Richard Potter, Co-Founder & CEO of Peak – Seri Wawancara

Richard Potter adalah Co-Founder & CEO dari Peak, sebuah platform yang memberikan insinyur data, ilmuwan data, dan pengambil keputusan komersial semua yang dibutuhkan untuk membangun dan mendukung solusi yang didorong oleh AI di seluruh perusahaan.

Apakah Anda dapat membagikan cerita di balik Peak?

Gagasan untuk Peak pertama kali dimulai sebagai percakapan di sebuah pub tentang berbagai produk intelijen bisnis yang tersedia pada saat itu. Co-founder saya, Atul Sharma dan David Leitch, dan saya bertanya-tanya mengapa begitu sedikit perusahaan yang dapat menerima data untuk pengambilan keputusan. Kami ingin mencari cara untuk menyederhanakan hal-hal untuk bisnis, untuk menghancurkan silo di dalam perusahaan sehingga tim dapat bekerja sama dan semua orang dapat memanfaatkan hasil yang berguna berdasarkan data. Ini membawa kami ke platform, yang menyatukan tim di sekitar produk yang dibangun untuk mengoptimalkan bisnis dengan AI.

Apakah Anda dapat menjelaskan apa itu Decision Intelligence untuk audiens kami?

Decision Intelligence adalah penerapan AI untuk mengoptimalkan keputusan komersial. Ini berfokus pada hasil, yang berarti solusi DI dibangun untuk memberikan hasil yang nyata, seperti tingkat penjualan yang lebih tinggi atau margin.

Salah satu prediksi Anda untuk memasuki 2022 adalah bahwa disiplin ilmu data baru sedang muncul. Apakah Anda dapat menjelaskan lebih lanjut tentang ini?

Ketika investasi komersial di AI meningkat dan ilmu data matang, disiplin ilmu data baru sedang muncul yang dimulai dengan tujuan akhir.

Proyek ilmu data tradisional dimulai dengan memahami data yang tersedia dan apa yang dapat dilakukan dengan itu. Hasilnya adalah solusi hipotetis untuk masalah data, bukan solusi AI yang dapat meningkatkan kinerja bisnis.

Dengan fokus pada hasil dari awal proyek dan memahami apa yang praktis dengan data yang tersedia, disiplin ilmu data baru ini memprioritaskan penerapan solusi dengan memulai dari tujuan akhir. Ini memungkinkan bisnis untuk mendapatkan AI mereka diterapkan dan membuka nilai dari strategi AI mereka lebih cepat.

Peak telah membangun sistem kecerdasan buatan yang menjadi sistem kecerdasan sentral di dalam perusahaan bisnis. Ini mengumpulkan data dan menerapkan pembelajaran mesin, untuk kemudian mengeluarkan hasil. Apa jenis algoritma pembelajaran mesin yang digunakan?

Platform Peak menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin dan pemodelan – pilihan berarti kita dapat menangani setiap proyek dengan metode yang paling tepat. Kami mungkin menggunakan metode terawasi dan tidak terawasi, serta teknik peramalan atau optimasi tergantung pada masalah yang dipecahkan. Ini dapat dibangun di platform kami menggunakan Python, R, dan SQL.

Dengan fleksibilitas dan pilihan ini, pelanggan Peak dapat membangun AI mereka sendiri yang unik untuk bisnis mereka. Ini adalah apa yang dibutuhkan organisasi untuk benar-benar menerima Decision Intelligence. Setiap perusahaan seharusnya tidak memiliki AI standar, tetapi sesuatu yang dibangun khusus untuk mereka.

Bagaimana Peak memungkinkan perusahaan untuk menggunakan aset terbesar mereka – data – untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan?

Platform Peak menjalankan aplikasi yang dirancang khusus untuk menghasilkan hasil, baik itu meningkatkan penjualan atau meningkatkan keuntungan (atau keduanya!). Aplikasi ini mencakup dunia pemasaran, penjualan, merchandising, manajemen persediaan, harga, dan rantai pasokan. Karena itu berada di seluruh dataset perusahaan, platform Decision Intelligence Peak dapat mengoptimalkan di seluruh rantai nilai, memberikan wawasan dan rekomendasi waktu nyata yang menguntungkan setiap fungsi dalam bisnis. Ini adalah matriks yang kompleks dan Decision Intelligence adalah alat yang tepat untuk memastikan setiap keputusan yang diambil adalah benar.

Peak tampaknya sepenuhnya dilayani, apakah perusahaan yang menggunakan layanan ini perlu memiliki insinyur AI di dalam untuk menggunakan platform?

Platform Peak memiliki tiga kemampuan inti yang memungkinkan pengguna untuk:

1. Menggabungkan data dari seluruh organisasi dan membuatnya siap AI.
2. Membangun dan melatih kecerdasan terpusat yang menggunakan model AI untuk memberikan pandangan prediktif tentang organisasi mereka.
3. Menyediakan antarmuka untuk pengguna bisnis untuk berinteraksi dengan model yang membimbing pengambilan keputusan di seluruh fungsi.

Sejak didirikan pada 2015, Peak menawarkan model di mana platform dan aplikasi kami diterapkan untuk pelanggan kami oleh tim keberhasilan pelanggan dan ilmu data kami. Kami semakin melihat jumlah pelanggan Peak yang meningkat, membangun aplikasi mereka sendiri atau menerapkan aplikasi standar Peak sendiri.

Apakah ada contoh Peak memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan rantai pasokan?

Contoh yang baik adalah seorang manajer gudang yang menghadapi masalah stok. Secara tradisional, mereka harus secara manual meningkatkan pesanan di seluruh SKU yang overshop, mengubah volume pesanan secara sporadis untuk mengakomodasi volatilitas permintaan.

Namun, dengan bantuan platform DI, manajer gudang dapat proaktif daripada reaktif. Dengan mempertimbangkan keadaan di seluruh bisnis, platform DI manajer menyarankan bahwa mereka mengurangi pesanan dari pemasok. Ini terdengar kontradiktif jika ada permintaan yang tinggi, tetapi solusi DI telah mengidentifikasi bahwa perusahaan memiliki gudang dengan depot di kabupaten yang memiliki 2.000 unit SKU yang tidak terjual di sana. Ini telah menginformasikan tim logistik dan telah mengatur pengiriman yang dijadwalkan melalui gudang untuk mengambil SKU tambahan. Ini akan terus menjalankan model yang sama untuk tim komersial di seluruh bisnis, menyesuaikan tindakan yang disarankan saat wawasan data bergeser dan setiap departemen mengambil tindakan.

Contoh lain adalah mengurangi limbah dan energi, apakah Anda dapat memberikan contoh klien yang mencapai ini dengan menggunakan Peak?

Sebuah retailer CPG global saat ini menggunakan Decision Intelligence untuk mengoptimalkan jaringan transportasi dan mengurangi jumlah gerakan barang yang terbuang antara pabrik, pusat distribusi, dan toko. Tujuan perusahaan adalah mengurangi emisi karbon dan meningkatkan margin keuntungan.

Dengan menggunakan sumber data dari seluruh pasokan, permintaan, dan persediaan, dikombinasikan dengan data Point of Sale (EPOS) dan data pelanggan, perusahaan menggunakan DI untuk mengoptimalkan tingkat stok di setiap pusat distribusi dan mengkoordinasikan pergerakan stok antara beberapa pusat, mempertimbangkan faktor-faktor seperti permintaan (aktual dan perkiraan), output produksi, biaya pengolahan, dan biaya transportasi. Solusi ini mengurangi biaya logistik sebesar 10% dan mengurangi perjalanan truk antara pusat sebesar 200.000 km, yang mewakili pengurangan 147 Metrik Ton (MT) emisi CO2 dalam delapan bulan pertama penerapannya.

Demikian pula, seorang produsen dan pemasok agregat terkemuka untuk industri konstruksi, dengan armada 400 kendaraan, dapat meningkatkan pekerjaan per pengemudi sebesar 15% dan mengurangi kilometer sebesar 3% untuk setiap pekerjaan dengan solusi perencanaan DI otomatis yang memprediksi permintaan pekerjaan dan pembatalan, memaksimalkan produktivitas kendaraan, dan merencanakan rute kendaraan.

Apa visi Anda untuk masa depan Peak?

Kami ingin meletakkan Decision Intelligence di tangan setiap bisnis dan membangun perusahaan yang disukai orang. Ini berarti bahwa ekspansi untuk mendukung lebih banyak pelanggan secara global adalah prioritas utama kami dan kami berekspansi di AS dan India, membuka Clubhouse di New York, Mumbai, dan Pune. Kinerja berkelanjutan yang tinggi adalah kunci untuk itu; kami ingin Peakers berada dalam perjalanan kami untuk sebagian besar karir mereka, kami tidak ingin orang yang akan bergabung dan terbakar dalam beberapa tahun. .

Kami berinvestasi besar-besaran dalam R&D setelah putaran Series C yang sukses yang ditutup pada Agustus tahun lalu. Ketika kami merilis fitur platform yang lebih menarik dan berekspansi di seluruh dunia, kami sangat bersemangat untuk melihat aplikasi yang dikembangkan oleh tim ilmu data di luar Peak dengan platform – sebagian besar dari apa yang DI mampu akan ditemukan dalam praktek.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Peak.