Rohit Aggarwal, COO la DecisionNext – Seria de interviuri

Rohit Aggarwal este director de operatiuni la DecisionNext, o platformă de inteligență artificială care permite companiilor să optimizeze cumpărarea sau vânzarea de materii prime la cel mai bun preț și moment posibil. El valorifică o experiență solidă în lanțul de aprovizionare și managementul produselor, precum și experiența de a conduce direct echipe foarte mari pentru a executa proiecte complexe multidisciplinare și a obține rezultate comerciale. Rohit a ocupat anterior funcții de management de produs și operațiuni la Google (GOOGL ) și Amazon (AMZN ).

Ați lucrat la Amazon și, mai recent, la Google. Care au fost unele dintre realizările dvs. cheie din aceste experiențe?

La Amazon, am avut ocazia să conduc o echipă diversificată de 250 de angajați cu funcții diferite pentru a lansa facilități de operatiuni de clasă mondială. De asemenea, am sprijinit implementarea de inovații precum livrarea în aceeași zi, robotică și alte tehnologii emergente. Apoi, la Google, am folosit abilitățile mele pentru a combina produsul și operațiunile. Acest lucru a implicat crearea de aplicații de la zero pentru a gestiona un nou stil de proces de îndeplinire, printre alte oferte noi.

Puteți explica cum DecisionNext utilizează inteligența artificială și învățarea automată pentru a îmbunătăți previziunile de preț și aprovizionare pentru materii prime?

DecisionNext utilizează inteligența artificială și învățarea automată pentru a consuma mii de seturi de date și a găsi relații istorice și actuale între factori cheie. Apoi, învață din aceste informații și construiește modele relevante pentru orice materie primă. În piețele agricole și de resurse naturale, instrumentele noastre ajută clienții să prevadă prețurile mai bine, să ia decizii mai inteligente, să reducă riscul și să crească profiturile pe lanțurile de aprovizionare globale. De asemenea, lucrăm la utilizarea modelelor de limbaj mare (LLM) pentru a simplifica deciziile globale complexe cu soluții conștiente de risc.

Care sunt beneficiile cheie ale utilizării platformei de inteligență artificială a DecisionNext în comparație cu metodele tradiționale de previziune?

Cumpărătorii și vânzătorii globali de produse din materii prime recurg adesea la reguli empirice și foi de calcul pentru a simplifica un sistem complex care valorează miliarde de dolari în tranzacții. Acest lucru lasă o sumă semnificativă de bani pe masă. Aceste foi de calcul au funcționat minunat și au sprijinit sute de afaceri. Cu toate acestea, pe măsură ce dinamica forței de muncă se schimbă și piețele globale devin mai imprevizibile, ele devin mai puțin eficiente. DecisionNext a petrecut ani perfecționând o platformă de inteligență artificială care transformă complexitățile globale în recomandări actionabile la scară – îmbunătățind semnificativ performanța financiară.

Clienții noștri au experți în domeniu care au fost într-un anumit spațiu sau industrie timp de 30 de ani sau mai mult. Și pe măsură ce noile generații vin, este extrem de important să reținem toată această experiență într-un mod utilizabil. DecisionNext ajută la acest lucru prin construirea unor biblioteci cuprinzătoare de decizii, integrarea opiniilor experților și învățarea din trecut.

Prin aceasta, platforma DecisionNext reduce riscul și incertitudinea în deciziile de afaceri pe unități de afaceri și indivizi, stabilind în același timp o modalitate escalabilă de a lua aceste decizii. De asemenea, îmbunătățește profitabilitatea în tranzacțiile zilnice, pozițiile pe termen lung și planificarea strategică pe termen lung.

Care este rolul datelor dinamice în procesul de luare a deciziilor bazat pe inteligența artificială a DecisionNext, și cum sunt integrate și utilizate aceste date?

Datele dinamice și actualizate sunt extrem de importante atunci când se construiesc modele de clasă mondială. Cu toate acestea, viteza și complexitatea cu care pot fi procesate și modelate datele nu sunt singurul factor. De exemplu, cum știe un model greutatea celui mai recent punct de date (spunem o șoc în sistem) și că trebuie să o trateze diferit? Utilizatorii noștri pot interacționa cu modelele prin tehnologie brevetată pentru a introduce opiniile lor și a construi analize „ce se întâmplă dacă” pentru a utiliza date pe care modelul sau sistemul nu le poate cunoaște încă. Acest lucru le permite clienților noștri să obțină insight-uri noi care altfel nu ar fi posibile. Ei sunt, de asemenea, capabili să înțeleagă mai bine impactul schimbărilor globale în aprovizionare sau al noilor reglementări comerciale, printre multe alte situații potențiale.

În ce moduri a revoluționat platforma de inteligență artificială a DecisionNext deciziile de afaceri pe piața materiilor prime?

Platforma noastră de clasă mondială a revoluționat abordarea standard pentru prețuri, previziuni de ofertă și cerere, oferind utilizatorilor noștri mai mult decât doar o previziune. Cu instrumentul nostru, ei pot înțelege rapid riscul, incertitudinea și pot analiza decizii complexe cu câteva clicuri de mouse. DecisionNext are o serie de cazuri de utilizare pe lanțurile de aprovizionare atât în agricultură, cât și în minerit. Acestea includ optimizarea prețului de procurare și vânzare, planificarea afacerilor, arbitrajul geografic și pe produs, formularea cu cel mai mic cost și gestionarea riscului, printre multe altele.

Cum asigură DecisionNext acuratețea și fiabilitatea modelelor sale de previziune bazate pe inteligența artificială pentru tranzacționarea materiilor prime?

Asigurăm acuratețea și fiabilitatea modelelor noastre de previziune prin testarea intensivă. DecisionNext a construit un sistem riguros care poate testa rapid mii de structuri de modele și oferi utilizatorului o înțelegere completă a modului în care modelele au fost precise. Acest lucru poate fi realizat într-un mod ușor de înțeles, care ne permite, de asemenea, să folosim această acuratețe pentru a prevedea incertitudinea în viitor.

Puteți împărtăși un exemplu sau un studiu de caz despre modul în care DecisionNext a ajutat o companie să navigheze volatilitatea pieței utilizând instrumentele sale de inteligență artificială?

Cu DecisionNext, un producător mare de minereu de fier a crescut profiturile sale cu o medie de 6-8% la vânzările spot. Soluția noastră i-a ajutat să optimizeze strategia de preț și să reducă timpul necesar pentru a lua decizii cheie despre arbitrajul geografic. În mod similar, suntem capabili să ajutăm producătorii de carne de vită să ia aceeași decizie cu privire la unde și când să vândă carnea provenită de la carcasele lor.

În ambele cazuri, DecisionNext a furnizat o previziune scurtă și lungă precisă și justificabilă pentru a optimiza strategia de planificare a vânzărilor. Instrumentele noastre de vizualizare au permis producătorilor să evalueze rapid multiple strategii de vânzare pentru a minimiza riscul, a eficientiza procesul decizional și a crește mai eficient marjele.

Fără DecisionNext, companiile sunt nevoite să se bazeze pe medii istorice, piețe futures (dacă sunt disponibile) și experiență pentru a prețui bunurile. Deși au fost eficiente în trecut, pe piețele noastre din ce în ce mai volatile de materii prime, companiile lasă milioane de dolari pe masă.

Puteți discuta despre importanța modelelor de previziune interactive pentru utilizatori și cum asigură DecisionNext că aceste modele sunt ușor de utilizat?

Vechiul model „cutie neagră” de previziune nu spune oamenilor de ce previziunea este așa cum este. De asemenea, nu poate ajuta la modul de a traduce previziunea în decizii actionabile. Prin urmare, utilizatorii nu pot folosi o previziune perfectă și pot reveni la metodele vechi.

DecisionNext ajută clienții săi să obțină o înțelegere mai bună a riscului de piață și a riscului de afaceri și de ce cele două ar trebui să fie interconectate atunci când vine vorba de previziuni. DecisionNext oferă vizibilitate completă asupra surselor de date și structurilor de modele, împreună cu claritate și direcție strategică.

Toate acestea sunt livrate printr-un panou de control ușor de utilizat, proiectat pentru implicare continuă.

În ce moduri a influențat pandemia și evenimentele geopolitice recente dezvoltarea și utilizarea inteligenței artificiale în tranzacționarea materiilor prime la DecisionNext?

COVID-19 a perturbat lanțul global de valori al cărnii, iar un client care a fost afectat în mod deosebit de criză îmi vine în minte. Cu cantități mari de alimente congelate destinate canalelor de servicii alimentare care urmau să devină în curând inactive, clientul a utilizat analitica DecisionNext pentru a lichida rapid și optim inventarul, precum și pentru a planifica cum și când să reconstituie inventarul, pe măsură ce carantina s-a răspândit în Statele Unite.

Utilizând platforma DecisionNext, clientul a construit și a comparat patru alternative complexe de vânzare și procurare pentru a vedea rezultatele pieței așteptate și a compara riscurile. Ei au reușit să lichideze cu succes inventarul excesiv pe multiple tăieri și aceste tranzacții au oferit un randament de 5 ori mai mare decât investiția în software-ul DecisionNext într-o singură lună.

Care sunt perspectivele dvs. cu privire la avansurile viitoare în inteligența artificială și învățarea automată care vor afecta piața materiilor prime, și cum se pregătește DecisionNext pentru acestea?

DecisionNext se află în fruntea eforturilor de a valorifica inteligența artificială și învățarea automată pentru a face piețele de materii prime mai eficiente, mai profitabile și mai durabile. Pe măsură ce lumea continuă să se confrunte cu provocări masive, cum ar fi schimbările climatice și instabilitatea politică, tehnologia inteligentă va fi un component din ce în ce mai important pentru a naviga cu succes prin acestea. Suntem onorați să fim încredințați de clienții și partenerii noștri să oferim o platformă care să ajute la realizarea acestui lucru.

Vă mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita DecisionNext.