Бостонская компания Atomic, занимающаяся оптимизацией цепочек поставок, привлекла 12,5 млн долларов в рамках раунда финансирования серии А. Общий объем привлеченных средств стартапа теперь превышает 15 млн долларов. Раунд возглавили инвестиционная фирма Klass Capital и венчурный фонд Madrona Venture Group. Привлеченный капитал компания планирует направить на дальнейшее масштабирование своей платформы, предназначенной для автоматического управления запасами и процессами планирования.
История создания и опыт Tesla
Стартап Atomic вышел из режима скрытности в прошлом году. Его основателями стали Майкл Росситер и Нил Суидан, которые до этого работали в Tesla. Идея создания системы зародилась во время кризиса 2018 года, когда автопроизводитель столкнулся со сложностями при наращивании выпуска Model 3. Существовавшие на тот момент инструменты в виде электронных таблиц не справлялись со скоростью изменений, требовавшихся для эффективного планирования производства.
Используя этот опыт, команда создала решение, которое симулирует различные сценарии и предлагает варианты действий, а в ряде случаев берет процесс принятия решений на себя. К команде основателей также присоединился Джефф Гудрич, ранее занимавший пост директора по планированию в Tesla, который теперь стал техническим директором Atomic.
Переход к автономным решениям
По словам Джона Макнилла, бывшего президента Tesla и основателя DVx Ventures, где инкубировался стартап, с начала текущего года ежегодная регулярная выручка Atomic выросла в пять раз. Продукт прошел путь от платформы, предоставляющей рекомендации, до полностью автономной системы. Например, сервис DoorDash уже использует решение Atomic для управления покупками на сотнях своих объектов, что покрывает до 90% их операций в данной сфере.
Автономные агенты способны анализировать данные и выявлять негласные «правила принятия решений», которыми руководствуются сотрудники компании, даже если они не были зафиксированы документально. Это позволяет значительно ускорить процессы. Майкл Росситер отмечает, что скорость принятия решений является критическим преимуществом в бизнесе, так как этот показатель имеет свойство аккумулироваться: оперативное решение, принятое сегодня, становится фундаментом для действий завтра.
Адаптация технологий для различных отраслей
Технология Atomic применима не только в ритейле или секторе доставки, где она помогает сокращать отходы и объемы списания товаров. В настоящее время компания активно работает с производителями потребительских товаров (CPG), а также с клиентами из сферы мобильности и производства. Общая модель, используемая в системе, позволяет ИИ адаптироваться к специфике операционной деятельности любого заказчика.
Одной из ключевых задач для команды стала минимизация времени внедрения системы. Разработчикам удалось добиться того, чтобы процесс подключения нового клиента проходил практически незаметно для его текущих операций. В планах руководства — перевести управление операционными данными из устаревших электронных таблиц в специализированное программное обеспечение, что, по мнению Росситера, является необходимым этапом цифровой трансформации для современных организаций.
Технологический потенциал и «скорость принятия решений»
Основатель Atomic Майкл Росситер описывает управление цепочками поставок как «бесконечное пространство для поиска оптимизации». По его словам, ИИ в данном контексте играет роль навигатора, который находит лучшие пути в этом сложном лесу переменных, постоянно меняющихся в режиме реального времени. Важной вехой в развитии стартапа стало привлечение Джеффа Гудрича — бывшего директора по планированию в Tesla, который стал третьим соучредителем и техническим директором (CTO) компании. Его опыт глубоко интегрирован в архитектуру платформы, позволяя применять принципы, наработанные в автопроме, к самым разным индустриям.
Джон Макнилл подчеркивает, что бизнес-философия Atomic базируется на одном из главных принципов Илона Маска: «Скорость принятия решений — это то, что будет отличать нас от всех конкурентов». В то время как крупные корпорации, такие как Ford или Toyota, могут тратить до 30 дней на проработку одной значимой бизнес-инициативы, агентные системы Atomic сокращают этот цикл до минимума. Благодаря способности алгоритмов обучаться на негласных «правилах принятия решений», которые ранее существовали лишь в голове сотрудников, система становится полноценным инструментом управления, освобождая персонал от рутины.
Отраслевая экспертиза и будущее операционных данных
В процессе работы с клиентами, такими как HelloFresh и DoorDash, компания столкнулась с необходимостью решения уникальных задач. Для секторов, связанных с продуктами питания, ключевым преимуществом ИИ-платформы стало значительное сокращение пищевых отходов и объемов порчи товаров. Майкл Росситер отмечает, что гибкость системы позволяет ей адаптироваться к любой структуре операционной модели, будь то товары повседневного спроса (CPG) или комплексные производственные процессы, что в определенной степени является возвращением к истокам деятельности основателей в Tesla.
Одной из серьезных проблем, которую Atomic помогает решить своим клиентам, является недооцененность операционных данных. Росситер указывает на заметный дисбаланс: в большинстве компаний финансовые данные всегда получают приоритет и качественное программное обеспечение, тогда как операционные данные зачастую остаются в рамках примитивных таблиц. Миссия Atomic — вывести управление операциями на уровень, сопоставимый с современными финансовыми системами, превращая процесс планирования из реактивного в проактивный и автоматизированный.
Инвесторы, возглавившие раунд серии А — Klass Capital и Madrona Venture Group, — проявили высокий интерес к стартапу именно из-за способности Atomic к быстрому развертыванию. По настоянию совета директоров, команда сфокусировалась на том, чтобы сделать процесс «входа» для нового клиента практически бесшовным, сведя к минимуму временные затраты на интеграцию системы в существующую инфраструктуру предприятия.
