VisioLab recauda $11 millones para escalar su sistema de pago en iPad impulsado por IA.

      La caja de autoservicio basada en cámara de la startup de Osnabrück, que identifica alimentos y bebidas sin códigos de barras en menos de 10 segundos, ya está funcionando en 43 puntos de venta dentro de la arena de la NBA de Orlando Magic y en aproximadamente un tercio de los campus universitarios alemanes. La Serie A fue liderada por eCAPITAL y Simon Capital.

      VisioLab, una startup alemana que fabrica sistemas de autoservicio impulsados por IA para la industria de la alimentación, ha cerrado una Serie A de 11 millones de dólares liderada por eCAPITAL y Simon Capital. Los patrocinadores existentes High-Tech Gründerfonds, APX (el fondo conjunto de Axel Springer y Porsche) y la oficina familiar zwei.7 también participaron.

      La empresa, fundada en Osnabrück en 2019, utilizará el capital para acelerar la expansión internacional, aumentar su equipo de 25 a alrededor de 40 personas y abrir una oficina dedicada en EE. UU. en Boston.

      El producto es deliberadamente de bajo hardware. Un cliente en un puesto de comida en un estadio o en una cafetería universitaria coloca su comida y bebidas debajo de un iPad estándar de Apple.

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      La unidad completa pesa menos de 25 libras y se puede configurar en 15 minutos. Entrenar a la IA en un nuevo menú de alrededor de 150 artículos toma aproximadamente cuatro minutos, según la empresa. El modelo funciona como una aplicación en el propio iPad, lo que significa que no hay hardware propietario que reemplazar cuando Apple actualiza su línea de dispositivos.

      El mercado estadounidense ha sido el principal motor de crecimiento. VisioLab actualmente opera 43 sistemas dentro del Kia Center, la arena local de los Orlando Magic de la NBA, cubriendo casi todo el recinto. Los equipos de la NFL, los Atlanta Falcons y los Carolina Panthers utilizan el sistema en sus estadios, y el Inter Miami ha seleccionado a VisioLab como socio de lanzamiento para su nuevo estadio NU.

      EE. UU. ahora representa aproximadamente el 50% de los ingresos de VisioLab, con la empresa afirmando un crecimiento anual en la región que supera el 1,000%, una cifra que refleja una base absoluta pequeña pero subraya la rápida adopción en el sector de deportes y entretenimiento.

      La empresa dice que procesa alrededor de un millón de transacciones por mes en todas las implementaciones.

      La otra mitad del negocio es más prosaica pero, argumentablemente, más defendible: comedores corporativos, cafeterías universitarias y restaurantes para empleados en grandes empleadores alemanes. Alrededor de uno de cada tres campus universitarios alemanes utiliza la tecnología de VisioLab a través de organizaciones de servicios estudiantiles.

      El sistema se implementa en la alimentación del personal en corporaciones listadas en DAX y empresas en banca, seguros y automoción. Las empresas de catering global Compass Group y Aramark son ambas socias en Europa y EE. UU., una ventaja de distribución que efectivamente integra a VisioLab en los lugares donde estas dos empresas ya operan, sin que VisioLab necesite ganar cada sitio de forma independiente.

      La financiación apoyará las entradas al mercado en Australia, Nueva Zelanda, Austria, los Países Bajos y el Reino Unido. Iwo Gernemann, cofundador y presidente, liderará la expansión en EE. UU. desde Boston.

      Se están incorporando nuevos ejecutivos de Klarna, SumUp y Google, y actualmente hay alrededor de 15 puestos abiertos en el área de comercialización en Boston y en ingeniería en Alemania.

      El mercado de cajas de autoservicio en el sector de la alimentación es un espacio de problemas genuino: de alto volumen, sensible al tiempo y mal atendido por el escaneo tradicional de códigos de barras, que se descompone cuando el personal está lidiando con cientos de diferentes artículos del menú, sustituciones y combinaciones hechas a pedido.

      El enfoque basado en visión de VisioLab elude por completo el problema del código de barras, pero introduce sus propios desafíos: la IA debe distinguir de manera confiable entre artículos de apariencia similar a alta velocidad, manejar productos parcialmente ocultos y mantenerse precisa en condiciones de iluminación en entornos que van desde cafeterías corporativas bien iluminadas hasta el vestíbulo de menor luz de una arena cubierta.