Una de las aplicaciones más interesantes y útiles de la tecnología de inteligencia artificial ha sido en el mundo de la biotecnología y la medicina, donde ahora más de 220 startups (sin mencionar las universidades y las compañías farmacéuticas más grandes) están utilizando la IA para acelerar el descubrimiento de fármacos usándola para reproducir las muchas permutaciones resultantes de las combinaciones de fármacos y químicos, el ADN y otros factores.
Ahora, una startup llamada turing – que es parte de la cohorte actual en Y Combinator que se presentará en el próximo Demo Day el 22 de marzo – está tomando un principio similar pero aplicándolo al mundo de la construcción (y “descubrimiento”) de nuevos productos de bienes de consumo empaquetados.
Usar el aprendizaje automático para simular diferentes combinaciones de ingredientes más los resultados deseados para descubrir formulaciones óptimas para diferentes productos (de ahí el nombre “Turing”, una referencia al modelo matemático de Alan Turing, conocido como el máquina de Turing), Turing se dirige inicialmente a la creación de productos para el cuidado del hogar (por ejemplo, detergentes), belleza y alimentos y bebidas.
Los fundadores de Turing afirman que puede ahorrarles a las empresas millones de dólares al reducir el tiempo promedio que lleva formular y probar nuevos productos, de un promedio de 12 a 24 meses a unas pocas semanas.
Específicamente, el objetivo es reducir todo el tiempo que lleva probar combinaciones, dando a los equipos de I+D más tiempo para ser creativos.
“En este momento, pasan más tiempo administrando experimentos que innovando”, dijo Manmit Shrimali, cofundador y director ejecutivo de Turing.
En teoría, Turing está saliendo del sigilo hoy, pero de hecho ya ha acumulado una impresionante lista de clientes. Ya está generando ingresos al trabajar con ocho marcas propiedad de una de las compañías de CPG más grandes del mundo, y también está siendo probado por otro gigante gigante de CPG (Turing no revela sus nombres públicamente, pero basta con decir que ellos y sus marcas son nombres familiares).
“Turing aspira a convertirse en la norma de la industria para el desarrollo de formulaciones y estamos aquí para jugar a largo plazo”, dijo Shrimali. “Esto requiere crear un ecosistema que pueda ayudar en cada etapa de crecimiento y escalamiento de la empresa, y YC lo hace excepcionalmente bien”.
Turing está cofundado por Shrimali y Ajith Govind, dos especialistas en ciencia de datos que trabajaron juntos en una startup anterior llamada Dextro Analytics. Dextro se había propuesto ayudar a las empresas a utilizar la IA y otros tipos de análisis empresarial para ayudar a identificar tendencias y tomar decisiones sobre marketing, estrategia empresarial y otras áreas operativas.
Mientras estuvieron allí, identificaron un caso de uso muy específico para los mismos principios que quizás fue incluso más agudo: las divisiones de investigación y desarrollo de las empresas de CPG, que (irónicamente, dado su enfoque en el futuro) a menudo han estado rezagados cuando se trata de a la “transformación digital” que ha barrido a muchos otros departamentos corporativos.
“Estábamos asesorando a empresas de productos y nos dimos cuenta de que estaban luchando”, dijo Shrimali. Agregue a eso el hecho de que CPG es precisamente el tipo de industria heredada que no es una empresa tecnológica de forma nativa, pero que definitivamente puede beneficiarse de la implementación de una mejor tecnología, y eso explica una oportunidad interesante sobre cómo (y dónde) introducir la inteligencia artificial en el mezcla.
Los laboratorios de I+D juegan un papel específico y fundamental en el mundo de los CPG.
Antes de que finalmente se envíen a producción, aquí es donde se descubren los productos; probado; modificado en respuesta a los aportes de los clientes, los departamentos de marketing, presupuesto y fabricación, entre otros; luego probado de nuevo; luego ajustado de nuevo; y así. Uno de los grandes clientes con los que trabaja Turing gasta cerca de 400 millones de dólares solo en pruebas.
Pero I+D está bajo mucha presión en estos días. Si bien estos departamentos están viendo cómo se recortan sus presupuestos, continúan teniendo muchas demandas. Todavía se espera que cumplan con los plazos en la producción de nuevos productos (o más probablemente, extensiones de productos) para mantener a los consumidores interesados. Hay una nueva serie de preocupaciones ambientales y de salud en torno a los productos con enormes listas de ingredientes ininteligibles, lo que significa que tienen que descubrir cómo simplificar y mejorar la composición de los productos del mercado masivo. Y las marcas más pequeñas directas al consumidor están socavando a sus competidores más grandes al llegar al mercado más rápido con ofertas competitivas que satisfacen los nuevos gustos y preferencias de los consumidores.
“En el mundo de los CPG, todo el mundo se concentraba en el marketing, y la investigación y el desarrollo eran un punto ciego”, dijo Shrimali, refiriéndose a las grandes inversiones que las empresas de CPG han realizado para descubrir cómo usar lo digital para rastrear y conectarse con los usuarios, y también cómo distribuir mejor sus productos. “Para abordar cómo usar mejor la tecnología en I+D, las personas necesitan un sólido conocimiento del dominio, y somos los primeros en el mercado en hacerlo”.
El enfoque de Turing es acelerar la formulación y los aspectos de prueba que intervienen en la creación del producto para reducir algunos de los amplios gastos generales que implica lanzar nuevos productos al mercado.
Parte de la razón por la que puede tomar más de años crear un nuevo producto es debido a todas las permutaciones que se requieren para construir algo y asegurarse de que funcione de manera tan consistente como el consumidor esperaría (lo que sigue siendo consistente en la producción y el futuro). dentro del presupuesto).
“Si solo se cambia un ingrediente en una formulación, puede cambiar todo”, señaló Shrimali. Y así, en el caso de algo como un detergente para ropa, esto significa realizar cientos de pruebas en cientos de cargas de ropa para asegurarse de que funciona como debería.
La plataforma de Turing trae datos históricos de una serie de permutaciones y pruebas anteriores para virtualizar esencialmente todo esto: sugiere mezclas y resultados óptimos sin la necesidad de ejecutar las costosas pruebas físicas y, a su vez, esto le enseña a la plataforma de Turing a abordar futuras pruebas y formulaciones. Shrimali dijo que la plataforma de Turing ya le ha ahorrado a una de las marcas unos $7 millones en costos de prueba.
El lugar de Turing en el trabajo con I+D le da a la empresa algunas ideas interesantes sobre algunos de los cambios que está experimentando la industria en general. Actualmente, Shrimali dijo que una de las mayores prioridades para los gigantes de CPG incluye abordar la demanda de formulaciones orgánicas, naturales y más trazables.
Si bien ninguna marca de DTC por sí sola consumirá por completo la participación de mercado de cualquier marca de CPG, en conjunto, su presencia y resonancia con los consumidores claramente está causando un cambio. A veces eso conducirá a adquisiciones de las marcas más pequeñas, pero en términos más generales refleja un cambio en las demandas de los consumidores que las empresas de CPG están tratando de satisfacer.
A más largo plazo, el plan es que Turing aplique su plataforma a otros aspectos relacionados con la I+D más allá de las formulaciones de productos. La idea es que cambiar las preferencias de los consumidores también conducirá a una demanda de mejores “formulaciones” para el producto en general, incluida una producción y un empaque más sostenibles. Y eso, a su vez, representa dos áreas en las que Turing puede expandirse, introduciendo potencialmente otros tipos de tecnología de inteligencia artificial (como la visión por computadora) en la mezcla para ayudar a optimizar la forma en que las empresas construyen su próxima generación de bienes de consumo.
Source link