Starbucks'ın Yapay Zeka Destekli Stok Sayım Sistemi Neden Sadece Dokuz Ayda Sona Erdi?

Otomatik Sayım'ın ardındaki fikir basitti: Çalışanlar buzdolapları, raflar ve depolama alanlarındaki envanteri tek tek saymak yerine, ellerindeki tablet veya mobil cihazla alanı tarayacaktı.

NomadGo'nun yazılımı, kamera görüntüsünü birkaç teknoloji kullanarak analiz ediyordu:

• Ürünleri tanımak için bilgisayar görüşü
• 3D uzaysal zeka ve artırılmış gerçeklik katmanları
• Rafları ve kapları haritalamak için derinlik algılama ve LiDAR tarzı tarama

Çalışanlar tableti bir buzdolabı veya raf boyunca gezdirdiğinde sistem, süt kutuları, şuruplar veya kahve paketleri gibi ürünleri otomatik olarak tanımlıyor ve neredeyse anında sayıyordu.

Şirketler, bu aracın manuel sayımdan sekiz kata kadar daha hızlı sonuç verdiğini ve doğruluğu artırdığını iddia ediyordu.

Binlerce lokasyona ve yüksek hacimli içecek malzemelerine sahip bir şirket için envanter görünürlüğündeki küçük iyileşmeler bile stok sıkıntılarını azaltmaya ve tedarik zinciri planlamasını kolaylaştırmaya yardımcı olabilirdi.

Mağazalarda Gerçekte Ne Oldu?

Gerçek mağaza ortamlarında devreye alındığında sistem doğruluk konusunda zorlandı.

Çalışanlar birkaç yinelenen sorun bildirdi:

• Kamera taraması ürünleri kaçırdığında veya yanlış saydığında hatalı sayım
• Özellikle benzer görünümlü ürünlerde yanlış etiketleme
• Sistemin hiç algılayamadığı tanınmayan ürünler

Özellikle yaygın bir sorun, tam yağlı süt, yağsız süt ve bitkisel sütler gibi farklı süt çeşitleriyle ilgiliydi. Çalışanlar, sistemin görsel olarak benzer olan bu kapları bazen karıştırdığını ve hatalı stok sayımları ürettiğini söyledi.

Bu malzemeler içecek hazırlığı için kritik olduğundan, yanlış sayımlar hatalı yeniden stoklama kararlarına ve ürün sıkıntılarına yol açabiliyordu.

Starbucks Nihayetinde Neden Kapattı?

Starbucks programı, Mayıs 2026'da, yani dağıtımdan yaklaşık dokuz ay sonra sonlandırdı. Bu bilgi, gazeteciler tarafından incelenen ve çalışanlar tarafından doğrulanan dahili yazışmalara dayanıyor.

Şirket, Otomatik Sayım'ı emekliye ayıracağını ve bu kategorileri manuel envanter süreçlerine geri döndüreceğini söyledi. Süt ve diğer içecek bileşenleri, diğer mağaza envanterleriyle aynı şekilde sayılacaktı.

Karar, daha geniş bir çabanın parçasıydı:

• envanter uygulamalarını standartlaştırmak
• mağaza düzeyinde tutarlılığı artırmak
• günlük yeniden stoklama ve tedarik zinciri yürütmesini desteklemek

Kısacası, otomatik sistem operasyonel kararlar için yeterince güvenilir envanter verisi sağlayamadı.

Yüksek Profilli Bir Perakende Yapay Zeka Pilotundan Ders

Bu dağıtım, muazzam ölçeğiyle dikkat çekiciydi: Binlerce mağazada on binlerce çalışan bu teknolojiyi kullanıyordu.

Ancak deney, kurumsal yapay zeka sistemleri için yaygın bir zorluğu gözler önüne serdi. Kontrollü ortamlarda iyi çalışan teknolojiler, aydınlatmanın değiştiği, rafların dağınık olduğu, ambalajların değiştiği ve ürünlerin neredeyse aynı göründüğü karmaşık gerçek dünya ortamlarında zorlanabiliyor.

Starbucks için bu küçük görsel belirsizlikler, otomatik sayımları geleneksel manuel kontrollerden daha az güvenilir kılmaya yetti.

Şirket, gelecekte envanter yönetiminde otomasyonu tamamen reddetmiş değil, ancak Otomatik Sayım'ın kısa ömrü, bilgisayar görüşü sistemlerini büyük perakende ağlarında güvenilir bir şekilde devreye almanın ne kadar zor olabileceğini gösteriyor.