Atomic получила $12,5 млн на ИИ для управления цепочками поставок

Американский стартап Atomic привлек $12,5 млн в раунде Series A на развитие ИИ-платформы для управления запасами и цепочками поставок. Общий объем привлеченных компанией средств превысил $15 млн, а ее годовой регулярный доход с начала года вырос в пять раз, сообщил основатель DVx Ventures и член совета директоров Atomic Джон Макнилл.

Раунд возглавили Klass Capital и Madrona Venture Group. Atomic базируется в Бостоне, а в число ее клиентов входят DoorDash и HelloFresh. Новым техническим директором и третьим сооснователем стал Джефф Гудрич, ранее руководивший планированием в Tesla.

От рекомендаций к самостоятельным решениям

Atomic моделирует различные сценарии работы цепочки поставок, чтобы определить необходимый объем запасов и места их размещения. Система может предложить действие или принять решение автоматически. Сооснователи Майкл Росситер и Нил Суидан создали раннюю версию такого подхода в Tesla во время наращивания выпуска Model 3 в 2018 году, когда электронные таблицы перестали справляться с быстро меняющимися задачами планирования.

По словам Макнилла, продукт прошел путь от пилотных внедрений до работы с крупными заказчиками. DoorDash использует платформу для примерно 90% закупок на сотнях объектов. Для компаний, работающих с продуктами питания, технология должна помогать сокращать отходы и порчу товаров.

Адаптация к разным отраслям

Генеральный директор Atomic Майкл Росситер называет продукт общей моделью для цепочек поставок и операционных процессов. Компания работает с производителями потребительских товаров, а также углубляет проекты в сферах мобильности и производства. Для каждого нового сектора система должна учитывать собственные процессы и ограничения.

Одним из условий масштабирования стало ускорение внедрения у клиентов. По словам Макнилла, Atomic поставила задачу сократить онбординг до состояния, когда запуск платформы не становится отдельным сложным проектом. Нил Суидан развивал агентный ИИ так, чтобы он мог выявлять правила принятия решений, которыми пользуются сотрудники заказчика, даже если эти правила нигде не были формально записаны.

Зачем это операционным командам

После выявления таких правил заказчик может передать системе и само решение, освобождая время сотрудников. Росситер рассчитывает перенести планирование цепочек поставок из электронных таблиц в специализированное программное обеспечение. Он отмечает, что финансовые данные обычно получают больше внимания, чем операционные, хотя последние напрямую участвуют в ежедневных закупках и управлении запасами.

Практический вывод для бизнеса состоит в том, что автоматизация закупочных решений требует не только модели прогнозирования, но и быстрого внедрения, понятных правил и готовности доверить системе повторяющиеся действия в операциях.