L’intelligenza artificiale è incorporata ovunque in Walmart

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In Walmart, l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico sono ovunque.

Non lo vedrai mentre cammini lungo i corridoi di un negozio Walmart. Non lo sentirai quando raccogli un pacco Walmart dalla tua veranda. E non te ne accorgerai quando cerchi nel sito Web di Walmart qualsiasi cosa, dagli asciugamani di carta ai giocattoli.

Ma oggi, AI e ML sono integrati in tutta l’organizzazione Walmart, dalla gestione della catena di approvvigionamento e dagli acquisti alla ricerca.

Essendo il più grande rivenditore al mondo, non sorprende che il leader della vendita al dettaglio con sede a Bentonville, in Arkansas, abbia investito per anni nell’intelligenza artificiale all’avanguardia: nel 2017, ad esempio, VentureBeat ha evidenziato l’enorme aumento delle scorte di Walmart grazie all’intelligenza artificiale, mentre abbiamo coperto l’intelligenza artificiale di Walmart Sforzi dell’IA su tutto, dalla consegna espressa ai robot per la consegna di generi alimentari nell’ultimo mezzo decennio.

E negli ultimi sei anni, Walmart è passato da una manciata di data scientist interni a centinaia, secondo Srini Venkatesan EVP, US Omni Tech presso Walmart Global Tech. Questi data scientist fanno parte di team relativi alla previsione, all’ottimizzazione e alla pianificazione della domanda/del lavoro della catena di approvvigionamento; ricerca e personalizzazione; così come le tecnologie emergenti. “Stiamo davvero spendendo molto per lo sviluppo interno perché riteniamo che questa sia la nostra salsa segreta competitiva”, ha detto a VentureBeat.

Venkatesan, che gestisce tutti i team tecnologici che abilitano il mercato globale, la catena di approvvigionamento globale e i negozi di Walmart, ha affermato che Walmart si sta “evolvendo dall’essere un automatizzatore della vendita al dettaglio a diventare un abilitatore della vendita al dettaglio: è qui che AI ​​e ML sono molto importanti per noi. ” Ciò che intende con “automatizzazione” anziché “abilitazione”, ha aggiunto, è che l’azienda è passata dal semplice utilizzo della tecnologia per rendere più efficienti gli strumenti e i processi di Walmart al fare un passo indietro. “Esaminiamo il quadro complessivo end-to-end per consentire miglioramenti durante l’intero percorso di acquisto e in tutta l’organizzazione”, ha affermato.

Il che, ovviamente, porta direttamente al più grande obiettivo di Walmart: capire cosa vuole il cliente e fornirlo. “Walmart ha sempre pensato a ciò che il cliente desidera”, ha affermato. “Il cliente è il numero uno”.

L’intelligenza artificiale pervade l’intera catena di approvvigionamento di Walmart

Per offrire ai clienti ciò che vogliono in un’era di problemi della catena di approvvigionamento globale, Walmart ha enfatizzato l’intelligenza artificiale sul fronte della catena di approvvigionamento: la scorsa settimana, la società ha annunciato che aprirà quattro centri logistici di prossima generazione (FC) nei prossimi tre anni, con il primo debutto quest’estate a Joliet, Illinois.

Questi FC saranno i primi del loro genere per Walmart, utilizzando la robotica e l’apprendimento automatico per accelerare la realizzazione. La società afferma che, in combinazione con i suoi tradizionali centri logistici, Walmart sarà ora in grado di raggiungere il 95% della popolazione statunitense con spedizioni in un giorno o due.

Inoltre, lunedì scorso Walmart ha annunciato che porterà la robotica e la tecnologia AI di prossima generazione di Symbotic in tutti i 42 centri di distribuzione regionali nei prossimi otto anni – è già utilizzata in 26 – mentre il rivenditore lavora per modernizzare la sua rete di filiera. La tecnologia dovrebbe aiutare Walmart ad aumentare la precisione dell’inventario e aumentare la capacità dei suoi magazzini di ricevere e spedire prodotti ai negozi, ha affermato la società in una nota.

Symbotic, che è stato quotato in borsa questa settimana e gode di un investimento significativo da parte di Walmart, ha affermato che il suo software basato sull’intelligenza artificiale e il sistema robotico, inclusi i suoi Symbots, che sono veicoli completamente autonomi che sfruttano l’apprendimento automatico, la visione e gli algoritmi, affronta alcune delle più grandi sfide di La complessa catena di approvvigionamento di Walmart.

“Quando si guarda a cose come la precisione, la riduzione degli errori e la riduzione degli scarti, si ottengono incredibili risparmi dal punto di vista del capitale circolante, della gestione dell’inventario e della manodopera complessiva”, ha affermato Michael Loparco, CEO di Symbotic. “Quindi penso che ci siano potenti fattori di costo, ma penso che il più grande catalizzatore per Walmart sia il cambiamento della domanda dei consumatori e la necessità di far passare il mercato”.

La filiera evoluta di Walmart

Gli sforzi della catena di approvvigionamento di Walmart che utilizzano l’IA si sono evoluti negli ultimi anni, ha affermato Venkatesan, passando dalla semplice previsione della domanda di vendita – quanto venderà già nei negozi – alla previsione della domanda dei consumatori in termini di ciò che il cliente vorrà effettivamente acquistare , analizzando i dati attraverso i canali, dalle ricerche di Google ai feed social di Tik Tok.

Durante la pandemia, tuttavia, quello che era un problema di domanda difficile da risolvere è diventato anche uno spinoso problema di approvvigionamento.

“Abbiamo imparato che dovevamo capire cosa non sarebbe stato disponibile e con cosa avremmo dovuto sostituirlo”, ha detto. “Quindi abbiamo investito molti sforzi in AI e ML per la logica di sostituzione”. L’intelligenza artificiale per il deep learning considera centinaia di variabili – dimensioni, tipo, marca, prezzo, dati aggregati sugli acquirenti, preferenze individuali e inventario attuale, tra le altre – in tempo reale per determinare il miglior articolo disponibile successivo.

L’IA alimenta la ricerca e la personalizzazione di Walmart

Storicamente, gran parte dell’attività relativa alla ricerca e alla personalizzazione di Walmart riguardava il processo decisionale automatizzato, ha affermato Jan Pedersen, vicepresidente di ricerca e personalizzazione, US Omni Tech, presso Walmart. Ma più recentemente, le prestazioni del modello di intelligenza artificiale per la visione artificiale sono diventate molto migliori di prima grazie al deep learning, ha spiegato. “Puoi usare queste cose nella produzione e ottenere risultati”, ha detto.

Di conseguenza, ci sono diverse aree in cui Walmart utilizza le tecnologie di intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale nella ricerca e nella personalizzazione, ha spiegato. Ci sono query in lingua inglese: capire cosa intendono le persone quando richiedono un tipo di prodotto, capire quali parti della query sono importanti.

Anche la comprensione della qualità dell’immagine è fondamentale, ha aggiunto. “Forse anche eseguire l’estrazione degli attributi, quindi sapere che è una maglietta rossa perché è rossa nella foto è importante.” Infine, c’è la traduzione automatica. “Non dobbiamo eseguire la traduzione manuale di nulla, quindi è un grande impulso”, ha affermato.

La ricerca è una frontiera in espansione

Alcune domande, tuttavia, sono molto più facili di altre, ha sottolineato. “Potresti avere una query che viene ripetuta molte volte e le persone ti danno un segnale molto forte su cosa significa, oppure potresti avere una query in cui se la guardi l’intento è molto ovvio a cui l’utente è interessato, ma se attaccalo da un approccio standard, non otterrai davvero buoni risultati.

Un esempio di questo di recente, ha spiegato, è stato “avocado dal Messico”. “Il motivo per cui è interessante è che la maggior parte degli avocado non ti dice che vengono dal Messico”. D’altra parte, ha spiegato, la query stessa è molto ovvia: è chiaro cosa vuole l’utente. “Quindi lo mettiamo nel secchio delle query semantiche in cui devi davvero essere in cima a quello, capire che la parte dell’avocado è importante o dedurre in generale da altre cose che conosci su un elemento che probabilmente sarà importante”.

Infine, Pedersen ha discusso degli sforzi di Walmart relativi alle query multilingue, che consentono ai clienti di lingua spagnola di trovare articoli specifici sul sito Walmart.com e nell’app.

“Una delle cose interessanti delle esperienze di ricerca in generale è che le persone possono digitare quello che vogliono, perché è una casella vuota”, ha detto. Per servire i clienti che effettuano ricerche in spagnolo, Walmart utilizza il rilevamento della lingua tramite l’intelligenza artificiale. “Rilevi che è probabile che questa query sia in spagnolo e quindi esegui la traduzione automatica per tradurre la query in inglese”, ha affermato. “Poi, quando otteniamo i risultati, restituiamo i risultati in inglese. Il livello successivo consiste nella traduzione automatica del contenuto della descrizione del prodotto in modo da poter tradurre i titoli”.

Tecnologia per camerini basata sull’intelligenza artificiale

La visione artificiale alimenta anche una delle più recenti offerte basate sull’intelligenza artificiale di Walmart: la tecnologia dinamica dei camerini virtuali di Zeekit, che Walmart ha acquisito l’anno scorso. Consente ai clienti di acquistare vestiti online e vedere come apparirà un articolo su di loro.

L’esperienza Walmart “Scegli il mio modello”, lanciata a marzo, offre ai clienti una scelta di 50 modelli tra 5’2″ e 6’0″ di altezza e taglie dalla XS alla XXXL. I clienti possono scegliere il modello che meglio rappresenta la loro altezza, la forma del corpo e il tono della pelle.

“Sulla base dei milioni di immagini che abbiamo dal catalogo, analizziamo tutti i diversi punti di articolazione dei modelli e li utilizziamo per creare la simulazione del vestito”, ha affermato Desirée Gosby, VP, tecnologia emergente presso Walmart Global Tech. “Si tratta di scomporre tutto dal fatto che dovrebbe adattarsi liberamente o meno, dove dovrebbe adattarsi la vita, come la lunghezza dovrebbe adattarsi a seconda della tua altezza.”

Attualmente, il team di Gosby sta lavorando a un’esperienza utilizzando la tecnologia di Zeekit in cui i clienti possono effettivamente caricare le proprie foto. “In realtà è un problema più difficile per l’IA e la visione artificiale”, ha detto. “E i clienti devono assicurarsi di scattare una bella foto di cui si sentano a proprio agio.”

AI conversazionale nel mix

Walmart ha anche lanciato di recente, dopo diversi mesi di test, la sua tecnologia di intelligenza artificiale conversazionale chiamata Text to Shop. I clienti possono inviare messaggi di testo o dire ciò di cui hanno bisogno e Text to Shop lo aggiungerà al carrello. Se hanno bisogno di un articolo che non hanno mai acquistato prima, Walmart fornirà consigli sui prodotti

“Si tratta davvero di come rendiamo più facile per i clienti esprimere ciò che vogliono o di cui hanno bisogno da noi”, ha affermato Gosby. “È fondamentalmente una piattaforma di assistenza digitale che sfrutta la chat vocale e di testo: collaboriamo con tutta l’azienda, compreso l’assistenza clienti e forniamo assistenza agli acquisti Walmart su Google e in Siri”.

Text to Shop è il risultato di molti investimenti nella comprensione del linguaggio naturale, ha aggiunto. “Stiamo sfruttando GPT-3 sotto il cofano e quindi sfruttando davvero i nostri dati per creare una comprensione del linguaggio naturale che è naturale”.

Ma, ammette, “rendere tutto ciò semplice è in realtà davvero difficile: essere in grado di capire se dici cose come aggiungere latte al cioccolato e pizza al mio carrello che intendi davvero latte al cioccolato invece di cioccolato contro latte”.

Nel complesso, queste tecnologie mirano a dare ai clienti la sicurezza di effettuare acquisti, ha affermato Gosby. “Stiamo davvero risparmiando loro tempo? Riduciamo le tariffe di reso per l’abbigliamento?” Tutto ciò che Walmart fa deve in qualche modo rimuovere l’attrito per il cliente, ha affermato: “Non facciamo la tecnologia per il bene della tecnologia”.

L’IA di Walmart è strettamente focalizzata sul cliente

Alla domanda sul futuro dell’IA in Walmart, Venkatesan è tornato a concentrarsi sul cliente. “La nostra previsione per il futuro è sempre stata ciò che il cliente desidera: osserviamo il cliente con molta attenzione”, ha affermato. “Possiamo capire come stanno andando le tendenze dei clienti e poi ci adatteremo ad esso, perché è molto difficile prevedere esattamente dove andranno”.

Walmart continuerà a perfezionare, ha aggiunto. “Penso che ci siano molti più miglioramenti da fare”, ha detto. “Sarà un’evoluzione o un aggiornamento costante di ciò che facciamo continuamente, perché diventerà sempre più complesso man mano che le richieste dei clienti cambiano”.

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