AGIBOT, 29 Ekim'de Worken'i "etkin akıllı çalışma saati" olarak tanıttı. Ölçüt, aktif robot sayısı ile otonom çalışma saatlerinin bir görev referansına göre ölçülen bir çıktı verimlilik oranıyla çarpılmasıyla hesaplanıyor.
Agility Robotics ve Figure AI, taşınan koli sayısı ve çalışılan fabrika vardiyası gibi operasyonel veriler yayımlıyor ancak bu rakamlar birbirleriyle karşılaştırılamıyor ve bir geri dönüşe dönüştürülemiyor.
PYMNTS Intelligence'a göre büyük ABD şirketlerinin yalnızca yüzde 5 ila 10'u yapay zekâ harcamalarında tam geri ödeme bildiriyor. Worken'ın robotlar için açık bıraktığı çıktı ile getiri arasındaki boşluk da aynı.
Robotik sektöründe ilerleme, sevkiyat edilen makine, gösterilen görev ve kaydedilen saatlerle ölçülüyordu. Çinli AGIBOT farklı bir referans öneriyor: makinelerin ne kadar faydalı iş ürettiği. İnsan biçimli robot üreticisi, Worken'ı 29 Ekim'deki AGIBOT İnovasyon Günü'nde tanıttı. Şirket metriği "etkin akıllı çalışma saati" olarak tanımlıyor ve aktif robot sayısının otonom çalışma saatleriyle, tamamlanan işin görev bazlı bir referansla karşılaştırıldığı bir çıktı verimlilik oranıyla çarpılmasıyla hesaplanıyor.
Öneri, robotların gösterilerden depoların içine geçmesiyle genişleyen bir boşluğu ele alıyor. Satıcılar, bu dağıtımların ne kadar üretken iş ürettiğini göstermeden artan dağıtımları bildirebiliyor.
Worken, robotları sevkiyat adediyle değil çıktıya göre puanlıyor
AGIBOT'a göre puanı üç girdi oluşturuyor. İlki, inşa edilen veya stokta bekleyen birimler değil, canlı ortamlarda görev yapan robotları sayıyor. İkincisi, kişinin müdahale etmediği saatleri sayıyor. Üçüncüsü, gerçek çıktıyı normal işletme standartları altında bir insan işçiden beklenen kabul edilebilir çıktı gibi görev özel bir referansa bölüyor. Şirket, bu nedenle iki eşit büyüklükteki filonun, insan müdahaleleri ve reddedilen işler sayıldığında çok farklı sonuçlar üretebileceğini söyledi.
AGIBOT, ölçütü endüstriyel taşıma, lojistik, muayene ve ticari hizmetler arasında üretkenliği karşılaştırmak için bir yol olarak çerçeveliyor. Daha geniş benimsenme, robot fiyatlandırmasını ekipman satın almaktan üretkenlik paketleri satın almaya kaydırabilir. AGIBOT'un kurucu ortağı Wang Chuang, etkinlik sonrası KrASIA'ya verdiği röportajda Worken'ı dağıtım verileriyle rafine edilecek gelişen bir çerçeve olarak nitelendirdi.
İnsan biçimli üreticilerin operasyonel verisi var ama ortak bir ölçü birimi yok
Operasyonel veri artık bol. Agility Robotics'in Digit insan biçimli robotu, Agility'nin eylülde Digit 5'i tanıttığında açıkladığına göre, Gürcistan'ın Flowery Branch kentindeki GXO Logistics deposunda görevdeyken yaklaşık yüzde 98 doğrulukla 100 binden fazla koli taşıdı. Şirketin Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'na yaptığı başvuru, Digit 4'ün dokuz müşteri tesisinde dağıtılmış veya taahhüt edilmiş 65 binden fazla işletme saatine ulaştığını ve sözleşmesel kilometre taşlarına tabi 300 milyon doların üzerinde çok yıllık Digit 5 siparişi olduğunu gösteriyor. Bu rakamlar yakında halka açık piyasa yatırımcılarıyla buluşacak. Agility ile birleşen özel amaçlı satın alma şirketi Churchill Capital Corp XI hissedarları, anlaşmayı Pazartesi 2 Kasım'da onayladı ve birleşik şirketin Perşembe 5 Kasım'da Nasdaq'ta işlem görmeye başlaması bekleniyor. PYMNTS'in bildirdiğine göre Figure AI'nın Figure 02 robotları, Güney Karolina'nın Spartanburg kentindeki BMW fabrikasında 11 ay boyunca 10 saatlik vardiyalar çalıştı ve 90 binden fazla sac metal döngüsü işledi.
Her rakam farklı bir şeyi ölçüyor. İşletme saatleri kullanımı gösteriyor. Görev doğruluğu güvenilirliği gösteriyor. Siparişler talebi gösteriyor. Koli ve sac metal döngüleri birbirine karşı konulamıyor. Worken'ın yapmayı amaçladığı karşılaştırma bu ve hiçbir satıcı bunu yayımlamadı.
Üretkenlik puanı geri ödeme süresine eşit değil
Worken, yatırım getirisi ölçüsünün tamamı değil. Formülde maliyet unsuru yok: ekipman fiyatları, kiralama ücretleri, bakım, elektrik, entegrasyon ve duruş süresi dışında kalıyor. Bir robot yüksek Worken puanı alabilirken, değiştirdiği işgücünden daha pahalıya çalışabilir. Metrik aynı zamanda bir üreticinin önerisi ve sektör standardı değil.
En olgun robot filosu bile çıktı bildiriyor, geri ödeme bildirmiyor. PYMNTS'in bildirdiğine göre Amazon bir milyondan fazla depo robotu çalıştırıyor ve Amazon Supply Chain Services şirket yazısında bunların birim başına 15 saniyeye kadar tasarruf sağlayabildiğini yazdı.
Kurumsal yapay zekâ bütçelerinde aynı ölçüm sorunu görülüyor. Büyük ABD şirketlerinin yüzde 90 ila 100'ü yapay zekâ harcamalarında bir miktar getiri bildirdiğini söylerken, yalnızca yüzde 5 ila 10'u tam geri ödeme bildirdi. Bu bulgu, PYMNTS Intelligence'ın "The Enterprise AI Payback Curve: Adoption Accelerates as Returns Take Shape" başlıklı raporunda, yıllık geliri en az 1 milyar dolar olan ABD şirketlerindeki 60 üst düzey teknoloji yöneticisiyle haziranda yapılan ankette ortaya çıktı.
Başka bir PYMNTS Intelligence raporu "What Happens When CFOs Get Serious About Gen AI"a göre, finans yöneticileri üretken yapay zekâ getirilerini aynı anda birden fazla ölçüyle değerlendiriyor. Rapor, yıllık geliri en az 1 milyar dolar olan ABD şirketlerindeki 60 CFO ile Aralık 2025'te yapılan ankete dayanıyor. Müşteri deneyimi yüzde 78,3 ile en çok belirtilen ölçüt olurken, iyileştirilmiş marjlar yüzde 75 ve daha düşük işletme maliyetleri yüzde 60 ile izledi. Zamanlamaya bakıldığında, yüzde 39,1'i çok olumlu getirilerin bir ila iki yıl içinde görüleceğini beklerken, yüzde 26,1'i getirinin altı yıl veya daha uzun süreceğini düşünüyor.
Worken, robot alıcılarına işi sayma yolu veriyor. Geri ödeme süresi ise bir sonraki soracakları sayı.
