Walmart: ChatGPT checkout ປ່ຽນເປັນ 3x ຮ້າຍແຮງກວ່າເວັບໄຊທ໌

Walmart's Generative AI Checkout: A cautionary Tale for Retail Innovation

ຄຳ​ສັນຍາ​ຂອງ​ການ​ຜະລິດ AI ​ເພື່ອ​ປະຕິ​ວັດ​ປະສົບ​ການ​ຂອງ​ລູກ​ຄ້າ​ແມ່ນ​ເປັນ​ພິດ​ໄພ​ຕໍ່​ຜູ້​ຄ້າ​ປີກ. ເມື່ອ titan ຄ້າຍຄື Walmart ທົດລອງກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະ ໄໝ, ອຸດສາຫະກໍາໄດ້ສັງເກດເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດ. ການເປີດເຜີຍທີ່ຜ່ານມາແລະບອກໄດ້ເກີດຂື້ນຈາກການທົດສອບພາຍໃນ: ການກວດສອບການສົນທະນາທີ່ໃຊ້ ChatGPT ຂອງ Walmart ໄດ້ປ່ຽນການຂາຍຫຼາຍກວ່າເວັບໄຊທ໌ດັ້ງເດີມສາມເທົ່າ. ສະຖິຕິທີ່ຫນ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ blip; ມັນເປັນບົດຮຽນທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການເຕັ້ນແບບສະລັບສັບຊ້ອນລະຫວ່າງເຕັກໂນໂລຢີນະວັດກໍາແລະຫຼັກການພື້ນຖານການຄ້າ. ມັນເນັ້ນຫນັກວ່າເຄື່ອງມືໃຫມ່ທີ່ສົດໃສທີ່ສຸດຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນກອບການດໍາເນີນງານທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອປະສົບຜົນສໍາເລັດ - ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງທຸລະກິດແບບໂມດູນເຊັ່ນ Mewayz.

ຄວາມຂັດແຍ້ງໃນການສົນທະນາ

ສະ​ຖານ​ທີ່​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ຫນ້າ​ສົນ​ໃຈ​: ແທນ​ທີ່​ຈະ​ຄລິກ​ໃສ່​ໂຄງ​ຮ່າງ​ການ​, ລູກ​ຄ້າ​ພຽງ​ແຕ່ "ເວົ້າ​" ກັບ AI ເພື່ອ​ສັ່ງ​ສິນ​ຄ້າ​. "ເພີ່ມນົມ, ເຂົ້າຈີ່, ແລະບັດວັນເດືອນປີເກີດໃສ່ກະຕ່າຂອງຂ້ອຍ," ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະເວົ້າ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວາມເປັນຈິງໄດ້ນໍາສະເຫນີ friction ທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. AI, ໃນຂະນະທີ່ເຂົ້າໃຈພາສາ, ຕໍ່ສູ້ກັບສະພາບການທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນຂອງການເດີນທາງຊື້ເຄື່ອງ. "ນົມ" ແມ່ນອິນຊີ 2% ຫຼືກາລອນຂອງຮ້ານ? "ບັດວັນເກີດ" ອັນໃດສໍາລັບຫລານຊາຍ? ການສົນທະນາເພື່ອຊີ້ແຈງລາຍລະອຽດເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຍາວກວ່າ ແລະສັບສົນກວ່າການຄລິກທີ່ໄວສອງສາມຄັ້ງໃນການໂຕ້ຕອບພາບ. ສິ່ງທີ່ໝາຍເຖິງທາງລັດກາຍເປັນທາງອ້ອມ, ເພີ່ມການໂຫຼດທາງສະໝອງ ແລະ ນຳໄປສູ່ລົດເຂັນທີ່ຖືກປະຖິ້ມໃນອັດຕາທີ່ສູງຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ບ່ອນທີ່ການທົດລອງ AI ມັກຈະສະດຸດ

ປະສົບການຂອງ Walmart ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມອັນຕະລາຍທີ່ສຳຄັນຫຼາຍອັນໃນການວາງ AI ຂັ້ນສູງໄປສູ່ລະບົບການຄ້າທີ່ມີຢູ່:

• ການລະເລີຍພາບ: ການຂາຍຍ່ອຍແມ່ນເປັນພາບ. ຜູ້ຊື້ແມ່ນອີງໃສ່ຮູບພາບຜະລິດຕະພັນ, ສີ, ແລະໂຄງຮ່າງການປຽບທຽບເພື່ອຕັດສິນໃຈ - ຂໍ້ຄວາມທີ່ສູນເສຍໃນການສົນທະນາແບບຂໍ້ຄວາມເທົ່ານັ້ນ.
• Overcomplicating the Simple: ສໍາລັບການຊື້ແບບປົກກະຕິ ຫຼືເປົ້າໝາຍ, ເສັ້ນທາງທີ່ຄ່ອງຕົວ, ເປັນແມ່ແບບ (ເຊັ່ນເວັບໄຊທ໌) ມັກຈະໄວກວ່າການສົນທະນາແບບເປີດ.
• Disconnected Data Silos: ການກວດສອບ AI ອາດຈະເຮັດວຽກເປັນຊ່ອງທາງແຍກຕ່າງຫາກ, ບໍ່ໄດ້ປະສົມປະສານຢ່າງເຕັມສ່ວນກັບສິນຄ້າຄົງຄັງແບບສົດໆ, ເຄື່ອງຈັກສົ່ງເສີມສ່ວນບຸກຄົນ, ຫຼືຄວາມມັກທີ່ຜູ້ໃຊ້ບັນທຶກໄວ້ຈາກຊ່ອງທາງອື່ນ.
• ບໍ່ມີ Handoff ການດໍາເນີນງານ: ເຖິງແມ່ນວ່າການສົນທະນາຈະເຮັດວຽກ, ຄວາມສໍາເລັດຂອງມັນຂຶ້ນກັບການເຊື່ອມໂຍງທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງກັບການປະຕິບັດ, ການຈ່າຍເງິນ, ແລະລະບົບການຂົນສົ່ງ - ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ອ່ອນແອສາມາດທໍາລາຍຕ່ອງໂສ້ທັງຫມົດ.

ຄວາມຈຳເປັນຂອງລະບົບເອກະພາບ

ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ບົດ​ຮຽນ​ໄດ້​ຂ້າມ AI. ບັນຫາບໍ່ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ ChatGPT ໃນການໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ການເຊື່ອມໂຍງຂອງມັນເຂົ້າໄປໃນການເດີນທາງສຸດທ້າຍຂອງລູກຄ້າ. ນະວັດຕະກໍາທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນໃນ silo ຄຸນນະສົມບັດ. ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເວທີພື້ນຖານທີ່ໂມດູນໃຫມ່ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນ AI ການສົນທະນາ, ປະຕູການຈ່າຍເງິນໃຫມ່, ຫຼືເຄື່ອງມືທົດລອງ AR - ສາມາດສຽບເຂົ້າໄປໃນແຫຼ່ງຄວາມຈິງດຽວສໍາລັບຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ແລະການຈັດການຄໍາສັ່ງ. ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບສະຖານະການທີ່ແນ່ນອນນີ້. ແທນທີ່ຈະບັງຄັບໃຫ້ຕົວແທນ AI ແບບໂດດດ່ຽວເພື່ອໂຕ້ຕອບກັບລະບົບທີ່ແຕກແຍກກັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ໂມດູລາ OS ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນເຮັດວຽກເປັນອົງປະກອບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກແບບຮວມຕົວກັນ, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແບບສົດໆ ແລະກະຕຸ້ນການດໍາເນີນການ backend ທີ່ຊັດເຈນ.

AI ທີ່ລູກຄ້າປະເຊີນໜ້າກັບລູກຄ້າທີ່ກ້າວໜ້າທີ່ສຸດແມ່ນດີເທົ່າກັບກະດູກສັນຫຼັງຂອງການປະຕິບັດງານທີ່ມັນສ້າງຂຶ້ນ. ການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາທີ່ງົດງາມບໍ່ສາມາດຊົດເຊີຍຂະບວນການສໍາເລັດທີ່ແຕກແຍກຫຼືຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຄວາມສຳເລັດຕ້ອງການຄວາມກົມກຽວລະຫວ່າງປະສົບການດ້ານໜ້າ ແລະ ການປະຕິບັດດ້ານຫຼັງ.

ການ​ກໍ່​ສ້າງ​ທີ່​ສະ​ຫລາດ​ກວ່າ, ບໍ່​ພຽງ​ແຕ່ flashier

ການທົດສອບຂອງ Walmart ເປັນການປະກອບສ່ວນອັນລ້ຳຄ່າຕໍ່ກັບວິວັດທະນາການຂອງເທັກໂນໂລຢີຂາຍຍ່ອຍ. ມັນຍ້າຍອຸດສາຫະກໍາທີ່ຜ່ານມາ hype ແລະເຂົ້າໄປໃນໄລຍະຂອງການປະຕິບັດ pragmatic. ອະນາຄົດອາດບໍ່ແມ່ນການຊໍາລະຜ່ານການສົນທະນາທີ່ບໍລິສຸດ, ແຕ່ເປັນການຜະສົມຜະສານທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ AI ຊ່ວຍເຫຼືອໃນຊ່ວງເວລາສະເພາະ ເຊັ່ນ: ການຕອບຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຊັບຊ້ອນພາຍໃນໜ້າຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ການຊ່ວຍປະກອບສ່ວນປະກອບຂອງສູດອາຫານ - ທັງໝົດໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຈ່າຍເງິນຫຼັກທີ່ໝັ້ນຄົງ, ເປັນພາບ ແລະປະສິດທິພາບຍັງຄົງຢູ່. ຍຸດທະສາດ takeaway ມີຄວາມຊັດເຈນ: ລົງທຶນທໍາອິດໃນລະບົບປະຕິບັດງານແບບໂມດູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຄວບຄຸມເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໄດ້ຢ່າງປອດໄພແລະສອດຄ່ອງກັນ. ໂດຍການສ້າງພື້ນຖານເຊັ່ນ Mewayz, ທຸລະກິດສາມາດທົດລອງກັບ AI ແລະນະວັດຕະກໍາອື່ນໆທີ່ພວກເຂົາເພີ່ມມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງ, ຮັບປະກັນວ່າທຸກໆໂມດູນໃຫມ່ຈະປັບປຸງ - ແທນທີ່ຈະເປັນອຸປະສັກ - ເປົ້າຫມາຍພື້ນຖານຂອງປະສົບການລູກຄ້າທີ່ມີການປ່ຽນແປງສູງ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

Walmart's Generative AI Checkout: A cautionary Tale for Retail Innovation

ຄຳ​ສັນຍາ​ຂອງ​ການ​ຜະລິດ AI ​ເພື່ອ​ປະຕິ​ວັດ​ປະສົບ​ການ​ຂອງ​ລູກ​ຄ້າ​ແມ່ນ​ເປັນ​ພິດ​ໄພ​ຕໍ່​ຜູ້​ຄ້າ​ປີກ. ເມື່ອ titan ຄ້າຍຄື Walmart ທົດລອງກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະ ໄໝ, ອຸດສາຫະກໍາໄດ້ສັງເກດເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດ. ການເປີດເຜີຍທີ່ຜ່ານມາແລະບອກໄດ້ເກີດຂື້ນຈາກການທົດສອບພາຍໃນ: ການກວດສອບການສົນທະນາທີ່ໃຊ້ ChatGPT ຂອງ Walmart ໄດ້ປ່ຽນການຂາຍຫຼາຍກວ່າເວັບໄຊທ໌ດັ້ງເດີມສາມເທົ່າ. ສະຖິຕິທີ່ຫນ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ blip; ມັນເປັນບົດຮຽນທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການເຕັ້ນແບບສະລັບສັບຊ້ອນລະຫວ່າງເຕັກໂນໂລຢີນະວັດກໍາແລະຫຼັກການພື້ນຖານການຄ້າ. ມັນເນັ້ນຫນັກວ່າເຄື່ອງມືໃຫມ່ທີ່ສົດໃສທີ່ສຸດຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນກອບການດໍາເນີນງານທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອປະສົບຜົນສໍາເລັດ - ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງທຸລະກິດແບບໂມດູນເຊັ່ນ Mewayz.

ຄວາມຂັດແຍ້ງໃນການສົນທະນາ

ສະ​ຖານ​ທີ່​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ຫນ້າ​ສົນ​ໃຈ​: ແທນ​ທີ່​ຈະ​ຄລິກ​ໃສ່​ໂຄງ​ຮ່າງ​ການ​, ລູກ​ຄ້າ​ພຽງ​ແຕ່ "ເວົ້າ​" ກັບ AI ເພື່ອ​ສັ່ງ​ສິນ​ຄ້າ​. "ເພີ່ມນົມ, ເຂົ້າຈີ່, ແລະບັດວັນເດືອນປີເກີດໃສ່ກະຕ່າຂອງຂ້ອຍ," ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະເວົ້າ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວາມເປັນຈິງໄດ້ນໍາສະເຫນີ friction ທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. AI, ໃນຂະນະທີ່ເຂົ້າໃຈພາສາ, ຕໍ່ສູ້ກັບສະພາບການທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນຂອງການເດີນທາງຊື້ເຄື່ອງ. "ນົມ" ແມ່ນອິນຊີ 2% ຫຼືກາລອນຂອງຮ້ານ? "ບັດວັນເກີດ" ອັນໃດສໍາລັບຫລານຊາຍ? ການສົນທະນາເພື່ອຊີ້ແຈງລາຍລະອຽດເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຍາວກວ່າ ແລະສັບສົນກວ່າການຄລິກທີ່ໄວສອງສາມຄັ້ງໃນການໂຕ້ຕອບພາບ. ສິ່ງທີ່ໝາຍເຖິງທາງລັດກາຍເປັນທາງອ້ອມ, ເພີ່ມການໂຫຼດທາງສະໝອງ ແລະ ນຳໄປສູ່ລົດເຂັນທີ່ຖືກປະຖິ້ມໃນອັດຕາທີ່ສູງຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ບ່ອນທີ່ການທົດລອງ AI ມັກຈະສະດຸດ

ປະສົບການຂອງ Walmart ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມອັນຕະລາຍທີ່ສຳຄັນຫຼາຍອັນໃນການວາງ AI ຂັ້ນສູງໄປສູ່ລະບົບການຄ້າທີ່ມີຢູ່:

ຄວາມຈຳເປັນຂອງລະບົບເອກະພາບ

ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ບົດ​ຮຽນ​ໄດ້​ຂ້າມ AI. ບັນຫາບໍ່ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ ChatGPT ໃນການໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ການເຊື່ອມໂຍງຂອງມັນເຂົ້າໄປໃນການເດີນທາງສຸດທ້າຍຂອງລູກຄ້າ. ນະວັດຕະກໍາທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນໃນ silo ຄຸນນະສົມບັດ. ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເວທີພື້ນຖານທີ່ໂມດູນໃຫມ່ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນ AI ການສົນທະນາ, ປະຕູການຈ່າຍເງິນໃຫມ່, ຫຼືເຄື່ອງມືທົດລອງ AR - ສາມາດສຽບເຂົ້າໄປໃນແຫຼ່ງຄວາມຈິງດຽວສໍາລັບຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ແລະການຈັດການຄໍາສັ່ງ. ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບສະຖານະການທີ່ແນ່ນອນນີ້. ແທນທີ່ຈະບັງຄັບໃຫ້ຕົວແທນ AI ແບບໂດດດ່ຽວເພື່ອໂຕ້ຕອບກັບລະບົບທີ່ແຕກແຍກກັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ໂມດູລາ OS ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນເຮັດວຽກເປັນອົງປະກອບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກແບບຮວມຕົວກັນ, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແບບສົດໆ ແລະກະຕຸ້ນການດໍາເນີນການ backend ທີ່ຊັດເຈນ.

ການ​ກໍ່​ສ້າງ​ທີ່​ສະ​ຫລາດ​ກວ່າ, ບໍ່​ພຽງ​ແຕ່ flashier

ການທົດສອບຂອງ Walmart ເປັນການປະກອບສ່ວນອັນລ້ຳຄ່າຕໍ່ກັບວິວັດທະນາການຂອງເທັກໂນໂລຢີຂາຍຍ່ອຍ. ມັນຍ້າຍອຸດສາຫະກໍາທີ່ຜ່ານມາ hype ແລະເຂົ້າໄປໃນໄລຍະຂອງການປະຕິບັດ pragmatic. ອະນາຄົດອາດບໍ່ແມ່ນການຊໍາລະຜ່ານການສົນທະນາທີ່ບໍລິສຸດ, ແຕ່ເປັນການຜະສົມຜະສານທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ AI ຊ່ວຍເຫຼືອໃນຊ່ວງເວລາສະເພາະ ເຊັ່ນ: ການຕອບຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຊັບຊ້ອນພາຍໃນໜ້າຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ການຊ່ວຍປະກອບສ່ວນປະກອບຂອງສູດອາຫານ - ທັງໝົດໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຈ່າຍເງິນຫຼັກທີ່ໝັ້ນຄົງ, ເປັນພາບ ແລະປະສິດທິພາບຍັງຄົງຢູ່. ຍຸດທະສາດ takeaway ມີຄວາມຊັດເຈນ: ລົງທຶນທໍາອິດໃນລະບົບປະຕິບັດງານແບບໂມດູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຄວບຄຸມເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໄດ້ຢ່າງປອດໄພແລະສອດຄ່ອງກັນ. ໂດຍການສ້າງພື້ນຖານເຊັ່ນ Mewayz, ທຸລະກິດສາມາດທົດລອງກັບ AI ແລະນະວັດຕະກໍາອື່ນໆທີ່ພວກເຂົາເພີ່ມມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງ, ຮັບປະກັນວ່າທຸກໆໂມດູນໃຫມ່ຈະປັບປຸງ - ແທນທີ່ຈະເປັນອຸປະສັກ - ເປົ້າຫມາຍພື້ນຖານຂອງປະສົບການລູກຄ້າທີ່ມີການປ່ຽນແປງສູງ.