Rohit Aggarwal, COO da DecisionNext – Série de Entrevistas

Rohit Aggarwal é o Diretor de Operações da DecisionNext, uma plataforma de IA líder que permite que as empresas otimizem a compra ou venda de commodities no melhor momento e preço possível. Ele aproveita uma forte formação em cadeia de suprimentos e gerenciamento de produtos, bem como experiência em liderar equipes muito grandes para executar projetos complexos e multidisciplinares e entregar resultados de negócios. Rohit anteriormente ocupou cargos de gerenciamento de produtos e operações na Amazon (AMZN ) e no Google (GOOGL ).

Você trabalhou na Amazon e, mais recentemente, no Google. Quais foram alguns dos principais destaques dessas experiências?

Na Amazon, tive a oportunidade de gerenciar uma equipe diversificada de 250 funcionários cross-funcionais para lançar instalações de operações de classe mundial. Eu também apoiei a implementação de inovações, como entrega no mesmo dia, robótica e outras tecnologias emergentes. Em seguida, no Google, usei minhas habilidades para pontuar a lacuna entre produto e operações. Isso envolveu construir aplicativos do zero para gerenciar um novo estilo de processo de cumprimento, entre outras novas ofertas.

Pode explicar como a DecisionNext utiliza a IA e o aprendizado de máquina para melhorar a previsão de preços e fornecimento de commodities?

A DecisionNext utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para consumir milhares de conjuntos de dados e encontrar relações históricas e atuais entre fatores-chave. Em seguida, aprende com essas informações e constrói modelos relevantes para qualquer commodity. Nos mercados de agricultura e recursos naturais, nossas ferramentas ajudam os clientes a prever preços melhor, tomar decisões mais inteligentes, reduzir riscos e aumentar lucros em toda a cadeia de suprimentos global. Também estamos trabalhando no uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para simplificar decisões globais complexas com soluções conscientes de risco.

Quais são os principais benefícios de usar a plataforma de IA da DecisionNext em comparação com métodos de previsão tradicionais?

Os compradores e vendedores de produtos globais de commodities frequentemente recorrem a regras de polegada e planilhas para simplificar um sistema complexo que vale bilhões de dólares em transações. Isso deixa significativo dinheiro sobre a mesa. Essas planilhas funcionaram maravilhas e apoiaram centenas de empresas. No entanto, à medida que a dinâmica da força de trabalho muda e os mercados globais se tornam mais imprevisíveis, elas estão se tornando menos eficazes. A DecisionNext passou anos aperfeiçoando uma plataforma de IA que transforma complexidades globais em recomendações açãoáveis em escala – melhorando significativamente o desempenho financeiro.

Nossos clientes têm especialistas em matéria que estiveram em um espaço ou indústria particular por 30 anos ou mais. E à medida que novas gerações chegam, é extremamente importante reter toda essa experiência de uma forma utilizável. A DecisionNext ajuda com isso, construindo bibliotecas abrangentes de decisões, integrando opiniões de especialistas e aprendendo com o passado.

Ao fazer isso, a plataforma da DecisionNext reduz risco e incerteza em decisões de negócios em unidades de negócios e indivíduos, enquanto estabelece uma forma escalável de tomar essas decisões. Ela também melhora a rentabilidade em transações diárias, posições de longo prazo e planejamento estratégico de futuro.

Qual é o papel dos dados dinâmicos no processo de tomada de decisão impulsionado por IA da DecisionNext, e como esses dados são integrados e utilizados?

Dados dinâmicos e atualizados são extremamente importantes ao construir modelos de classe mundial. Dito isso, a velocidade e complexidade com que os dados podem ser processados e modelados não é o único fator. Por exemplo, como um modelo sabe o peso do ponto de dados mais recente (diga um choque no sistema) e que precisa tratá-lo de forma diferente? Nossos usuários podem interagir com os modelos por meio de tecnologia patenteada para inserir suas opiniões e construir análises de “e se” para usar dados que o modelo ou sistema simplesmente não pode saber ainda. Isso permite que nossos clientes obtenham novas perspectivas que de outra forma não seriam possíveis. Eles também são capazes de entender melhor o impacto de mudanças globais na oferta ou novas regulamentações de comércio, entre um número infinito de outras situações possíveis.

De que maneiras a plataforma de IA da DecisionNext revolucionou as decisões de negócios no mercado de commodities?

Nossa plataforma de classe mundial revolucionou a abordagem padrão de precificação, previsão de oferta e demanda, fornecendo aos nossos usuários mais do que apenas uma previsão. Com nossa ferramenta, eles podem entender rapidamente risco, incerteza e analisar decisões complexas com alguns cliques de um mouse. A DecisionNext tem uma série de casos de uso em toda a cadeia de suprimentos, tanto na agricultura quanto na mineração. Isso inclui otimização de preços de compra e venda, planejamento de negócios, arbitragem geográfica e de produto, formulação de custo mínimo e gerenciamento de risco, entre muitos outros.

Como a DecisionNext garante a precisão e confiabilidade de seus modelos de previsão de IA para negociação de commodities?

Garantimos a precisão e confiabilidade de nossos modelos de previsão de IA por meio de testes intensivos de retrocompatibilidade. A DecisionNext construiu um sistema rigoroso que é capaz de testar rapidamente milhares de estruturas de modelo e fornecer ao usuário uma compreensão completa de quão precisos os modelos foram. Isso pode ser feito de uma forma fácil de entender que também nos permite usar essa precisão para prever incerteza no futuro.

Pode compartilhar um exemplo ou estudo de caso de como a DecisionNext ajudou uma empresa a navegar pela volatilidade do mercado usando suas ferramentas de IA?

Com a DecisionNext, um grande produtor de minério de ferro aumentou seus lucros em média 6-8% em vendas spot. Nossa solução ajudou-os a otimizar a estratégia de precificação e reduzir o tempo necessário para tomar decisões-chave sobre arbitragem geográfica. Da mesma forma, somos capazes de ajudar produtores de gado a tomar a mesma decisão sobre onde e quando vender a carne proveniente de seus animais.

Em ambos os casos, a DecisionNext forneceu uma previsão curto e longo prazo precisa e defensável para otimizar a estratégia de planejamento de vendas. Nossas ferramentas de visualização permitiram que os produtores avaliassem rapidamente múltiplas estratégias de vendas lado a lado para mitigar melhor o risco, simplificar a tomada de decisões e aumentar mais efetivamente as margens.

Sem a DecisionNext, as empresas são forçadas a confiar em médias históricas, mercados futuros (se disponíveis) e experiência para precificar bens. Embora eficazes no passado, com nossos mercados de commodities cada vez mais voláteis, as empresas estão deixando milhões de dólares sobre a mesa.

Pode discutir a importância de ter modelos de previsão interativos para os usuários e como a DecisionNext garante que esses modelos sejam amigáveis ao usuário?

O modelo antigo e ultrapassado de “caixa preta” de previsão não diz às pessoas por que a previsão é o que é. Ele também não ajuda a traduzir a previsão em decisões açãoáveis. Então, nesse cenário, os usuários podem não usar nem mesmo uma previsão perfeita e voltar aos métodos antigos.

A DecisionNext ajuda seus clientes a obter uma melhor compreensão de ambos os riscos de mercado e de negócios e por que os dois devem ser interconectados quando se trata de previsão. A DecisionNext fornece visibilidade completa sobre fontes de dados e estruturas de modelo, juntamente com clareza estratégica e direção.

Tudo isso é entregue por meio de um painel de usuário amigável, projetado para engajamento contínuo.

De que maneiras a pandemia e os eventos geopolíticos recentes influenciaram o desenvolvimento e o uso de IA na negociação de commodities na DecisionNext?

A COVID-19 desestabilizou a cadeia de valor global de carne, e um cliente que foi particularmente afetado pela crise vem à mente. Com grandes quantidades de alimentos congelados destinados a canais de serviço de alimentos em breve dormantes, o cliente utilizou as análises da DecisionNext para liquidar rapidamente e de forma ideal o estoque à medida que os bloqueios se espalhavam pelos EUA e planejar como e quando reconstruir esses estoques.

Usando a plataforma da DecisionNext, o cliente construiu e comparou quatro alternativas de vendas e compra complexas para ver os resultados de mercado esperados e comparar riscos. Eles foram capazes de liquidar com sucesso o estoque excessivo em várias cortes, e essas transações forneceram um retorno 5X sobre o investimento no software da DecisionNext em um único mês.

Quais avanços futuros em IA e aprendizado de máquina você prevê impactar o mercado de commodities, e como a DecisionNext está se preparando para eles?

A DecisionNext está à frente do esforço para aproveitar a IA e o aprendizado de máquina para tornar os mercados de commodities mais eficientes, lucrativos e sustentáveis. À medida que o mundo continua a lidar com desafios maciços, como a mudança climática e a instabilidade política, a tecnologia inteligente será um componente cada vez mais importante para navegar com sucesso por eles. Somos honrados por ser confiados por nossos clientes e parceiros para fornecer uma plataforma para ajudar a tornar isso real.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar DecisionNext.