Бывшая команда Tesla привлекла 12,5 млн долларов для перевода цепочек поставок в режим «автопилота»

В прошлом году стартап Atomic, специализирующийся на цепочках поставок, вышел из режима секретности: его основатели пообещали использовать свой опыт работы в Tesla для оптимизации запасов и повышения прибыли клиентов.

По сути, Atomic определяет, какой объем запасов должна иметь компания и где их хранить, путем моделирования различных сценариев, а затем рекомендует или даже автоматически выбирает оптимальное решение. Истоки этого подхода уходят корнями в кризисную ситуацию. Основатели Atomic создали раннюю версию этой системы в Tesla во время наращивания производства Model 3 в 2018 году, когда собственные таблицы автопроизводителя не успевали за тем, как быстро нужно было менять планы.

Но за год с лишним, прошедший с тех пор, как соучредители Atomic Майкл Росситер и Нил Суйдан начали публично рассказывать о своей работе, этот сдвиг стал реальностью для клиентов — в том числе для крупных технологических компаний, таких как DoorDash и HelloFresh. Это окупилось и с финансовой точки зрения. По словам Джона Макнила, бывшего президента Tesla и основателя DVx Ventures, где прошла инкубация Atomic, годовая повторяющаяся выручка компании увеличилась в пять раз с начала этого года.

Именно этот рост помог бостонской компании Atomic привлечь 12,5 млн долларов в рамках раунда финансирования серии A, в результате чего общий объем привлеченного ею финансирования на сегодняшний день превысил 15 млн долларов. Новый раунд возглавили компания Klass Capital, специализирующаяся на инвестициях в растущие предприятия, и Madrona Venture Group — один из лидеров венчурного рынка Сиэтла. Кроме того, Atomic пригласила Джеффа Гудрича, долгое время занимавшего должность директора по планированию в Tesla, на должность технического директора и третьего соучредителя.

«Если подумать об управлении цепочкой поставок или операционной моделью, это похоже на бесконечное пространство поиска оптимизации, в котором вы пытаетесь определить все возможные решения в любой данный момент — — и при этом ситуация постоянно меняется», — сказал Росситер, генеральный директор Atomic, в эксклюзивном интервью TechCrunch. «ИИ может помочь найти все оптимальные пути через этот лес».

««Компания перешла от пилотных клиентов к реальным клиентам, и под реальными клиентами я имею в виду клиентов масштаба DoorDash», — сказал в интервью Макнил, который также входит в совет директоров Atomic. ««Продукт эволюционировал от платформы оптимизации, дающей рекомендации, до платформы, которая не только даёт рекомендации, но и принимает решения, то есть в этом смысле она полностью автономна, и поэтому DoorDash, как я полагаю, осуществляет 90 % своих закупок через сотни площадок».”

Например, для клиентов, специализирующихся на еде, таких как DoorDash, программное обеспечение Atomic помогает сократить отходы и порчу продуктов. И каждая новая отрасль, в которой работает Atomic, ставит свои задачи, отметил Росситер.

«Самое классное в Atomic — это то, что это общая модель подхода к цепочкам поставок и операционным моделям, и поэтому, какой бы ни была система, наш ИИ может адаптироваться к ней и подстроиться под нее», — сказал он. «Мы работаем с производителями товаров повседневного спроса (CPG), а сейчас также активно сотрудничаем с клиентами из сферы мобильности и производства, работая в этом направлении — в некотором роде возвращаясь к нашим корням, связанным с Tesla».

По словам Росситера, именно способность сделать агентское программное обеспечение полезным и адаптируемым для различных отраслей в значительной степени привлекла интерес инвесторов к раунду серии A. Но не менее важной была и способность Atomic быстро внедрять решения у новых клиентов.

«Руководство компании поставило перед нами задачу сократить время адаптации новых пользователей и сделать процесс активации функции настолько простым, чтобы для клиента это стало обычным делом», — сказал Макнил. По словам Макнила, Суйдан, который также является директором по продуктам в Atomic, возглавил работу над этой задачей. Ему удалось довести агентный ИИ Atomic до такого уровня, что он смог самостоятельно выявить «правила принятия решений», которые могли бы использовать сотрудники клиента, даже если они нигде не были зафиксированы.

«Тогда клиенты говорили: “Хорошо, тогда вы можете и сами принимать решение, а я освобожу время”», — сказал Макнил. «И, как мне кажется, руководители в какой-то мере это поняли — скорость принятия решений является преимуществом 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 она имеет кумулятивный эффект. Например, я принимаю решение сегодня, завтра действую на его основе и так далее, а у одного из наших конкурентов, например у Ford или Toyota, на принятие первого решения уходит 30 дней».

Росситер сказал, что ему очень интересно помочь клиентам перенести управление цепочкой поставок из электронных таблиц в современное программное обеспечение, которое поможет принимать решения по планированию. Он наблюдал, как финансовые директора возглавляют подобную эволюцию в своих организациях, но, по его словам, редко встретишь кого-то, кто делает то же самое в сфере операционной деятельности.

«Финансовые данные всегда имеют приоритет. Операционные данные не всегда получают такой же приоритет», — сказал он.

Когда вы совершаете покупку по ссылкам в наших статьях, мы можем получить небольшую комиссию. Это не влияет на нашу редакционную независимость.