مقابلات
ريتشارد بوتر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Peak – سلسلة المقابلات
ريتشارد بوتر هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Peak، وهي منصة توفر لمهندسي البيانات وعلوماء البيانات ومصنعي القرارات التجارية كل ما يلزم لإنشاء دعم حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة.
يمكنك مشاركة قصة نشأة Peak?
بدأت فكرة Peak لأول مرة كمحادثة في حانة عن جميع منتجات الذكاء التجاري المتاحة في ذلك الوقت. وتساءل شركائي المؤسسون، اتول شارما وديفيد ليتش، وأنا لماذا يمكن لعدد قليل من الشركات أن تتبنى البيانات لاتخاذ القرارات. كنت نريد وسيلة لتبسيط الأمور للأعمال، لكسر الحوائل 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 وصف ما هو الذكاء القراري لجمهورنا؟
الذكاء القراري هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين القرارات التجارية. إنه محور النتائج، مما يعني أن حلول DI مبنية لتسليم نتيجة ملموسة، مثل معدل بيع أعلى أو هامش.
تتنبأ بأن дисциплина جديدة من علوم البيانات ت出现 مع دخول عام 2022. يمكنك توضيح ذلك؟
随着 زيادة الاستثمار التجاري في الذكاء الاصطناعي وتنضج علوم البيانات، تظهر дисциплина جديدة من علوم البيانات تبدأ بالنهاية في الاعتبار.
تبدأ مشاريع علوم البيانات التقليدية بالفهم البيانات المتاحة وما يمكن القيام به. النتيجة هي حلول افتراضية لمشاكل البيانات، بدلاً من حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن تحسين أداء الأعمال.
من خلال التركيز على النتائج من بداية المشروع وفهم ما هو عملي مع البيانات المتاحة، تُ отдает هذه الدسципلينة الجديدة من علوم البيانات الأولوية لتطوير الحلول من خلال البدء بالنهاية في الاعتبار. تمكن الأعمال من إطلاق الذكاء الاصطناعي وفك القيمة من استراتيجية الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.
لقد بنت Peak نظامًا اصطناعيًا يصبح نظامًا مركزيًا للذكاء داخل شركة الأعمال. يجمع البيانات وينشر التعلم الآلي، ثم يخرج النتائج. ما أنواع خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة؟
استخدم منصة Peak مجموعة واسعة من تقنيات التعلم الآلي والنمذجة – الاختيار يعني أننا يمكن أن نتعامل مع كل مشروع بطريقة مناسبة. قد نستخدم الطرق الخاضعة للإشراف والخاضعة للإشراف، بالإضافة إلى تقنيات التنبؤ أو التحسين حسب المشكلة التي يتم حلها. يمكن بناؤها على منصتنا باستخدام Python و R و SQL.
مع هذه المرونة وعمق الاختيار، يمكن للعملاء بناء الذكاء الاصطناعي الفريد لشركتهم. هذا ما تحتاجه المنظمات حقًا للاستمتاع بالذكاء القراري. يجب ألا يكون لدي كل شركة ذكاء اصطناعي قياسي، ولكن شيئًا مبنيًا خصيصًا لها.
كيف تمكن Peak الشركات من استخدام أصولها الأكبر – البيانات – لزيادة المبيعات والأرباح؟
تعمل منصة Peak على تطبيقات مصممة خصيصًا لتسليم النتائج، سواء كانت زيادة المبيعات أو زيادة الأرباح (أو كليهما!). تمتد هذه التطبيقات عبر عالم التسويق والمبيعات والتجارة والسيطرة على المخزون والأسعار وسلسلة التوريد. منذ أن تجلس عبر مجموعة بيانات الشركة بأكملها، يمكن لمنصة الذكاء القراري لشركة Peak تحسينها عبر سلسلة القيمة بأكملها، وتقديم رؤى وتنبؤات في الوقت الفعلي التي تفيدها كل وظيفة داخل الشركة. هذا هو مصفوفة معقدة والذكاء القراري هو الأداة المثالية لضمان أن كل قرار يتم اتخاذه هو الصحيح.
يبدو Peak في الانطباع الأول أنه يتم خدمته بالكامل، هل تحتاج الشركات التي تستخدم الخدمة إلى وجود مهندسي الذكاء الاصطناعي على متنها لاستخدام المنصة؟
تتمتع منصة Peak بثلاثة قدرات أساسية تتيح للمستخدمين:
- دمج البيانات من جميع أنحاء المنظمة وجعلها جاهزة للذكاء الاصطناعي.
- بناء ذكاء مركزي يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير نظرة تنبؤية للمنظمة.
- توفير واجهة لمستخدمي خط الأعمال للتفاعل مع النماذج التي توجيه اتخاذ القرارات عبر الوظائف المتعددة.
منذ تأسيسها في عام 2015، قدمت Peak نموذجًا يتم تنفيذه على منصتنا وتطبيقاتنا لعملائنا من قبل فريقنا الناجح وعلوم البيانات. نحن نرى بشكل متزايد عددًا متزايدًا من عملاء Peak يخدمون أنفسهم على المنصة، ويبنيون تطبيقاتهم الخاصة أو يبثون تطبيقات Peak القياسية بأنفسهم.
ما هي بعض الأمثلة على تمكين Peak للأعمال لتحسين سلاسل التوريد؟
مثال جيد سيكون مدير مستودع يتعامل مع مشكلة مخزون. تقليديًا، سيكون عليه رفع الطلبات يدويًا عبر SKUs المرتفعة، وتغيير حجم الطلب بشكل متقطع لتحسب لاتقلابات الطلب.
ولكن مع مساعدة منصة DI، يمكن لمدير المستودع أن يكون استباقيًا بدلاً من التفاعلي. مع الأخذ في الاعتبار الظروف عبر الشركة بشكل أوسع، يوصي نظام DI لمدير المستودع أن يقلل من الطلبات من المورد. يبدو الأمر معاكسًا إذا كان هناك طلب عالٍ، ولكن حل DI قد حدد أن الشركة لديها مستودعًا مع مستودع في مقاطعة أخرى يحتوي على 2000 وحدة من هذا SKU الذي لا يباع هناك. لقد أبلغ بالفعل فريق اللوجستيات وتم توجيه التسليم المجدول عبر ذلك المستودع لرفع الوحدات الإضافية. سيتواصل بنموذج نفسه مع الفرق التجارية عبر الشركة، مع تعديل الإجراء الموصى به مع تحول رؤى البيانات ويتخذ كل قسم إجراءً.
هناك حالة استخدام أخرى هي تقليل الفاقد والطاقة، يمكنك أن تذكر بعض الأمثلة على العملاء الذين يحققون ذلك باستخدام Peak؟
تستخدم شركة تجارية عالمية حاليًا الذكاء القراري لتحسين شبكة النقل وتقليل حركة السلع الفاقدة بين المصانع ومراكز التوزيع والمحلات. هدف الشركة هو تقليل انبعاثات الكربون وزيادة هامش ربحها.
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)، وإنتاجية المصنع، وتكلفة المعالجة وتكلفة النقل. حل هذا الحل لتكلفة اللوجستيات بنسبة 10٪ وقام بتقليص رحلات الشاحنات بين المراكز بنسبة 200,000 كم، مما يمثل انخفاضًا في انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بنسبة 147 طن متري في أول ثمانية أشهر من نشره.
في مثال مماثل، تمكنت شركة رائدة في إنتاج وتوريد الركام لصناعة البناء، مع أسطول كامل من 400 مركبة، من زيادة الوظائف لكل سائق بنسبة 15٪ وتقليل المسافة بنسبة 3٪ لكل وظيفة مع حل التخطيط التلقائي للذكاء القراري الذي يتنبأ بالطلب والإلغاء ويزيد من إنتاجية المركبة وخطط مسار المركبة.
ما هو رؤيتك لمستقبل Peak؟
نريد وضع الذكاء القراري في أيدي كل شركة وبناء شركة يحب الناس أن يكونوا جزءًا منها. هذا يعني أن التوسع لدعم المزيد من العملاء على مستوى العالم هو أولوية قصوى بالنسبة لنا ونحن نتوسع في الولايات المتحدة والهند، وفتح الناديات في نيويورك ومومباي وبونا. الأداء المستدام العالي هو مفتاح ذلك؛ نريد أن يكون Peakers في رحلتنا لجزء كبير من حياتهم المهنية، لا نريد أشخاصًا سيأتون وسيحترقون في غضون بضع سنوات.
نستثمر بكثافة في البحث والتطوير بعد جولتنا الناجحة من السلسلة C التي أغلقت في أغسطس من العام الماضي. مع إطلاقنا لمزيد من الميزات الجذابة على المنصة وتوسيعنا حول العالم، نحن سعداء بمعرفة التطبيقات التي سيطورها فرق علوم البيانات خارج Peak مع المنصة – سيكتشف الكثير مما يمكن للذكاء القراري القيام به في الممارسة.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Peak.
