Inteligența artificială, eșec major. Starbucks a oprit o aplicație de inventar. Ce greșeli făcea

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google Urmărește-ne pe Google News

Starbucks a decis să oprească un program de inteligența artificială folosit în magazine pentru automatizarea inventarului, la doar nouă luni după ce fusese implementat în rețeaua sa din SUA.

Instrumentul, promovat inițial ca o soluție pentru reducerea lipsurilor de produse și pentru eficientizarea muncii angajaților, a fost retras după ce a generat erori de numărare și de identificare a unor produse aflate pe rafturi.

Potrivit News24, care citează Reuters, Starbucks a transmis angajaților printr-un buletin intern că programul „Automated Counting” va fi retras, iar componentele pentru băuturi și laptele vor fi numărate la fel ca alte categorii de inventar din cafenele.

De ce a renunțat la programul de inteligența artificială

Instrumentul AI fusese creat pentru a ajuta angajații să numere mai rapid produsele din magazine. În locul inventarului manual clasic, lucrătorii scanau rafturile cu o tabletă, iar software-ul trebuia să recunoască automat produsele, să le numere și să semnaleze stocurile reduse.

„Nu vrem ca oamenii să aibă soarta dinozaurilor”. Ce aflăm despre SpaceX, Starlink și banii lui Musk din documentele pentru IPO

Medicamentele de slăbit, posibile efecte secundare surprinzătoare legate de cancer, potrivit celor mai noi studii

Problema a fost că sistemul nu a funcționat suficient de precis. Reuters a relatat anterior că aplicația confunda produse asemănătoare, inclusiv tipuri similare de lapte, rata unele articole sau le eticheta greșit. Un exemplu menționat în relatare arată că instrumentul nu a recunoscut o sticlă de sirop de mentă aflată pe raft, deși număra produsele vecine.

Pentru un lanț precum Starbucks, unde disponibilitatea ingredientelor este esențială pentru vânzări, astfel de erori nu sunt minore. Dacă sistemul greșește inventarul, magazinul poate comanda prea mult, prea puțin sau poate rata produse-cheie pentru băuturile comandate de clienți.

Programul făcea parte din strategia lui Brian Niccol

Sistemul AI era parte a eforturilor directorului general Brian Niccol de a rezolva problemele persistente de aprovizionare ale Starbucks. Niccol a legat în trecut lipsurile de produse din magazine de rezultatele comerciale ale companiei, iar îmbunătățirea disponibilității produselor a fost una dintre prioritățile sale operaționale.

Starbucks a prezentat inițial programul drept o inovație capabilă să ofere vizibilitate mai bună asupra stocurilor din cafenele. În septembrie 2025, compania anunța lansarea tehnologiei în peste 11.000 de locații din SUA și Canada, susținând că soluția de inventar bazată pe AI urma să îi ajute pe angajați să lucreze mai eficient.

Tehnologia era furnizată de NomadGo, companie care promova sistemul ca având capacitatea de a face inventarul de până la opt ori mai rapid decât metodele manuale și cu o acuratețe declarată de 99%.

Explicația oficială Starbucks

Starbucks nu a prezentat decizia ca pe un eșec tehnologic, ci ca pe o schimbare de proces. Compania a transmis Reuters că oprirea programului are legătură cu dorința de a standardiza modul în care se face inventarul în cafenele, în timp ce continuă să lucreze la consistență și execuție la scară.

Lanțul de cafenele a mai precizat că urmărește să ajungă la reaprovizionări mai frecvente, inclusiv zilnice, și la îmbunătățiri continue ale lanțului de aprovizionare.

Cu alte cuvinte, Starbucks nu renunță la digitalizare, ci la acest instrument specific de numărare automată, cel puțin în forma în care fusese implementat.

O lecție pentru companiile care adoptă AI prea repede

Cazul Starbucks arată o problemă tot mai vizibilă în marile companii: presiunea de a introduce rapid inteligența artificială poate depăși capacitatea tehnologiei de a funcționa corect în condiții reale.

În teorie, un sistem AI care recunoaște produse pe rafturi pare simplu și eficient. În practică, rafturile din magazine nu sunt laboratoare controlate. Produsele pot fi așezate diferit, ambalajele pot semăna între ele, etichetele pot fi parțial ascunse, iar lumina sau unghiul de scanare pot afecta recunoașterea vizuală.

Aici apare diferența dintre un demo convingător și o operațiune la scară mare. Starbucks nu testa aplicația într-un singur magazin, ci într-o rețea masivă, cu mii de locații, mii de angajați și milioane de interacțiuni operaționale.