रिचर्ड पॉटर, पीक-साक्षात्कार श्रृंखला के सह-संस्थापक और सीईओ

रिचर्ड पॉटर के सह-संस्थापक और सीईओ हैं शिखर, एक ऐसा मंच जो डेटा इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और वाणिज्यिक निर्णय निर्माताओं को पूरे उद्यम में एआई-संचालित समाधान बनाने और समर्थन करने के लिए सब कुछ देता है।

क्या आप पीक के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

पीक का विचार सबसे पहले एक पब में उस समय उपलब्ध विभिन्न व्यावसायिक खुफिया उत्पादों पर बातचीत के रूप में शुरू हुआ। मेरे सह-संस्थापक, अतुल शर्मा और डेविड लेच, और मुझे आश्चर्य हुआ कि इतनी कम कंपनियाँ निर्णय लेने के लिए डेटा को क्यों अपना सकती हैं। हम व्यवसायों के लिए चीजों को सरल बनाने, उद्यमों के भीतर साइलो को तोड़ने का एक तरीका चाहते थे ताकि टीमें एक साथ काम कर सकें और हर कोई डेटा के आधार पर उपयोगी परिणामों का लाभ उठाने में सक्षम हो सके। इसने हमें उस प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंचाया, जो एआई के साथ व्यापार को अनुकूलित करने के लिए बनाए गए उत्पाद के आसपास टीमों को एकजुट करता है।

क्या आप बता सकते हैं कि हमारे दर्शकों के लिए डिसीज़न इंटेलिजेंस क्या है?

डिसीजन इंटेलिजेंस व्यावसायिक निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए एआई का अनुप्रयोग है। यह परिणाम केंद्रित है, जिसका अर्थ है कि डीआई समाधान ठोस परिणाम देने के लिए बनाए गए हैं, जैसे बिक्री की उच्च दर या मार्जिन।

2022 में जाने के लिए आपकी भविष्यवाणियों में से एक यह है कि डेटा विज्ञान का एक नया अनुशासन उभर रहा है। क्या आपक लिए इसे विस्तार से कहना संभव है?

जैसे-जैसे एआई में व्यावसायिक निवेश बढ़ता है और डेटा विज्ञान परिपक्व होता है, डेटा विज्ञान का एक नया अनुशासन उभर रहा है जो अंत को ध्यान में रखकर शुरू होता है।

पारंपरिक डेटा विज्ञान परियोजनाएं उपलब्ध डेटा को समझने और इसके साथ क्या किया जा सकता है, को समझने से शुरू होती हैं। इसका परिणाम एआई समाधानों के बजाय डेटा समस्याओं का काल्पनिक समाधान है जो व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

किसी परियोजना की शुरुआत से परिणामों पर ध्यान केंद्रित करके और उपलब्ध डेटा के साथ व्यावहारिक क्या है, यह समझकर, डेटा विज्ञान का यह नया अनुशासन अंत को ध्यान में रखते हुए समाधान तैनात करने को प्राथमिकता देता है। यह व्यवसायों को अपने AI को तैनात करने और अपनी AI रणनीति से मूल्य को तेज़ी से अनलॉक करने में सक्षम बनाता है।

पीक ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का निर्माण किया है जो किसी कंपनी के व्यवसाय के भीतर खुफिया जानकारी की एक केंद्रीय प्रणाली बन जाती है। यह डेटा एकत्र करता है और मशीन लर्निंग को तैनात करके परिणाम देता है। किस प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?

पीक प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग और मॉडलिंग तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करता है - विकल्प का मतलब है कि हम प्रत्येक प्रोजेक्ट को सबसे उपयुक्त विधि से निपट सकते हैं। हम हल की जा रही समस्या के आधार पर पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित तरीकों के साथ-साथ पूर्वानुमान या अनुकूलन तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। इन्हें हमारे प्लेटफ़ॉर्म में Python, R और SQL का उपयोग करके बनाया जा सकता है।

इस लचीलेपन और पसंद की व्यापकता के साथ, पीक के ग्राहक अपने व्यवसाय के लिए अद्वितीय एआई का निर्माण कर सकते हैं। संगठनों को वास्तव में डिसीजन इंटेलिजेंस को अपनाने की यही जरूरत है। प्रत्येक कंपनी के पास एक मानक AI नहीं होना चाहिए, बल्कि उनके लिए विशेष रूप से कुछ बनाया जाना चाहिए।

पीक कंपनियों को बिक्री और मुनाफा बढ़ाने के लिए अपनी सबसे बड़ी संपत्ति - डेटा - का उपयोग करने में कैसे सक्षम बनाता है?

पीक प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से परिणाम देने के लिए डिज़ाइन किए गए एप्लिकेशन चलाता है, चाहे बिक्री में वृद्धि हो या लाभ में वृद्धि (या दोनों!)। ये एप्लिकेशन मार्केटिंग, बिक्री, बिक्री, इन्वेंट्री प्रबंधन, मूल्य निर्धारण और आपूर्ति श्रृंखला की दुनिया में फैले हुए हैं। चूंकि यह एक संगठन के संपूर्ण डेटासेट पर बैठता है, पीक का डिसीजन इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में अनुकूलन कर सकता है, जो वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि और सिफारिशें प्रदान करता है जो किसी व्यवसाय के भीतर हर कार्य को लाभान्वित करता है। यह एक जटिल मैट्रिक्स है और निर्णय इंटेलिजेंस यह सुनिश्चित करने के लिए एक आदर्श उपकरण है कि लिया गया प्रत्येक निर्णय सही है।

पीक पहली नज़र में पूरी तरह से सेवित है, क्या सेवा का उपयोग करने वाली कंपनियों को प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए बोर्ड पर एआई इंजीनियरों की आवश्यकता है?

पीक प्लेटफ़ॉर्म में तीन मुख्य क्षमताएं हैं जो उपयोगकर्ताओं को इसकी अनुमति देती हैं:

1. उनके संगठन से डेटा को संयोजित करें और इसे AI-रेडी बनाएं।
2. एक केंद्रीकृत इंटेलिजेंस का निर्माण और प्रशिक्षण करें जो अपने संगठन का पूर्वानुमानित दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग करता है।
3. व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को उन मॉडलों के साथ बातचीत करने के लिए एक इंटरफ़ेस प्रदान करें जो कई कार्यों में निर्णय लेने का मार्गदर्शन करते हैं।

2015 में स्थापित होने के बाद से, पीक ने एक मॉडल पेश किया है जिसमें हमारे ग्राहकों के लिए हमारे प्लेटफ़ॉर्म और एप्लिकेशन को हमारी ग्राहक सफलता और डेटा विज्ञान टीमों द्वारा कार्यान्वित किया जाता है। हम तेजी से पीक ग्राहकों की बढ़ती संख्या देख रहे हैं जो प्लेटफ़ॉर्म पर स्वयं-सेवा कर रहे हैं, अपने स्वयं के एप्लिकेशन बना रहे हैं या पीक के मानक एप्लिकेशन को स्वयं तैनात कर रहे हैं।

आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने के लिए व्यवसायों को सक्षम करने वाले पीक के कुछ उदाहरण क्या हैं?

एक अच्छा उदाहरण स्टॉक मुद्दे से निपटने वाला एक गोदाम प्रबंधक होगा। परंपरागत रूप से उन्हें मांग में अस्थिरता को देखते हुए छिटपुट रूप से ऑर्डर की मात्रा में बदलाव करते हुए, ओवरशॉप किए गए SKU में मैन्युअल रूप से ऑर्डर बढ़ाने की आवश्यकता होगी।

लेकिन, डीआई प्लेटफॉर्म की मदद से, गोदाम प्रबंधक प्रतिक्रियाशील के बजाय सक्रिय हो सकता है। व्यवसाय की परिस्थितियों को अधिक व्यापक रूप से ध्यान में रखते हुए, प्रबंधक का डीआई प्लेटफ़ॉर्म अनुशंसा करता है कि वे आपूर्तिकर्ता से ऑर्डर कम करें। यदि उच्च मांग है तो यह उल्टा लगता है, लेकिन डीआई समाधान ने पहचान लिया है कि कंपनी के पास एक काउंटी में एक डिपो के साथ एक गोदाम है जिसमें उस एसकेयू की 2,000 इकाइयां हैं जो वहां नहीं बिक रही हैं। इसने लॉजिस्टिक्स टीम को पहले ही सतर्क कर दिया है और अतिरिक्त SKU लेने के लिए उस गोदाम के माध्यम से निर्धारित डिलीवरी को रूट कर दिया है। यह पूरे व्यवसाय में व्यावसायिक टीमों के लिए समान मॉडल चलाना जारी रखेगा, डेटा अंतर्दृष्टि में बदलाव और प्रत्येक विभाग द्वारा कार्रवाई किए जाने पर अनुशंसित कार्रवाई को समायोजित करेगा।

एक अन्य उपयोग का मामला अपशिष्ट और ऊर्जा को कम करना है, क्या आप पीक का उपयोग करके इसे प्राप्त करने वाले ग्राहकों के कुछ उदाहरण दे सकते हैं?

एक वैश्विक सीपीजी रिटेलर वर्तमान में अपने परिवहन नेटवर्क को अनुकूलित करने और कारखानों, वितरण केंद्रों और दुकानों के बीच माल की बर्बादी की मात्रा को कम करने के लिए डिसीजन इंटेलिजेंस का लाभ उठा रहा है। कंपनी का उद्देश्य कार्बन उत्सर्जन को कम करना और अपने लाभ मार्जिन को बढ़ाना है।

इलेक्ट्रॉनिक प्वाइंट ऑफ सेल (ईपीओएस) और ग्राहक डेटा के साथ आपूर्ति, मांग और इन्वेंट्री से डेटा स्रोतों का उपयोग करते हुए, कंपनी प्रत्येक वितरण केंद्र पर स्टॉक स्तर को अनुकूलित करने और कारकों को ध्यान में रखते हुए कई केंद्रों के बीच स्टॉक के आंदोलनों को समन्वयित करने के लिए डीआई का उपयोग कर रही है। जैसे मांग (वास्तविक और पूर्वानुमान), उत्पादन उत्पादन, प्रसंस्करण लागत और परिवहन लागत। समाधान ने रसद लागत में 10% की कटौती की और केंद्रों के बीच ट्रक यात्रा को 200,000 किमी तक कम कर दिया, जो इसकी तैनाती के पहले आठ महीनों में CO147 उत्सर्जन में 2 मीट्रिक टन (एमटी) की कमी का प्रतिनिधित्व करता है।

इसी प्रकार, 400 वाहनों के कुल बेड़े के साथ, निर्माण उद्योग के लिए समुच्चय का एक अग्रणी निर्माता और आपूर्तिकर्ता, एक स्वचालित डीआई योजना समाधान के साथ प्रति ड्राइवर नौकरियों को 15% तक बढ़ाने और प्रत्येक नौकरी के लिए माइलेज को 3% कम करने में सक्षम था जो नौकरी की भविष्यवाणी करता है। मांग और रद्दीकरण, वाहन उत्पादकता को अधिकतम करता है और वाहन मार्गों की योजना बनाता है।

पीक के भविष्य के बारे में आपका दृष्टिकोण क्या है?

हम हर व्यवसाय के हाथों में डिसीजन इंटेलिजेंस देना चाहते हैं और एक ऐसी कंपनी बनाना चाहते हैं जिसका हिस्सा बनना लोगों को पसंद हो। इसका मतलब है कि विश्व स्तर पर अधिक ग्राहकों को समर्थन देने के लिए विस्तार हमारी सर्वोच्च प्राथमिकता है और हम अमेरिका और भारत दोनों में विस्तार कर रहे हैं, न्यूयॉर्क, मुंबई और पुणे में क्लब हाउस खोल रहे हैं। सतत उच्च प्रदर्शन इसकी कुंजी है; हम चाहते हैं कि पीकर्स अपने करियर के एक बड़े हिस्से के लिए हमारी यात्रा पर रहें, हम ऐसे लोगों को नहीं चाहते हैं जो आएंगे और कुछ वर्षों के भीतर खत्म हो जाएंगे। .

हम पिछले साल अगस्त में समाप्त हुए अपने सफल सीरीज सी दौर के बाद अनुसंधान एवं विकास में भारी निवेश कर रहे हैं। जैसे-जैसे हम और अधिक रोमांचक प्लेटफ़ॉर्म सुविधाएँ जारी करते हैं और दुनिया भर में विस्तार करते हैं, हम उन अनुप्रयोगों को देखने के लिए उत्साहित हैं जो पीक के बाहर डेटा विज्ञान टीमें प्लेटफ़ॉर्म के साथ विकसित करती हैं - डीआई जो करने में सक्षम है, उसमें से अधिकांश को व्यवहार में खोजा जाएगा।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें अवश्य आना चाहिए शिखर.