Pirmąsias dirbtinio intelekto užuomazgas galima atsekti dar 1956 metais, kai atsirado asmeniniai kompiuteriai ir mokslininkai pradėjo plačiau diskutuoti šia tema. Tuo metu Lietuvoje ši technologija vieną pirmųjų žingsnių žengė beveik prieš 15 metų, kai prekybos tinklai dirbtinį intelektą įdarbino tiekimo grandinėse ir klientų lojalumo didinimui. Taip atsirado lojalumo kortelės, kurias pradėjus naudoti, dirbtinis intelektas analizavo duomenis pagal įvairius pirkimo įpročius.

2008 metais mūsų šalyje įvyko ir pirmasis šios technologijos debiutas savitarnos srityje – viename Lietuvos prekybos centrų startavo pirmosios savitarnos kasos visoje Rytų Europoje. Čia dirbtinis intelektas naudojamas prekių svorių savaime apsimokančioje duomenų bazėje, skirtoje prekių apsaugai. Kalbant apie mažmeninę prekybą, tokie dirbtinio intelekto pavyzdžiai yra tik ledkalnio viršūnė.

Kuo dirbtinis intelektas naudingas prekybininkams?

Visų pirma – žmogus yra protingiausia būtybė ir niekas geriau už mus negalėtų savarankiškai priimti sudėtingų sprendimų. Kita vertus, prekybininkams vienu metu reikia priiminėti tūkstančius sprendimų ir būti daugelyje savo skirtingų parduotuvių vienu metu. Būtent todėl be technologinės pagalbos išsiversti darosi vis sunkiau, o dirbtinis intelektas puikiai tinka standartinių, rutininių procesų automatizavimui.

Nors niekas negali pakeisti žmogaus, bet prekyboje – ypatingai asmeninio aptarnavimo srityse – yra daug rutininio darbo, kurį dirbtinis intelektas smarkiai palengvina. Pasaulinėje praktikoje šiandien galime sutikti ne vieną šios technologijos sprendimą.

Nuo pokalbių botų iki kompiuterinės regos

Daugeliui jau ne kartą teko susidurti su elektroninių parduotuvių ar paslaugų tiekėjų pokalbių botais (angl. chatbot). Jie, dirbtinio intelekto dėka, patys gali automatiškai atpažinti ir atsakyti į standartizuotus klientų klausimus. Panašūs sprendimai, tik virtualių asistentų-robotų pavidalu, važinėja po parduotuvių sales ir konsultuoja klientus ar pristato naujausius pasiūlymus. Tokie robotai, suintegruoti su kompiuterine rega (angl. computer vision), gali skenuoti parduotuvių lentynas ir informuoti, kokių prekių jose trūksta.

Kompiuterinės regos technologiją prekybininkai gali panaudoti ir nuostolių valdymui. Kalbant paprastai, be matematinių formulių, vaizdo kameros parduotuvėje ir specialūs algoritmai leidžia stebėti, kaip vyksta prekyba – nuo stebėjimo, kokių prekių bei kuriose lentynose pradeda trūkti iki saugumo užtikrinimo.

Svarbiausia tai, kad tokiai nuostolių prevencijai užtikrinti tereikia vaizdo kamerų infrastruktūros, kurią daugelis parduotuvių šiaip ar taip svarsto ar diegiasi ir specialios programinės įrangos. Dirbtinio intelekto galimybės su vaizdo stebėjimo kameromis sukelia savotišką „dežavu“ jausmą ir galėtų būti palygintos su asmeninio kompiuterio atsiradimu ir jo sukelta revoliucija. Šiandien kamerų svarba, lūkestis joms ir būsimos galimybės yra labai panašaus lygio.

Gali atpažinti net nusičiaudėjimą

Jeigu nuostolių prevencija, turint parduotuvėse kamerų infrastruktūrą yra tai, apie ką jau kurį laiką kalbama, tai nustebinti gali dirbtinio intelekto pritaikymas dabartinei realybei. Pavyzdžiui, kameros stebi, ar niekas parduotuvėje nečiaudi, nekosėja, ar parduotuvės personalas užtikrina malonų klientų aptarnavimą ir t. t.

Tuo metu tai, kad visos įdiegtos kameros susieina į bendrą tinklą, leidžia vienu metu matyti, kas vyksta visose valdomose parduotuvėse. Taigi, naudojant šią infrastruktūrą galima ne tik mažinti nuostolius, bet ir stabdyti viruso plitimą bei užtikrinti geresnį klientų aptarnavimą.

Verta pastebėti, kad dirbtinio intelekto mažmeninėje prekyboje srityje pasižymi ir lietuviai. Tokių pavyzdžių yra daugiau nei keli, bet išskirčiau šiuos: kompiuterinės regos panaudojimas savitarnos kasose nuostolių prevencijai, klientų elgesio prognozavimas, remiantis lojalumo kortelių duomenimis, parduotuvė be kasininkų ir prekių pasirinkimo savitarnos kasose funkcionalumo automatizavimas.

Kadangi prie vieno iš šių pavyzdžių tenka prisidėti tiesiogiai, o su kitais – bendradarbiauti, nuolat pastebime, kiek daug ir neišsemiamų dirbtinio intelekto galimybių bei pritaikymo būdų turime šiandien. Vienas naujausių pavyzdžių – vagysčių prevencijos sprendimas savitarnos kasose – atrodo taip: specialus lietuvių sukurtas algoritmas padeda atpažinti, kai nuskenavus pigesnės prekės brūkšninį kodą bandoma nusipirkti brangesnį daiktą ar vertingą prekę įsigyti pasvėrus ją kaip, pavyzdžiui, bulves.

Taigi, ar dirbtinis intelektas yra raktas, padėsiantis prekybininkams parduoti ir suvaldyti procesus? Taip, tačiau technologijų nepakanka ir viskas vis dar priklauso nuo paties raktininko. Tam, kad raktas jums tiktų, reikia žinoti, kokius procesus norite automatizuoti, tuomet pasirinkti tinkamas technologijas ir stebėti rezultatus.