Cómo este minorista utiliza el aprendizaje automático y la visión por computadora para mantener sus estantes llenos
Cómo esta tienda minorista utiliza el machine learning y la visión computarizada para mantener sus estantes siempre abastecidos
El personal de The Home Depot utiliza la visión por computadora para encontrar artículos en los estantes.
Cuando eres un especialista en mejoras para el hogar con miles de tiendas en todo Estados Unidos, puede ser difícil realizar un seguimiento de los productos en las tiendas y almacenes. Si le sumas la complicación del Black Friday y un período de vacaciones concurrido, el desafío parece casi intractable.
Sin embargo, The Home Depot está enfrentando esta prueba utilizando una combinación de aprendizaje automático (ML) y tecnología de visión por computadora para ayudar al personal a encontrar productos para los clientes de manera rápida y efectiva.
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Hari Ramamurthy, tecnólogo de The Home Depot, explica en una entrevista en video a ENBLE cómo esta implementación de tecnología emergente es muy común para el gigante minorista.
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“Somos una empresa muy centrada en la tecnología”, dice. “Buscamos formas de aprovechar las tecnologías más nuevas y mejores para mejorar materialmente la experiencia de nuestro personal y, en última instancia, de nuestros clientes”.
Ramamurthy dice que The Home Depot ha desarrollado una aplicación impulsada por ML, conocida como Sidekick, para aumentar la productividad del personal
La aplicación, que también utiliza la visión por computadora, se instala en “hdPhones”, que son dispositivos móviles utilizados por el personal de The Home Depot. Estos dispositivos han sido desarrollados en colaboración con Zebra Technologies, HPE y Aruba.
Sidekick se lanzó a principios de 2023 y Ramamurthy dice que la aplicación es solo la última etapa en una serie de iniciativas basadas en datos en toda la empresa.
“Tecnologías como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial claramente tienen un tremendo potencial en términos de desbloquear los resultados correctos para nuestros asociados y clientes”, dice.
En cuanto al desarrollo de Sidekick, The Home Depot creó un sistema personalizado que utiliza un algoritmo de ML habilitado para la nube para permitir que el personal, al que Ramamurthy se refiere como asociados, priorice tareas importantes.
La aplicación garantiza que los asociados centren su atención en los productos más demandados y les ayuda a encontrar artículos en ubicaciones difíciles de encontrar, como estantes superiores.
“Queríamos asegurarnos de que nuestros asociados siempre recibieran la tarea de mayor valor relacionada con su ubicación, para que pudieran ser productivos en las tareas que realizan”, dice. “Estamos utilizando múltiples señales generadas a partir de fuentes de datos internas para informar nuestro algoritmo”.
El modelo de ML recopila datos de sistemas transaccionales, incluidas tecnologías de punto de venta y plataformas de gestión de inventario.
Sin embargo, el modelo va más allá de las fuentes estructuradas tradicionales de datos minoristas y obtiene información de fuentes semi-estructuradas, como las transmisiones de video de las cámaras que muestran el flujo de compradores dentro de las tiendas.
La aplicación también utiliza la visión por computadora, donde los asociados capturan imágenes con la aplicación Sidekick en sus hdPhones.
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Los miembros del personal toman fotos de ubicaciones en toda la tienda. The Home Depot utiliza los datos para descubrir más detalles sobre qué productos están disponibles en los estantes.
“La visión por computadora es un buen ejemplo de datos que provienen de un sistema no transaccional y que informan a nuestros algoritmos”, dice Ramamurthy.
“Es una técnica muy emocionante porque podemos ver que hay mucha información que proviene de esta transmisión para complementar nuestras fuentes de datos. Esto significa que podemos construir un conjunto de señales más completo y obtener las tareas adecuadas generadas y entregadas a nuestros asociados”.
Mientras que la aplicación es una herramienta que requiere una gran cantidad de datos y la participación del personal para funcionar de manera efectiva y productiva, Ramamurthy dice que el objetivo ha sido asegurarse de que las demandas sobre el personal no sean excesivamente onerosas y que sus contribuciones produzcan grandes beneficios en términos de resultados.
“Nuestro objetivo es hacer que las tecnologías se desvanezcan en segundo plano y sean lo más serias posible”, afirma. “Los asociados realmente no tienen que entender todos los factores que influyeron para garantizar que se generara una tarea. Nuestro objetivo simplemente es tratar de priorizar las tareas apropiadas”.
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En su posición como colega de tecnología en The Home Depot, Ramamurthy siempre está buscando formas de mejorar tanto la aplicación Sidekick como encontrar otras fuentes de innovación basada en datos.
“Mi función es conectar a través de nuestros diferentes equipos de productos, socios comerciales y nuestro equipo de tecnología”, dice. “Constantemente buscamos formas de optimizar cómo realizamos ciertas tareas, así como de desafiar nuestra forma de pensar. Eso significa considerar la introducción de tecnologías y experimentar en muchos casos para desarrollar experiencias de próxima generación que solucionen los problemas de nuestros clientes”.
The Home Depot ha experimentado con varias técnicas de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) durante varios años, incluida la aplicación Sidekick desarrollada internamente.
Optar por el desarrollo personalizado de tecnologías emergentes puede parecer un riesgo significativo para algunos líderes digitales.
Avivah Litan, distinguida vicepresidenta analista de Gartner, ha dicho anteriormente a ENBLE que las tecnologías emergentes, como el ML y la IA, prometen aumentos significativos en la productividad, pero hay desafíos importantes que se deben superar antes de que las herramientas puedan generar grandes recompensas en un contexto empresarial.
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En el caso de The Home Depot, Ramamurthy dice que la compañía contaba con el talento interno y estudios de concepto probados para demostrar que ML y la visión por computadora podrían marcar una gran diferencia.
El mensaje para otros líderes digitales y empresariales cuando se trata de aprovechar las tecnologías emergentes es centrarse en probar y perfeccionar su enfoque.
“Nuestra experiencia ha sido muy iterativa. Internamente, pensamos en esto como un enfoque de ‘gatear, caminar, correr’ para ofrecer valor. Hemos realizado mejoras tácticas y hemos enfrentado desafíos que hemos tenido que superar en el camino”, dice.
“Pero el enfoque iterativo que hemos tomado realmente nos ha ayudado a asegurarnos de que podemos cumplir con las expectativas. Y en este momento, estamos satisfechos con los resultados en términos de desempeño y la experiencia general para los asociados”.
Ramamurthy y su equipo continúan buscando pequeñas iteraciones que generarán grandes mejoras en la aplicación Sidekick.
Cree que la compañía puede hacer mucho más que simplemente generar tareas adecuadas para el personal, sino también centrarse en factores de cada aspecto de la tienda, ya sea analizando datos de ubicaciones de ventas o considerando la distribución del piso de ventas.
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“Esas son todas áreas que se pueden explorar más”, dice. “Además, seguimos buscando cómo podemos mejorar nuestros modelos estadísticos de ML y la calidad de algunas de las tareas que generamos, especialmente cuando se complementan con otras señales que recibimos”.
Ramamurthy también dice que está interesado en utilizar la información que obtienen de la aplicación Sidekick para asegurarse de que los asociados tengan las habilidades y los recursos adecuados cuando completan sus tareas.
“Creo que esas son áreas, tanto en términos de generación de tareas como de entrega de tareas, donde hay oportunidades para una mayor mejora”, afirma.
