Durante los últimos años, el evento “Delivering the Future” ha mostrado las últimas tecnologías que impulsan las operaciones de Amazon. En 2023, el evento en Seattle presentó actualizaciones sobre las ofertas de farmacia y entregas con drones de la compañía. Este año, en Nashville, Amazon habló sobre actualizaciones de inteligencia artificial para mejorar la experiencia de compra y cómo está utilizando la visión por computadora para reducir el tiempo de entrega de paquetes.
Aunque el evento de dos días no presentó nuevos sistemas robóticos, ofreció información clave sobre cómo se están integrando las ofertas existentes. Poco después, TechCrunch entrevistó a Tye Brady, el tecnólogo jefe de Amazon Robotics. Esta conversación se ha vuelto una tradición anual, permitiéndonos profundizar en cómo ha cambiado la historia de la robótica de Amazon en el último año y cómo evolucionará en el próximo.
Según cifras internas de Amazon, actualmente hay más de 750,000 robots en sus centros de cumplimiento en EE. UU. Esta cifra solo incluye los robots móviles autónomos (AMRs), que son los sistemas con ruedas que han estado en los almacenes de Amazon desde que la compañía adquirió Kiva Systems en 2012. Estos robots, también conocidos como sistemas de transporte, incluyen varios modelos, como el sistema autónomo Proteus, presentado en 2022.
Los AMRs forman la mayor parte de la flota de Amazon, pero también hay brazos robóticos, como Robin, Cardinal y Sparrow, que se encargan de clasificar y apilar objetos. La incorporación más reciente a la familia de robótica de Amazon es Sequoia, presentada en el evento de 2023. Este sistema automatizado de almacenamiento y recuperación es similar a los ofrecidos por empresas como AutoStore. El primer sistema Sequoia comenzó a operar en 2023 en un centro de cumplimiento en el área de Houston.
Recientemente, Amazon anunció que un sistema cinco veces más grande que Sequoia ahora es el corazón de un enorme almacén en Shreveport, Luisiana. Aunque el centro de cumplimiento no es nuevo, se está ampliando drásticamente para superar los 3 millones de pies cuadrados. Amazon tiene los recursos para construir nuevos centros robóticos desde cero, pero se está enfocando en adaptar los almacenes existentes, lo que implica trabajar alrededor de las operaciones de entrega actuales.
El centro de Shreveport, el primero de los edificios “Gen 12” de Amazon, utilizará diez veces más robots que sus predecesores, aunque la compañía no ha revelado la cifra exacta. Brady menciona que, junto con estos nuevos robots, también habrá más empleos centrados en la robótica, lo que significa un 25% más de roles de ingeniería de mantenimiento de confiabilidad. Una vez que las operaciones de cumplimiento en Shreveport estén en marcha, se espera que empleen a 2,500 personas.
Los defensores de la automatización argumentan que estas tecnologías permiten a los humanos concentrarse en tareas que los robots no pueden realizar. Brady apoya esta idea y menciona que los humanos son mejores en la resolución de problemas, el sentido común y la comprensión del contexto.
Aunque el robot humanoide de Agility tuvo un papel destacado en el evento de 2023, Amazon no mencionó mucho sobre este tipo de robots. La compañía ha estado explorando el papel que pueden desempeñar los robots bípedos en sus centros de cumplimiento, pero ha habido poca información desde que se completó un piloto el año pasado. Brady afirma que la asociación con Agility sigue activa, pero no tiene más detalles que compartir.
Una colaboración que ha cobrado claridad en los últimos meses es con Covariant, una empresa derivada de UC Berkeley. En agosto, Amazon anunció que había contratado a los fundadores de la startup y a aproximadamente el 25% de sus empleados. Este movimiento busca expandir el uso de modelos fundamentales en el entorno industrial.
Amazon destaca que su brazo robótico, Sparrow, “ahora puede manejar más de 200 millones de productos únicos de diferentes formas, tamaños y pesos”. Sin embargo, siempre hay casos especiales que deben ser manejados tanto por empleados humanos como por sistemas de IA mejor entrenados. Covariant jugará un papel clave en la optimización de tareas como la selección y colocación de productos. Brady concluye que están comenzando a trabajar en problemas complejos y aplicados para el aprendizaje automático.
