Zalando Bertaruh pada 'Otak AI Fisik' Sereact senilai $116 Juta untuk Memecahkan Masalah Retur 50% di Industri Fashion

Otak Cortex: Satu AI untuk Semua Robot

Inti dari teknologi Sereact adalah Cortex, sebuah sistem operasi AI yang tidak terikat pada perangkat keras tertentu (hardware-agnostic), dibangun sebagai model Vision-Language-Action (VLA) . Alih-alih menjual robot keras (hardware), Sereact menjual 'otak' perangkat lunak yang dapat ditanamkan ke robot yang sudah ada — mulai dari sel pengambil lengan tunggal, platform humanoid, hingga sel otomatis tetap (fixed automation cells) . Cortex menafsirkan data visual, memahami perintah bahasa alami, dan menjalankan tugas manipulasi secara otonom, memungkinkan operator untuk mengarahkan robot ke tugas baru tanpa harus menulis kode baru .

Otomatisasi Retur Lengan Ganda: Bagian yang Hilang dari Industri Fashion

Stasiun robot lengan ganda Sereact dirancang khusus untuk alur kerja retur yang selama ini menjadi hambatan manual yang mahal. Sistem ini secara otonom membuka paket, mengeluarkan barang, memeriksa dan menilai kondisinya, melipat pakaian, dan menyortirnya kembali ke dalam inventaris — semuanya tanpa campur tangan manusia . Didukung oleh Cortex, sistem ini juga menggunakan Sereact Lens, lapisan persepsi 3D untuk inspeksi visual dan penilaian kualitas . Menurut halaman produk Sereact, stasiun ini memberikan hasil (throughput) yang konsisten di setiap shift tanpa perlu penyortiran manual .

Dampaknya terukur: model penetapan harga per-item Sereact diperkirakan dapat memangkas biaya penanganan retur sekitar 30% dibandingkan dengan pekerjaan manual . Bagi perusahaan seperti Zalando, di mana retur merupakan pusat biaya yang sangat besar, efisiensi ini bersifat transformatif.

Roda Gila Data: Lebih dari Satu Miliar Pengambilan Barang

Sistem Sereact telah menyelesaikan lebih dari satu miliar pengambilan barang produksi nyata (real production picks) di lebih dari 200 sistem yang diterapkan di Eropa . Yang kritis, hanya sekitar 1 dari 53.000 pengambilan yang memerlukan intervensi manusia jarak jauh, dan sistem ini mencapai tingkat keberhasilan pengambilan (pick success) lebih dari 99% dengan hasil tipikal 300–450 unit per jam per sel . (Catatan: Beranda Sereact saat ini menyebutkan '500M+ Real production picks' sementara pengumuman Seri B menyatakan '1B+'; ini mungkin mencerminkan penghitung bergulir atau metodologi penghitungan yang berbeda .)

Data dunia nyata inilah yang menjadi bahan bakar: setiap pengambilan melatih dan meningkatkan model, menciptakan roda gila data (data flywheel) yang kuat yang tidak dapat ditiru oleh pesaing yang hanya berbasis laboratorium . Pelanggannya termasuk Active Ants, Austrian Post, BMW, bol., Daimler Truck, DeltiLog, Mercedes-Benz, Monta, MS Direct, PepsiCo, dan Rohlik Group .

Cortex 2.0: Merencanakan Sebelum Bertindak

Cortex 2.0, yang dirilis pada Februari 2026, adalah model generasi berikutnya yang memperkenalkan perencanaan berbasis model dunia (world-model-based planning) di atas tumpukan VLA yang sudah ada . Di mana versi sebelumnya beroperasi berdasarkan prinsip 'lihat dan bertindak' (see and act), Cortex 2.0 mengevaluasi beberapa kemungkinan hasil di masa depan sebelum melakukan suatu gerakan, menilai masing-masing berdasarkan kemajuan, stabilitas, risiko, dan efisiensi . Pendekatan prediktif dan berbasis keputusan ini dirancang untuk mengurangi kegagalan yang mahal, percobaan ulang, dan peristiwa pemulihan di lingkungan produksi dengan hasil tinggi .

Pendanaan Seri B — termasuk kontribusi Zalando — secara eksplisit dialokasikan untuk memperluas Cortex 2.0 dan mendanai ekspansi internasional Sereact, termasuk kantor pertamanya di AS di Boston .

Artinya bagi Robotika Gudang

Sereact sedang membangun 'otak' robot yang universal, terus belajar, dan dapat menyempurnakan dirinya sendiri untuk tugas-tugas fisik. Investasi Zalando memvalidasi bahwa teknologi ini telah matang melampaui demonstrasi laboratorium menuju keandalan tingkat produksi, dengan tingkat kegagalan sekitar 1 per 53.000 pengambilan. Stasiun retur lengan ganda secara langsung menyerang masalah retur multi-miliar dolar di industri fashion, sementara arsitektur model dunia Cortex 2.0 bertujuan untuk mendorong robotika gudang dari otomatisasi reaktif menuju pengambilan keputusan yang benar-benar otonom dalam skala besar.

Sinyal strategisnya jelas: batas efisiensi e-commerce berikutnya tidak akan datang dari pengambilan barang yang lebih cepat saja, tetapi dari 'otak' AI yang dapat merencanakan, belajar dari setiap interaksi, dan bekerja di perangkat keras robot mana pun.