Coles Group, üretimde kritik bir yapay zeka modeli kitlesine ulaştı ve şu anda yeteneklerini ve teknoloji kullanımını ölçeklendirmek için çalışıyor.
(LR) Coles Group'tan Silvio Giorgio, Richard Walker ve Roslyn Mackay.
Veri ve istihbarat genel müdürü Silvio Giorgio, Melbourne'deki Microsoft Yapay Zeka Zirvesi'nde perakendecinin son sekiz yıldır giderek yapay zekayı kullanmaya başladığını söyledi.
Giorgio, “büyük ölçüde işin operasyon kısmına odaklanan, üretimde yaklaşık 19 ana model bulunduğunu” söyledi.
“Yapay zekanın geleceğinde ilerlediğimiz nokta, yapay zekayı başlatmaktan yapay zekayı ölçeklendirmeye geçiş yapmaktır” dedi.
“Yapay zekayı nasıl başlatacağınız aslında her seferinde kullanım durumuna göre değişir ve bunu yapmanın mükemmel yoludur. Ancak artık üretimde çok fazla şeye sahip olduğumuz aşamadayız ve şimdi bunu ölçeklendirmeye doğru ilerliyoruz.”
Şirketin “Yapay Zeka Vizyonu”, grup genelindeki Yapay Zeka fırsatlarına daha geniş, daha “bütünsel” bir bakış açısı getirmek ve daha fazla ekibin Yapay Zeka ile çalışabilmesi için veri erişimini “demokratikleştirmek”tir.
Buradaki fikir, “merkezi veri bilimi çalışanlarından, diğer ekiplerin verilerle oynamaya başlamasına ve onunla harika şeyler yapmasına olanak sağlamaya geçmek”.
Perakendecinin vizyonu aynı zamanda akıllı otomasyona “yenilenmiş bir odaklanma” ve kişiselleştirme çabalarını artırmayı da görecek.
“Zamanı göz önünde bulundurarak değere yatırım yapıyoruz ve o zaman mevcut en iyi fiyatı aldığınızdan nasıl emin olacağız?” dedi Giorgio.
Yapay zekaya yönelik gelişen vizyon, olanak sağlayan teknoloji yığınında da bir miktar dönüşüme yol açacak.
Giorgio, “Yapay zeka önemli ölçüde gelişti, bu nedenle her şeyi sıfırdan inşa etmenize gerek yok” dedi.
Giorgio ayrıca yapay zekanın herhangi bir şekilde kullanımının, veri ve model yönetimine karşılıklı olarak odaklanmayı beraberinde getireceğini belirtti.
“Veri yönetişiminin ve özellikle yapay zeka yönetişiminin büyük bir savunucusuyum” dedi.
“Çözüm ortaya koymak yeterli değil. Etik yapay zekayı çevreleyen sorumluluğun da olması gerekiyor.”
Giorgio, Coles'in hem ekip üyelerine hem de müşterilere aynı anda yardımcı olan “kazan-kazan çözümleri” ile özellikle ilgilendiğini söyledi.
Geçmişteki çabaların çoğunlukla operasyonel iyileştirmeler gerçekleştirmeye odaklandığını ancak şirketin gelecekteki yapay zeka uygulamalarına müşteri odaklı bir bakış açısı getirdiğini belirtti.
Akıllı kenar
Coles'un perakende sitelerinde yapay zeka modellerini çalıştırmasına olanak tanıyan önemli bir teknoloji sağlayıcısı, akıllı uç omurgası veya IEB'dir.
iTnews IEB'nin varlığını ilk kez 2021'de ortaya çıkardı ve burada teknolojiyi 'uç' konumlara, bu bağlamda grubun 1800'den fazla perakende sitesine hızlı bir şekilde dağıtmanın bir yolu olarak tanımlandı.
IEB'nin, özellikle “Microsoft Azure Stack HCI, Azure AI ve ML”yi kullandığına ilişkin yeni ayrıntılar, Microsoft zirvesiyle aynı zamana denk gelecek şekilde açıklandı.
Teknoloji inovasyonu başkanı Roslyn Mackay, satıcıların – özellikle yapay zekanın ilk günlerinde – sıklıkla özel altyapı gerektiren nokta çözümleri önerdiğini söyledi.
“Eğer bu stratejiyi izlemiş olsaydık, mağazalarımız kameralarla, arka tarafları sunucularla dolu olurdu; ekip üyelerimiz potansiyel olarak tüm bu çelişkili uyarıları farklı kaynaklardan alıyor olacaktı ve [we’d have experienced] tüm bu nokta çözümlerin maliyetleri katlanarak artıyor” dedi McKay.
“Bu, mağazadaki tüm kameraları ve altyapıyı birbirine bağlamak ve bu modeller tarafından tespit edilen olayları yönetebildiğimiz, önceliklendirebildiğimiz, sorunları çözebildiğimiz bu merkezi kontrol düzlemine sahip olmak için merkezi sinir sistemimiz olan akıllı uç omurga stratejimizi yönlendirdi.” ekip üyelerini veya bu eylemin ne olması gerektiğini bildirmenin ve bu verileri kurumsal veri platformumuza sunmanın en iyi yolu.
“Her farklı şey için satıcı kontrol panellerine sahip olmak yerine, aslında bu modellerden tüm öngörüleri toplayıp bunu yönetebiliyoruz.”
Yönetilebilirliğin yanı sıra yapı, Coles'un belirli bir ekosisteme bağlı hissetmek yerine yazılımı uygun gördüğü yerde kullanmasına olanak tanıyor.
“Bu, 'artık bu satıcıya yatırım yaptık, onu elimizden geldiğince kullanmalıyız' yerine, istediğimiz modeller konusunda daha 'seçici' olabileceğimiz anlamına geliyor.
“Amaca en uygun çözümü seçip bunu farklı mağazalarda denemek ve bunları geniş ölçekte yönetebilmek için daha iyi bir konumdayız.”
Kullanımdaki 19 ana modelden biri, stok yenileme hakkında bilgi veren talep tahmini için kullanılıyor.
Giorgio, modelin “hava durumu verileri, müşteri segmentasyon verileri, promosyon veri kümelerimiz, halka açık olarak gerçekleşen etkinlik verileri gibi yaklaşık 2000 farklı veri kümesini kullandığını ve oldukça karmaşık bir veri kümesi elde etmek için tüm bunları bir araya getirdiğimizi” söyledi. [forecasting] modeli.”
“Düşünürseniz, 20.000 SKU'dan yaklaşık 830'a kadar SKU gönderiyoruz. [grocery] Giorgio, “Yıl boyunca her gün mağazalardayız ve aslında projeyi yaklaşık 112 gün geleceğe aktarıyoruz” dedi.
Başka bir model, her hafta yaklaşık 4 milyon FlyBuys müşterisine, önceki satın alımlara ve benzer düşünen müşterilerin neye baktığına dayanarak önerilerde bulunmak için kullanılıyor.