA quitan la película protectora de los módulos y botones de la cámara a velocidad humana o superior con 100% de precisión, incluso cuando se trasladan a un nuevo modelo de teléfono y línea de producción que nunca habían visto.
«Comenzamos esta empresa porque ese es el tipo de desempeño que desearíamos tener en Tesla, donde estábamos evitando las estaciones de robots porque no podíamos programarlas de manera suficientemente efectiva usando tecnologías tradicionales», dijo Pankau. «Ahora queremos llevar esto a tareas más complicadas que simplemente construir un teléfono. En última instancia, queremos llevar esto a la construcción de un automóvil completo, de principio a fin, sin ningún contacto humano».
Para ver más sobre Startup Battlefield, junto con una lista de fundadores y capitalistas de riesgo establecidos cuyas opiniones sobre la industria no querrá perderse, únase a nosotros en Disrupt, que tendrá lugar esta semana en el centro de San Francisco.
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