עוד מקצוע בסכנה: המערכת שצופה מה יימכר בחנות המקוונת - ומזמינה בעצמה

מערכת הבינה המלאכותית של חברת אוטו הגרמנית חוזה בדיוק של 90% מה יימכר ב-30 הימים הקרובים, ורוכשת על דעת עצמה 200 אלף פריטים בחודש - כדי להתאים את מלאי החנות לשגרת הצריכה ■ האלגוריתם מבצע את העבודה ברמת יעילות שאנשים לא יוכלו להגיע אליה

לוגו אקונומיסט
אקונומיסט
שתפו כתבה במיילשתפו כתבה במייל
מעבר לטוקבקיםכתוב תגובה
מרכז לוגיסטי של אמזון באנגליה
מרכז לוגיסטי של אמזון באנגליהצילום: Simon Dawson / Bloomberg

הצצה לעתיד הקמעונות מתאפשרת במשרד קטן בהמבורג. משם, אוטו — חברה גרמנית למסחר ברשת — משתמשת בבינה מלאכותית (AI) כדי לשפר את פעילותה. החברה כבר מיישמת את הטכנולוגיה כדי לקבל החלטות במהירות, בדייקנות ובקנה מידה רחב, העולים על היכולות של עובדיה.

ביג דאטה ולמידה חישובית מיושמים כבר כמה שנים בתחום הקמעונות, במיוחד על ידי אמזון, ענקית המסחר המקוון. הרעיון הוא לאסוף כמויות של מידע ולנתחו במטרה להבין את טעמם של הלקוחות, להמליץ להם על מוצרים ולבנות אתרים מותאמים אישית. אלא שעבודתה של אוטו עם מערכת הבינה המלאכותית יוצאת דופן, משום שהיא כבר עושה אוטומציה להחלטות עסקיות שהן גדולות יותר מניהול לקוח.

משלוח מהיר, פחות החזרות, יותר כסף

היעד החשוב ביותר של אוטו הוא לנסות להוריד את מספר החזרות המוצרים, שעולה לה מיליוני יורו בשנה. ניתוח מידע שביצעה החברה הראה כי אם לקוחות מקבלים את מה שהזמינו בתוך יומיים, יש פחות סבירות כי יחזירו את המוצר. פרק זמן ארוך יותר מזמן צרות: בזמן ההמתנה למשלוח, לקוח יכול למצוא את המוצר בחנות אחרת בעלות של יורו פחות, ולרכוש אותו — כך תאלץ אוטו לוותר על המכירה, ולספוג את עלויות המשלוח.

אבל לקוחות גם לא אוהבים ריבוי משלוחים; הם מעדיפים לקבל את כל המוצרים שהזמינו בבת אחת. מאחר שאוטו מוכרת גם סחורה של מותגים אחרים, ואינה מאחסנת את הסחורה שלהם אצלה, קשה להימנע מאחת משתי הבעיות: עיכוב במשלוח עד שההזמנה כולה מוכנה, או חבילות רבות שמגיעות בזמנים שונים.

פתרון טיפוסי יהיה לחזות מעט טוב יותר, על ידי בני אדם, אילו מוצרים הלקוחות עתידים להזמין, כך שחלק מהסחורה תוזמן בעוד מועד. אוטו הלכה צעד קדימה, ויצרה מערכת שעושה שימוש בטכנולוגיה של בלו יונדר, סטארט־אפ שבו היא מחזיקה נתח. אלגוריתם של למידה עמוקה, שבמקור פותח לשם ניסויים בפיזיקת חלקיקים במעבדות CERN שבז'נבה, מבצע את רוב העבודה. כדי לחזות אילו מוצרים הלקוח ירכוש כשבוע לפני שהוא מבצע את ההזמנה בפועל — האלגוריתם מנתח כ–3 מיליארד עסקות שנעשו בעבר וכ–200 משתנים (למשל, מכירות קודמות, חיפושים באתר של אוטו ומידע על מזג האוויר).

מרכז משלוחי אמזון באנגליה
מרכז משלוחי אמזון באנגליהצילום: בלומברג

מערכת הבינה המלאכותית הוכיחה כי היא מהימנה — היא חוזה בדיוק של 90% אילו מוצרים יימכרו בתוך 30 יום. לכן, אוטו מאפשרת לה לרכוש באופן אוטומטי וללא התערבות אנושית כ–200 אלף פריטים בחודש מצד שלישי. זה יהיה בלתי אפשרי עבור בן אנוש לבדוק את המגוון הכה רחב של המוצרים, הצבעים והגדלים שהמערכת מזמינה. "מסחר מקוון הוא מקום טבעי עבור טכנולוגיית למידה חישובית", מציין נתן בנייץ', משקיע בבינה מלאכותית.

בחישוב הכללי, המלאי שאוטו צריכה להחזיק במחסניה ירד בחמישית. מערכת הבינה המלאכותית החדשה הורידה את כמות החזרת המוצרים ביותר מ-2 מיליון פריטים בשנה. הלקוחות מקבלים מהר יותר את המוצרים שהזמינו, הם שומרים אצלם יותר פריטים, וגם הסביבה מרוויחה מכך — פחות חבילות נשלחות מלכתחילה, ופחות חבילות מוחזרות לחברה.

היוזמה הזאת מעידה כי אחד התפקידים החשובים של הבינה המלאכותית בעולם העסקי הוא פשוט לשפר תהליכים קיימים. אוטו לא פיטרה אף עובד בעקבות השימוש החדש באלגוריתם, אלא להפך — היא שכרה עובדים נוספים. במקרים רבים, שימוש בבינה מלאכותית לא ישפיע על מצבת כוח האדם בחברה, אבל מערכת הבינה המלאכותית תבצע משימות ביעילות כה גבוהה — כך שבני אדם לא יוכלו להגיע אליה.

"הניסיון של אוטו מדגיש כי גם חברות רגילות יכולות להשתמש בבינה מלאכותית, ולא רק ענקיות כמו אמזון וגוגל", מציין דייב סלינגר, מומחה לטכנולוגיות קמעונות ולשעבר מנתח מידע באמזון. לדבריו, "הרמה שאליה הגיעו השליטה והמיומנות של החברה באלגוריתם חריגה מאוד. אבל ייתכן שלא יעבור זמן רב עד שחברות אחרות יסגרו את הפער".

תגובות

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר TheMarker