Não apenas humanos, a IA também está se acostumando com o novo normal – Últimas Notícias

Inteligência artificial As soluções (AI) são construídas usando muitos e muitos dados, a maioria histórica. Quando centenas de fotos de gatos são mostradas em um sistema de IA, ele aprende o que é um gato e o que não é um gato. Os sistemas de IA no varejo aprendem com histórico dados quais são, por exemplo, os padrões de compra em uma loja, como ela muda ao longo de meses / estações, como é diferente em outra loja em outro local. Isso permite fazer previsões.

Quando algo como o Covid-19 acontece e muda drasticamente muitos padrões históricos, os sistemas de IA são tão despreparados quanto os humanos. E eles exigem treinamento novo, reescrita dos algoritmos.

O fornecedor de soluções de IA com base em Bengaluru, Manthan, trabalha com muitos varejistas globais. Um dos clientes de varejo de moda da empresa nos EUA viu quase todas as suas 700 lojas fecharem no final de março. O diretor de produtos da empresa Sameer Narula diz que eles tiveram que refazer seus algoritmos para lidar com o impacto a curto e longo prazo do evento. “No curto prazo, tivemos que construir rapidamente novos modelos, em semanas, que poderiam usar dados de comércio eletrônico para identificar padrões e tendências em mudança e misturá-los com dados geoespaciais para prever a demanda nas lojas quando elas reabrissem” ele diz.

A longo prazo, é mais difícil. Narula diz que os dados específicos de eventos pandêmicos ainda são limitados e estão evoluindo para serem úteis na calibração do impacto a longo prazo deles. “Estamos trabalhando para incorporar vários novos sinais micro e macroeconômicos, como índice de sentimento do consumidor, índice de otimismo econômico em nossos modelos de previsão de demanda, para oferecer uma adaptabilidade mais permanente e genérica para lidar com o impacto de eventos excepcionais no futuro, ” ele diz.

Swiggy também teve que improvisar seus sistemas de IA para lidar melhor com o Covid-19. Normalmente, um parceiro de entrega clica em uma selfie durante o login todos os dias e o sistema de IA verifica o parceiro. Após o Covid, o sistema também precisou verificar a conformidade do uso de máscaras por esses parceiros, diz o chefe de engenharia e agregador de restaurantes. ciência de dados Dale Vaz.



Como o governo proibiu a entrega de itens não essenciais, Swiggy precisou garantir que os clientes não exigissem a entrega de itens como cigarros e álcool. Então, eles criaram um modelo de linguagem natural para identificar itens não essenciais e variantes dessas palavras, no campo de instruções especiais, e impedir que eles sejam entregues. Como os menus dos restaurantes mudaram significativamente após os bloqueios, eles precisavam ser atualizados rapidamente. Mais de 60% das atualizações do menu foram automatizadas com a ajuda de um visão computacional modelo que lê os menus físicos e extrai nomes e preços de itens. Isso reduziu significativamente o tempo de resposta do Swiggy para atualizações do menu.

Nikhil Malhotra, chefe global do Makers Lab na Tech Mahindra, diz que a IA provou ser uma ótima ferramenta para descobrir padrões, mas não pode olhar para choques e surpresas, nem para mudanças bruscas de dados. Eles trabalham dentro de um contexto específico, e é somente nesse contexto que eles podem fornecer informações valiosas. “Isso deve ser entendido tanto pelos provedores de serviços quanto pelos clientes antes de determinar o que eles exigem da IA”, diz ele.