Стартап Atomic, который работает с цепочками поставок, привлёк $12,5 млн в раунде Series A. Всего компания получила уже чуть больше $15 млн.
Раунд возглавили Klass Capital и Madrona Venture Group. Штаб-квартира Atomic находится в Бостоне. Компания также наняла Джеффа Гудрича, бывшего директора по планированию Tesla, в качестве CTO и третьего сооснователя.
Atomic помогает компаниям решать, сколько запасов держать и где именно их размещать. Для этого система моделирует разные сценарии и затем предлагает ответ или сама выбирает действие.
Идея продукта выросла из работы основателей в Tesla. Михаил Росситер и Нил Суидан создали раннюю версию системы во время наращивания производства Model 3 в 2018 году, когда обычные таблицы уже не успевали за изменениями в планировании.
По словам Джона Макнила, бывшего президента Tesla и основателя DVx Ventures, где Atomic был запущен, годовая регулярная выручка компании выросла в пять раз с начала этого года. Именно через DVx Ventures стартап прошёл раннюю стадию развития.
В интервью TechCrunch Росситер сказал: «ИИ может сыграть роль в том, чтобы находить все лучшие пути через этот лес». Он добавил, что управление цепочкой поставок и операционной моделью похоже на бесконечный поиск решений, который всё время меняется.
Макнил отметил, что компания перешла от пилотных клиентов к крупным заказчикам. Среди них он назвал DoorDash и добавил, что Atomic уже помогает компании выполнять около 90% закупок на сотнях площадок.
Для клиентов из сферы питания, включая DoorDash, софт Atomic помогает снижать потери и порчу продукции. По словам Росситера, каждый новый сегмент требует своего подхода, а компания сейчас работает с производителями потребительских товаров, а также с клиентами из сферы мобильности и производства.
Интерес инвесторов к раунду Series A, по словам Росситера, вызвали два фактора: возможность быстро внедрять продукт и его пригодность для разных сегментов. Макнил добавил, что команда поставила задачу сократить время подключения клиента и сделать запуск почти незаметным для него.
Суидан, который также занимает пост директора по продукту, помог довести агентный ИИ до уровня, когда система может сама выявлять правила принятия решений, даже если они нигде не были записаны. После этого, по словам Макнила, клиенты стали говорить, что раз система уже знает правила, то может и сама принимать решения, освобождая их время.
Росситер заявил, что хочет помочь компаниям уйти от таблиц и перейти к более продвинутому ПО для планирования. Он отметил, что финансовые данные обычно получают приоритет, а операционные данные — нет.
Источник: TechCrunch.