Бывшие сотрудники Tesla привлекли 12,5 млн долларов для автоматизации цепочек поставок.

По сути, Atomic определяет, какой объем запасов должна иметь компания и где они должны находиться, моделируя различные сценарии, а затем рекомендуя или даже автоматически выбирая ответные меры. Этот подход возник во время кризиса. Основатели Atomic создали раннюю версию этой системы во время наращивания производства Model 3 в Tesla в 2018 году, когда собственные электронные таблицы автопроизводителя не справлялись с тем, как быстро требовались изменения в планировании.

За год с лишним с тех пор, как соучредители Atomic Майкл Росситер и Нил Суидан начали публично рассказывать о своей работе, этот сдвиг стал реальностью для клиентов, включая такие крупные технологические компании, как DoorDash и HelloFresh. Это также принесло свои плоды в финансовом плане. По словам Джона Макнейла, бывшего президента Tesla и основателя DVx Ventures, где зародилась Atomic, годовой доход Atomic от регулярной деятельности увеличился в пять раз с начала этого года.

Этот рост помог бостонской компании Atomic привлечь 12,5 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А, в результате чего общий объем привлеченных средств на сегодняшний день превысил 15 миллионов долларов. Новый раунд возглавили инвестиционная компания Klass Capital и известная сиэтлская венчурная группа Madrona Venture Group. Atomic также привлекла Джеффа Гудрича, давнего директора по планированию Tesla, в качестве своего технического директора и третьего соучредителя.

«Если вы задумаетесь об управлении цепочкой поставок, об операционной модели, это будет похоже на бесконечное пространство поиска оптимизации, где вы пытаетесь определить все возможные решения, которые можно принять в любой момент времени, — и при этом все постоянно меняется», — сказал Росситер, генеральный директор Atomic. «Искусственный интеллект может сыграть роль в поиске всех наилучших путей в этом лесу».

«Компания перешла от пилотных клиентов к реальным клиентам, и под реальными клиентами подразумеваются клиенты масштаба DoorDash», — сказал Макнейл, который также входит в совет директоров Atomic, в интервью. «Продукт эволюционировал от платформы оптимизации, дающей рекомендации, до платформы, которая не только дает рекомендации, но и принимает решения, поэтому в этом смысле он полностью автономен, и, я думаю, DoorDash осуществляет 90% своих закупок на сотнях сайтов».

Например, для таких клиентов, ориентированных на продукты питания, как DoorDash, программное обеспечение Atomic помогает сократить количество отходов и порчу продуктов. И каждая новая отрасль, в которой работает Atomic, представляет собой разные проблемы, сказал Росситер.

«Преимущество Atomic в том, что это универсальная модель того, как следует мыслить о цепочках поставок и операционных моделях, поэтому независимо от того, как выглядит эта система, наш ИИ может адаптироваться к ней и настроить её под себя», — сказал он. «Мы работаем с производителями потребительских товаров, сейчас также активно сотрудничаем с клиентами из сферы мобильности и производства, и работаем в этом направлении, возвращаясь к истокам Tesla».

Росситер отметил, что одной из главных причин, побудивших инвесторов к участию в раунде финансирования серии А, стало создание программного обеспечения для агентской деятельности, которое было бы полезным и адаптируемым для различных отраслей. Но также важна была и способность Atomic быстро внедрять решения для новых клиентов.

«Мы поставили перед ними задачу на уровне совета директоров: сократить время, необходимое для внедрения системы, и сделать процесс ее активации для клиента максимально простым», — сказал Макнейл. По словам Макнейла, Суидан, который также является директором по продуктам Atomic, руководил решением этой задачи. Ему удалось довести искусственный интеллект Atomic до такого уровня, что он смог определить «правила принятия решений», которые могут быть у сотрудников клиента, даже если они нигде не были зафиксированы.

«Затем клиенты стали говорить: „Хорошо, тогда вы можете принять решение и освободить мне время“, — сказал Макнейл. — И, я думаю, руководители поняли, что скорость принятия решений — это преимущество в любом бизнесе. И это был один из наших основных принципов в Tesla. Когда я познакомился с Илоном, он сказал, что то, что будет отличать нас от всех наших конкурентов, — это скорость принятия решений, потому что скорость принятия решений накапливается. Например, я принимаю решение сегодня, развиваю это решение завтра и так далее, а одному из наших конкурентов, например, Ford или Toyota, требуется 30 дней, чтобы принять первое решение».

Росситер сказал, что он рад помочь клиентам перевести работу с цепочками поставок из электронных таблиц в передовое программное обеспечение, которое поможет принимать решения по планированию. Он видел, как финансовые директора возглавляют подобные преобразования в своих организациях, но отметил, что гораздо реже можно встретить кого-то, кто делает то же самое для операционной деятельности.

«Финансовые данные всегда получают приоритет. Операционные данные — нет», — сказал он.