قررت شركة ستاربكس إيقاف العمل بأداة ذكاء اصطناعي كانت تستخدمها لإدارة المخزون داخل فروعها بأمريكا الشمالية. بعد أقل من 9 أشهر على تعميمها. وذلك عقب ظهور أخطاء تشغيلية متكررة أثارت شكوكًا حول كفاءة التقنية في بيئات العمل اليومية.
نظام ذكي لإجراء الجرد تلقائيًا
وكانت الأداة، التي طورتها شركة NomadGo، تعتمد على كاميرات وأجهزة استشعار LiDAR مثبتة على أجهزة لوحية لمسح رفوف المنتجات داخل الفروع. مثل الحليب والمكونات المستخدمة في إعداد المشروبات.
وهدفت التقنية إلى تنفيذ عمليات الجرد بشكل آلي بدلًا من الاعتماد على العد اليدوي التقليدي. بما يساعد في تحسين إدارة المخزون وتقليل أخطاء التشغيل.
أزمة بسبب أنواع الحليب
لكن النظام واجه مشكلة عملية غير متوقعة، تمثلت في عدم قدرته على التمييز بدقة بين المنتجات المتشابهة بصريًا. خاصة أنواع الحليب المختلفة مثل حليب الشوفان والحليب العادي.
وتسببت هذه الأخطاء في مشاكل متكررة بعمليات الجرد وإدارة المخزون داخل عدد من الفروع. ما دفع الشركة في النهاية إلى التراجع عن استخدام النظام.
العودة إلى الجرد اليدوي
وبحسب مذكرة داخلية اطلعت عليها وكالة رويترز للأنباء أبلغت ستاربكس موظفيها بوقف استخدام النظام والعودة مجددًا إلى العد اليدوي، مع توحيد أساليب الجرد داخل المقاهي.
وجاء القرار رغم أن المشروع كان من أبرز المبادرات التي دعمها الرئيس التنفيذي Brian Niccol ضمن خطة «العودة إلى ستاربكس» التي أطلقها بعد توليه المنصب في 2024 لتحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل أزمات نقص المنتجات.
تحديات الذكاء الاصطناعي في الواقع العملي
وكانت ستاربكس تأمل أن تساعد الأداة في توفير رؤية لحظية للمخزون داخل الفروع، خاصة بعد المشكلات التي واجهتها الشركة خلال السنوات الماضية بسبب اضطرابات سلاسل التوريد وتأخر الشحنات.
لكن الواقعة سلطت الضوء على التحديات التي تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي عند الانتقال من النماذج التجريبية إلى بيئات التشغيل الفعلية، حيث تظهر بعض الأنظمة أداءً جيدًا نظريًا، لكنها تواجه صعوبات عند التعامل مع التفاصيل اليومية داخل المتاجر.
استمرار الاستثمار في الذكاء الاصطناعي
ورغم التخلي عن أداة الجرد، أكدت ستاربكس استمرارها في الاستثمار بتقنيات أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات تنظيم الطلبات ودعم العاملين خلال أوقات الذروة داخل الفروع.
وتأتي هذه الخطوة في وقت تشير فيه دراسات حديثة إلى أن عددًا كبيرًا من مشروعات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات لم يحقق حتى الآن عوائد مالية واضحة، رغم حجم الإنفاق الضخم على تطوير هذه التقنيات.