Логистика — это основная задача сезона отпусков: компании, которые могут заключить сделку и вовремя доставить людей и вещи в нужные места, работают в это время года.
Но за этим спросом скрывается огромная неэффективность и фрагментация. Готовы ли логистические компании к тому, чтобы ИИ помог им лучше предоставлять свои услуги? Стартап Boon считает, что ответ — да. В настоящее время компания собрала 20,5 миллионов долларов, чтобы доказать это, посредством платформы, которая поможет им лучше использовать данные из разрозненных приложений, чтобы улучшить свою деятельность, планирование и общую эффективность.
«Думайте о Буне как о втором сотруднике в бэк-офисе», — сказал в интервью Дипти Йениредди, основатель и генеральный директор. «Наш ИИ-агент подобен еще одному товарищу по команде, выполняющему важную работу, чтобы люди могли сосредоточиться на задачах, которые на самом деле приносят им больше денег».
Финансирование поступает от Marathon и Repoint, которые поддержали его в рамках серии A на сумму 15,5 миллионов долларов и ранее нераскрытой стартовой суммы в 5 миллионов долларов.
По данным исследования Berg Insight, если брать только грузовых перевозчиков, то во всем мире насчитывается более 60 миллионов транспортных средств, причем подавляющее большинство компаний, эксплуатирующих их, классифицируются как МСП.
При этом инструменты, которые они используют, одинаково разбросаны: учет, маршрутизация, продажи, HR — в среднем от 15 до 20 различных приложений и программ используются для управления логистической или автопарковой компанией, и все они существуют в разрозненных хранилищах, окруженных стопками физических документов.
Как описал это Урваши Баруа, партнер, который руководил инвестициями Redpoint Ventures, «программные средства точечных решений первого поколения добавили тяжелую административную нагрузку» к компаниям, управляющим автопарком.
Бун считает, что с помощью своих инструментов искусственного интеллекта он может повысить эффективность этих систем в десять раз.
Первоначально сосредоточив внимание на рабочих процессах доходов и операций, например, чтобы помочь построить более эффективные маршруты и найти лучшие места для заправки, план состоит в том, чтобы использовать финансирование для расширения видов рабочих процессов, которые оно может охватить — например, чтобы помочь улучшить работу контейнеров. загружено, или как оптимизировать штатное расписание.
Йениредди сказала, что идея Boon пришла ей в голову, когда она работала на своей предыдущей работе в качестве старшего директора по продуктам в гиганте по эксплуатации автопарков Samsara. «Мы хорошо знаем этого клиента, исходя из моего прошлого опыта работы в сфере ведения продуктов, телематики и международных продуктов Samsara», — сказала она. «Эти клиенты хотят иметь одно место и единую платформу. Они делают так много всего и хотят простоты применяемых технологий. Это причина и мотивация создания этого проекта».
У нее также есть послужной список основателя: ранее она создала компанию по искусственному интеллекту в секторе управления персоналом, которую продала Phenom People, платформе по подбору искусственного интеллекта. Поэтому вместо того, чтобы размышлять о том, как она могла бы построить это в Самсаре, она решила построить это как Дар. «Однажды основатель — всегда основатель», — сказал Йениредди. Она объединила выпускников Apple, DoorDash, Google, Samsara и Shell, чтобы поддержать свое видение. (И сейчас компания активно нанимает новых специалистов и инженеров, готовых выйти на рынок.)
Финансирование поступает на фоне сильного интереса. У Boon есть платежеспособные клиенты, представляющие 35 000 водителей и 10 000 автомобилей на ее платформе, благодаря чему компания достигла годового дохода в 1 миллион долларов США после девяти месяцев работы.
Это всего лишь царапание поверхности, и если идти глубже, могут возникнуть трудности. Фактическая работа по созданию платформы, которая может интеллектуально работать с различными хранилищами данных для повышения корпоративной аналитики, была чем-то вроде Святого Грааля в мире B2B, лежащего в основе того, что пытаются сделать другие крупные (и хорошо финансируемые) стартапы, такие как H. сделать также и на арене «агентного ИИ». В то же время, если такое применение действительно окажется успешным, оно может привести к значительному повышению эффективности, но также потенциально может поднять вопросы о том, что люди будут делать дальше в результате этого дополнительного времени.
