Proč Starbucks po devíti měsících zrušil svůj AI systém na počítání zásob

Brian Niccol, který se stal CEO v září 2024, učinil z řešení těchto problémů jednu ze svých hlavních priorit. Jednou z iniciativ byl právě AI systém pro inventuru, který měl pobočkám poskytnout rychlejší a přesnější přehled o tom, co skutečně mají na skladě.

Technologie vyvinutá ve spolupráci se startupem NomadGo ze Seattlu kombinovala počítačové vidění, 3D prostorovou inteligenci a rozšířenou realitu. Zaměstnanci pomocí chytrého telefonu nebo tabletu skenovali regály, lednice a skladové prostory a systém měl automaticky rozpoznávat a počítat produkty.

V teorii měl systém:

• Nahradit ruční počítání zásob
• Výrazně urychlit inventuru
• Automaticky upozorňovat na nízké stavy
• Zlepšit doplňování zboží a omezit výpadky

Starbucks nástroj plošně nasadil s plánem používat ho ve více než 11 000 firemních pobočkách v Severní Americe.

Jaké chyby systém dělal

V praxi zaměstnanci hlásili, že systém nezvládal základní úkony potřebné pro spolehlivé sledování zásob.

Podle zpráv citovaných agenturou Reuters AI často:

• Špatně počítala produkty na regálech
• Chybně četla nebo označovala zboží
• Pletla si vizuálně podobné výrobky

Jako příklad se uváděly krabice s mlékem. V některých pobočkách systém nedokázal rozlišit mezi podobně vypadajícími kartonovými obaly, což vedlo k nesprávným údajům o zásobách.

I malé nepřesnosti jsou v inventurních systémech zásadní. Když jsou počty špatně, software pro objednávání generuje chybné požadavky na doplnění – pobočky pak objednají příliš málo nebo naopak příliš mnoho klíčových surovin.

Proč byl nástroj nakonec zrušen

Chyby podkopaly důvěru zaměstnanců, kteří na výsledky systému spoléhali při každodenním řízení provozu. Místo aby inventura výpadky snižovala, nesprávná data je mohla naopak prohlubovat – pokud pobočky objednávaly zboží podle nepřesných záznamů.

V důsledku toho se Starbucks rozhodl program ukončit zhruba devět měsíců poté, co byl plošně nasazen v Severní Americe.

Interní sdělení zaměstnancům uvádělo, že společnost nástroj „Automated Counting“ ruší a přechází na konzistentnější přístup k řízení zásob. Zároveň firma pokračuje v širším úsilí o zlepšení dodavatelského řetězce a systémů doplňování zboží.

Co experiment odhaluje o AI v maloobchodě

Tento krátce trvající projekt ukazuje na častý problém s nasazením umělé inteligence v reálném maloobchodním prostředí. Systémy, které fungují skvěle v kontrolovaných demoverzích, často selhávají v chaotických podmínkách skutečných prodejen – měnícím se osvětlení, přeplněných regálech, podobných obalech a nepravidelném rozmístění zboží.

Pro Starbucks měla technologie odstranit zdlouhavý úkol a pomoci vyřešit nákladný problém dodavatelského řetězce. Když ale přesnost pokulhávala, společnost raději nástroj opustila, než aby se spoléhala na chybná data.

Celá epizoda zdůrazňuje praktické ponaučení pro maloobchodníky experimentující s automatizací: pokud úkol závisí na přesném počítání a označování, i malá chybovost může rychle učinit AI systémy v každodenním provozu nepoužitelnými.