Los minoristas tradicionales tienen un problema apremiante. Marcas rápidas como Shein y Temu les están quitando la clientela aprovechando cadenas de suministro construidas a medida de principio a fin. Mientras tanto, los minoristas establecidos siguen atascados en plataformas heredadas, manejando una multitud de conjuntos de datos y luchando por responder a un mercado increíblemente rápido.
Una startup con sede en Londres cree tener la solución a este problema. Ameba afirma poder manejar los datos no estructurados en los sistemas de la cadena de suministro de un minorista, agregar algo de inteligencia artificial generativa y hacer que todo funcione de manera más eficiente.
La startup ha recaudado recientemente una ronda de financiamiento inicial de $7.1 millones liderada por la firma de capital de riesgo con sede en Londres, Hedosophia, que ha obtenido una reputación por raramente revelar en qué empresas invierte. TechCrunch se comunicó con esta última para obtener más comentarios, pero no recibió respuesta antes de la publicación.
La plataforma de Ameba utiliza inteligencia artificial generativa sobre el software de la cadena de suministro existente para brindar a los minoristas información sobre sus cadenas de suministro globales, extrayendo datos de una amplia gama de fuentes para predecir interrupciones y reaccionar ante cuellos de botella. La empresa afirma que puede reducir la entrada manual de datos en un 30%.
«En las cadenas de suministro, especialmente en el espacio del consumidor de moda, hay muchos datos muy importantes que actualmente no se están capturando», dijo el fundador de Ameba, Cedrik Hoffmann, a TechCrunch. «Muchas veces, las cosas que están en las tiendas se venden a un precio incorrecto o están agotadas, o lo que sea».
Dijo que Ameba captura estos puntos de datos no estructurados que los sistemas de costo no lo hacen: «Liberamos esa información de los silos de información, la llevamos a una fuente central y presentamos las ideas que se desarrollan a partir de ellas a las partes relevantes dentro de su organización».
El cofundador Craig Massie dijo que su inteligencia artificial subyacente combina una serie de modelos fundamentales, incluido el Open AI: «Cambia según la tarea en cuestión y qué funciona mejor en nuestras pruebas para esa tarea. La constante subyacente en nuestro uso de la inteligencia artificial son nuestros agentes de múltiples pasos: pueden tomar acciones, explorar tu ontología y sus conexiones, leer tus correos electrónicos de proveedores, WhatsApp y adjuntos». [[IMG::…]]
