Das Roboter-Geschäft ist jetzt ein KI-Geschäft

Boston Dynamics hat Rohit Prasad am 7. Oktober zu seinem neuen CEO ernannt. Prasad verbrachte 12 Jahre bei Amazon: Er baute Alexa von den Anfängen zu einem der meistgenutzten KI-Produkte der Welt aus und leitete anschließend Amazon Nova — eine Familie von KI-Modellen für Unternehmensanwendungen. Er hat noch nie ein Hardware-Unternehmen geführt. Das ist kein Zufall. Es ist ein Signal, wohin die Robotik sich entwickelt.

Boston Dynamics baut Spot, den hundeähnlichen Inspektionsroboter, Atlas, einen humanoiden Roboter, und Stretch, eine Lagermaschine. Der Eigentümer Hyundai plant, bis 2028 insgesamt 25,000 Atlas-Einheiten in Kia-Autofabriken einzusetzen. Der Weg von beeindruckenden Vorführungen zu Tausenden von Robotern, die echte, unvorhersehbare Fabrikarbeit leisten, ist kein rein technisches Problem. Die eigentliche Herausforderung ist, Roboter intelligent genug zu machen — für das Chaos der realen Welt.

Genau das hat Prasad sein ganzes Berufsleben lang gelöst. Alexa musste Millionen verschiedener Formulierungen, Akzente und Kontexte verstehen, ohne zu versagen. Ein Fabrikroboter steht täglich vor derselben Art von endloser Variation — neue Teile, unbekannte Aufgaben, unerwartete Hindernisse. Diese Probleme verlangen dieselben Werkzeuge: Training mit riesigen Datenmengen, Modelle, die verallgemeinern können, und Systeme, die unter schwierigen Bedingungen zuverlässig funktionieren. Beide Felder brauchen dieselben KI-Grundfertigkeiten — weit mehr als die meisten vermuten.

Das ist Teil eines größeren Wandels. Die Unternehmen, die in der physischen Robotik in den kommenden Jahren führen werden, sind wahrscheinlich jene, die das Intelligenz-Problem als Erstes lösen — nicht nur das mechanische. Die Einstellung eines KI-Modell-Entwicklers als Chef eines Roboter-Unternehmens ist genau diese Wette. Wer Automatisierung für Kunden baut oder Roboter in Arbeitsabläufen einsetzt, sollte die KI-Schicht bewerten — nicht die Hardware-Spezifikationen. Wer das Modell im Inneren trainiert hat, ist heute genauso entscheidend wie die Frage, wie gut sich die Maschine bewegt.