Richard Potter, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Peak – Serie di Interviste

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

Potresti condividere la storia di come è nata l’idea di Peak?

L’idea di Peak è nata come 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 abbattere 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’azienda con l’intelligenza artificiale.

Potresti descrivere cosa è l’Intelligenza Decisionale per il nostro pubblico?

L’Intelligenza Decisionale 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 sta emergendo una nuova disciplina di scienza dei dati. Potresti elaborare su questo?

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

I progetti di scienza dei dati tradizionali iniziano con la comprensione dei dati disponibili e ciò che può essere fatto con essi. Il risultato sono soluzioni ipotetiche ai problemi dei dati, piuttosto che soluzioni di intelligenza artificiale che possono migliorare le prestazioni aziendali.

Concentrandosi 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 deploy di soluzioni iniziando con l’obiettivo finale in mente. Ciò consente alle aziende di deployare 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’azienda. Aggrega i dati e distribuisce 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 ampia 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 Decisionale. 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 aumentare le vendite o aumentare i profitti (o entrambi!). Queste applicazioni coprono il mondo del marketing, delle vendite, della gestione delle scorte, della gestione dei prezzi e della catena di approvvigionamento. Poiché si trova su tutto il set di dati dell’azienda, la piattaforma di Intelligenza Decisionale di Peak può ottimizzare l’intera catena di valore, fornendo insight e raccomandazioni in tempo reale che beneficiano ogni funzione all’interno dell’azienda. Questo è un complesso insieme di dati e l’Intelligenza Decisionale 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 scienza dei dati. Stiamo vedendo un numero crescente di clienti di Peak che si servono autonomamente sulla piattaforma, costruiscono le loro applicazioni o distribuiscono le applicazioni standard di Peak da soli.

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

Un buon esempio sarebbe un gestore di magazzino che si occupa di un problema di scorte. Tradizionalmente, avrebbe dovuto aumentare manualmente gli ordini su SKU sovraordinati, 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 anziché 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 programmata attraverso quel magazzino per recuperare le unità aggiuntive. Continuerà a eseguire lo stesso modello per i team commerciali in tutta l’azienda, aggiustando l’azione raccomandata man mano che gli insight sui dati cambiano e ogni dipartimento prende azioni.

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

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

Utilizzando fonti di dati da approvvigionamento, domanda e inventario, combinate con dati di punto di vendita elettronico (EPOS) e 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 della sua implementazione.

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 la percorrenza del 3% per ogni lavoro con una soluzione di pianificazione DI automatizzata che prevede la domanda di lavoro e le cancellazioni, massimizza la produttività dei veicoli e pianifica le rotte dei veicoli.

Qual è la tua visione per il futuro di Peak?

Vogliamo mettere l’Intelligenza Decisionale 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 sono fondamentali per questo; vogliamo che i “Peaker” siano nel nostro viaggio per una grande parte della loro carriera, non vogliamo persone che verranno e saranno bruciate entro un paio di anni.

Stiamo investendo molto in R&S dopo la chiusura del nostro round di finanziamento di serie C lo scorso agosto. Man mano che rilasceremo più funzionalità di piattaforma emozionanti e ci espanderemo in tutto il mondo, siamo entusiasti di vedere le applicazioni che i team di scienza dei dati al di fuori di Peak svilupperanno 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.