Pluto7 usó su experiencia en aprendizaje automático para ayudar a un fabricante textil global a predecir y reaccionar mejor a la demanda de los clientes. Pythian aprovechó sus habilidades de aprendizaje automático para ayudar a una cadena regional de supermercados de EE. UU. a predecir los hábitos de compra de los compradores.
Ambas empresas, que son Google Cloud Premier Partners, anunciaron hoy que renovaron sus especializaciones de Google Cloud Machine Learning (ML).
Pluto7, con sede en Milpitas, California, se enfoca en resolver problemas de la cadena de suministro para clientes de todas las industrias con soluciones impulsadas por IA/ML construidas en Google Cloud Platform (GCP).
“Saben que ML es un componente central y quieren asegurarse de que realmente conozcamos ML y que Google lo haya respaldado”, dijo Manju Devadas, fundador y director ejecutivo de Pluto7. “Y la forma en que pueden verificar que Google nos ha respaldado es a través de esta especialización de servicio”.
La especialización ML es una de las 15 que ofrece Google Cloud, cuyos socios actualmente tienen más de 450 especializaciones en total. Una especialización es la designación técnica más alta que un socio de Google Cloud puede obtener en función de casos de referencia probados de clientes y capacidades técnicas examinadas por el proveedor de la nube y un asesor externo. El programa de especialización garantiza que los socios tengan una cantidad mínima de arquitectos para el área temática y un plan de negocios sólido sobre cómo están creciendo en esa área con Google Cloud.
El nivel de experiencia requerido por los clientes sube todos los días, lo que hace que todas las certificaciones de Google Cloud sean relevantes para los socios, según el jefe de canal de Google Cloud, Kevin Ichhpurani.
“Cada vez más, a medida que están en su viaje de transformación digital, (los clientes) quieren más que solo la pila de IaaS”, dijo Ichhpurani, vicepresidente corporativo de ecosistema y canales globales, a CRN esta semana. “Están aprovechando el análisis, están aprovechando ML, los clientes están ejecutando SAP en GCP. Están aprovechando las aplicaciones de IoT. Están desarrollando nuevas aplicaciones. No basta con saber cómo trasladar algo a la pila de IaaS”.
La especialización de ML es clave para Google Cloud, que ve a ML como un diferenciador entre sus proveedores de nube rivales.
“Vemos que ML y análisis a menudo van de la mano”, dijo Ichhpurani. “Los clientes quieren tomar una aplicación como un proceso comercial y hacerla fundamentalmente más inteligente, por lo que tener esa especialización en el uso de nuestro conjunto de herramientas ML junto con nuestro análisis es una combinación que vemos cada vez más”.
Más allá de la credibilidad del cliente, una mayor promoción de Google Cloud es un beneficio de obtener una especialización.
“Cuando sabemos que un cliente busca una solución específica, traemos a los socios que tienen esas especializaciones”, dijo Ichhpurani.
Soluciones AI/ML de Pluto7
Las soluciones de Pluto7 ayudan a los clientes con la previsión de la demanda, la planificación y el posicionamiento del inventario, la logística, el seguimiento y la localización, y los gastos de marketing y ventas.
“El núcleo de los problemas que resolvemos es la cadena de suministro y la detección de la demanda, la previsión de la demanda y el posicionamiento del inventario”, dijo Devadas. “Lo que proporcionamos al cliente es una capa de inteligencia de decisiones, que es una capa nueva que no existe en la mayoría de las empresas en la actualidad”.
Los clientes que acuden a Pluto7 suelen tener lagunas en los niveles de toma de decisiones de sus cadenas de suministro que dejan margen para el error. Los seres humanos a menudo tienen que intervenir y tomar decisiones más allá de las que abordan sus sistemas actuales, incluidos los sistemas de planificación de recursos empresariales de SAP y Oracle, según Devadas.
“Los clientes se dan cuenta de que falta una capa de automatización de inteligencia de decisiones”, dijo. “Vienen a nosotros y nos dicen: ‘Oye, necesitamos una mejor manera de tomar decisiones. Necesitamos recomendaciones de ML, BI (inteligencia empresarial), necesitamos conocimientos de IA, necesitamos poder mejorar la precisión de nuestros pronósticos’”.
Las soluciones de Pluto7, que están disponibles a través de Google Cloud Marketplace, incluyen Demand ML, Inventory ML y Planning in a Box, una oferta de gemelos digitales.
Pluto7 está trabajando con una empresa de fabricación textil multimillonaria que quiere predecir y reaccionar mejor a la demanda en medio de los cambios provocados por la pandemia de coronavirus, incluidas las fronteras de los países que se han cerrado y reabierto, y un cambio en los patrones de compra de los clientes en el omni- canal de espacio comercial.
“La demanda de un producto determinado sube o baja, y quieren poder acercarse a la planificación casi en tiempo real”, dijo Devadas.
Las soluciones de Pluto7 permiten que todos los niveles de la empresa, desde tiendas hasta fábricas, almacenes y centros de distribución, reciban los mismos datos casi en tiempo real para que puedan recalibrar su inventario.
“Todo esto se hace conectando datos internos y externos y agregando modelos de aprendizaje automático para el pronóstico de la demanda”, dijo Devadas. “Esto impulsa la rentabilidad en la forma de reducir los costos de manejo de inventario. Este es el mismo problema que hemos resuelto para muchos otros clientes como California Design Den, que es otro minorista omnicanal, en los últimos años. Y han ahorrado alrededor del 30 por ciento en costos de manejo de inventario al adoptar estas soluciones”.
Especialización ML de Pythian
La especialización en ML de Google Cloud es particularmente importante para Pythian, porque completa su historia de análisis y nube de datos, según Vanessa Simmons, vicepresidenta sénior de desarrollo comercial de la empresa de servicios de TI con sede en Nueva York.
“A medida que la nube se vuelve más frecuente, y las organizaciones están tratando de transformarse digitalmente y obtener más valor de sus datos, ya sea que estén tratando de monetizar esos datos, tratando de ser más competitivos con esos datos, tratando de obtener un tiempo de comercialización quizás más rápido. con productos con esos datos, se requiere ese esfuerzo adicional o habilidades especializadas en aprendizaje automático para hacer las cosas más divertidas, geniales e innovadoras”, dijo Simmons.
Esas «cosas divertidas» incluyen predecir lo que sucederá a continuación, segmentar a los clientes, predecir la rotación y determinar qué productos lanzar.
“Una vez que realiza todo el trabajo en segundo plano o el trabajo pesado para asegurarse de que puede obtener todos sus datos en un solo lugar, asegurarse de que estén limpios, asegurarse de que puede hacer un análisis sobre eso, entonces realmente desea que esos datos funcionen para usted. ”, dijo Simmons. “Y es la magia del aprendizaje automático lo que ayuda a lograrlo”.
El riguroso proceso para renovar su especialización de Google Cloud ML incluyó demostraciones de tres conjuntos de datos problemáticos que tardaron cientos de horas en completarse y extensos documentos técnicos sobre lo que se hizo con esos conjuntos de datos, dijo Simmons.
“Estos (conjuntos de datos) fueron proporcionados por Google, y tenías que tomarlos y construir demostraciones y proyectos a partir de ellos”, dijo. “Estas no son cosas que puedas falsificar. Estos requieren científicos de datos, ingenieros de datos: personas inteligentes en esos equipos que realmente tienen el conocimiento para dar un paso atrás y resolver un problema en particular”.
Mientras tanto, el auditor externo revisó tres estudios de casos de clientes de Pythian, incluido uno centrado en Schnuck Markets, con sede en St. Louis, un minorista de comestibles de propiedad familiar con 111 tiendas. Pythian ayudó a Schnuck a desarrollar un modelo ML, lanzado en GCP, para predecir la probabilidad de que los compradores compren ciertos productos y recomendar productos complementarios a través de mensajes personalizados. La cadena estaba tratando de aprovechar su programa de fidelización para generar demanda de su propia marca.
Obtener la designación ML de Google Cloud bien vale la pena ese esfuerzo de recertificación, según Simmons.
“Los clientes siempre buscan socios que se diferencien”, dijo. “Están buscando socios que se alineen fuertemente con proveedores como Google Cloud. Están buscando esa credibilidad, esas insignias de honor, esa capacidad técnica. Más allá de eso, también debe tener la perspicacia comercial que la acompaña y la experiencia del proyecto aplicada en entornos de clientes. Se ha vuelto mucho más sofisticado. El listón es más alto para los socios”.
