Attualità
Store manager sostituiti da algoritmi, test in Cina
L'idea più originale è probabilmente quella di Moby Mart, il minimarket mobile progettato dall'Università di Hefei (Cina) insieme alla start up svedese Wheelys. In questo caso, infatti, i dipendenti umani sono sostituiti da ologrammi dotati di intelligenza artificiale, in grado persino di fornire consigli personalizzati alla clientela. Ma da Amazon Go fino a Hema, catena fisica di Alibaba, passando anche per i mini store automatizzati di Auchan e Lawson in Asia, la nuova frontiera dei negozi smart di ultima generazione sembra escludere ovunque i lavoratori in carne e ossa. Una tendenza che negli Usa già preoccupa i sindacati e anima il dibattito politico, che inevitabilmente si interroga sui risvolti occupazionali a lungo termine. Oltre a cassieri e addetti alle vendite, del resto, a rischiare il posto potrebbero esserci persino i manager dei supermercati, nel loro caso incalzati addirittura da un algoritmo.
L'esperimento di Baidu
Sempre in Cina, infatti, ha destato clamore un esperimento condotto da Baidu, principale motore di ricerca online del Paese. Grazie a un algoritmo realizzato considerando i dati storici e decine di variabili, previsioni meteo comprese, la società ha sviluppato un modello in grado di definire, con estrema precisione, il quantitativo di alimenti freschi e deperibili necessario l'indomani per soddisfare le esigenze dei negozi.
Sprechi ridotti del 30%
Il risultato del test, condotto per il momento soltanto su dieci punti vendita della catena Today Convenience, è stato superiore alle aspettative. Insomma l'algoritmo batterebbe le performance dei gestori più esperti, riducendo gli sprechi del 30%. E, inoltre, durante questa fase di prova avrebbe consentito agli store interessati di incrementare gli utili del 20%. Intanto, nel corso del 2018 verranno coinvolti almeno altri 200 supermercati di Wuhan, la città più popolosa della Cina centrale, con l'intento, certamente più elegante, di supportare gli store manager meno esperti.
Una questione di dati
"Più dati abbiamo a disposizione, maggiore è la precisione che possiamo raggiungere", ha dichiarato Liu Yongfeng, senior project manager di Baidu. "Nel business degli alimenti freschi - ha aggiunto Wen Ying, branding director di Today Convenience - il tempo è denaro. D'altronde, dobbiamo buttare tutto il cibo non venduto entro 24 ore e, per ora, la previsione della domanda è tutta basata sull'esperienza umana. Tuttavia, da noi il tasso di turnover dei dipendenti è molto elevato e, spesso, chi lascia non trasferisce le proprie conoscenze al suo successore".
Fonte. Food Web
L'esperimento di Baidu
Sempre in Cina, infatti, ha destato clamore un esperimento condotto da Baidu, principale motore di ricerca online del Paese. Grazie a un algoritmo realizzato considerando i dati storici e decine di variabili, previsioni meteo comprese, la società ha sviluppato un modello in grado di definire, con estrema precisione, il quantitativo di alimenti freschi e deperibili necessario l'indomani per soddisfare le esigenze dei negozi.
Sprechi ridotti del 30%
Il risultato del test, condotto per il momento soltanto su dieci punti vendita della catena Today Convenience, è stato superiore alle aspettative. Insomma l'algoritmo batterebbe le performance dei gestori più esperti, riducendo gli sprechi del 30%. E, inoltre, durante questa fase di prova avrebbe consentito agli store interessati di incrementare gli utili del 20%. Intanto, nel corso del 2018 verranno coinvolti almeno altri 200 supermercati di Wuhan, la città più popolosa della Cina centrale, con l'intento, certamente più elegante, di supportare gli store manager meno esperti.
Una questione di dati
"Più dati abbiamo a disposizione, maggiore è la precisione che possiamo raggiungere", ha dichiarato Liu Yongfeng, senior project manager di Baidu. "Nel business degli alimenti freschi - ha aggiunto Wen Ying, branding director di Today Convenience - il tempo è denaro. D'altronde, dobbiamo buttare tutto il cibo non venduto entro 24 ore e, per ora, la previsione della domanda è tutta basata sull'esperienza umana. Tuttavia, da noi il tasso di turnover dei dipendenti è molto elevato e, spesso, chi lascia non trasferisce le proprie conoscenze al suo successore".
Fonte. Food Web
