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Guac apoiado pelo Y Combinator treina algoritmos para prever a demanda de alimentos


A má previsão da demanda de alimentos é responsável por mais desperdício do que você poderia esperar.

De acordo com um fonte, os supermercados nos EUA desperdiçam 10% dos cerca de 44 mil milhões de libras de alimentos que o país produz anualmente. Não é apenas mau para o ambiente – o desperdício alimentar é uma importante fonte de emissões de carbono – mas caro para os comerciantes. Por Retail Insights, os varejistas de alimentos e mercearias perdem até 8% das receitas devido à disponibilidade inadequada de estoque.

Os empresários Euro Wang e Jack Solomon dizem que experimentaram em primeira mão os efeitos a nível micro do problema de previsão no seu supermercado local, que muitas vezes ficava sem o seu guacamole favorito.

“Acontece que mesmo os maiores varejistas lutam para prever a demanda futura e frequentemente estão com excesso e falta de estoque”, disse Wang ao TechCrunch em uma entrevista por e-mail. “Com condições climáticas mais extremas nos últimos anos, tem havido cada vez mais escassez de alimentos frescos. Isto torna a alocação eficiente da oferta limitada ainda mais importante. Além disso, as pressões inflacionárias e os aumentos nos custos trabalhistas têm ameaçado cada vez mais as margens dos supermercados.”

Inspirados para tentar resolver o problema com tecnologia, Wang e Solomon co-fundaram Guacamole, uma plataforma que usa IA para prever quantos itens os comerciantes venderão por item todos os dias em uma determinada loja. A Guac levantou recentemente US$ 2,3 milhões em uma rodada inicial liderada pela 1984 Ventures, com a participação da Y Combinator e do Collaborative Fund.

“O desperdício de alimentos e a segurança alimentar são questões com as quais Jack e eu nos preocupamos profundamente e estávamos muito entusiasmados com a oportunidade de realmente abordar o desperdício de alimentos em sua essência”, disse Wang.

Anteriormente, Wang trabalhou no Boston Consulting Group enquanto Solomon pesquisava IA para logística de alimentos. Ambos se formaram na Universidade de Oxford, onde se conheceram.

Na Guac, Wang, Solomon e os dois engenheiros da Guac constroem algoritmos personalizados que antecipam as quantidades de pedidos de itens de mercearia, levando em consideração variáveis ​​como clima, eventos esportivos e probabilidades de apostas e até mesmo dados de escuta do Spotify para tentar capturar o comportamento de compra do consumidor. Os clientes da Guac recebem recomendações como prazo de validade, quantidades mínimas de pedidos, promoções e prazos de entrega dos fornecedores integrados ao software e fluxos de trabalho de pedidos de estoque existentes.

“Tradicionalmente, a previsão é feita usando fórmulas Excel ou modelos de regressão simples”, disse Wang. “Mas para alimentos frescos que expiram rapidamente, você precisa de algo melhor… Como usamos tantas variáveis ​​externas, somos capazes de identificar quais variáveis ​​do mundo real causam as mudanças na demanda.”

A Guac certamente não é a única startup no jogo de previsão da demanda alimentar. Há Crocanteque fornece uma plataforma de dados aberta para cada elo da cadeia de abastecimento de alimentos, e Fluxo frescoque está construindo uma ferramenta de previsão baseada em IA para ajudar os varejistas a otimizar a reposição de estoque de produtos frescos e perecíveis.

Mas Wang diz que a Guac se diferencia tanto pela sua dedicação à transparência como pelo intenso ajuste fino dos modelos de previsão.

“Nosso modelo de aprendizado de máquina não é como uma caixa preta que prevê misteriosamente um aumento de 20% na demanda. Em vez disso, informamos aos nossos clientes coisas como: 'Este aumento de 20% é porque há uma conferência acontecendo nas proximidades'”, disse Wang. “Mesmo que um retalhista já esteja a utilizar a aprendizagem automática, ainda podemos melhorar as suas previsões devido ao nosso acesso a muito mais conjuntos de dados externos. Quando removemos nossas variáveis ​​externas exclusivas que usamos e incluímos apenas os conjuntos de dados básicos (por exemplo, clima e feriados), na verdade vemos o erro de previsão dobrar.”

Alguns dos primeiros clientes parecem convencidos de que a Guac pode agregar valor. A empresa está trabalhando com varejistas, incluindo empresas de entrega de alimentos na América do Norte, Europa e Oriente Médio, incluindo uma rede de supermercados não identificada com cerca de 300 locais. A Guac também já está gerando receita e prevê poder expandir sua equipe de engenharia no próximo ano.

“A indústria alimentar é bastante resistente às crises económicas”, disse Wang. “Todo mundo tem que comer e, quando a economia desacelera, as pessoas compram mais mantimentos porque comem menos fora. E a pandemia ajudou a acelerar a digitalização nas mercearias, o que nos permitiu integrar as nossas previsões com os sistemas dos clientes de forma mais suave. No que diz respeito à pandemia, os compradores comportaram-se de forma muito diferente durante a pandemia – o que significa que é muito mais difícil para os comerciantes confiar apenas nos dados históricos de vendas dos últimos três anos para prever a procura futura. Com o nosso algoritmo, somos capazes de ajustar a forma como a pandemia distorceu os dados de vendas em 2020 e 2021 – e até mesmo os efeitos residuais da pandemia posteriormente.”

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