स्टारबक्स ने 9 महीनों में क्यों बंद कर दिया अपना AI इन्वेंट्री काउंटिंग सिस्टम

यह तकनीक सिएटल स्थित स्टार्टअप NomadGo के साथ मिलकर विकसित की गई थी। इसमें कंप्यूटर विज़न, 3D स्पेशियल इंटेलिजेंस और ऑगमेंटेड रियलिटी का इस्तेमाल किया गया। स्टोर कर्मचारी अपने स्मार्टफोन या टैबलेट से शेल्फ, फ्रिज और स्टोरेज एरिया स्कैन करते थे और सिस्टम खुद ही प्रोडक्ट पहचानकर उनकी संख्या गिनने की कोशिश करता था।

कंपनी की योजना थी कि यह सिस्टम:

• मैन्युअल इन्वेंट्री काउंटिंग को खत्म कर दे
• स्टॉक चेक करने का समय बहुत कम कर दे
• कम होते स्टॉक को तुरंत चिन्हित कर दे
• री‑ऑर्डरिंग और सप्लाई को बेहतर बना दे

स्टारबक्स ने इसे उत्तरी अमेरिका के 11,000 से अधिक स्टोर्स में लागू करने की योजना बनाई थी।

सिस्टम किस तरह की गलतियाँ कर रहा था

व्यवहार में यह तकनीक उतनी भरोसेमंद साबित नहीं हुई जितनी उम्मीद की गई थी। स्टोर कर्मचारियों के अनुसार सिस्टम कई बुनियादी कामों में ही गड़बड़ कर रहा था।

रिपोर्ट्स के मुताबिक AI अक्सर:

• शेल्फ पर रखे प्रोडक्ट की गलत गिनती कर देता था
• आइटम्स को गलत लेबल कर देता था
• देखने में मिलते‑जुलते पैकेजिंग वाले उत्पादों में भ्रमित हो जाता था

एक उदाहरण बार‑बार सामने आया—दूध के कार्टन। कुछ स्टोर्स में सिस्टम अलग‑अलग प्रकार के लेकिन एक जैसे दिखने वाले दूध के पैकेट को सही तरह से पहचान नहीं पाता था, जिससे इन्वेंट्री की गिनती गलत हो जाती थी।

इन्वेंट्री सिस्टम में ऐसी छोटी गलतियाँ भी बड़ी समस्या बन सकती हैं। यदि स्टॉक की संख्या गलत दर्ज हो जाए, तो ऑर्डरिंग सॉफ्टवेयर भी गलत मात्रा में सामान मंगा सकता है—कभी बहुत कम, कभी जरूरत से ज्यादा।

आखिरकार इसे बंद क्यों करना पड़ा

जब सिस्टम बार‑बार गलत डेटा देने लगा, तो स्टोर कर्मचारियों का भरोसा उस पर कम होने लगा। इन्वेंट्री की जानकारी रोज़मर्रा के संचालन के लिए बेहद अहम होती है—अगर वही गलत हो, तो सप्लाई समस्या और भी बढ़ सकती है।

इसी कारण स्टारबक्स ने फैसला किया कि इस टूल को जारी रखने के बजाय इसे बंद करना बेहतर होगा। कंपनी ने कर्मचारियों को भेजे गए आंतरिक संदेश में बताया कि “Automated Counting” टूल को रिटायर किया जा रहा है और इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए अधिक स्थिर और सुसंगत तरीके अपनाए जाएंगे।

इस प्रयोग से क्या सीख मिलती है

यह मामला रिटेल इंडस्ट्री में AI लागू करने की एक आम चुनौती को दिखाता है। प्रयोगशाला या डेमो में तकनीक अक्सर शानदार लगती है, लेकिन वास्तविक स्टोर वातावरण में चीजें बहुत जटिल होती हैं—जैसे अलग‑अलग रोशनी, भरी हुई शेल्फ, एक जैसे पैकेजिंग वाले उत्पाद और आइटम्स का अनियमित ढंग से रखा होना।

स्टारबक्स का लक्ष्य एक उबाऊ लेकिन जरूरी काम को आसान बनाना था और साथ ही स्टॉक‑आउट की समस्या को कम करना था। लेकिन जब सिस्टम की सटीकता ही भरोसेमंद नहीं रही, तो कंपनी ने उस पर निर्भर रहने के बजाय उसे बंद करने का फैसला किया।

यह घटना रिटेल कंपनियों के लिए एक व्यावहारिक सबक भी है: जहाँ काम पूरी तरह सटीक गिनती और सही पहचान पर निर्भर करता है, वहाँ AI की छोटी‑सी गलती भी पूरे ऑपरेशन को प्रभावित कर सकती है।