Richard Potter, Co-Fondatore & CEO di Peak – Serie di Interviste

Richard Potter è il Co-Fondatore & CEO di Peak, una piattaforma che fornisce a ingegneri di dati, scienziati di dati e responsabili delle decisioni commerciali tutto ciò che serve per costruire e supportare soluzioni guidate dall’intelligenza artificiale in tutta l’azienda.

Potresti condividere la storia di genesis dietro Peak?

L’idea per Peak è iniziata come una conversazione in un pub su tutti i diversi prodotti di business intelligence disponibili all’epoca. I miei co-fondatori, Atul Sharma e David Leitch, e io ci siamo chiesti perché così poche aziende potessero adottare i dati per la presa di decisioni. Volevamo un modo per semplificare le cose per le aziende, per rompere i silos all’interno delle imprese in modo che i team potessero lavorare insieme e tutti potessero sfruttare risultati utili basati sui dati. Ciò ci ha portato alla piattaforma, che unisce i team intorno a un prodotto costruito per ottimizzare l’attività commerciale con l’intelligenza artificiale.

Potresti descrivere cosa sia l’Intelligenza delle Decisioni per il nostro pubblico?

L’Intelligenza delle Decisioni è l’applicazione dell’intelligenza artificiale per ottimizzare le decisioni commerciali. È focalizzata sugli esiti, il che significa che le soluzioni DI sono costruite per fornire un esito tangibile, come un tasso di vendita o un margine più alto.

Una delle tue previsioni per il 2022 è che una nuova disciplina di scienza dei dati sta emergendo. Potresti elaborare su questo?

Man mano che gli investimenti commerciali nell’intelligenza artificiale aumentano e la scienza dei dati matura, una nuova disciplina di scienza dei dati sta emergendo che inizia con l’obiettivo in mente.

I progetti di scienza dei dati tradizionali iniziano comprendendo i dati disponibili e cosa si può fare con essi. Il risultato sono soluzioni ipotetiche ai problemi dei dati, piuttosto che soluzioni di intelligenza artificiale che possono migliorare le prestazioni aziendali.

Focalizzandosi sugli esiti fin dall’inizio di un progetto e comprendendo cosa è pratico con i dati disponibili, questa nuova disciplina di scienza dei dati dà priorità al dispiegamento di soluzioni iniziando con l’obiettivo in mente. Ciò consente alle aziende di dispiegare la loro intelligenza artificiale e sbloccare il valore della loro strategia di intelligenza artificiale più velocemente.

Peak ha costruito un sistema di intelligenza artificiale che diventa un sistema centrale di intelligenza all’interno dell’attività commerciale di un’azienda. Aggrega i dati e dispiega l’apprendimento automatico, per poi output i risultati. Quali tipi di algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati?

La piattaforma Peak utilizza una vasta gamma di tecniche di apprendimento automatico e di modellazione – la scelta significa che possiamo affrontare ogni progetto con il metodo più appropriato. Possiamo utilizzare metodi supervisionati e non supervisionati, nonché tecniche di previsione o ottimizzazione a seconda del problema da risolvere. Questi possono essere costruiti nella nostra piattaforma utilizzando Python, R e SQL.

Con questa flessibilità e ampiezza di scelta, i clienti di Peak possono costruire la loro intelligenza artificiale unica per il loro business. È questo che le organizzazioni devono fare per veramente adottare l’Intelligenza delle Decisioni. Ogni azienda non dovrebbe avere un’intelligenza artificiale standard, ma qualcosa costruito specificamente per loro.

Come Peak consente alle aziende di utilizzare il loro più grande asset – i dati – per aumentare le vendite e i profitti?

La piattaforma Peak esegue applicazioni progettate specificamente per fornire esiti, che sia l’aumento delle vendite o la crescita del profitto (o entrambi!). Queste applicazioni coprono il mondo del marketing, delle vendite, della merce, della gestione degli inventari, dei prezzi e della catena di approvvigionamento. Poiché si trova su tutto il set di dati dell’organizzazione, la piattaforma di Intelligenza delle Decisioni di Peak può ottimizzare su tutta la catena del valore, fornendo insight e raccomandazioni in tempo reale che beneficiano ogni funzione all’interno di un’azienda. Questo è una matrice complessa e l’Intelligenza delle Decisioni è lo strumento perfetto per garantire che ogni decisione presa sia corretta.

Peak sembra essere completamente servito, le aziende che utilizzano il servizio devono avere ingegneri di intelligenza artificiale a bordo per utilizzare la piattaforma?

La piattaforma Peak ha tre capacità principali che consentono agli utenti di:

1. Combinare i dati da tutta l’organizzazione e renderli pronti per l’intelligenza artificiale.
2. Costruire e addestrare un’intelligenza centralizzata che utilizza modelli di intelligenza artificiale per fornire una visione predittiva dell’organizzazione.
3. Fornire un’interfaccia per gli utenti di linea di business per interagire con i modelli che guidano la presa di decisioni in più funzioni.

Dal momento della sua fondazione nel 2015, Peak ha offerto un modello in cui la nostra piattaforma e le applicazioni vengono implementate per i nostri clienti dai nostri team di successo dei clienti e di scienza dei dati. Stiamo vedendo un numero crescente di clienti di Peak che si auto-servono sulla piattaforma, costruiscono le loro applicazioni o distribuiscono le applicazioni standard di Peak da soli.

Quali sono alcuni esempi di Peak che consente alle aziende di ottimizzare le catene di approvvigionamento?

Un buon esempio sarebbe un gestore di magazzino che affronta un problema di scorte. Tradizionalmente, avrebbe bisogno di aumentare manualmente gli ordini su SKU sovra-venduti, alterando i volumi degli ordini in modo sporadico per tenere conto della volatilità della domanda.

Ma, con l’aiuto di una piattaforma DI, il gestore del magazzino può essere proattivo piuttosto che reattivo. Tenendo conto delle circostanze in tutta l’azienda, la piattaforma DI del gestore raccomanda di diminuire gli ordini dal fornitore. Sembra controintuitivo se c’è una forte domanda, ma la soluzione DI ha identificato che l’azienda ha un magazzino con un deposito in un’altra contea con 2.000 unità di quel SKU che non si vendono lì. Ha già allertato il team logistico e ha instradato la consegna pianificata attraverso quel magazzino per prendere le unità aggiuntive. Continuerà a eseguire lo stesso modello per i team commerciali in tutta l’azienda, regolando l’azione raccomandata man mano che gli insight dei dati cambiano e ogni dipartimento prende azione.

Un altro caso d’uso è la riduzione degli sprechi e dell’energia, potresti dare alcuni esempi di clienti che raggiungono questo utilizzando Peak?

Un rivenditore di beni di consumo globale sta attualmente sfruttando l’Intelligenza delle Decisioni per ottimizzare sia la sua rete di trasporto che ridurre la quantità di movimenti sprecati di beni tra fabbriche, centri di distribuzione e negozi. L’obiettivo dell’azienda è ridurre le emissioni di carbonio e aumentare i suoi margini di profitto.

Utilizzando fonti di dati da tutta la domanda, l’offerta e l’inventario, combinate con i dati di punto di vendita elettronico (EPOS) e i dati dei clienti, l’azienda sta utilizzando la DI per ottimizzare i livelli di scorte in ogni centro di distribuzione e coordinare i movimenti di scorte tra più centri, tenendo conto di fattori come la domanda (reale e prevista), la produzione, i costi di lavorazione e i costi di trasporto. La soluzione ha ridotto i costi logistici del 10% e ha ridotto i viaggi dei camion tra i centri di 200.000 km, rappresentando una riduzione di 147 tonnellate metriche (MT) di emissioni di CO2 nei primi otto mesi del suo dispiegamento.

Allo stesso modo, un importante produttore e fornitore di aggregati per l’industria delle costruzioni, con una flotta totale di 400 veicoli, è stato in grado di aumentare i lavori per conducente del 15% e ridurre i chilometri percorsi del 3% per ogni lavoro con una soluzione DI di pianificazione automatizzata che prevede la domanda di lavoro e le cancellazioni, massimizza la produttività del veicolo e pianifica le rotte del veicolo.

Qual è la tua visione per il futuro di Peak?

Vogliamo mettere l’Intelligenza delle Decisioni nelle mani di ogni azienda e costruire un’azienda che le persone amano far parte. Ciò significa che l’espansione per supportare più clienti a livello globale è la nostra priorità principale e stiamo espandendo sia negli Stati Uniti che in India, aprendo Clubhouse a New York, Mumbai e Pune. Le prestazioni sostenibili ad alto livello sono fondamentali per questo; vogliamo che i “Peaker” siano nel nostro viaggio per gran parte della loro carriera, non vogliamo persone che verranno e saranno bruciate entro un paio di anni.

Stiamo investendo molto in R&D dopo il nostro round di serie C di successo che si è chiuso lo scorso agosto. Man mano che rilasciamo più funzionalità di piattaforma emozionanti e ci espandiamo in tutto il mondo, siamo entusiasti di vedere le applicazioni che i team di scienza dei dati al di fuori di Peak sviluppano con la piattaforma – gran parte di ciò che la DI è in grado di fare sarà scoperto nella pratica.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Peak.