Как я использую ИИ, чтобы избежать кризисов: стартапы рынка на стартовой площадке

Interos — один из самых многообещающих стартапов, стоящих за новым бизнесом. Во время последнего раунда финансирования он был оценен в колоссальный миллиард долларов. Еще до того, как российские танки отправились на запад, «Интерос » уже составил карту американских компаний, подвергающихся риску: 500 имели прямые отношения с украинскими поставщиками, 20 000 — с поставщиками второго эшелона и 100 000 — со сторонними поставщиками.

Подготовка, по словам генерального директора Дженнифер Бишелье, является причиной того, что с начала боевых действий в Украине более 700 компаний обратились в «Интерос» с просьбой оценить их воздействие на страны, находящиеся в состоянии войны. Бишелье и компания, которую он возглавляет, могут априори оценить риски, связанные с будущим событием , таким как вторжение Китая на Тайвань, сценарий, которого особенно опасаются известные на Западе люди, которые уже пострадали, и это тот случай, например, Apple — недавние меры по противодействию Covid .

«Интерос» может оценить риск, чтобы клиент мог заранее определить альтернативных поставщиков. Возможность, которая привлекла звездно-полосатую авиакомпанию Delta Air Lines: ее 600 основных поставщиков, а всего более 8000, уже находятся под контролем «Интероса». «Мы не думаем, что застрахованы от следующего кризиса. Однако мы ожидаем, что будем намного более эффективными и действенными, чем конкуренты, потому что мы предвидим риски», — сказал Хелтер Остис, глава отдела закупок Delta Air Lines.

Fero Labs находится немного ниже по течению от Interos, но предоставляет не менее важные услуги. Стартап из Нью-Йорка обещает помочь компаниям создавать идентичные продукты независимо от того, кто поставляет базовые компоненты. В случае, если, например, производитель шампуня меняет по выбору или в силу необходимости поставщика основного ингредиента, ему потребуется изменить формулу, чтобы получить продукт, сохраняющий качество и характеристики.

Fero Labs занимается этим: она использует машинное обучение для мониторинга сырья от разных поставщиков, изучения того, как они влияют на качество продукции, и предлагает практические решения для устранения различий в исходных компонентах.

В эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения также предпринимаются попытки «ослабить» влияние переменной трафика , особенно если вы, подобно Ryder System, управляете парками большегрузных автомобилей. Американский оператор автопарка собирает и анализирует данные своего собственного автопарка, а также данных партнеров и клиентов, чтобы разработать алгоритм, способный прогнозировать трафик и, следовательно, доступность большегрузных автомобилей и, наконец, варьировать цену в соответствии с параметрами, которые они определяют.

Многие проблемы, с которыми столкнулись компании за последние два года, похоже, оставили свой след, подготовив их к будущему, в котором, за вычетом других неприятных событий, придется расплачиваться за последствия изменения климата, несмотря ни на что. По мнению аналитиков, с которыми связалось Reuters, в течение следующих пяти лет сектор будет стоить более 20 миллиардов долларов в год , а к 2025 году, по данным Gartner, более 80% новых приложений цепочки поставок будут так или иначе нуждаться в искусственном интеллекте и науке о данных. . Таким образом, будущее сектора, кажется, уже намечено, и, похоже, оно процветает.