Albertsons wdraża AI do tysięcy drobnych decyzji w supermarketach

Albertsons wykorzystuje ChatGPT Enterprise i OpenAI API w pracy zespołów oraz zakupach klientów w sieci 2 244 sklepów. W handlu spożywczym wartość AI powstaje z tysięcy drobnych decyzji powtarzanych każdego dnia.

OpenAI celuje jednocześnie w pracowników i ścieżkę zakupową klienta

OpenAI opisuje wdrożenie ChatGPT Enterprise i swojego API w Albertsons jako sposób na szybszą pracę zespołów i łatwiejsze zakupy. Podczas weryfikacji główna strona OpenAI była zablokowana, dlatego tekst opiera się na publicznie indeksowanym opisie oraz dokumentach firmowych Albertsons, bez niepotwierdzonych szczegółów z ogłoszenia.

Albertsons podaje w raporcie rocznym, że prowadzi 2 244 sklepy w 35 stanach USA i Dystrykcie Kolumbii, zatrudnia około 280 000 osób i obsługuje 36,5 miliona klientów tygodniowo. Program lojalnościowy ma 51,2 miliona członków. Przy takiej skali nawet niewielkie usprawnienie daje duży efekt operacyjny.

AI w supermarkecie wygrywa powtarzalnością, a nie jednym wielkim use case

Handel detaliczny opiera się na asortymencie, promocjach, wyszukiwaniu informacji, rozwoju systemów wewnętrznych i pomocy klientom. Każde z tych zadań wygląda zwyczajnie. W tysiącach sklepów kilka zaoszczędzonych minut może zmienić koszty i tempo obsługi.

Albertsons już wykorzystuje dane transakcyjne i dane o aktywności klientów do personalizowania ofert i merchandisingu. Generatywna AI trafia więc do istniejącego środowiska danych i procesów. Dodaje warstwę konwersacyjną nad obecnymi systemami i kanałami cyfrowymi.

Skala firmy mnoży korzyści oraz koszt błędnej odpowiedzi

Dostępny opis dostawcy nie podaje odsetka błędów, liczby zaoszczędzonych godzin ani wpływu na sprzedaż. Bez tych danych trudno odróżnić użyteczny system operacyjny od szeroko wdrożonego eksperymentu. Błąd dotyczący ceny, alergenów, dostępności produktu lub instrukcji dla pracownika wychodzi poza okno czatu i trafia do realnych ludzi.

Wdrożenie dotyczy amerykańskiej sieci, a nie ogólnej dostępności dla europejskich klientów. Albertsons we własnym raporcie rocznym wymienia AI także jako źródło ryzyka reputacyjnego, prawnego i bezpieczeństwa. Tak duży rollout wymaga jasnego pochodzenia danych, przekazania trudnej sprawy człowiekowi oraz pomiaru przypisanego do konkretnego procesu.

Wynik pokażą minuty, poprawki i ukończone koszyki

Najważniejsze sygnały będą przyziemne: czas zaoszczędzony przez pracownika, liczba odpowiedzi wymagających korekty oraz to, czy klient szybciej kończy zakupy bez gorszego wyboru. Jeśli Albertsons opublikuje te dane osobno dla każdego use case, powstanie użyteczny wzorzec dla handlu. Sama liczba aktywowanych kont pokaże jedynie zasięg.

Werdykt Lilith

Jeden chatbot przy kasie nie odmieni supermarketu. Liczy się to, czy 280 000 osób codziennie oszczędzi kilka minut, czy po maszynie będzie poprawiać półki i odpowiedzi.