Walmart ha introdotto nuovi “super agenti” progettati per ridurre il lavoro sia per i dipendenti che per i clienti. Durante il suo evento di innovazione Retail Rewired, l’azienda ha presentato quattro agenti: Marty per venditori e fornitori, Sparky per gli acquirenti, un Associate Agent per i dipendenti e un Developer Agent.
Dazi, inflazione e altre pressioni sui costi hanno sollevato dubbi sulla spesa delle famiglie, spingendo i rivenditori a cercare modi per mantenere le vendite attive. Alcuni puntano su un servizio pratico guidato dai team dei negozi, mentre altri si rivolgono all’intelligenza artificiale per semplificare il modo in cui le persone fanno acquisti. Walmart rientra in quest’ultimo gruppo.
I quattro agenti AI gestiscono compiti come buste paga, ferie retribuite, merchandising e raccomandazioni di articoli per occasioni specifiche, riunendo molti strumenti per semplificare il modo in cui le persone interagiscono con l’azienda.
“Avere una pletora di agenti diversi può diventare rapidamente confuso,” ha dichiarato Suresh Kumar, chief technology officer di Walmart Global, durante l’evento.
David Glick, vicepresidente senior per Enterprise Business Solutions di Walmart, ha affermato che l’Associate Agent funge da “un unico punto di accesso dove qualsiasi dipendente può trovare tutti gli agenti che abbiamo costruito sul back end.”
“Più ci parli, più ci lavori, più saprà di te”, ha aggiunto.
Walmart non è l’unica a puntare sull’AI.
Questo cambiamento arriva mentre i rivenditori cercano modi per attenuare l’aumento dei costi per i consumatori e rispondere alle pressioni normative.
Durante i quattro giorni di Prime Day di Amazon a luglio, l’uso dell’AI generativa è aumentato del 3.300% rispetto all’anno precedente. Google Cloud AI ha inoltre collaborato con il marchio di prodotti per la cura del corpo Lush per identificare visivamente i prodotti sfusi, aiutando a ridurre i costi di formazione per il nuovo personale.
Walmart sta inoltre investendo nell’AI spaziale e fisica costruendo “digital twins” dei suoi negozi e club, repliche virtuali utilizzate per monitorare e gestire le operazioni.
Con questo approccio, l’azienda può “rilevare, diagnosticare e risolvere i problemi fino a due settimane in anticipo,” ha dichiarato Brandon Ballard, group director per il real estate di Walmart US. L’azienda afferma che questo lavoro sta dando i suoi frutti. “Lo scorso anno, abbiamo ridotto tutti i nostri allarmi di emergenza del 30% e abbiamo diminuito la spesa per la manutenzione della refrigerazione del 19% in tutti i Walmart US,” ha aggiunto, come riportato da CNBC.
Walmart utilizza l’AI per migliorare la precisione dei tempi di consegna
“Alla base, il retail è un’attività fisica,” ha dichiarato Alex de Vigan, CEO e fondatore di Nfinite, che produce dati visivi su larga scala per addestrare sistemi AI spaziali e fisici. “Abbiamo visto i rivenditori utilizzare i digital twins per ridurre i tempi di allestimento per nuove promozioni, riallocare la forza lavoro in modo più efficiente e migliorare la precisione della raccolta robotica, piccoli miglioramenti che si sommano rapidamente quando i margini sono sotto pressione,” ha detto.
Anche se gli acquirenti potrebbero non notare direttamente il lavoro sui digital twins come farebbero con uno strumento come Sparky, gli effetti si riflettono sull’esperienza del cliente.
“Una maggiore precisione delle scorte, aggiornamenti più rapidi del sito e meno problemi con gli ordini significano un’esperienza di acquisto più fluida, anche in un’economia più rigida,” ha dichiarato de Vigan.
Dietro le quinte, Walmart applica anche il machine learning per perfezionare le previsioni sui tempi di consegna, così che i clienti abbiano aspettative più chiare e le operazioni siano più efficienti.
Dal lato del consumatore, Sparky già costruisce i carrelli in base alla comprensione delle esigenze di ciascun acquirente. Walmart sta sviluppando l’agente affinché possa riordinare automaticamente i prodotti di base, con l’obiettivo di alleggerire il compito mentale del rifornimento.
Per i rivenditori, l’AI è una leva per compensare un possibile raffreddamento della domanda dei consumatori. Resta da vedere come un’esperienza AI completamente connessa, online e nei negozi, trasformerà nel tempo il modo in cui le persone fanno acquisti.
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