Destro AI capta 8 millones de dólares para coordinar robots y trabajadores en logística

La startup Destro AI salió del modo sigiloso con una ronda semilla de 8 millones de dólares y una plataforma que coordina robots, trabajadores y operaciones de cross-docking.

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Destro AI capta 8 millones de dólares para coordinar robots y trabajadores en logística

Destro AI salió del modo sigiloso el 30 de septiembre de 2026 con una ronda semilla de 8 millones de dólares, liderada por Base10 Partners y Bonfire Ventures, con participación adicional de CoFound Partners. La startup desarrolla una capa de inteligencia para coordinar robots y trabajadores humanos en operaciones logísticas.

La empresa comenzó un programa piloto en una instalación de Yusen Logistics en el noroeste del Pacífico con tres robots de transporte de carros fabricados por Miva Robotics. Los dispositivos funcionan con Vision, el sistema operativo de Destro basado en modelos de visión-lenguaje-acción de pesos abiertos.

En el flujo de cross-docking, los trabajadores descargan mercancías de un camión y las colocan en distintos carros. Los robots identifican los carros completos y los trasladan a sus destinos, mientras el sistema operativo Mothership dirige a los trabajadores, los carros y los camiones para coordinar el conjunto de la operación.

Destro ampliará el piloto inicial hasta un despliegue de 26 robots y comenzará otro programa con 17 robots en una instalación de Yusen en el sur de California. Su fundador, Manthan Pawar, pretende replicar este flujo de trabajo en miles de almacenes.

Richard Brunelle, director de automatización de la división estadounidense de Yusen Logistics, explicó que la solución de Destro se adaptó al entorno de cross-docking, donde otras propuestas evaluadas no podían gestionar de forma autónoma toda la coordinación del proceso.

La empresa considera que su principal ventaja está en la capa de coordinación que conecta los componentes robóticos con las operaciones humanas. Destro podría afrontar mayores dificultades en tareas que requieren más destreza y manipulación, áreas en las que los cuerpos robóticos genéricos y los modelos de código abierto aún no han demostrado suficiente capacidad.

Fuente: TechCrunch.

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