Zalando contribuyó con aproximadamente 6 millones de dólares como inversor estratégico, elevando la ronda de los 110 millones liderados por Headline en abril de 2026 . El significado es doble. Primero, la inversión resuelve un dolor de cabeza muy concreto de Zalando: cada artículo devuelto debe ser abierto, inspeccionado, doblado y repuesto; un proceso que la estación de doble brazo de Sereact está diseñada para manejar de principio a fin . Segundo, la participación de Zalando sirve como una poderosa señal de validación. Zalando no es un mero inversor financiero; es un cliente-inversor estratégico que pone su propio peso operativo detrás de la tesis de la IA física .
En el corazón de la plataforma de Sereact se encuentra Cortex, un modelo de visión-lenguaje-acción que funciona como un sistema operativo de IA universal para la robótica . Cortex se ejecuta en múltiples formas de hardware —células de picking de un solo brazo, estaciones de devolución de doble brazo, robots humanoides y células fijas— sin necesidad de ser reentrenado para cada factor de forma . Debido a que planifica en un espacio visual latente en lugar de comandos de articulación específicos del robot, una habilidad aprendida en un tipo de robot se transfiere directamente a otro .
La estación de doble brazo de Sereact está diseñada específicamente para el flujo de trabajo de devoluciones . Abre paquetes y cajas de zapatos de forma autónoma, extrae los artículos, los inspecciona en busca de daños o anomalías, dobla la ropa (incluidos los vaqueros), escanea códigos de barras y etiquetas, y enruta los productos de vuelta al inventario, a la reparación o a la eliminación . El sistema imita el juicio de un operario de almacén experto, pero opera de manera consistente en cada turno y con cada marca . Esto ataca directamente lo que ha sido el cuello de botella logístico más obstinado de la industria de la moda: la imprevisibilidad y la intensidad laboral del procesamiento de devoluciones .
La principal ventaja estructural de Sereact es su volante de datos de circuito cerrado . Más de 200 sistemas de Sereact están operativos en toda Europa con clientes como Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, PepsiCo, Austrian Post y el grupo Rohlik . Esos sistemas han completado más de mil millones de manipulaciones reales en producción —no datos de simulación o de laboratorio, sino manipulaciones reales de operaciones en vivo . Cada manipulación, ya sea un éxito, un fracaso o una recuperación, se captura con observaciones sincronizadas, el estado del robot y la retroalimentación de fuerza, y luego se alimenta a un modelo centralizado que se reentrena y redistribuye continuamente en toda la flota . La flota ya logra una relación de fiabilidad de aproximadamente una intervención cada 53.000 manipulaciones que requieren ayuda humana remota .
Cortex 2.0, el modelo de próxima generación para cuya expansión se asignan específicamente los fondos de la Serie B, aumenta el modelo VLA actual con un modelo del mundo aprendido que simula la física y el comportamiento de los objetos . En lugar de actuar y corregir errores de forma reactiva, el robot ahora genera múltiples trayectorias futuras candidatas a partir de su estado actual, las puntúa según el modelo del mundo en términos de estabilidad, riesgo y eficiencia, y se compromete solo con la rama mejor puntuada, actualizándose en tiempo real a medida que la escena cambia . Este cambio de paradigma de "intentar y ver" a "planificar e intentar" es crítico para tareas de alto riesgo como ensamblar componentes bajo tensión, colocar objetos frágiles y el 'kitting' (preparación de kits), no solo para el 'picking' . La potencia de cálculo para la planificación es ajustable por tarea, dedicando más previsión donde el fracaso es costoso y menos donde la recuperación es barata . El capital de la Serie B también financia la expansión internacional de Sereact, incluida una nueva oficina en Boston .
Zalando contribuyó con aproximadamente 6 millones de dólares como inversor estratégico, elevando la ronda de los 110 millones liderados por Headline en abril de 2026 . El significado es doble. Primero, la inversión resuelve un dolor de cabeza muy concreto de Zalando: cada artículo devuelto debe ser abierto, inspeccionado, doblado y repuesto; un proceso que la estación de doble brazo de Sereact está diseñada para manejar de principio a fin . Segundo, la participación de Zalando sirve como una poderosa señal de validación. Zalando no es un mero inversor financiero; es un cliente-inversor estratégico que pone su propio peso operativo detrás de la tesis de la IA física .
En el corazón de la plataforma de Sereact se encuentra Cortex, un modelo de visión-lenguaje-acción que funciona como un sistema operativo de IA universal para la robótica . Cortex se ejecuta en múltiples formas de hardware —células de picking de un solo brazo, estaciones de devolución de doble brazo, robots humanoides y células fijas— sin necesidad de ser reentrenado para cada factor de forma . Debido a que planifica en un espacio visual latente en lugar de comandos de articulación específicos del robot, una habilidad aprendida en un tipo de robot se transfiere directamente a otro .
La estación de doble brazo de Sereact está diseñada específicamente para el flujo de trabajo de devoluciones . Abre paquetes y cajas de zapatos de forma autónoma, extrae los artículos, los inspecciona en busca de daños o anomalías, dobla la ropa (incluidos los vaqueros), escanea códigos de barras y etiquetas, y enruta los productos de vuelta al inventario, a la reparación o a la eliminación . El sistema imita el juicio de un operario de almacén experto, pero opera de manera consistente en cada turno y con cada marca . Esto ataca directamente lo que ha sido el cuello de botella logístico más obstinado de la industria de la moda: la imprevisibilidad y la intensidad laboral del procesamiento de devoluciones .
La principal ventaja estructural de Sereact es su volante de datos de circuito cerrado . Más de 200 sistemas de Sereact están operativos en toda Europa con clientes como Daimler Truck, Mercedes-Benz, BMW, PepsiCo, Austrian Post y el grupo Rohlik . Esos sistemas han completado más de mil millones de manipulaciones reales en producción —no datos de simulación o de laboratorio, sino manipulaciones reales de operaciones en vivo . Cada manipulación, ya sea un éxito, un fracaso o una recuperación, se captura con observaciones sincronizadas, el estado del robot y la retroalimentación de fuerza, y luego se alimenta a un modelo centralizado que se reentrena y redistribuye continuamente en toda la flota . La flota ya logra una relación de fiabilidad de aproximadamente una intervención cada 53.000 manipulaciones que requieren ayuda humana remota .
Cortex 2.0, el modelo de próxima generación para cuya expansión se asignan específicamente los fondos de la Serie B, aumenta el modelo VLA actual con un modelo del mundo aprendido que simula la física y el comportamiento de los objetos . En lugar de actuar y corregir errores de forma reactiva, el robot ahora genera múltiples trayectorias futuras candidatas a partir de su estado actual, las puntúa según el modelo del mundo en términos de estabilidad, riesgo y eficiencia, y se compromete solo con la rama mejor puntuada, actualizándose en tiempo real a medida que la escena cambia . Este cambio de paradigma de "intentar y ver" a "planificar e intentar" es crítico para tareas de alto riesgo como ensamblar componentes bajo tensión, colocar objetos frágiles y el 'kitting' (preparación de kits), no solo para el 'picking' . La potencia de cálculo para la planificación es ajustable por tarea, dedicando más previsión donde el fracaso es costoso y menos donde la recuperación es barata . El capital de la Serie B también financia la expansión internacional de Sereact, incluida una nueva oficina en Boston .