Walmart gebruikt AI om te voorspellen hoeveel Thanksgiving-pompoentaart zal verkopen

Opmerking

Turkije krijgt alle aandacht. Cranberrysaus ruches veren. Maar pompoentaart is het lieve hoofdbestanddeel waar veel Amerikanen naar hunkeren op Thanksgiving.

En velen willen het zelf niet maken. Daarom gebruikt Sam’s Club, een winkel- en levensmiddelenmagazijn van Walmart, kunstmatige intelligentie om te voorspellen hoeveel taart elk van de bijna 600 winkels moet maken voor de feestdagen.

Volgens Sam’s Club-functionarissen gebruikt hun model een grote verscheidenheid aan gegevens. Dingen zoals lokale temperaturen (heet weer betekent vaak dat er minder taarten worden gekocht); of de zondagse voetbalwedstrijd thuis of uit is (thuiswedstrijden kunnen betekenen dat er meer taarten nodig zijn); hoe populair zijn pecannotentaarten dit jaar (meer pecannotentaarten kunnen zich vertalen in minder verkoop van pompoentaarten).

Die datapunten, en andere, worden aangesloten op een kunstmatige-intelligentiemodel dat ze hebben gemaakt. Het spuugt aanbevelingen uit aan elke winkelleider, zoals hoeveel taarten er per uur in hun winkels aanwezig moeten zijn. Vorig jaar verkocht Sam’s Club genoeg pompoentaarten om 450 voetbalvelden te vullen, zeiden ambtenaren. (Ze weigerden een exact cijfer te geven.)

Het voorspellen van de vraag met specificiteit is noodzakelijk, voegde functionarissen eraan toe, omdat de concurrentie om klanten te behouden moordend is en de winstmarges krap zijn.

“Als leden niet krijgen wat ze nodig hebben, zullen ze niet bij ons verlengen”, zegt Pete Rowe, vice-president technologie bij Sam’s Club en winkellid wiens familie dit jaar zowel pompoen- als pecannotentaart koopt voor Thanksgiving. “Het is van cruciaal belang voor ons en ons model om ervoor te zorgen.”

Pompoentaart of pecantaart? Met deze recepten hoef je niet te kiezen.

In de afgelopen jaren zijn geavanceerde kunstmatige-intelligentiemodellen gemeengoed geworden in supermarkten. Aangespoord door de pandemie en uitdagingen in de toeleveringsketen, verandert het de ervaring van het kopen van boodschappen snel: van door AI aangedreven winkelwagentjes die de items die je hebt opgehaald automatisch herkennen tot chef-bots die recepten genereren op basis van je aankopen.

Volgens kruideniersexperts is de stijging het gevolg van een samenloop van factoren. Winkels hebben nu toegang tot bergen gegevens, onder meer van externe makelaars en klantloyaliteitsprogramma’s. Computerverwerkingskracht is goedkoper en sneller. Machine learning-modellen, software die computers gebruiken om zelfstandig te leren en zich aan te passen, zijn geavanceerd. De pandemie heeft een grote rol gespeeld.

Gary Hawkins, de CEO van het Center for Retail and Technology, zei dat winkels in pre-pandemische tijden software gebruikten om te helpen met voorraadbeheer, personeel en voorspellen wanneer goederen op voorraad zullen zijn. Maar nadat de pandemie toesloeg, “werden de toeleveringsketens opgeblazen, steeg de vraag enorm” en waren supermarkten niet voorbereid en hadden ze slimmere systemen nodig, zei Hawkins.

“Het blies letterlijk alle modellen op, omdat ze gewoon niet geavanceerd genoeg waren”, voegde hij eraan toe. “Dus heel snel zeiden vooral de grote jongens: ‘We hebben hier iets beters nodig.’ ”

In april 2019 lanceerde Walmart een Intelligence Research Laboratory waar camera’s en sensoren zijn aangesloten op algoritmen om te controleren hoe gevuld de schappen zijn. In maart lanceerde Kroger een AI-lab waar technologie de versheid van groenten kan bijhouden. Ketchupmaker Kraft Heinz gebruikt nu machine learning om de vraag naar zijn producten te volgen in de aanloop naar evenementen zoals de Super Bowl. Amazon opende dit jaar een volledig geautomatiseerde Whole Foods die deep-learning software gebruikt om klanten te laten winkelen en naar buiten te laten gaan zonder een kassier nodig te hebben. (Amazon-oprichter Jeff Bezos is eigenaar van The Washington Post).

Ook start-ups hebben zich vermenigvuldigd. Het in New York gevestigde Caper Cart maakt op AI gebaseerde winkelwagentjes die automatisch herkennen wat klanten oppikken en afrekenen. Seattle’s Shelf Engine vertelt winkels hoeveel artikelen ze dagelijks nodig hebben. Hivery, gevestigd in Australië, heeft een model om kruideniers te adviseren over waar ze producten in de schappen moeten leggen.

“AI vindt zijn weg naar bijna elke technologiegerelateerde mogelijkheid”, zei Hawkins.

Dit WK is bedraad en gevoed door AI

Dominic D’Agostino, een 30-jarig Sam’s Club-lid in Dayton, Ohio, zei dat hij geen idee had dat het bedrijf zulke geavanceerde technologie gebruikte om de vraag naar pompoentaart te voorspellen.

Hoewel hij geen fan is van het gerecht, en waarschijnlijk ook niet mee zal nemen naar het huis van zijn zus voor de feestdagen – “de enige taart die ik echt lekker vind is pizza”, zei hij – is D’Agostino geïntrigeerd en enigszins bezorgd, dat kunstmatige intelligentie op deze manier wordt gebruikt.

“Het is griezelig”, zei hij in een interview. “Het is ook fascinerend.”

Sam’s Club nam kort voor de pandemie de beslissing om AI te gebruiken, zei Rowe. De keten gebruikte software om haar bedrijfsvoering te sturen, maar vond dat het beter kon.

In de afgelopen jaren zei Rowe bijvoorbeeld: ‘We zouden te veel pompoentaarten produceren, te veel croissants en zo [would lead] aan onze medewerkers die hun tijd verspillen en ook aan het feit dat we inventaris moeten weggooien.”

Nu gebruikt het bedrijf machine learning om de voorraad te voorspellen van alles wat ze zelf maken, zoals taarten en rotisserie-kip. Ze hebben ook “autonome vloerschrobbers” – of zelfrijdende robots – om schappen te scannen en waarschuwingen naar het personeel te sturen om te bepalen welke items het eerst moeten worden bijgevuld wanneer de bestelwagens arriveren.

Rowe zei dat het de winkel heeft geholpen om meer dan 90 procent nauwkeurig te zijn in het voorspellen van de vraag, en wil dat het hoger is.

De Google-ingenieur die denkt dat de AI van het bedrijf tot leven is gekomen

Ondanks de aantrekkingskracht van AI, heeft het risico’s. Volgens onderzoekers van de University of Arkansas lopen algoritmen weg van grote hoeveelheden klantgegevens, waardoor risico’s met betrekking tot privacy worden aangewakkerd. Het kan ook leiden tot vooringenomenheid.

“Zelfs als ras of geslacht geen formele invoer is in een AI-algoritme”, schreven ze, “kan een AI-toepassing ras/geslacht uit andere gegevens toeschrijven en dit gebruiken om ‘hogere prijzen’ te hanteren voor specifieke demografische categorieën.”

Anderen merken op dat AI geen universele oplossing is, en winkels zouden geld kunnen verspillen aan het kopen van mooie software om de hype bij te houden.

“Je kunt niet overdreven gecharmeerd zijn van het glimmende objectelement van AI”, zei Mike Hanrahan, voormalig CEO van Walmart’s Intelligence Research Lab, in een technische publicatie. “Er zijn veel glimmende objecten die dingen doen waarvan we denken dat ze onrealistisch zijn op schaal en waarschijnlijk op de lange termijn niet gunstig zijn voor de consument.”

Leave a Comment