Richard Potter, Co-Fundador e CEO da Peak – Série de Entrevistas

Richard Potter é o Co-Fundador e CEO da Peak, uma plataforma que fornece aos engenheiros de dados, cientistas de dados e tomadores de decisões comerciais tudo o que precisam para construir e apoiar soluções impulsionadas por IA em toda a empresa.

Poderia compartilhar a história por trás da criação da Peak?

A ideia da Peak começou como uma conversa em um pub sobre todos os diferentes produtos de inteligência de negócios disponíveis na época. Meus co-fundadores, Atul Sharma e David Leitch, e eu nos perguntamos por que tão poucas empresas conseguiam abraçar os dados para tomar decisões. Queríamos uma maneira de simplificar as coisas para as empresas, quebrar silos dentro das empresas para que as equipes pudessem trabalhar juntas e todos pudessem aproveitar resultados úteis com base nos dados. Isso nos levou à plataforma, que une as equipes em torno de um produto construído para otimizar os negócios com IA.

Poderia descrever o que é Inteligência de Decisão para nosso público?

Inteligência de Decisão é a aplicação de IA para otimizar decisões comerciais. É focada em resultados, o que significa que as soluções de DI são construídas para entregar um resultado tangível, como uma taxa de venda mais alta ou margem.

Uma de suas previsões para 2022 é que uma nova disciplina de ciência de dados está surgindo. Poderia elaborar sobre isso?

À medida que o investimento comercial em IA aumenta e a ciência de dados amadurece, uma nova disciplina de ciência de dados está surgindo que começa com o fim em mente.

Os projetos tradicionais de ciência de dados começam entendendo os dados disponíveis e o que pode ser feito com eles. O resultado são soluções hipotéticas para problemas de dados, em vez de soluções de IA que possam melhorar o desempenho dos negócios.

Ao se concentrar nos resultados desde o início de um projeto e entender o que é prático com os dados disponíveis, essa nova disciplina de ciência de dados prioriza a implantação de soluções começando com o fim em mente. Isso permite que as empresas implantem sua IA e desbloqueiem o valor de sua estratégia de IA mais rapidamente.

A Peak construiu um sistema de inteligência artificial que se torna um sistema central de inteligência dentro dos negócios de uma empresa. Ele agrega dados e implanta aprendizado de máquina para então produzir resultados. Quais tipos de algoritmos de aprendizado de máquina são usados?

A plataforma Peak usa uma ampla gama de técnicas de aprendizado de máquina e modelagem – a escolha significa que podemos abordar cada projeto com o método mais apropriado. Podemos usar métodos supervisionados e não supervisionados, bem como técnicas de previsão ou otimização, dependendo do problema que está sendo resolvido. Esses podem ser construídos em nossa plataforma usando Python, R e SQL.

Com essa flexibilidade e amplitude de escolha, os clientes da Peak podem construir sua própria IA única para seus negócios. É isso que as organizações precisam para realmente abraçar a Inteligência de Decisão. Cada empresa não deve ter uma IA padrão, mas algo construído especificamente para elas.

Como a Peak permite que as empresas usem seu maior ativo – os dados – para aumentar as vendas e os lucros?

A plataforma Peak executa aplicações projetadas especificamente para entregar resultados, seja aumentando as vendas ou crescendo o lucro (ou ambos!). Essas aplicações abrangem o mundo de marketing, vendas, merchandising, gerenciamento de estoque, precificação e cadeia de suprimentos. Como ela está localizada em todo o conjunto de dados de uma organização, a plataforma de Inteligência de Decisão da Peak pode otimizar toda a cadeia de valor, fornecendo insights e recomendações em tempo real que beneficiam cada função dentro de um negócio. Isso é uma matriz complexa e a Inteligência de Decisão é a ferramenta perfeita para garantir que cada decisão tomada esteja correta.

A Peak parece ser, à primeira vista, totalmente servida, as empresas que usam o serviço precisam ter engenheiros de IA a bordo para usar a plataforma?

A plataforma Peak tem três capacidades principais que permitem aos usuários:

1. Combinar dados de toda a organização e torná-los prontos para IA.
2. Construir e treinar uma inteligência centralizada que use modelos de IA para fornecer uma visão preditiva da organização.
3. Fornecer uma interface para que os usuários de linha de negócios interajam com modelos que orientam a tomada de decisões em várias funções.

Desde que foi fundada em 2015, a Peak ofereceu um modelo no qual nossa plataforma e aplicações são implementadas para nossos clientes por nossas equipes de sucesso do cliente e ciência de dados. Estamos vendo um número crescente de clientes da Peak que se auto-atendem na plataforma, construindo suas próprias aplicações ou implantando as aplicações padrão da Peak por conta própria.

Quais são alguns exemplos de como a Peak permite que as empresas otimizem suas cadeias de suprimentos?

Um bom exemplo seria um gerente de armazém lidando com um problema de estoque. Tradicionalmente, eles precisariam aumentar manualmente os pedidos em SKUs supercomprados, alterando volumes de pedidos esporadicamente para contabilizar a volatilidade da demanda.

Mas, com a ajuda de uma plataforma de DI, o gerente de armazém pode ser proativo em vez de reativo. Considerando as circunstâncias em toda a empresa, a plataforma de DI do gerente recomenda que ele diminua os pedidos do fornecedor. Isso pode parecer contraintuitivo se houver alta demanda, mas a solução de DI identificou que a empresa tem um armazém com um depósito em uma condado próximo com 2.000 unidades daquele SKU que não estão vendendo lá. Ele já alertou a equipe de logística e roteou a entrega agendada por meio daquele armazém para pegar as unidades adicionais. Ele continuará a executar o mesmo modelo para equipes comerciais em toda a empresa, ajustando a ação recomendada à medida que as percepções dos dados mudam e cada departamento toma ação.

Outro caso de uso é a redução de desperdício e energia, poderia dar alguns exemplos de clientes que alcançaram isso usando a Peak?

Um varejista global de bens de consumo está atualmente usando a Inteligência de Decisão para otimizar sua rede de transporte e reduzir o desperdício de movimentação de mercadorias entre fábricas, centros de distribuição e lojas. O objetivo da empresa é reduzir as emissões de carbono e aumentar suas margens de lucro.

Usando fontes de dados de suprimento, demanda e estoque, combinadas com dados de Pontos de Venda Eletrônica (EPOS) e dados de clientes, a empresa está usando a DI para otimizar os níveis de estoque em cada centro de distribuição e coordenar a movimentação de estoque entre vários centros, considerando fatores como demanda (real e prevista), produção, custos de processamento e custos de transporte. A solução reduziu os custos logísticos em 10% e reduziu as viagens de caminhão entre os centros em 200.000 km, representando uma redução de 147 toneladas métricas (MT) de emissões de CO2 nos primeiros oito meses de implantação.

Da mesma forma, um produtor e fornecedor líder de agregados para a indústria da construção, com uma frota total de 400 veículos, conseguiu aumentar os trabalhos por motorista em 15% e reduzir a milhagem em 3% para cada trabalho com uma solução de planejamento de DI automatizada que prevê a demanda de trabalhos e cancelamentos, maximiza a produtividade do veículo e planeja as rotas do veículo.

Qual é sua visão para o futuro da Peak?

Queremos colocar a Inteligência de Decisão nas mãos de todos os negócios e construir uma empresa que as pessoas amem fazer parte. Isso significa que a expansão para apoiar mais clientes globalmente é nossa prioridade número um e estamos expandindo nos EUA e na Índia, abrindo Clubhouses em Nova York, Mumbai e Pune. O desempenho sustentável de alto nível é fundamental para isso; queremos que os Peakers estejam em nossa jornada por uma grande parte de suas carreiras, não queremos pessoas que venham e se queimem em um ou dois anos.

Estamos investindo pesadamente em P&D após nosso bem-sucedido ciclo de financiamento da Série C que foi fechado em agosto do ano passado. À medida que lançamos mais recursos de plataforma emocionais e expandimos ao redor do mundo, estamos ansiosos para ver as aplicações que as equipes de ciência de dados fora da Peak desenvolverão com a plataforma – muito do que a DI é capaz será descoberto na prática.

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam aprender mais devem visitar Peak.