Стартап Enigma эффектно вышел из тени, собрав $71 млн в ходе посевного раунда от Index Ventures и Ribbit Capital. Пока индустрия бьется над обучением моделей на гигабайтах видео или заставляет операторов потеть в сенсорных перчатках, основатели проекта Джонатан Якоби и Галь Нив решили, что проблема робототехники — это не дефицит данных, а чудовищный UX. Ветераны израильского спецподразделения 8200 уверены: управлять промышленным манипулятором должно быть не сложнее, чем крутить регулятор громкости в авто.
По словам Шардуля Шаха, партнера Index Ventures, именно статус аутсайдеров позволил команде проигнорировать традиционные методы телеопераций. Enigma строит «мозг» и «железо» с нуля, наняв для этого гремучую смесь из победителей математических олимпиад и тех, кто вовремя бросил PhD. Сейчас компания проводит масштабный стресс-тест в ангарах Израиля и Калифорнии, где сотня проприетарных роботов под управлением удаленных пользователей занимается всем подряд: от фехтования на мечах до химических опытов.
Главное
Уход от сложного программирования в сторону интуитивных пользовательских интерфейсов. Использование штата операторов с минимальной подготовкой вместо дорогостоящих инженеров-интеграторов. Создание универсального программно-аппаратного стека для неструктурированных сред.
Управлять промышленным манипулятором должно быть не сложнее, чем крутить регулятор громкости в автомобиле.
Для бизнеса это означает радикальный сдвиг в юнит-экономике. Если Enigma удастся создать универсальный интерфейсный слой, компаниям больше не придется содержать штат дорогостоящих инженеров-интеграторов для каждой задачи. Вместо них на сцену выходят операторы с минимальной подготовкой, способные перенастраивать технику «на лету».
Это серьезный повод пересмотреть дорожную карту автоматизации на ближайший год. Прежде чем раздувать бюджет на найм узкоспециализированных программистов для настройки существующих Foundation-моделей, стоит оценить, насколько быстро новые интерфейсные слои превратят сложное оборудование в послушную бытовую электронику. В неструктурированных средах интуитивное управление может оказаться куда эффективнее, чем попытки научить нейросеть предсказывать каждое микродвижение в вакууме.