Phỏng vấn
Michael Delgado, Đồng sáng lập và CEO tại Canals – Loạt phỏng vấn
Michael Delgado, Đồng sáng lập và CEO tại Canals, là một luật sư doanh nghiệp từng làm việc tại các công ty luật hàng đầu như Cravath, Swaine & Moore LLP, trước khi chuyển sang lĩnh vực khởi nghiệp. Sau khi bắt đầu sự nghiệp tại các công ty khởi nghiệp, ông đã đồng sáng lập Vested, công ty sau đó được MetLife mua lại. Ông tiếp tục thành lập Canals vào năm 2022, áp dụng kinh nghiệm của mình trong lĩnh vực luật, vận hành và sản phẩm để giải quyết các vấn đề kém hiệu quả trong các ngành truyền thống, đặc biệt là bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để hiện đại hóa các quy trình kinh doanh phức tạp.
Canals là một nền tảng được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để tự động hóa các hoạt động quan trọng của văn phòng phía sau cho các nhà phân phối bán buôn, bao gồm xử lý đơn đặt hàng, tài khoản phải trả và mua hàng. Công ty tập trung vào việc chuyển đổi các đầu vào không có cấu trúc như email, tệp PDF và tài liệu viết tay thành dữ liệu có cấu trúc, có thể hành động, tích hợp trực tiếp vào các hệ thống ERP hiện có. Bằng cách liên tục học hỏi từ các tương tác của người dùng, Canals giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công, giảm thiểu sai sót và tăng tốc các quy trình hoạt động, định vị mình như một lớp thực hiện thực tế cho các doanh nghiệp, chứ không phải là một giải pháp phân tích trí tuệ nhân tạo thuần túy.
Bạn đã chuyển từ một nền tảng pháp lý tại các công ty luật như Cravath, Swaine & Moore LLP sang các công ty khởi nghiệp, cuối cùng thành lập Canals sau khi có kinh nghiệm xây dựng Vested. Những điểm yếu cụ thể nào trong các quy trình phân phối đã thúc đẩy bạn thành lập công ty, và kinh nghiệm trước đây của bạn đã ảnh hưởng đến quyết định đó như thế nào?
Vợ tôi điều hành một doanh nghiệp phân phối, vì vậy thông qua cô ấy, tôi bắt đầu thăm các kho hàng, nói chuyện với các nhà phân phối và tìm hiểu về ngành công nghiệp.
Khi tôi dành nhiều thời gian hơn trong lĩnh vực phân phối, điều nổi bật nhất là một quy trình gọi là “nhập đơn đặt hàng”. Các đơn đặt hàng đến với nhà phân phối thông qua nhiều kênh và nhiều định dạng khác nhau, và mỗi đơn đặt hàng cần được xem xét và nhập thủ công vào hệ thống ERP. Đó là công việc tốn thời gian mà thường được giao cho các đội ngũ đại diện bán hàng – những người mà công việc của họ là thúc đẩy doanh thu và xây dựng mối quan hệ.
Càng nói chuyện với các nhà phân phối, tôi càng rõ ràng rằng đây không phải là một điểm yếu nhỏ. Nhập đơn đặt hàng là một quy trình cốt lõi trong một ngành công nghiệp khổng lồ mà công nghệ đã thất bại trong việc phục vụ trong quá khứ, một phần vì phần mềm truyền thống không thể xử lý sự biến đổi. Tôi đã dành nhiều năm xây dựng phần mềm và theo dõi sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, vì vậy tôi đã sẵn sàng nhìn thấy một thị trường lớn, một vấn đề thực sự và một cách giải quyết mới. Canals đã phát triển từ đó.
Đối với những người đọc mới trong lĩnh vực này, Canals thực sự làm gì trong một tổ chức hàng ngày, và nó tương tác với các hệ thống hiện có như Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP) như thế nào?
Ở mức độ cao, Canals lấy các đầu vào mà các nhà phân phối, nhà thầu và nhà sản xuất phải đối mặt hàng ngày – email, tệp PDF, bảng tính, thậm chí cả ghi chú viết tay – và chuyển chúng thành dữ liệu có cấu trúc có thể chảy giữa hệ thống và cung cấp các quy trình cuối cùng. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu đó để tự động hóa các hành động hạ游, cho dù đó là tạo đơn đặt hàng hay gửi hóa đơn, trước khi đẩy dữ liệu sạch, đã được xác thực vào hệ thống ERP.
Hệ thống ERP vẫn là hệ thống ghi chép, trong khi Canals đóng vai trò là trí tuệ nhân tạo hoạt động, giữ cho nó chính xác và cập nhật.
Phân phối công nghiệp vẫn phụ thuộc nặng vào email, tệp PDF và cuộc gọi điện thoại để quản lý đơn đặt hàng và hóa đơn. Tại sao mức độ công việc thủ công này đã tồn tại trong một thời gian dài, và điều gì đã ngăn cản tự động hóa có ý nghĩa cho đến nay?
Vấn đề là phần mềm truyền thống phụ thuộc vào các quy tắc cứng nhắc và mẫu chuẩn. Điều đó hoạt động trong các môi trường nơi đầu vào nhất quán, nhưng xây dựng và phân phối không giống như vậy. Tài liệu đến trong nhiều định dạng khác nhau, và có hàng chục tên, từ viết tắt và từ lóng khác nhau mô tả cùng một sản phẩm. Ở một thời điểm nhất định, số lượng trường hợp ngoại lệ trở nên không thể quản lý. Bạn không thể định nghĩa các quy tắc cho mọi biến thể, vì vậy quy trình trở lại với việc giải thích thủ công.
Ý chí để giới thiệu hiệu quả hơn luôn tồn tại, nhưng cho đến gần đây, công nghệ không thể theo kịp, khiến các phương pháp trước đây khó thực hiện và không thể mở rộng.
Thử thách cốt lõi ở đây là chuyển đổi các đầu vào không có cấu trúc thành các hành động có cấu trúc. Nền tảng của bạn giải thích email, tệp đính kèm và tài liệu như thế nào, và chuyển đổi chúng thành dữ liệu và quy trình có thể sử dụng?
Đó là một thách thức đòi hỏi hai bước để giải quyết.
Bước đầu tiên là phân tích. Canals xác định các tài liệu liên quan trong hộp thư đến của người dùng, kéo ra các mục và trường chính, và trích xuất dữ liệu.
Bước thứ hai là khớp. Đây là nơi dữ liệu được trích xuất được giải quyết trong hệ thống. Trong một số trường hợp, điều đó có nghĩa là ánh xạ các mục vào các SKU chính xác, xử lý sự thay đổi trong cách các sản phẩm được mô tả và chuẩn hóa đơn vị. Trong các trường hợp khác, nó có nghĩa là hòa giải tài liệu, chẳng hạn như khớp hóa đơn với đơn đặt hàng và biên nhận, căn chỉnh các mục và xác định sự khác biệt.
Kết quả là dữ liệu có cấu trúc, được ngữ cảnh hóa có thể thúc đẩy một quy trình cuối cùng.
Bạn đã hỗ trợ các quy trình liên quan đến hơn 2,1 tỷ đô la trong các khoản phải trả. Ở quy mô đó, những mẫu nào xuất hiện xung quanh các điểm yếu, chậm trễ hoặc sai sót mà hầu hết các công ty không nhận ra?
Có một số lợi ích hiệu quả rõ ràng. Ví dụ, về phía tài khoản phải trả, khách hàng của chúng tôi tự động hóa trung bình 96% quá trình xử lý hóa đơn, điều này loại bỏ một lượng công việc thủ công đáng kể.
Điều thú vị hơn là cách nó thể hiện vượt ra ngoài tiết kiệm chi phí. Trong việc nhập đơn đặt hàng cụ thể, tốc độ trực tiếp ảnh hưởng đến doanh thu.
Trong xây dựng, thời gian là rất quan trọng và duy trì lịch trình là ưu tiên hàng đầu. Nếu một nhà thầu yêu cầu báo giá từ nhiều nhà phân phối và một trong số họ trả lời trong mười phút trong khi những người khác mất vài giờ, thì công việc thường sẽ thuộc về người trả lời đầu tiên, ngay cả khi đó không phải là giá thấp nhất. Việc nhận vật liệu đúng thời hạn quan trọng hơn việc tiết kiệm một vài đô la.
Động lực đó có tác động trực tiếp đến doanh thu. Tự động hóa việc nhập đơn đặt hàng tăng tần suất mà một nhà phân phối là người đầu tiên phản hồi, điều này tăng tần suất họ giành được kinh doanh. Đối với một trong những khách hàng của chúng tôi, điều đó đã chuyển thành 57% giao dịch của họ trở thành đơn đặt hàng, so với mức trung bình trước đó khoảng 20%.
Các hệ thống cũ như nền tảng ERP thường cứng nhắc và khó hiện đại hóa. Bạn tiếp cận tích hợp như thế nào mà không buộc các công ty phải loại bỏ cơ sở hạ tầng hiện có?
Các hệ thống ERP được tích hợp sâu vào cách một doanh nghiệp hoạt động, vì vậy hạn chế thực sự không chỉ là tích hợp, mà còn là tốc độ và sự sạch sẽ của tích hợp mà không thêm gánh nặng. Nếu việc triển khai chậm hoặc đòi hỏi sự tham gia mạnh mẽ từ bộ phận CNTT nội bộ, nó sẽ trở thành một yếu tố cản trở gây gián đoạn.
Phương pháp của chúng tôi luôn là đầu tư vào việc làm cho việc triển khai nhanh chóng và không ma sát. Chúng tôi có hàng chục tích hợp đã được xây dựng sẵn và một đội kỹ sư lớn để hỗ trợ các triển khai tùy chỉnh, và chúng tôi ưu tiên việc đưa khách hàng lên và chạy nhanh chóng mà không tạo ra gánh nặng bảo trì liên tục.
Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch hướng tới các hệ thống tự chủ hơn trên các ngành công nghiệp. Tự động hóa có thể đi đến đâu trong các quy trình phân phối trước khi giám sát của con người trở nên quan trọng lại?
Có nhiều điều mà trí tuệ nhân tạo không thể làm. Nó sẽ không đưa ra các quyết định kinh doanh phức tạp, quản lý mối quan hệ khách hàng hoặc hoạt động trong lĩnh vực. Điều mà nó có thể làm là loại bỏ nhiều công việc hành chính lặp đi lặp lại nằm dưới các quy trình đó.
Trong hầu hết các quy trình công nghiệp, mô hình đúng là con người trong vòng lặp, nơi trí tuệ nhân tạo xử lý phần lớn công việc trong khi để con người kiểm soát các trường hợp ngoại lệ. Khi một điều gì đó đơn giản, nó có thể được tự động hóa. Khi một điều gì đó模糊, có giá trị cao hoặc mang rủi ro thực sự, đó là nơi phán quyết của con người rất quan trọng.
Mục tiêu không phải là tự chủ 100%. Đó là tự động hóa các phần tẻ nhạt, thủ công và thường xuyên của quy trình làm việc để con người có thể tập trung vào các quyết định và trường hợp ngoại lệ có giá trị cao.
Một trong những rủi ro khi tự động hóa là mất kiến thức tổ chức từ các nhà vận hành có kinh nghiệm. Canals đảm bảo rằng chuyên môn đó được thu thập và phản ánh trong hệ thống thay vì bị thay thế như thế nào?
Một trong những lợi thế chính của trí tuệ nhân tạo so với phần mềm truyền thống là nó có thể học hỏi theo thời gian.
Khi một nhà vận hành có kinh nghiệm xem xét một điều gì đó, sửa một lỗi hoặc xử lý một trường hợp ngoại lệ, hệ thống có thể thu thập những quyết định đó và áp dụng chúng một cách thông minh trong tương lai. Khi sử dụng tăng lên, nó bắt đầu phản ánh đáng tin cậy những mẫu đó thay vì dựa vào một tập hợp các quy tắc cố định.
Kết quả là kiến thức tổ chức không còn bị ràng buộc với một người duy nhất. Thay vào đó, nó được tích hợp vào các hệ thống được sử dụng để vận hành doanh nghiệp, vì vậy nó được áp dụng một cách nhất quán trên toàn tổ chức. Khi các nhân viên có kinh nghiệm rời đi, chuyên môn của họ vẫn được thu thập trong Canals. Khi các nhân viên mới bắt đầu, họ làm việc trong một hệ thống đã phản ánh cách doanh nghiệp hoạt động, điều giúp họ tăng tốc nhanh hơn và thực hiện một cách nhất quán hơn.
Sự gia tăng trong xây dựng trung tâm dữ liệu đang tạo ra áp lực thực sự lên các chuỗi cung ứng. Áp lực đó đang thay đổi kỳ vọng về tốc độ, độ chính xác và phối hợp cho các nhà phân phối như thế nào?
Cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu đang được đẩy nhanh với $700 tỷ được đầu tư vào xây dựng, tạo ra áp lực khổng lồ lên các nhà thầu và nhà phân phối để theo kịp.
Áp lực đó thay đổi sự khoan dung đối với sự chậm trễ. Các quy trình làm việc mà trước đây có thể quản lý được ở mức khối lượng thấp hơn – như xử lý đơn đặt hàng thủ công và hòa giải tài liệu – bắt đầu bị phá vỡ khi quy mô tăng lên. Khi các dự án trở nên lớn hơn và di chuyển nhanh hơn, khoảng trống giữa việc báo giá, mua hàng và hoàn thiện trở nên rõ ràng hơn và tốn kém hơn trên cả hai bên của giao dịch. Thiếu thông tin chính xác và cập nhật có thể làm suy yếu sự phối hợp và có thể dẫn đến sự chậm trễ và ngừng hoạt động đột ngột.
Các đội có thể hoạt động với tốc độ và tầm nhìn thực sự có lợi thế rõ ràng. Tại thời điểm đó, tự động hóa không chỉ là về hiệu quả, mà nó trở thành một yêu cầu để theo kịp tốc độ và sự phức tạp của nhu cầu.
Nhìn về tương lai, bạn thấy trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi các quy trình mua hàng và chuỗi cung ứng như thế nào trong vòng 5 năm tới, đặc biệt là khi các hệ thống chuyển từ các công cụ hỗ trợ sang các nhà quyết định giống như đại lý?
Đó là điều khó nói với bất kỳ mức độ chắc chắn nào, nhưng điều đang trở nên rõ ràng hơn là cách trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng – một cách hẹp trong các quy trình làm việc cụ thể nơi có nhiều sự lặp lại và một con đường rõ ràng đến độ tin cậy. Trong mua hàng và chuỗi cung ứng, điều đó xuất hiện trong các quy trình thực hiện nặng. Những quy trình này gắn liền với đô la thực và mối quan hệ thực, vì vậy tiêu chuẩn cho tự chủ là cao. Sự thay đổi trong thời gian ngắn sẽ ít hơn về việc ra quyết định do đại lý và nhiều hơn về việc mở rộng những gì có thể được xử lý một cách đáng tin cậy, với con người vẫn tham gia chặt chẽ nơi nó quan trọng.
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Canals.
