ريتشارد بوتر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Peak – سلسلة المقابلات

ريتشارد بوتر هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Peak، وهي منصة توفر للمهندسين والباحثين والعلماء التجاريين كل ما يلزم لإنشاء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة.

يمكنك أن تشاركنا بقصة نشأة فكرة Peak؟

بدأت فكرة Peak كمحادثة في حانة حول جميع منتجات الاستخبارات التجارية المتاحة في ذلك الوقت. سألني شركائي المؤسسون، اتول شارما وديفيد ليتش، لماذا يمكن أن تتبنى इतन من الشركات البيانات لاتخاذ القرارات. أردنا طريقة لتبسيط الأمور للشركات، لكسر الحواجز داخل المؤسسات بحيث يمكن للفرق العمل معًا ويمكن الجميع الاستفادة من النتائج المفيدة بناءً على البيانات. هذا أدى بنا إلى المنصة، التي توحد الفرق حول منتج مبني لتحسين الأعمال بالذكاء الاصطناعي.

يمكنك أن تصف لنا ما هو الذكاء القراري؟

الذكاء القراري هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين القرارات التجارية. إنه يركز على النتائج، مما يعني أن حلول الذكاء القراري مبنية لتسليم نتيجة ملموسة، مثل معدل بيع أعلى أو هامش.

كانت واحدة من تنبؤاتك لدخول عام 2022 هي أن дисциплина جديدة من علوم البيانات ت出现. يمكنك أن تُفصِّل أكثر حول هذا؟

随着 زيادة الاستثمار التجاري في الذكاء الاصطناعي وتنضج علوم البيانات، تظهر дисциплина جديدة من علوم البيانات تبدأ بنهاية العقل.

بدء مشاريع علوم البيانات التقليدية بفهم البيانات المتاحة وما يمكن القيام به. النتيجة هي حلول افتراضية لمشاكل البيانات، بدلاً من حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تحسن أداء الأعمال.

من خلال التركيز على النتائج من بداية المشروع وفهم ما هو عملي مع البيانات المتاحة، تُفضل هذه الانضباط الجديدة من علوم البيانات نشر الحلول من خلال البدء بنهاية العقل. تمكن الشركات من نشر الذكاء الاصطناعي وتحقيق قيمة من استراتيجية الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

بنيت Peak نظامًا اصطناعيًا يصبح نظامًا مركزيًا للذكاء داخل أعمال الشركة. يجمع البيانات وينشر التعلم الآلي، ثم يُخرج النتائج. ما أنواع خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة؟

استخدمت منصة Peak مجموعة واسعة من تقنيات التعلم الآلي والنمذجة – الاختيار يعني أننا يمكن أن نعالج كل مشروع بطريقة مناسبة. قد نستخدم أساليب خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف، بالإضافة إلى تقنيات التنبؤ أو التحسين حسب المشكلة التي يتم حلها. يمكن بناء هذه التقنيات في منصتنا باستخدام Python و R و SQL.

مع هذه المرونة وتنوع الخيارات، يمكن لعملاء Peak بناء الذكاء الاصطناعي الفريد لهم. هذا ما تحتاجه المنظمات حقًا لتبني الذكاء القراري. لا ينبغي أن يكون لديها ذكاء اصطناعي معياري، ولكن شيئًا مبنيًا خصيصًا لهم.

كيف تمكن Peak الشركات من استخدام أصولها الأكبر – البيانات – لزيادة المبيعات والأرباح؟

تُشغل منصة Peak تطبيقات مصممة خصيصًا لتسليم النتائج، سواء كانت زيادة المبيعات أو زيادة الأرباح (أو كليهما!). تمتد هذه التطبيقات عبر عالم التسويق والمبيعات والتجارة والتنظيم والإدارة والتسعير وال سلسلة التوريد. منذ أن تقع عبر جميع بيانات المنظمة، يمكن لمنصة الذكاء القراري لشركة Peak تحسينها عبر سائر سلسلة القيمة، وتقديم رؤى وتنبؤات في الوقت الفعلي التي تُفيد كل وظيفة داخل الأعمال. هذا هو مصفوفة معقدة والذكاء القراري هو الأداة المثالية لضمان أن كل قرار يتخذ هو الصحيح.

يبدو Peak في البداية أنه خدمة كاملة، هل تحتاج الشركات التي تستخدم الخدمة إلى وجود مهندسي الذكاء الاصطناعي على متنها لاستخدام المنصة؟

تملك منصة Peak ثلاثة قدرات رئيسية تُمكن المستخدمين من:

1. دمج البيانات من جميع أنحاء المنظمة وجعلها جاهزة للذكاء الاصطناعي.
2. بناء ذكاء مركزي يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير نظرة تنبؤية للمنظمة.
3. توفير واجهة لمستخدمي الأعمال للتفاعل مع النماذج التي توجيه اتخاذ القرارات عبر الوظائف المتعددة.

منذ تأسيسها في عام 2015، قدمت Peak نموذجًا يتم بموجبه تنفيذ منصتنا وتطبيقاتنا لعملائنا من قبل فريق نجاح العملاء وعلوم البيانات. نحن نرى بشكل متزايد عددًا متزايدًا من عملاء Peak يخدمون أنفسهم على المنصة، يبنيون تطبيقاتهم الخاصة أو ينشئون تطبيقات Peak القياسية بأنفسهم.

ما هي بعض الأمثلة على تمكين Peak للشركات لتحسين سلاسل التوريد؟

مثال جيد سيكون مدير مستودع يتعامل مع مشكلة مخزنة. تقليديًا، سيكون عليهم زيادة الطلبات يدويًا عبر SKUs المُفرطة في الشراء، وتغيير حجم الطلب بشكل متقطع لتحديد التقلبات في الطلب.

لكن، بمساعدة منصة الذكاء القراري، يمكن لمدير المستودع أن يكون استباقيًا بدلاً من التفاعلي. مع الأخذ في الاعتبار الظروف عبر الأعمال بشكل أوسع، يُوصي نظام الذكاء القراري للمدير أن يُقلل من الطلبات من الموردين. يبدو الأمر متناقضًا إذا كان هناك طلب عالٍ، لكن نظام الذكاء القراري قد حدد أن الشركة لديها مستودعًا مع مخزن في مقاطعة أخرى يحتوي على 2000 وحدة من ذلك SKU لا تُباع هناك. لقد حدد أيضًا فريق اللوجستيات ووجه التسليم المُحجوز عبر ذلك المستودع لالتقاط وحدات SKU الإضافية. سيتواصل تشغيل نفس النموذج للفرق التجارية عبر الأعمال، مع تعديل الإجراء المُوصى به مع تحول رؤى البيانات وت採­tion الفرق.

هناك حالة استخدام أخرى هي تقليل الفاقد والطاقة، يمكنك أن تُقدم بعض الأمثلة على عملاء تحققوا ذلك باستخدام Peak؟

تستخدم شركة تجارية عالمية حاليًا الذكاء القراري لتحسين شبكة النقل وتقليل حركة البضائع الفائضة بين المصانع ومراكز التوزيع والمحلات. هدف الشركة هو تقليل انبعاثات الكربون وزيادة هامش الربح.

باستخدام مصادر البيانات من العرض والطلب والمخزون، بالإضافة إلى بيانات النقطة العالية للبيع والبيانات العميلية، تستخدم الشركة الذكاء القراري لتحسين مستويات المخزون في كل مركز توزيع وتنسيق حركة المخزون بين عدة مراكز، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل الطلب (الفعلي والمتوقع)، والإنتاج، والتكاليف المعالجية، والتكاليف النقلية. قَطَّع الحل التكاليف اللوجستية بنسبة 10٪ وقَطَّع رحلات الشاحنات بين المراكز بنسبة 200,000 كيلومتر، ممثلةً في انخفاض 147 طنًا متريًا من انبعاثات الكربون في أول ثمانية أشهر من نشرها.

podobًا، تمكنت شركة رائدة في إنتاج وتوريد الركام للصناعة الإنشائية، مع أسطول كامل من 400 مركبة، من زيادة عدد الوظائف لكل سائق بنسبة 15٪ وتقليل المسافة بنسبة 3٪ لكل وظيفة، باستخدام حل التخطيط الذكي الآلي الذي يتنبأ بالطلب والإلغاء ويضمن أقصى إنتاجية للمركبات وخطط مسار المركبات.

ما هو رؤيتك لمستقبل Peak؟

نريد وضع الذكاء القراري بين يدي كل شركة وإنشاء شركة يحب الناس أن يكونوا جزءًا منها. هذا يعني أن توسيع دعم المزيد من العملاء على المستوى العالمي هو أولوية قصوى لنا، ونحن نوسع في كل من الولايات المتحدة والهند، وفتح الناديات في نيويورك ومومباي وبونا. الأداء المستدام عالي الجودة هو مفتاح ذلك؛ نريد أن يكون الأشخاص في رحلتنا لجزء كبير من مسيرتهم المهنية، لا نريد أشخاصًا يأتون ويتعبون في غضون بضع سنوات.

نستثمر بشكل كبير في البحث والتطوير بعد جولتنا الناجحة من الجولة الثالثة التي أُغلقت في أغسطس من العام الماضي. مع إطلاق ميزات المنصة الجديدة وتوسيعنا حول العالم، نحن سعداء لرؤية التطبيقات التي سيطورها فرق علوم البيانات خارج Peak مع المنصة – سوف تُكتشف الكثير من ما يمكن للذكاء القراري القيام به في الممارسة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يُرجى من القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة Peak.