Players Exingeniero de Tesla: demanda saldada y US$ 11M para manos robóticas
Proception, fundada por exlíder de Optimus, cierra demanda de Tesla y asegura ronda semilla. Su plan: manos robóticas de alta destreza con datos escalables.
Jay Li no recomienda que la primera batalla de una startup sea contra el departamento legal de Tesla. Pero, sinceramente, cree que la empresa que fundó salió fortalecida. “Es como una prueba de resistencia”, dijo en entrevista exclusiva. Y vaya que la superó: después de que Tesla lo acusara de llevarse secretos comerciales para fundar Proception, el caso se resolvió con un acuerdo en junio y la demanda fue retirada. No es cualquier cosa: enfrentar a un gigante que, según el propio Elon Musk, tiene un equipo de litigio “hardcore” no es para cualquiera.
El desenlace dejó a Li libre para concentrarse en lo que realmente importa: diseñar manos robóticas que funcionen como las humanas. Y para eso, Proception acaba de anunciar una ronda semilla de US$ 11 millones liderada por First Round Capital, con participaciones de Y Combinator y BoxGroup. El dinero se suma al envío del primer lote de su “mano robótica de alta destreza” a investigadores y empresas de robótica, con pedidos abiertos al público.
El costo de demandar a Tesla
Li sabe que el pulso legal no solo fue caro en términos emocionales y financieros —típicamente, un juicio por secretos puede consumir cientos de miles de dólares en honorarios legales— sino que también puso a prueba la confianza de los inversores. Sin embargo, Bill Trenchard, socio de First Round, destacó que Li fue transparente desde el principio y que el equipo mantuvo la cabeza baja mientras se resolvía la tormenta. “Es un líder muy fuerte”, dijo Trenchard, dejando claro que la resiliencia fue un factor clave para respaldar a la startup.
Pero más allá del drama corporativo, lo que realmente importa es la apuesta tecnológica. Li no cree que la industria esté invirtiendo lo suficiente en la manipulación diestra —esa capacidad de las manos robóticas para imitar la destreza humana—. Aunque Elon Musk ha dicho que las manos son uno de los problemas de ingeniería más difíciles sin resolver, la mayoría de los expertos estima que faltan al menos diez años para que sean realmente funcionales. Li piensa que Proception puede acortar ese plazo, y la clave está en los datos.
La estrategia de los datos escalables
Mientras la mayoría de los competidores entrena robots usando teleoperación —humanos con cascos de realidad virtual que controlan cada movimiento—, Proception ofrece un enfoque distinto: un guante lleno de sensores que los probadores humanos usan para capturar datos de interacción sin necesidad de tener un robot presente. Ese mismo guante funciona como “piel” para la mano robótica, que cuenta con 22 grados de libertad y articulaciones múltiples por dedo. La combinación de hardware avanzado con datos escalables, según Li, es la fórmula que permitirá que sus manos robóticas sean las mejores del mercado.
“Necesitas hardware y datos, y ambos deben ir de la mano”, explicó Li. “Muchas empresas se enfocan solo en hardware o en hardware con datos no escalables. Nosotros estamos trabajando en hardware de alta destreza más datos altamente escalables”.
¿Qué significa para el negocio?
El movimiento de Proception no es solo una historia de superación legal. Para startups de robótica en América Latina y el mundo, la lección es clara: cuando decides competir con los gigantes, debes tener una estrategia de datos tan sólida como tu hardware. La capacidad de recolectar datos de manipulación humana sin depender de robots físicos reduce costos y acelera el desarrollo. Además, Li no descarta que Tesla termine comprándoles manos en el futuro. “No me sorprendería”, dijo, con la confianza de quien ya superó la prueba de fuego.
La pregunta que queda en el aire es si el ecosistema de inversión está dispuesto a financiar startups que se atrevan a desafiar a las Big Tech. La ronda de US$ 11 millones sugiere que sí, pero el camino sigue siendo angosto. Para los ejecutivos que observan desde Latinoamérica, el mensaje es doble: la resiliencia paga, pero la diferenciación tecnológica —en este caso, datos escalables— es el único billete de entrada que realmente importa.
