Carla Gómez Cano ja Jiaqiang Ye Zhu olivat noin 23-vuotiaita, kun THEKER Robotics syntyi Barcelonassa vuonna 2022.

Yritys ei saanut alkuaan suuresta teollisuuskonsernista.

Se syntyi yliopistosta.

Carla ja Jia olivat insinööriopiskelijoita Universitat Politècnica de Catalunyassa ja vetivät siellä robotiikkakerhoa. He rakensivat robotteja kilpailuihin, testasivat konenäköä ja oppivat käytännössä, miten vaikeaa robotin on toimia ympäristössä, joka ei ole täysin ennalta määrätty.

Heidän seuraava kysymyksensä oli kunnianhimoinen.

Voisiko teollisuusrobotti oppia toimimaan oikeassa maailmassa ilman, että insinööri ohjelmoi sitä uudelleen jokaista uutta tehtävää varten?

Tästä syntyi THEKER.

## Ensimmäinen tila oli vain muutaman neliön huone

Carla Gómez on kuvannut THEKERin alkua näin: yritys ei syntynyt autotallissa, mutta lähes yhtä pienesti.

Ensimmäinen työtila oli noin viiden neliömetrin huone.

Tämä on kiinnostava vastakohta robotin lopulliseen käyttötarkoitukseen.

Tuote oli tarkoitettu suurille teollisuusyrityksille, varastoihin, logistiikkaan ja tuotantolaitoksiin.

Silti alku oli pieni.

Deeptech-yritys ei tarvitse ensimmäiseksi omaa jättitehdasta.

Se tarvitsee yhden toimivan teknisen todistuksen.

Jos kamera näkee esineen.

Jos robottikäsi osaa tarttua siihen.

Jos järjestelmä pystyy mukautumaan ilman käsin kirjoitettua sääntöä.

Yksi toimiva demo voi olla arvokkaampi kuin suuri organisaatio.

## Perustajat rakensivat ensin ongelmaa, eivät pitch deckiä

THEKERin tausta oli vahvasti tekninen.

Carla ja Jia olivat jo ennen yritystä kilpailleet robotiikassa ja rakentaneet järjestelmiä yliopistossa.

Tämä loi foundationin, jota ei voi tehdä viikonlopussa.

Robotiikassa osaaminen kertyy hitaasti.

Mekaniikka.

Elektroniikka.

Konenäkö.

Ohjausjärjestelmät.

AI.

Turvallisuus.

Teollisuusintegraatiot.

Kun nämä kerrokset yhdistyvät, pelkkä hyvä ohjelmistokehittäjä ei vielä pysty rakentamaan vastaavaa tuotetta.

Tässä on deeptechin yksi vahvimmista kilpailueduista.

Vaikeus hidastaa yritystä alussa.

Samalla se hidastaa kilpailijaa myöhemmin.

## THEKER ei halunnut yhtä robottia yhtä tehtävää varten

Perinteinen teollisuusrobotti tekee usein yhden tarkasti määritellyn työn.

Se voi nostaa saman osan samasta paikasta tuhansia kertoja.

Jos ympäristö muuttuu, järjestelmä pitää ohjelmoida uudelleen.

THEKER tavoittelee yleiskäyttöisempää mallia.

Robotin pitäisi nähdä ympäristö, ymmärtää mitä tapahtuu ja mukautua eri tehtäviin.

Yhtiö käyttää deep learning -pohjaista konenäköä ja ohjausta, jotta robotit voivat toimia vaihtelevammissa ympäristöissä.

Tämä on paljon vaikeampi ongelma.

Samalla markkina on paljon suurempi.

Jos sama robottialusta pystyy toimimaan jätteenkäsittelyssä, logistiikassa, vähittäiskaupassa ja tuotannossa, jokainen uusi käyttötapaus kasvattaa koko teknologian arvoa.

## Robotics-as-a-Service madaltaa asiakkaan kynnystä

THEKER käyttää myös Robotics-as-a-Service-mallia.

Asiakkaan ei tarvitse välttämättä ostaa kallista robottijärjestelmää kerralla.

Se voi käyttää ratkaisua palveluna.

Tämä on tärkeä liiketoimintamalli teollisuudessa.

Suuri koneinvestointi voi olla vaikea hyväksyä budjetissa.

Kuukausittainen tai suoritusperusteinen palvelu voi olla helpompi.

Startup kantaa silloin enemmän riskiä.

Sen pitää rahoittaa laitteistoa, ylläpitoa ja käyttöönottoa.

Vastineeksi se saa jatkuvaa liikevaihtoa ja pitkäkestoisemman asiakassuhteen.

Hardware alkaa muistuttaa SaaSia.

## Kolmen miljoonan kierroksesta 21 miljoonan dollariin muutamassa kuukaudessa

Helmikuussa 2025 THEKER ilmoitti noin kolmen miljoonan euron rahoituksesta, johon sisältyi yksityistä sijoitusrahaa ja julkista rahoitusta.

Heinäkuussa 2025 yhtiö ilmoitti jo 21 miljoonan dollarin seed-kierroksesta.

La Vanguardia kuvasi sitä Espanjan startup-historian suurimmaksi seed-kierrokseksi.

Mukana olivat muun muassa Kibo Ventures, Kfund ja Inditexin kautta toimiva sijoitusrakenne.

Tämä kertoo siitä, kuinka nopeasti deeptech-rahoitus voi muuttua, kun tekninen riski pienenee.

Sijoittaja ei enää katso vain prototyyppiä.

Hän näkee toimivan robotin teollisessa ympäristössä ja ensimmäisiä oikeita asiakkaita.

## Inditex oli tärkeä asiakassignaali

THEKER on tehnyt yhteistyötä Inditexin kanssa teollisten tehtävien automatisoinnissa.

Tällainen asiakas on nuorelle robotiikkayhtiölle paljon enemmän kuin yksi lasku.

Se on validointi.

Jos yksi maailman suurimmista vähittäiskauppa- ja logistiikkaorganisaatioista antaa robotin toimia oikeassa prosessissa, seuraavan asiakkaan riski tuntuu pienemmältä.

B2B-deeptechissä yksi tunnettu asiakas voi olla suurempi kasvumoottori kuin kymmenentuhatta ilmaista käyttäjää.

Enterprise-markkinassa luottamus kertyy referensseistä.

## Vuonna 2026 tuli 85 miljoonan dollarin Series A

Kesäkuussa 2026 THEKER ilmoitti 85 miljoonan dollarin Series A -kierroksesta.

Yhtiö ja sijoittajat kuvasivat sitä Euroopan suurimmaksi koskaan tehdyksi robotiikan Series A -kierrokseksi.

Kierrosta johti CRV.

Mukana olivat Samsung, LVMH, Cathay Innovation, 20VC, Henkel ja useita muita sijoittajia.

Aiemmat sijoittajat, kuten Inditex, Kibo, Kfund ja Itnig, jatkoivat mukana.

Alle neljä vuotta perustamisen jälkeen pienen yliopistohuoneen robottiprojektista oli tullut yksi Euroopan pääomitetuimmista nuorista robotiikkayhtiöistä.

## Suuri kierros ei poista vaikeinta ongelmaa

85 miljoonaa dollaria kuulostaa maalilta.

Robotiikassa se on enemmänkin lupa yrittää ratkaista paljon vaikeampi vaihe.

Prototyyppi pitää muuttaa sarjatuotteeksi.

Robotit pitää valmistaa luotettavasti.

Ne pitää asentaa asiakkaalle.

Huolto pitää järjestää.

Turvallisuus pitää todistaa.

Jokaisen robotin pitää toimia päivästä toiseen ympäristössä, jossa valaistus, esineet ja ihmiset muuttuvat.

Scaleup-vaiheessa vaikein ongelma ei enää ole “toimiiko teknologia kerran?”

Se on “toimiiko se tuhat kertaa päivässä sadassa paikassa?”

## Perustajien ikä oli vahvuus ja haaste yhtä aikaa

Business Insider haastatteli Carla Gómezia vuonna 2024, jolloin hän oli 25-vuotias.

Hän puhui siitä, että nuoren naispuolisen perustajan pitää sijoittajien edessä usein todistaa uskottavuutensa voimakkaasti.

Deeptech-rahoituksessa pöydän toisella puolella voi istua ihmisiä, jotka ovat rakentaneet yrityksiä vuosikymmeniä.

Nuori ikä voi herättää epäilyä.

Samalla se voi olla etu.

Carla ja Jia olivat viettäneet lähes koko aikuisikänsä uuden robotiikan parissa eivätkä olleet sitoutuneet vanhoihin tapoihin rakentaa automaatiota.

## Kokeile itse

Valitse fyysinen työ, jota tehdään tehtaassa tai varastossa.

Lajittelu.

Pakkaus.

Tarkastus.

Poiminta.

Kierrätys.

Kysy, miksi sitä ei ole automatisoitu.

Onko tehtävä liian vaihteleva?

Muuttuuko esineen muoto?

Muuttuuko paikka?

Tarvitaanko ihmisen näkökykyä?

Jos vastaus on kyllä, juuri siinä AI:n ja robotiikan yhdistelmä voi olla arvokas.

THEKER ei lähtenyt automatisoimaan helpointa täysin toistuvaa tehtävää.

Se lähti kohtiin, joissa vanha automaatio tarvitsee liikaa käsiohjelmointia.

## Mitä tästä voi oppia

**Yliopiston harrasteprojekti voi kasvaa deeptech-yhtiöksi.** Carla ja Jia rakensivat robotteja jo ennen yritystä.

**Deeptechissä ensimmäinen kilpailuetu on vaikea osaaminen, ei markkinointikanava.**

**Hardwareen voi tuoda SaaS-mallin.** Robotics-as-a-Service madaltaa asiakkaan investointikynnystä.

**Yksi suuri yritysasiakas voi olla erittäin vahva validointi.**

**Rahoitus kasvaa, kun tekninen riski pienenee.** Pieni prototyyppi voi johtaa paljon suurempaan kierrokseen, jos se toimii oikeassa ympäristössä.

**Scaleup-vaiheessa ongelma muuttuu.** Demon jälkeen pitää rakentaa tuotanto, käyttöönotto ja luotettavuus.