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 implica reprogramar y reacondicionar físicamente, o reemplazar equipos, lo que puede llevar semanas o meses. Industrial Next, con sede en San Francisco, Industrial Next dice que está cambiando eso.
La startup, que se presentó hoy en el escenario del Startup Battlefield en TechCrunch Disrupt 2026, construye estaciones robóticas autónomas impulsadas por IA, alimentadas por modelos fundacionales propietarios que conectan visión, contexto de tarea y movimiento. La empresa dice que esto permite reacondicionar una línea de producción en minutos en lugar de semanas, sin programación tradicional. El objetivo es permitir que los fabricantes automaticen tareas complejas y delicadas que tradicionalmente requieren mano de obra humana.
La empresa anunció en el escenario que se está asociando con BMW Group Technology Office para evaluar la manipulación diestra impulsada por IA de Industrial Next para la fabricación.
Industrial Next fue fundada en 2021 por Lukas Pankau y Allen Pan, ambos trabajaron previamente en Tesla. Pankau se desempeñó como arquitecto eléctrico principal en Tesla antes de pasar a Waymo. Pan lideró los esfuerzos de fábrica autónoma de Tesla y luego se convirtió en arquitecto jefe de Neolix, una empresa de conducción autónoma.
La pareja concibió la idea de Industrial Next mientras trabajaban juntos en Tesla. El primer encuentro de Pankau con Pan fue literalmente tropezándose con él, ya que Pan dormía en una pasarela de la fábrica después de pasar una noche en vela. Aunque al principio no se llevaron bien, pronto se dieron cuenta de que compartían una obsesión por hacer las cosas y tenían habilidades complementarias.
Después de años de ver cómo la tecnología de vehículos y de conducción autónoma de vanguardia se veía limitada por equipos de fábrica de hace décadas, los fundadores se dieron cuenta de que la manufactura necesitaba ser reconstruida.
«Teníamos todas estas cosas sofisticadas que podíamos hacer con los autos. Podía ejecutar algoritmos de aprendizaje automático para diseñar un auto para mí. Pero no podía entender cómo programar un robot, y esto era bastante común para los ingenieros en Tesla», dijo Pankau. «Había una división enorme, ¿verdad? Tenías personas que son muy buenas en lo que hacen —diseñar autos y diseñar sistemas de conducción autónoma— y luego las tenías efectivamente atascadas en la fábrica mirando este equipo de los años 1980. Y así empezamos a repensar cómo debería ser esto usando la tecnología que tenemos hoy y todo lo que sabemos hoy».
Los dos siguieron pensando en sus frustraciones con los equipos industriales incluso después de pasar a sus siguientes trabajos. Mantuvieron contacto, a menudo recordando las máquinas que nunca funcionaron como querían, y eventualmente decidieron que podían hacerlo mejor.
«Yo estaba en Waymo en ese momento, algo aburrido porque extrañaba ese ritmo de Tesla», dijo Pankau. Pan, agregó, estaba en una situación similar en Momenta, un desarrollador de sistemas de conducción autónoma en China. Pan recordó su conclusión: «Decimos, no estamos nada jóvenes, y claramente todavía nos apasiona. Seguimos quejándonos de la tecnología industrial. O sea, ya han pasado tres años, deberíamos fundar la empresa».
Pankau señala que los robots industriales tradicionales suelen estar programados para realizar tareas altamente específicas y repetitivas. Como resultado, incluso un pequeño cambio en el proceso o el producto puede hacer que el robot falle o provoque un tiempo de inactividad costoso, lo que obliga a los fabricantes a simplificar sus productos para asegurar la 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 geniales como bailar, porque hay datos para eso, pero no podemos hacer que ensamblen cosas de alta precisión», explicó Pankau. «Aquí es donde hemos avanzado mucho en el uso de entornos simulados para realizar estas tareas de alta precisión y alta destreza. El ingrediente secreto de nuestros robots es que les hemos dado una comprensión del proceso en general, pero construimos esa comprensión usando un motor de simulación de fidelidad extremadamente alta, cercano a la dinámica real, hasta el punto de que podemos dejar que el robot haga este tipo de tareas de alta precisión casi sin ver las piezas».
En otras palabras, los robots practican en un mundo virtual muy detallado que imita de cerca la física del mundo real. Las estaciones robóticas de Industrial Next pueden reconfigurarse, combinarse y redeployarse entre líneas de producto. Las nuevas tareas se enseñan mediante simulación y demostración, en lugar de scripts codificados de forma rígida.
Pankau explicó que algunas de las estaciones de trabajo de la startup ya se usan en la fabricación de uno de los teléfonos inteligentes más populares del mundo. Manejan tareas que los fabricantes habían intentado y fracasado en automatizar durante años, como enhebrar un delicado cable flex y encajar una pequeña tapa de conector en su lugar. (No podía revelar al cliente). También describió una estación de «pelado de película», donde sus robots impulsados por IA retiran la película protectora de módulos de cámara y botones a velocidad humana o superior, con 100% de precisión, incluso cuando se los traslada a un nuevo modelo de teléfono y una línea de producción que nunca han visto.
“Fundamos esta empresa porque ese es el tipo de desempeño que nos hubiera gustado tener en Tesla, donde estábamos pasando por alto estaciones de robots porque no podíamos programarlas con la eficacia suficiente usando tecnologías tradicionales”, dijo Pankau. “Ahora queremos llevar esto a tareas más complicadas que solo construir un teléfono. En última instancia, queremos llevar esto a la construcción de un auto completo de principio a fin sin que ningún humano lo toque jamás”.
Para ver más del Startup Battlefield — junto con una lista de fundadores consolidados y capitalistas de riesgo cuyas opiniones sobre la industria no querrás perderte — únete a nosotros en Disrupt, que se celebra esta semana en el centro de San Francisco.