거의 모든 상품은 고객의 문 앞에 도착하기 전에 지게차로 하역 작업을 할 때 쓰는 팰릿(pallet·화물을 쌓는 틀이나 대(臺)) 위에 쌓인 채로 전 세계 공급망을 통과한다. 미국에서만 무려 20억 개가 넘는 팰릿이 사용되고 있으며, 매년 팰릿에 쌓인 채로 수출되는 상품의 규모는 4,000억 달러(약 553조 원)에 달한다. 그러나 이러한 팰릿 위에 상자를 적재하는 작업은 여전히 과거 방식에 머물러 있다. 작업자는 무거운 짐을 들고 반복적으로 움직여야 하기 때문에 부상 위험이 매우 크다. 드물게 로봇이 사용되기도 하지만, 1980년대 이후로 거의 변한 게 없는 휴대용 컴퓨터를 사용하여 로봇을 프로그래밍하는 데에만 몇 개월이 소요된다.

캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 연구소에서 분사한 스타트업인 자코비 로보틱스(Jacobi Robotics, 이하 ‘자코비’)는 인공지능(AI)으로 명령하고 제어할 수 있는 소프트웨어를 사용하여 로봇 프로그래밍과 학습에 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있다고 주장한다. 이들은 매우 일반적인 창고 작업인 팰리타이징(palletizing·물건을 팰릿 위에 정렬하거나 적재하는 작업)을 로봇의 동작 계획(motion planning) 문제로 보고, 로봇 팔을 이용해서 다양한 모양의 상자를 안전하게 집어 들어 팰릿에 끼이지 않도록 효율적으로 적재하는 방법을 고민했다. 공장의 생산 라인에서는 그 어느 때보다도 다양한 종류의 제품을 생산하고 있고, 그에 따라 상자의 모양과 크기도 더 다양해지고 있기 때문에 로봇을 활용하려면 상자의 모양과 크기에 따른 계산 작업도 빠르게 이루어져야 한다.