Google dijo que ha desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial diseñada para ayudar a los grandes minoristas a rastrear mejor el inventario en sus estantes, con el objetivo de mejorar una tecnología que ha tenido problemas para funcionar bien en el pasado, por lo que seguirá mejorándola y Google Cloud introduce IA poco a poco para los minoristas
Google Cloud dijo el viernes que su algoritmo puede reconocer y analizar la disponibilidad de productos de bienes de consumo empaquetados en los estantes a partir de videos e imágenes proporcionados por las propias cámaras montadas en el techo del minorista, robots autónomos equipados con cámaras o asociados de la tienda. La herramienta, que ahora está en versión preliminar, estará ampliamente disponible en los próximos meses, dijo.
El negocio en la nube de Alphabet Inc. presentó la tecnología, junto con una serie de herramientas de inteligencia artificial destinadas al comercio electrónico, antes de la conferencia de la Federación Nacional de Minoristas en la ciudad de Nueva York.
La falta de información oportuna y precisa sobre el inventario en los estantes es un problema importante para los minoristas y es tan difícil de administrar que es estándar en la industria simplemente hacer conjeturas, dijo Robert Hetu, analista vicepresidente de ventas minoristas de la firma de consultoría e investigación de TI Gartner Inc. Tener esa información ayudaría a los minoristas a completar sus líneas de varias maneras, incluida la oportunidad de reponer los artículos agotados más rápido y perder menos oportunidades de ventas, según Carrie Tharp, vicepresidenta de ventas minoristas y consumidores de Google Cloud.
“Si todos los minoristas supieran lo que tienen en sus tiendas y cuánto queda en los estantes, sus vidas serían mucho más simples”, dijo.
Google Cloud simplificará la gestión de estantes con IA
La idea de la tecnología de verificación de estantes habilitada para visión por computadora ha existido durante varios años, pero no ha despegado en ese tiempo. En parte, los minoristas se han visto disuadidos por el coste y la complejidad de la implementación de cámaras a gran escala, dijo el Sr. Hetu.
Los datos también han sido un problema, dijo la Sra. Tharp. Históricamente, los minoristas no han tenido acceso a datos completos, organizados y etiquetados sobre todas sus ofertas de productos, dijo. Otro desafío ha sido construir el propio modelo de IA, que necesita comprender cómo reconocer un producto en condiciones imperfectas de la vida real, incluso desde diferentes ángulos, con diferente iluminación y cuando cambia el empaque estacional, dijo Google Cloud.
Google Cloud dijo que su producto está entrenado en una base de datos de más de mil millones de productos, incluidas imágenes que están disponibles públicamente, con licencia y proporcionadas directamente por los fabricantes. Su algoritmo también está diseñado para reconocer esos productos, ya sea que la imagen provenga de una cámara montada en el techo o del video de un teléfono móvil, de la misma manera que el ojo humano entiende que está viendo una caja de cereal, independientemente de si está mirando la caja desde arriba o de frente, dijo Google Cloud introduce IA. Pero todavía hay desafíos.
«Probablemente aún no esté completamente resuelto», dijo Graham Watkins, vicepresidente ejecutivo de transformación de la cadena de suministro e innovación minorista de la cadena de supermercados Giant Eagle Inc. Dijo que el producto Google Cloud ha mostrado una precisión superior al 90 % durante las primeras pruebas en un Giant Eagle. laboratorio de innovación, que está diseñado para replicar las condiciones de la tienda. Eso es lo suficientemente alto como para generar un interés continuo por parte de la cadena de supermercados, pero no lo suficientemente alto como para que la empresa considere implementarlo a escala todavía.
Por ahora, Giant Eagle proporciona comentarios continuos a Google Cloud sobre dónde no funciona la herramienta para que pueda ajustarse, dijo. Por ejemplo, si la cámara está demasiado alta o demasiado baja y el algoritmo no puede identificar el producto, Giant Eagle proporcionaría esa imagen a Google Cloud para que pueda entrenar al algoritmo para que reconozca ese ángulo la próxima vez, dijo el Sr. Watkins.
Comenzarán en los próximos meses
La cadena de supermercados dijo que planea comenzar a probar la tecnología en una tienda real en los próximos meses, pero una implementación en toda la cadena tardaría varios años en dar sus frutos, si de hecho la compañía decide buscar una implementación amplia, Sr. dijo Watkins. En parte eso se debe al alto grado de gastos involucrados, dijo.
La visibilidad de la cámara en cada estante en cada pasillo, ya sea que provenga de cámaras en el techo o de robots de inventario que pasean por las tiendas, es una propuesta complicada y costosa, dijo el Sr. Hetu de Gartner.
Walmart Inc. terminó notablemente su esfuerzo por usar robots itinerantes en los pasillos de las tiendas para realizar un seguimiento de su inventario en 2020 porque encontró soluciones diferentes, a veces más simples, que resultaron igual de útiles, dijeron personas familiarizadas con la situación.
El Sr. Hetu dijo que espera que continúe la inversión en tecnología de control de estantes, a pesar de las barreras de costos, debido a la creciente necesidad de digitalizar la experiencia en la tienda.
Pero no sucederá de la noche a la mañana. Podría tomar de tres a seis años para que la revisión de estantes de visión por computadora se vuelva más común, dijo.
El Sr. Watkins de Giant Eagle dijo que es posible que el algoritmo nunca sea perfecto y que siempre habrá algunas condiciones únicas en las que no funcionará. Por lo que Google Cloud introduce IA pero como prueba, por el momento
“Habrá un toma y daca entre la tecnología y los procesos comerciales operativos. Cada vez que estés en un espacio nuevo, siempre estarás en equilibrio. ¿Qué tan cerca es lo suficientemente bueno? él dijo. “Es solo un poco de un proceso iterativo”.
