Amazon ya está implementando de forma continua la inteligencia artificial dentro de su cadena de suministro. A través del Project P.I., la empresa busca agilizar los procesos logísticos dentro de los centros de distribución de la compañía, con el objetivo de garantizar que los productos enviados a los clientes lleguen en perfectas condiciones, evitando errores comunes como productos dañados o incorrectos en talla o color que son enviados y luego devueltos.
Esta tecnología ya está funcionando en algunos centros de distribución a través de cámaras, conviviendo con trabajadores humanos y robots, y su concepto consiste en ser una especie de detective para encontrar productos defectuosos antes de que sean enviados.
Así es el Project P.I. de Amazon
En los centros de cumplimiento de Amazon en América del Norte, millones de productos atraviesan diariamente túneles de imágenes donde Project P.I. lleva a cabo su labor meticulosa. Esta inteligencia artificial utiliza tecnologías avanzadas de visión por computadora y generación de IA para analizar cada artículo en busca de defectos.
Desde libros con cubiertas dobladas hasta alimentos para mascotas con envases rotos, Project P.I. actúa como un vigilante, asegurando que cada artículo cumpla con los estándares de calidad antes de ser enviado a su destinatario final.
El proceso es simple: cuando un producto se coloca en una caja para su envío, esta pasa por el túnel de imágenes donde la IA examina visualmente el artículo y evalúa si hay algún problema evidente. Si se detecta algún defecto, se activa una alerta y el producto se retira del flujo de envío.
Esto no solo evita que productos defectuosos lleguen a los clientes, sino que también permite a Amazon investigar más a fondo para identificar y corregir cualquier problema sistémico que pueda estar causando tales errores.
Un impacto directo a favor de los clientes
La implementación de Project P.I. no se limita a mejorar la experiencia del cliente, también tiene un impacto positivo en los esfuerzos de sostenibilidad de Amazon. Al evitar el envío de productos defectuosos, se reducen significativamente las devoluciones, el desperdicio de embalaje y las emisiones de carbono asociadas con el transporte innecesario.
“Mediante el aprovechamiento de la IA y la imagen de productos dentro de nuestras instalaciones operativas, podemos detectar eficientemente productos potencialmente dañados y abordar más de esos problemas antes de que lleguen nunca a un cliente, lo que supone una victoria para el cliente, nuestros socios vendedores y el medio ambiente”, aseguró Dharmesh Mehta, vicepresidente de Servicios de Socios de Venta Mundial en Amazon, en blog oficial de la compañóa.
El éxito de Project P.I. ha sentado las bases para futuras innovaciones dentro de la compañía, que está desarrollando un sistema de Modelo de Lenguaje Grande Multi-Modal (MLLM), similar a un sistema GPT, que permitirá un análisis más profundo de las causas detrás de las devoluciones de los clientes.
Este sistema revisará las opiniones y comentarios de los clientes y también analizará imágenes tomadas por Project P.I., así como otras fuentes de datos para identificar las raíces de los problemas.
Por ejemplo, si un cliente contacta a Amazon porque recibió sábanas tamaño king en lugar de tamaño twin, el sistema MLLM cruzará esa retroalimentación con las imágenes del centro de cumplimiento y realizará preguntas clave como “¿Es visible la etiqueta del producto en la imagen?”, y “¿La etiqueta indica tamaño king o twin?”.
Esta capacidad integrada de análisis permite a Amazon aprender de cada interacción con el cliente y mejorar continuamente sus operaciones. Reduciendo el número de devoluciones, que es uno de los principales problemas de la compañía, ya que genera gastos innecesarios en transporte, embalaje y otros procesos.