Los retiros del mercado son costosos y perjudiciales para cualquier empresa, sin importar el tamaño o el mercado.
Por ejemplo, McKinsey estimados que, para las empresas que fabrican dispositivos médicos, las retiradas del mercado han ascendido a 600 millones de dólares en las últimas décadas. El impacto reputacional tiende a ser duradero; los clientes no se apresuran a perdonar. Una encuesta de Harris Interactive encontró que el 55% de los compradores cambiar de marca después de un retiro, y que el 21% evitaría comprar cualquier marca fabricada por el fabricante del producto retirado.
Entonces, ¿qué debe hacer un negocio? Bueno, quizás recurrir a la IA, sugiere Daniel First.
El primero es el director general de Rayo Axionuna empresa que crea una plataforma impulsada por inteligencia artificial para predecir fallas de productos tomando señales (desde informes de servicio de campo hasta lecturas de sensores) y correlacionando estas señales junto con la geolocalización y otros datos.
Es un gran negocio.
Axion Ray, valorada en 100 millones de dólares, anunció hoy que recaudó 17,5 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por Bessemer Venture Partners con la participación de RTX Ventures, Amplo e Inspired Capital. El nuevo tramo eleva el total recaudado por Axion, con sede en New Castle, Delaware, a $25 millones, que según First se destinará a expandir las capacidades de la plataforma, ingresar a nuevas industrias y hacer crecer la fuerza laboral de Axion.
La idea de Axion se le ocurrió a First mientras trabajaba en McKinsey, dice, en su división de estrategia de IA. Allí, vio que los proyectos impulsados por IA para prevenir problemas con los productos a menudo fracasaban porque la IA no estaba lo suficientemente afinada.
“Para tener éxito, las soluciones de IA que mitigan los problemas de forma proactiva deben incluirse en capas dentro de un producto, con flujos de trabajo que diferentes grupos puedan utilizar para colaborar para resolver problemas, habilitados por una plataforma de IA escalable con alta precisión”, dijo First. “Sin [the right solution], muchos grupos diferentes en toda la empresa realizan análisis aislados sobre problemas de calidad emergentes. Esto crea duplicación y falta de colaboración”.
Inició Axion Ray por primera vez en 2021 no solo para proporcionar una forma de detectar señales de advertencia de que un producto podría estar fallando, sino también para brindar a los distintos equipos de una organización (ingeniería, programas, productos, producción, calidad de campo y atención al cliente) una vista unificada. de las emisiones y cualquier dato asociado a las mismas.
“Los problemas de calidad del producto pueden tener un impacto en el usuario final si [the] los problemas no se abordan de manera rápida y eficiente”, dijo First a TechCrunch en una entrevista. “Los fabricantes luchan por gestionar de forma proactiva los problemas emergentes que afectan a sus clientes, porque los equipos de calidad de campo pasan incontables horas analizando manualmente fuentes de datos confusas para comprender los posibles problemas emergentes”.
Ahí, dice First, es donde Axion Ray puede ayudar.
Pone el ejemplo de un mal funcionamiento del sistema de frenos antibloqueo de un modelo de automóvil en particular. Los algoritmos de Axion Ray podrían detectar inicialmente el problema a partir de informes de campo mecánicos y luego identificar problemas iguales o similares en quejas de centros de llamadas, informes de visitas a concesionarios de automóviles y lecturas de telemetría de automóviles.
“Utilizamos una IA especializada para escanear datos desordenados, no estructurados y desconectados en varios sistemas para detectar problemas recurrentes de calidad de los productos”, explicó First. “Podemos ayudar a un fabricante a comprender que la actualización del hardware y el software de una cámara, por ejemplo, provocó un aumento en ciertos códigos de error, aberraciones telemáticas, llamadas al centro de llamadas y piezas devueltas”.
Esos son muchos datos que Axion está ingiriendo, y por una buena razón, diría First. Pero, ¿cómo maneja Axion esto desde una perspectiva de privacidad?
Axion dice que normalmente conserva los datos “mientras dure una cuenta activa” o como se describe en el acuerdo contractual del cliente. Los propietarios de productos preocupados por cuánto tiempo se conservan los datos podrían encontrar preocupante esa nebulosa política. Sin embargo, First afirmó que Axion eliminará los datos del cliente dentro de los 30 días siguientes a la recepción de una solicitud.
“Estamos comprometidos a manejar responsablemente los datos de los clientes”, añadió.
Con un equipo de 70 empleados y clientes en los sectores de atención médica, electrónica de consumo, aeronáutica, automoción y equipos industriales, incluidos Boeing y Denso, First dijo que confía en la trayectoria de crecimiento de Axion.
“Existen múltiples tendencias que han respaldado la expansión de Axion Ray”, dijo First. “Muchas industrias están lanzando nuevas tecnologías (como vehículos eléctricos u otros productos ricos en software) que están introduciendo problemas imprevistos. Los fabricantes también están trabajando con nuevos proveedores con los que nunca antes habían trabajado. Esto está generando más problemas de calidad que nunca. Finalmente, los fabricantes quieren mejorar las habilidades de su fuerza laboral para beneficiarse de la IA e impulsar la automatización de tareas más manuales”.
Kent Bennett de Bessemer Venture Partners añadió por correo electrónico: “Axion Ray se ha convertido en un claro líder del mercado en la automatización de flujos de trabajo para que los ingenieros de campo identifiquen problemas de calidad más rápidamente. El entusiasmo que hemos escuchado de los clientes acerca de Axion nos dice que la compañía está generando un impacto claro y masivo. El retorno de la inversión que ofrece su centro de comando de IA para mejorar el tiempo de actividad, la satisfacción del cliente y reducir los costos ha sido un catalizador para un crecimiento significativo dentro de la base de clientes”.