Das Start-up Atomic für Lieferkettensoftware hat eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 12,5 Millionen Dollar abgeschlossen und damit seine Gesamtfinanzierung auf etwas mehr als 15 Millionen Dollar erhöht. Die Runde wurde von dem auf Wachstumsinvestitionen spezialisierten Unternehmen Klass Capital unter Beteiligung der Madrona Venture Group angeführt.
Atomic entwickelt eine Plattform, die agentische künstliche Intelligenz nutzt, um zu bestimmen, welche Bestandsmenge ein Unternehmen benötigt und an welchen Orten sie gelagert werden soll. Die Plattform simuliert mehrere operative Szenarien und liefert anschließend einen Handlungsvorschlag oder trifft die Entscheidung automatisch – gemäß den Geschäftsregeln, die sie aus den Daten und Praktiken des Kunden erlernt.
Von der Bestandsplanung zur Entscheidungsfindung
Der Ursprung dieses Ansatzes liegt in einem ersten System, das die Unternehmensgründer Michael Rossiter und Neal Suidan während ihrer Arbeit bei Tesla im Zuge der Hochskalierung der Produktion des Model 3 im Jahr 2018 entwickelten. Dem Artikel zufolge konnten die internen Tabellenkalkulationen mit der erforderlichen Geschwindigkeit der Veränderungen in der Planung nicht mehr Schritt halten, was das Team dazu veranlasste, eine dynamischere Methode zur Simulation operativer Entscheidungen zu entwickeln.
Atomic erklärte, dass sich sein jährlich wiederkehrender Umsatz seit Jahresbeginn verfünffacht habe. Außerdem habe sich das Unternehmen laut Jon McNeill, dem ehemaligen Präsidenten von Tesla und Gründer von DVx Ventures, die Atomic aufgenommen hatte, von einem Dienst, der Empfehlungen abgibt, zu einer Plattform entwickelt, die tatsächliche Entscheidungen trifft. Er fügte hinzu, dass DoorDash das System bei etwa 90 % seiner Einkäufe an Hunderten Standorten einsetze.
Unternehmen wie DoorDash und HelloFresh nutzen die Plattform. Atomic arbeitet außerdem mit Kunden aus den Bereichen verpackte Konsumgüter, Mobilität und Fertigung zusammen. Für Unternehmen, die mit Lebensmitteln umgehen, kann eine präzisere Bestandsplanung dazu beitragen, Verschwendung und Verderb zu reduzieren; die Quelle legt jedoch keine unabhängigen Zahlen vor, die diese Wirkung messen.
Was ändert sich praktisch?
Die praktische Bedeutung der Nachricht liegt nicht darin, den Planungssystemen ein weiteres Analysetool hinzuzufügen, sondern darin, dass ein Teil der Entscheidungsfindung von der Empfehlungs- in die automatische Umsetzungsphase übergeht. Das Unternehmen erklärt, dass die künstliche Intelligenz die „Entscheidungsregeln“ ableiten konnte, nach denen die Mitarbeiter der Kunden arbeiten, selbst wenn diese nicht dokumentiert waren. Dadurch verkürzte sich die Zeit für die Einrichtung des Systems, und einige Kunden übertrugen der Plattform schließlich auch die Entscheidung selbst.
Atomic ernannte außerdem Jeff Goodrich, den ehemaligen Planungsleiter bei Tesla, zum Technologiechef und dritten Mitgründer. Rossiter ist der Ansicht, dass die Übertragung von Betriebsdaten aus Tabellenkalkulationen in fortschrittliche Software einen Wandel darstellt, der nach wie vor weniger verbreitet ist als die Modernisierung von Finanzdatensystemen.
Beschränkungen und offene Fragen
Der Erfolg dieses Modells hängt von der Qualität der Betriebsdaten und der Fähigkeit des Systems ab, die branchenspezifischen Geschäftsregeln zu verstehen – insbesondere angesichts der unterschiedlichen Herausforderungen in Fertigung, Mobilität und Konsumgütern. Die Quelle erläutert zudem weder die Mechanismen der Governance oder der menschlichen Überprüfung automatisierter Entscheidungen noch macht sie Angaben zu Preisen oder Verfügbarkeitsbedingungen. Die Nachricht belegt daher die zunehmende kommerzielle Nutzung der Plattform und die Finanzierung des Unternehmens, reicht allein jedoch nicht aus, um ihre Eignung für jede Lieferkette zu beurteilen.