Richard Potter, spoluzakladatel a CEO Peak – Interview Series

Richard Potter je spoluzakladatel a CEO Peak, platformy, která poskytuje datovým inženýrům, datovým vědcům a komerčním rozhodujícím všem nástroje pro vytváření a podporu řešení poháněných umělou inteligencí napříč celou firmou.

Můžete sdílet příběh o vzniku Peak?

Nápad na Peak se zrodil jako rozhovor v hospodě o všech různých produktech business intelligence, které byly v té době k dispozici. Moji spoluzakladatelé, Atul Sharma a David Leitch, a já jsme se divili, proč tak málo firem může využít data pro rozhodování. Chtěli jsme najít způsob, jak věci zjednodušit pro firmy, rozbité sila uvnitř podniků, aby týmy mohly spolupracovat a všichni mohli využít užitečné výsledky založené na datech. To nás vedlo k platformě, která spojuje týmy kolem produktu navrženého pro optimalizaci podnikání pomocí umělé inteligence.

Můžete popsat, co je Rozhodnutí Inteligence pro naši veřejnost?

Rozhodnutí Inteligence je aplikace umělé inteligence pro optimalizaci komerčních rozhodnutí. Je zaměřena na výsledek, což znamená, že řešení DI jsou navržena pro dodání hmatatelného výsledku, jako je vyšší míra prodeje nebo marže.

Jedna z vašich předpovědí pro rok 2022 je, že se vyvíjí nová disciplína datové vědy. Můžete na to více rozšířit?

Jak se komerční investice do umělé inteligence zvyšují a datová věda dospívá, vyvíjí se nová disciplína datové vědy, která začíná s cílem na konci.

Tradiční projekty datové vědy začínají porozuměním dostupným datům a tomu, co lze s nimi udělat. Výsledkem jsou hypotetická řešení problémů s daty, spíše než řešení umělé inteligence, která mohou zlepšit obchodní výkon.

Při zaměřování se na výsledky od začátku projektu a porozumění tomu, co je praktické s dostupnými daty, tato nová disciplína datové vědy priorizuje nasazení řešení začínající s cílem na konci. Umožňuje firmám nasadit umělou inteligenci a odemknout hodnotu ze své strategie umělé inteligence rychleji.

Peak postavil umělou inteligenci, která se stává centrálním systémem inteligence uvnitř podnikání. Shromažďuje data a nasazuje strojové učení, aby poté vydala výsledky. Jaké typy algoritmů strojového učení se používají?

Platforma Peak používá širokou škálu technik strojového učení a modelování – výběr znamená, že můžeme řešit každý projekt nejvhodnější metodou. Můžeme použít dohledované a nedohledované metody, stejně jako techniky předpovídání nebo optimalizace v závislosti na problému, který je řešen. Tyto lze postavit na naší platformě pomocí Pythonu, R a SQL.

S touto flexibilitou a šíří výběru mohou zákazníci Peak postavit svou vlastní umělou inteligenci specifickou pro jejich podnikání. To je to, co organizace potřebují, aby opravdu přijaly Rozhodnutí Inteligence. Každá firma by neměla mít standardní umělou inteligenci, ale něco postaveného specificky pro ně.

Jak Peak umožňuje firmám využívat svá největší aktiva – data – pro zvýšení prodeje a zisků?

Platforma Peak běží aplikace specificky navržené pro dodání výsledků, ať už se jedná o zvýšení prodeje nebo růst zisku (nebo obojí!). Tyto aplikace pokrývají svět marketingu, prodeje, merchandisingu, správy zásob, cen a dodavatelského řetězce. Protože se nachází napříč celými daty organizace, platforma Rozhodnutí Inteligence Peak může optimalizovat napříč celou hodnotovou řetězcí, poskytující informace a doporučení v reálném čase, které prospějí každé funkci uvnitř firmy. To je složitá matice a Rozhodnutí Inteligence je perfektním nástrojem pro zajištění toho, aby každé rozhodnutí bylo správné.

Peak na první pohled vypadá jako plně servisovaná platforma, potřebují firmy, které službu využívají, mít inženýry umělé inteligence na palubě, aby mohli platformu využívat?

Platforma Peak má tři základní funkce, které umožňují uživatelům:

1. Sloučit data z celé organizace a učinit je připravenými pro umělou inteligenci.
2. Postavit a trénovat centralizovanou inteligenci, která používá modely umělé inteligence pro poskytování prediktivního pohledu na organizaci.
3. Poskytnout rozhraní pro obchodní uživatele, aby mohli interagovat s modely, které řídí rozhodování napříč několika funkcemi.

Od svého založení v roce 2015 Peak nabízí model, ve kterém naše platforma a aplikace jsou implementovány pro naše zákazníky našimi týmy zákaznického úspěchu a datové vědy. Vidíme rostoucí počet zákazníků Peak, kteří se sami obsluhují na platformě, budují své vlastní aplikace nebo nasazují standardní aplikace Peak sami.

Můžete uvést einige příklady toho, jak Peak umožňuje firmám optimalizovat své dodavatelské řetězce?

Dobrým příkladem by byl manažer skladu, který řeší problém se skladem. Tradičně by musel ručně upravit objednávky napříč přeobjednanými SKU, měnit objemy objednávek sporadicky, aby zohlednil volatilitu poptávky.

Ale s pomocí platformy DI může manažer skladu být proaktivní místo reaktivního. Při zohlednění okolností napříč celou firmou může platforma DI manažera doporučit, aby snížil objednávky od dodavatele. Zní to protichůdně, pokud je vysoká poptávka, ale řešení DI identifikovalo, že firma má sklad s depem v sousedním okrese s 2 000 jednotkami toho SKU, které se tam neprodávají. Již upozornilo logistický tým a směrovalo naplánovanou dodávku přes ten sklad, aby vyzvedl další jednotky SKU. Bude pokračovat ve spouštění stejného modelu pro komerční týmy napříč celou firmou, upravovat doporučené akce, jak se mění datové informace a každá část podniku podniká kroky.

Jiným použitím je snížení odpadu a energie, můžete uvést einige příklady klientů, kteří dosáhli tohoto pomocí Peak?

Globální maloobchodník s spotřebním zbožím目前 využívá Rozhodnutí Inteligence k optimalizaci své dopravní sítě a snížení počtu zbytečných pohybů zboží mezi továrnami, distribučními centry a obchody. Cílem firmy je snížit emise uhlíku a zvýšit své ziskové marže.

Používáním dat ze zdrojů napříč nabídkou, poptávkou a inventářem, kombinovaných s elektronickými prodejními místy (EPOS) a zákaznickými daty, firma využívá DI k optimalizaci úrovní zásob v každém distribučním centru a koordinaci pohybů zboží mezi několika centry, zohledňujíc faktory, jako je poptávka (skutečná a předpovídaná), výrobní výstup, náklady na zpracování a náklady na dopravu. Řešení snížilo logistické náklady o 10 % a snížilo počet jízd kamionů mezi centry o 200 000 km, což představuje snížení emisí uhlíku o 147 metrických tun v prvních osmi měsících nasazení.

Podobně vedoucí producent a dodavatel agregátů pro stavební průmysl s celkovou flotilou 400 vozidel mohl zvýšit počet pracovních úloh na řidiče o 15 % a snížit ujetou vzdálenost o 3 % na každou práci s automatizovaným řešením DI, které předpovídá poptávku a zrušení pracovních úloh, maximalizuje produktivitu vozidel a plánuje trasy vozidel.

Jaký je váš výhled do budoucnosti pro Peak?

Chceme dát Rozhodnutí Inteligence do rukou každé firmy a postavit firmu, kterou lidé rádi budou součástí. To znamená, že naše top prioritou je expanze, abychom mohli podporovat více zákazníků globálně, a rozšiřujeme se v USA a Indii, otevíráme Clubhousy v New Yorku, Bombaji a Puné. Udržitelný vysoký výkon je klíčový pro to; chceme, aby Peakeři byli na naší cestě po velkou část své kariéry, nechceme lidi, kteří přijdou a budou vyhoření během pár let.

Investujeme silně do výzkumu a vývoje po úspěšném dokončení série C, která se uzavřela v srpnu loňského roku. Jak budeme vydávat více zajímavých funkcí platformy a rozšiřovat se po celém světě, těšíme se na aplikace, které týmy datové vědy mimo Peak vytvoří s platformou – veel z toho, co je DI schopno, bude objeveno v praxi.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Peak.