Starbucks’ın Yapay Zeka Destekli Envanter Sistemi Sadece Dokuz Ayda Çöpe Gitti

Ancak Mayıs 2026’ya gelindiğinde Starbucks, mağazalardan gelen sürekli sayım ve tanımlama hataları şikayetleri üzerine programı tamamen durdurdu .

Sistemin yapması gereken neydi?

Sistem, tablet kameralarını bilgisayarlı görü ve mekansal algılama (spatial sensing) teknolojisiyle birleştirerek buzdolaplarını, rafları ve depoları tarıyordu. Çalışanlar tableti ürünlerin üzerinde gezdirdiğinde yazılım, ürünleri otomatik olarak tanıyor ve gerçek zamanlı olarak sayıyordu .

Teknolojinin vaat ettiği faydalar şunlardı:

• Manuel sayıma göre çok daha hızlı envanter kontrolü
• Tükenmek üzere olan malzemelerin daha iyi görünürlüğü
• Menüdeki ürünlerin tükenmesini önlemek

NomadGo’nun sistemi, görüntüleri doğrudan mobil cihazda işleyerek çalışanların sayımları hızla doğrulamasına yardımcı oluyordu .

Sistem neden gerçek mağazalarda çalışmadı?

Ölçekli olarak devreye alındığında yapay zeka sistemi temel güvenilirlik sorunlarıyla boğuştu.

Reuters’ın incelediği şirket içi yazışmalara göre araç sık sık ürünleri yanlış saydı, yanlış etiketledi veya stokları tamamen ıskaladı .

En büyük sorunlardan biri birbirine benzeyen ürünlerdi, özellikle de süt çeşitleri. Sistem, yulaf sütü, inek sütü ve diğer alternatifleri karıştırdı veya doğru tespit edemedi .

Starbucks mağazalarında süt bulunabilirliği, içeceklerin hazırlanıp hazırlanamayacağını doğrudan belirlediğinden bu hatalar operasyonel sürtüşmelere yol açtı. Çalışanlar hatalı sayımları düzeltmek için fazladan mesai harcamak zorunda kaldı.

Güvenilir olmayan bir envanter sistemi, daha büyük sorunlara zincirleme yol açabilir:

• Yanlış stok yenileme kararları
• Malzeme sıkıntıları
• Menüdeki ürünlerin geçici olarak kullanılamaması

Bu noktada otomasyon, amaçlanan faydasını sağlayamaz hale geldi.

Starbucks neden manuel sayıma geri döndü?

Mayıs 2026’da Starbucks mağazalarına gönderdiği bir bildirimle, Automated Counting programının kaldırıldığını ve içecek malzemeleri ile sütün, diğer envanter kategorilerinde olduğu gibi manuel sayıma döneceğini duyurdu .

Bu değişiklik, şirket içinde daha geniş bir operasyonel revizyonun parçasıydı.

CEO Brian Niccol liderliğinde başlatılan ve şirket içinde “Back to Starbucks” (Starbucks’a Dönüş) olarak adlandırılan strateji, sürekli ürün sıkıntılarını gidermeyi ve mağaza uygulamalarını iyileştirmeyi hedefliyordu .

Bu kapsamda şirket şunlara odaklandı:

• Standart envanter uygulamaları
• Daha tutarlı mağaza süreçleri
• Temel malzemelerin günlük olarak yenilenmesi

Manuel sayıma dönmek, mağazaların menüdeki ürünleri sunmak için ihtiyaç duyduğu malzemelere sahip olmasını sağlamada daha güvenilir bir seçenek olarak görüldü .

Kurumsal yapay zeka için bir uyarı hikayesi

Starbucks’ın envanter yapay zekasını kaldırması, işletmelerin otomasyon yolculuğunda karşılaştığı büyük bir zorluğu gözler önüne seriyor: Kontrollü ortamlarda iyi çalışan teknoloji, dağınık gerçek dünya koşullarında zorlanabilir.

Perakende mağazaları, bilgisayarlı görü sistemleri için pek çok zorluk barındırır:

• Dağınık raflar ve buzdolapları
• Değişen ambalaj tasarımları
• Birbirine benzeyen ürünler
• Tutarsız aydınlatma veya depo düzenleri

Küçük tanıma hataları bile binlerce mağazada büyüyerek operasyonel sorunlara dönüşebilir.

Bu durumda Starbucks, sistemin doğruluk sorunlarının verimlilik kazanımlarından daha ağır bastığına karar vererek aracı tam lansmanından sadece dokuz ay sonra kullandımdan kaldırdı .

Bu deney, büyük perakendecilerin fiziksel operasyonlarında yapay zekayı ne kadar agresif test ettiğini, ancak güvenilirlik günlük mağaza işleyişinin gerçeklerini karşılamadığında bu pilot uygulamaların ne kadar hızlı tersine çevrilebileceğini de gösteriyor.