Por Canuto  

Atomic, una startup de Boston fundada por exintegrantes de Tesla, recaudó USD $12,5 millones en una ronda Serie A para expandir su plataforma de IA, que recomienda y también puede tomar decisiones de inventario. La empresa asegura que sus ingresos recurrentes anuales se quintuplicaron y que DoorDash ejecuta cerca del 90% de sus compras en cientos de sitios con ayuda de su software.
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  • La ronda Serie A, liderada por Klass Capital y Madrona Venture Group, elevó el financiamiento total de Atomic a poco más de USD $15 millones.
  • La plataforma calcula cuánto inventario mantener y dónde ubicarlo; según Jon McNeill, DoorDash ejecuta alrededor del 90% de sus compras en cientos de sitios mediante el sistema.
  • Jeff Goodrich, veterano de planificación de Tesla, se incorporó como CTO y tercer cofundador de la startup.

Atomic recauda USD $12,5 millones para automatizar decisiones de inventario

Capital para llevar la automatización a más empresas

Atomic, una startup de Boston enfocada en cadenas de suministro, obtuvo USD $12,5 millones en una ronda Serie A y busca ampliar una plataforma de inteligencia artificial que ayuda a las empresas a decidir cuánto inventario mantener y dónde ubicarlo. La operación fue liderada por Klass Capital y Madrona Venture Group, y elevó el financiamiento total de la compañía a poco más de USD $15 millones.

La empresa pasó de trabajar con clientes piloto a operar con grandes compañías, entre ellas DoorDash y HelloFresh, según informó TechCrunch. Jon McNeill, fundador de DVx Ventures, la firma que incubó Atomic, afirmó que los ingresos recurrentes anuales de la startup se quintuplicaron.

Ese crecimiento acompaña una evolución del producto: al principio, el software entregaba recomendaciones para orientar decisiones de inventario; ahora también puede decidir automáticamente en determinados procesos. McNeill sostuvo que DoorDash ejecuta cerca del 90% de sus compras en cientos de sitios con la plataforma, aunque presentó esa proporción como una estimación.

Atomic también sumó a Jeff Goodrich como CTO y tercer cofundador. Goodrich fue director de planificación durante largo tiempo en Tesla, y su incorporación conecta la nueva etapa de la startup con la experiencia operativa que sus fundadores dicen haber adquirido en la automotriz.

Un sistema nacido durante la expansión del Model 3

La idea detrás de Atomic surgió de un problema concreto de planificación en Tesla durante el aumento de producción del Model 3 en 2018. Michael Rossiter y Neal Suidan construyeron allí una versión temprana del sistema porque las hojas de cálculo de la compañía no podían seguir el ritmo de los cambios que exigía la planificación.

La dificultad no consistía solo en registrar productos o contar existencias, sino en decidir qué cantidad convenía tener disponible y en qué lugares. Atomic busca modelar distintos escenarios y recomendar una respuesta, o elegirla de forma automática, según explicó Rossiter, director ejecutivo de la startup.

En una cadena de suministro, una decisión sobre inventario puede relacionarse con muchas otras variables operativas, y esas condiciones cambian con el tiempo. Rossiter describió el desafío como un espacio de búsqueda amplio, en el que la IA puede ayudar a encontrar rutas de decisión entre alternativas que se modifican continuamente.

La propuesta, por tanto, no se limita a trasladar a una pantalla las hojas de cálculo existentes. Atomic busca convertir las decisiones de planificación en un proceso que el software pueda analizar y ejecutar, con el objetivo de reducir tareas manuales y liberar tiempo de los equipos que hoy administran esas operaciones.

De recomendaciones a decisiones automáticas

La diferencia entre sugerir una acción y tomarla marca un cambio relevante en el alcance del producto. De acuerdo con McNeill, la plataforma evolucionó desde un sistema de optimización que ofrecía recomendaciones hasta otro capaz de decidir y ejecutar operaciones, una transición que, según él, ya se refleja en el uso de DoorDash.

McNeill explicó que el software se utiliza en cientos de sitios de la compañía de entregas y que interviene en cerca del 90% de sus compras. La cifra describe el nivel de automatización que atribuye a un cliente específico, no una tasa general aplicable a todas las empresas que usan Atomic.

En compañías vinculadas con alimentos, como DoorDash, la gestión del inventario también puede ayudar a limitar el desperdicio y el deterioro de productos, según la explicación de la startup. El valor de la herramienta depende de las necesidades de cada operación: las reglas útiles para un negocio de alimentos no necesariamente coinciden con las de una empresa manufacturera o de movilidad.

Rossiter afirmó que Atomic trabaja con bienes de consumo empaquetados y profundiza su actividad con clientes de movilidad y manufactura. Esa expansión, agregó, la acerca de nuevo a problemas similares a los que conoció en Tesla, aunque la empresa sostiene que su modelo puede adaptarse a distintos tipos de sistemas operativos.

Reglas de negocio y rapidez de implementación

Para los inversionistas, una parte del atractivo de Atomic fue la posibilidad de aplicar su software de IA agéntica a varias industrias. Rossiter también destacó la capacidad de desplegarlo con rapidez en nuevos clientes, un factor que puede facilitar que una empresa pase de una prueba inicial a incorporar la herramienta en sus procesos diarios.

McNeill dijo que planteó a la startup el desafío de reducir el tiempo de incorporación y hacer que activar el sistema resultara sencillo para cada cliente. Neal Suidan, director de producto y cofundador, encabezó ese esfuerzo, de acuerdo con McNeill.

Una de las capacidades que desarrolló el equipo consiste en identificar las reglas de decisión que siguen los empleados de una empresa, incluso cuando esas reglas no están documentadas formalmente. McNeill relató que algunos clientes, después de revisar ese aprendizaje, pidieron que el software tomara las decisiones y les devolviera tiempo para otras tareas.

El argumento empresarial que McNeill relacionó con esa automatización es la velocidad de decisión: actuar antes puede permitir que una compañía construya sobre sus decisiones previas, mientras sus competidores aún analizan el primer paso. También recordó que esa idea formaba parte de los principios que conoció en Tesla, donde, según su relato, Elon Musk la presentó como una posible ventaja frente a fabricantes como Ford y Toyota.

Una apuesta por dar más peso a los datos operativos

Rossiter planteó que uno de sus objetivos es ayudar a las empresas a dejar atrás la dependencia de hojas de cálculo para gestionar la planificación de sus cadenas de suministro. La plataforma pretende trasladar parte de ese trabajo a un software que pueda analizar escenarios y respaldar, o directamente ejecutar, decisiones operativas.

El director ejecutivo contrastó esa meta con la atención que suelen recibir los datos financieros dentro de las organizaciones. A su juicio, los datos financieros tienden a tener prioridad, mientras que la información operativa no siempre obtiene el mismo nivel de atención.

La ronda ofrece a Atomic recursos para continuar su expansión y desarrollar un producto que ahora abarca clientes de sectores distintos. La empresa no detalló en la información disponible un calendario de nuevos lanzamientos ni una distribución específica del capital, por lo que el siguiente paso conocido es profundizar su trabajo con clientes de consumo, movilidad y manufactura.

El desafío será demostrar que un modelo común puede ajustarse a operaciones con reglas diferentes y mantener la confianza de las compañías cuando el software pasa de recomendar a decidir. Por ahora, Atomic presenta su experiencia en Tesla, su crecimiento de ingresos y el uso reportado en DoorDash como señales de que la automatización de inventarios puede salir del ámbito de los proyectos piloto.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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