ក្រុមហ៊ុន Starbucks បានសម្លាប់ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌដែលដំណើរការដោយ AI របស់ខ្លួនយ៉ាងស្ងៀមស្ងាត់ បន្ទាប់ពីរយៈពេលប្រាំបួនខែចាប់តាំងពីការបើកដំណើរការរបស់ខ្លួន។
កាហ្វេយក្សបញ្ជាក់ពីរឿងនេះ។ ទ្រព្យសកម្ម បន្ទាប់ពីបានប្រកាសកាលពីខែកញ្ញាថា ខ្លួននឹងដាក់ពង្រាយឧបករណ៍រាប់ស្វ័យប្រវត្តិរបស់ខ្លួន ក្រុមហ៊ុនបានធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រតិបត្តិការដើម្បីផ្លាស់ទីទៅគំរូរាប់សារពើភ័ណ្ឌបង្រួបបង្រួម។
កម្មវិធីនេះដំណើរការដោយ NomadGo បានយកសារពើភ័ណ្ឌនៃសមាសធាតុភេសជ្ជៈដូចជាទឹកដោះគោ និងទឹកស៊ីរ៉ូ ដើម្បីតាមដានការខ្វះខាតផលិតផល។ ក្នុងខែកុម្ភៈ គ. រ៉យទ័រដែលបានរាយការណ៍ជាលើកដំបូងអំពីការបញ្ឈប់ឧបករណ៍នៅសប្តាហ៍នេះ ដកស្រង់ប្រភពពី Starbucks ដែលនិយាយថា កម្មវិធីនេះជាញឹកញាប់បានរាប់បញ្ចូលទំនិញខុស ឬដាក់ស្លាកខុស ហើយមិនបានរកឃើញវត្តមានរបស់ដបនៅលើធ្នើ។
អ្នកនាំពាក្យបាននិយាយថា “យើងសាកល្បងគំនិតនៅក្នុងហាងកាហ្វេរបស់យើង ស្តាប់មតិកែលម្អពីដៃគូរបស់យើងយ៉ាងជិតស្និទ្ធ និងធ្វើការផ្លាស់ប្តូរដើម្បីផ្តល់នូវបទពិសោធន៍កាន់តែប្រសើរ និងជាប់លាប់ជាងមុន” ។ ទ្រព្យសកម្ម នៅក្នុងសេចក្តីថ្លែងការណ៍មួយ។
NomadGo មិនបានឆ្លើយតបភ្លាមៗទេ។ ទ្រព្យសកម្មសូមបញ្ចេញមតិ។
លោក Carl Addison អ្នកគ្រប់គ្រងការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលប្រាំបួនឆ្នាំនៅ Starbucks នៅ Shoreline រដ្ឋ Washington ទ្រព្យសកម្ម ដោយសារកម្មវិធីរាប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហាងត្រូវរៀបចំសារពើភ័ណ្ឌខាងក្រោយផ្ទះរបស់ពួកគេឡើងវិញ ដែលជាដំណើរការចំណាយពេលវេលាច្រើន។ គាត់បាននិយាយថា ភាពមិនត្រឹមត្រូវរបស់កម្មវិធីបានធ្វើឱ្យដំណើរការការងាររបស់បុគ្គលិកកាន់តែពិបាក។ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធរាប់បញ្ចូលផលិតផលច្រើនពេក វានឹងមិនអាចដឹកជញ្ជូនបានគ្រប់គ្រាន់នៃផលិតផលដែលអស់អាជីវកម្មនោះទេ។ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធនេះរាប់ចំនួនតិចពេក វានឹងមិនអាចផ្គត់ផ្គង់បានគ្រប់គ្រាន់នៃផលិតផលដែលត្រូវការនោះទេ។
Addison បាននិយាយថា “វាចាប់ផ្តើមមិនមានភាពត្រឹមត្រូវជាពិសេស ហើយកាន់តែមានភាពសុក្រឹតនៅពេលដែលពេលវេលាបន្តទៅមុខ”។
Starbucks បានផ្ញើ ទ្រព្យសកម្ម ការឆ្លើយតបរបស់ barista មួយក្តាប់តូចចំពោះឧបករណ៍រាប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិបានសម្តែងថាវាធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវដំណើរការឃ្លាំង និងចំណុចប្រទាក់សម្រាប់ការមើលសារពើភ័ណ្ឌ។
មតិមួយបានអានថា “អរគុណសម្រាប់ការដំឡើងការរាប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ! គំនិតនៅពីក្រោយវាគឺល្អណាស់ ប៉ុន្តែការអនុវត្តវាបង្ហាញថាពិបាក” ។
ផែនការ “Back to Starbucks” របស់ Brian Niccol
Starbucks បានអនុវត្តឧបករណ៍ AI ជាច្រើនប្រភេទ ដើម្បីកែលម្អការធ្លាក់ចុះនៃការលក់ និងធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការប្រសើរឡើង ដែលជាផ្នែកមួយនៃផែនការ “Back to Starbucks” របស់ខ្លួនក្រោមនាយកប្រតិបត្តិ Brian Niccol ។ ការដាក់ពង្រាយ AI នាពេលថ្មីៗនេះរបស់ហាងកាហ្វេរួមមាន Green Dot Assist ដែលជាកម្មវិធីនៅលើ iPad របស់ហាងដែលអាចផ្តល់កាតរូបមន្ត និងការជំនួសធាតុផ្សំសមស្រប ក៏ដូចជាដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយម៉ាស៊ីនផងដែរ។ វាមានឧបករណ៍ Smart Queue ដែលបញ្ជាតាមលំដាប់ដើម្បីបង្កើនល្បឿនការបញ្ជាទិញ និងប្រសិទ្ធភាព។ អតីតនាយកប្រតិបត្តិលោក Laxman Narasimhan បាននិយាយថា នៅដើមឆ្នាំ 2024 អតិថិជនកំពុងធ្វើការបញ្ជាទិញតាមទូរសព្ទដៃ ដោយសារតែពេលវេលារង់ចាំយូរ និងលទ្ធភាពទទួលបានផលិតផល។
រហូតមកដល់ពេលនេះ យុទ្ធសាស្ត្រផ្លាស់ប្តូររបស់ Starbucks ដែលរួមមានការណែនាំកន្លែងអង្គុយកាន់តែងាយស្រួល និងកាត់បន្ថយធាតុម៉ឺនុយហាក់ដូចជាដំណើរការ។ កាលពីខែមុន ក្រុមហ៊ុនបានរាយការណ៍ពីការកើនឡើង 7.1% នៃការលក់ដែលប្រៀបធៀបរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកនៅក្នុងត្រីមាសចុងក្រោយបំផុត ដោយយកឈ្នះការរំពឹងទុករបស់អ្នកវិភាគនៃការកើនឡើង 4.5% ។ ប្រាក់ចំណូលប្រចាំត្រីមាសបានកើនឡើង 9% ដល់ 9.5 ពាន់លានដុល្លារ។
បញ្ហាប្រឈមស្វ័យប្រវត្តិកម្មក្នុងការលក់រាយ
ការសម្រេចចិត្តរបស់ Starbucks ក្នុងការត្រលប់ទៅប្រព័ន្ធសារពើភ័ណ្ឌពីមុនរបស់ខ្លួនក៏ឆ្លុះបញ្ចាំងពីការឈឺចាប់នៃការរីកចម្រើនកាន់តែទូលំទូលាយនៅក្នុងវិធីដែលលក់រាយប្រើ AI ។ កាលពីដើមខែនេះ ម្ចាស់សិទ្ធិអាជីវកម្ម Pizza Hut ដ៏ធំមួយបានប្តឹងខ្សែសង្វាក់នេះជុំវិញកម្មវិធី AI របស់ខ្លួន។ ម្ចាស់សិទ្ធិផ្តាច់មុខបានអះអាងថា ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត Dragontail របស់ Pizza Hut ផ្តល់ឱ្យកម្មករនូវភាពមើលឃើញកាន់តែច្រើនទៅក្នុងប្រព័ន្ធខាងក្នុង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីផលប្រយោជន៍ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ ដូចជាការជ្រើសរើសការបញ្ជាទិញជាមួយនឹងគន្លឹះធំជាង និងការបញ្ជាទិញជាបាច់ ដែលនាំឱ្យការដឹកជញ្ជូនមានការពន្យារពេល និង “ការបរាជ័យក្នុងប្រតិបត្តិការ” ។
ជាមួយនឹងស្វ័យប្រវត្តិកម្មភោជនីយដ្ឋានសកលដែលរំពឹងថានឹងក្លាយជាទីផ្សារ 28 ពាន់លានដុល្លារនៅឆ្នាំនេះ សម្ពាធគឺស្ថិតនៅលើសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះដើម្បីដំណើរការ។
នៅចំណុចនេះក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ AI បញ្ហាប្រឈមដែលហាងលក់រាយប្រឈមមុខក្នុងការពង្រីកបច្ចេកវិទ្យាបាននាំឱ្យលោក Santiago Gallino សាស្ត្រាចារ្យផ្នែកប្រតិបត្តិការ ព័ត៌មាន និងការសម្រេចចិត្តរបស់ Wharton ឈានដល់ការសន្និដ្ឋាននេះថា “ឥឡូវនេះមានការបំផ្លើសជាងអត្ថប្រយោជន៍ជាក់ស្តែង” ។
គាត់បាននិយាយថា “អ្នកលក់រាយជាច្រើនមានអារម្មណ៍ថាមានសម្ពាធក្នុងការនិយាយថាពួកគេកំពុងធ្វើអ្វីដែលទាក់ទងនឹង AI និងការច្នៃប្រឌិតដែលទាក់ទងនឹង AI និងអនុវត្តរឿងទាំងនោះមុនពេលពួកគេត្រៀមខ្លួនដើម្បីបង្កើតផលចំណេញជាក់ស្តែង និងជាក់ស្តែង”។ ទ្រព្យសកម្ម.
Gallino បានស្វាគមន៍ការសម្រេចចិត្តរបស់ Starbucks ក្នុងការដកការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍រាប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ គាត់បាននិយាយថា ការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌគឺជាបញ្ហាជាប់លាប់ក្នុងការលក់រាយ ហើយខណៈពេលដែលបច្ចេកវិទ្យាបានវិវត្តន៍ដើម្បីអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃសារពើភ័ណ្ឌដែលមិនមែនជារឿងតូចតាច ឧបករណ៍បង្កើនប្រសិទ្ធភាពមិនមែនជា panacea សម្រាប់បញ្ហាទាំងនេះទេ។
ក្រុមហ៊ុនផ្សេងទៀតដូចជា Zara បានចំណាយពេលជាច្រើនឆ្នាំក្នុងការព្យាយាមកែលម្អការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា algorithmic របស់ពួកគេ។ អ្នកលក់រាយម៉ូតរហ័សបានណែនាំប្រព័ន្ធដាក់ស្លាកដែលមានមូលដ្ឋានលើ microprocessor ជាងមួយទសវត្សរ៍មុន ដែលដាក់ស្លាកសារពើភណ្ឌដោយប្រើការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រេកង់វិទ្យុ (RFID) ដែលចុងក្រោយបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវនៃសារពើភ័ណ្ឌ និងធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការតាមដានទំនិញទូទាំងប្រព័ន្ធ។
យោងតាមលោក Gallino ករណីសិក្សា Zara មិនសូវមានអំណះអំណាងថា បច្ចេកវិទ្យាបង្កើតអត្ថប្រយោជន៍ជាសកលសម្រាប់អ្នកលក់រាយ និងជាឧទាហរណ៍នៃក្រុមហ៊ុនដែលធ្វើការស្រាវជ្រាវ និងរំលឹកឡើងវិញលើការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដើម្បីសម្របខ្លួនទៅនឹងតម្រូវការជាក់លាក់របស់វា។ ខណៈពេលដែលទំនួលខុសត្រូវគឺស្ថិតនៅលើអ្នកលក់រាយដើម្បីទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើននោះ AI ទាំងមូលនឹងក្លាយទៅជាបច្ចេកវិជ្ជាដែលមាននិរន្តរភាពសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះតែប៉ុណ្ណោះប្រសិនបើវាផ្តល់នូវការត្រឡប់មកវិញលើការវិនិយោគ។
Gallino បាននិយាយថា “ប្រធានបទទូទៅដែលនៅតែធ្វើឱ្យខ្ញុំងឿងឆ្ងល់បន្តិចគឺថានៅកម្រិតជាច្រើន (ការត្រឡប់មកវិញលើការវិនិយោគ) ហាក់ដូចជាមិនមានការផ្តោតសំខាន់ទេ – ការសន្យាថាអ្វីៗទាំងអស់នេះនឹងសមហេតុផលនៅតាមផ្លូវ” Gallino ។ “នេះជាអ្វីដែលអាចបាត់បង់ការផ្តោតអារម្មណ៍នៅពាក់កណ្តាលនៃការបំផ្លើសនេះ។”
Addison ដែលជាអ្នកគ្រប់គ្រងការផ្លាស់ប្តូរបាននិយាយនៅពេលនោះថាលំហូរការងាររបស់ barista មិនត្រូវបានគាំទ្រដោយបច្ចេកវិទ្យាល្អបំផុតនោះទេ។
គាត់បាននិយាយថា “ខ្ញុំនឹងស្រឡាញ់ AI ប្រសិនបើខ្ញុំមានអារម្មណ៍ថាវាដំណើរការ ប៉ុន្តែខ្ញុំត្រូវតែនិយាយថា… ខ្ញុំមិនគិតថាវាសមល្អនៅក្នុងបរិយាកាសលក់រាយ ដែលទាំងភាពត្រឹមត្រូវ និងល្បឿនពិតជាមានសារៈសំខាន់” ។ “ហើយវាគ្រាន់តែមានអារម្មណ៍ថា វាមិនអាចជួយយើងក្នុងជួរមុខទាំងនោះបាន”។






