De robotindustrie is nu een AI-industrie

Boston Dynamics benoemde Rohit Prasad op 7 oktober tot zijn nieuwe CEO. Prasad bracht 12 jaar door bij Amazon: hij bouwde Alexa uit tot een van de bekendste AI-producten ter wereld en leidde daarna Amazon Nova, een familie van AI-modellen voor zakelijk gebruik. Hij heeft nog nooit een hardwarebedrijf geleid. Dat is geen toeval. Het is een signaal over de richting die de robotica opgaat.

Boston Dynamics maakt Spot, de hondachtige inspectierobot, Atlas, een humanoïde, en Stretch, een magazijnmachine. Eigenaar Hyundai wil in 2028 maar liefst 25,000 Atlas-eenheden inzetten in Kia-autofabrieken. De weg van indrukwekkende demo's naar duizenden robots die echt, onvoorspelbaar fabriekswerk doen, is geen puur technisch probleem. De grote uitdaging is robots slim genoeg maken om met de complexiteit van de echte wereld om te gaan.

Precies dit soort probleem loste Prasad zijn hele carrière op. Alexa moest miljoenen verschillende zinnen, accenten en contexten begrijpen zonder te falen. Een fabrieksrobot staat dagelijks voor dezelfde eindeloze variatie — nieuwe onderdelen, onbekende taken, onverwachte obstakels. Zulke problemen vereisen dezelfde aanpak: trainen op enorme hoeveelheden data, modellen die generaliseren, en systemen die het houden onder moeilijke omstandigheden. Beide vakgebieden vragen om dezelfde AI-basisvaardigheden — meer dan de meeste mensen beseffen.

Dit past in een bredere verschuiving. De bedrijven die de komende jaren winnen in fysieke robotica zijn waarschijnlijk diegene die het intelligentieprobleem als eerste oplossen, niet alleen het mechanische. Een AI-modelbouwer aannemen om een robotbedrijf te leiden is precies die gok. Als je automatisering bouwt voor klanten of robots inzet in werkprocessen, is de AI-laag wat je moet beoordelen — niet de hardwarespecificaties. Wie het model van binnenuit heeft getraind, telt nu net zo zwaar als hoe goed de machine beweegt.