Uncategorized

Kellogg exec on AI использует кейсы, реализацию и «изменение культуры»

Где ваше предприятие находится на кривой внедрения ИИ? Примите участие в нашем опросе AI, чтобы узнать.


В эту эпоху развития технологий организации должны быть в высшей степени адаптивными, чтобы добиться успеха. Статистический отчет показывает, что до пандемии более 4,7 миллиона человек в США работали удаленно, по крайней мере, половину времени, и с тех пор этот процент увеличился. И 75% людей, впервые использующих цифровые каналы, указывают, что они будут продолжать их использовать, когда все вернется к постпандемическому «нормальному» состоянию.

Kellogg входит в число брендов, применяющих стратегии гибкой и разносторонней работы. Например, путь компании к созданию аналитических решений привел к появлению инструментов, которые могут определять индикаторы изменений потребителей и профиль покупателя по демографическим признакам. Kellogg теперь также использует данные для таргетинга кампаний на потребительские базы и направления розничных продаж, автоматизации и оптимизации поиска и инвентаризации для электронной коммерции.

«Мы используем искусственный интеллект во всем нашем бизнесе – от создания эффективности цепочки поставок до определения лучших сочетаний вкусов для новых продуктов питания, до сосредоточения внимания маркетинга на ключевых когортах и ​​определения того, какой контент будет им больше всего резонировать, до выявления возможностей реализации торговых точек», – Моника МакГурк, Об этом в беседе с VentureBeat заявил главный специалист по глобальному развитию Kellogg. «Каждая функция и бизнес-подразделение в Kellogg расставляют приоритеты в сценариях использования на основе факторов, варьирующихся от их влияния на бизнес до их способности продвигать наши технологии и их волнового эффекта с точки зрения управления изменениями … В конечном итоге, внедрение ИИ – это совершенно новый способ работы . »

Сценарии использования

Что касается цепочки поставок, Kellogg заявляет, что использует ИИ для отправки материалов и продуктов в нужное место в нужное время и по правильной цене. Одна из технологий компании постоянно проверяет разрозненные источники данных, относящиеся к различным сигналам спроса. Когда он чувствует нарушение или даже образец, который мощь привести к сбою, в нем даются рекомендации, как этого избежать.

«Проблемы, стоящие перед цепочками поставок в любой отрасли, не сильно изменились за десятилетия … [With this AI-powered solution,] мы можем вносить корректировки за несколько дней или недель вперед, чтобы предотвратить возникновение проблемы с отсутствием товара. В 2020 году мы опробовали эту технологию с разными брендами, включая Cheez-It, и увидели существенные улучшения в обслуживании », – сказал МакГурк. «Тем не менее, это не серебряная пуля. Например, если у вас нет возможностей, машинное обучение не может решить эту основную проблему, но может помочь вам максимально использовать то, что у вас есть.

По словам МакГурка, пандемия повысила важность инвестиций Kellogg в искусственный интеллект в последние годы. Некоторые из проблем, с которыми столкнулись компания и другие компании, занимающиеся упаковкой потребительских товаров, заключались в поддержании цепочек поставок, прогнозировании детализированных источников спроса, поскольку локальные отключения повлияли на доступ к каналам и режим питания. Kellogg также был вынужден найти способы поддержать своих клиентов, даже когда физический вход в магазин, чтобы принять заказ, был невозможен, а также убедиться, что его бренды «в силе» проявляются в каналах электронной коммерции, число которых резко возросло во время блокировок.

«С пандемией появились неожиданные наборы данных, которые мы используем по-новому – например, когда мы стремимся удержать потребителей, которые попробовали или заново открыли для себя продукты Kellogg во время пандемии», – сказал МакГурк. «Никто точно не знает, что нас ждет в будущем, но я очень надеюсь, что мы продолжим использовать ИИ по-новому для решения как старых, так и новых проблем. Кроме того, возможности, которые мы сейчас встроили в наши основные процессы, никуда не денутся ».

Внедрение искусственного интеллекта в Kellogg было в значительной степени успешным, что позволило компании сократить потери в цепочке поставок и повысить продажи. Компания запустила пилотные проекты для целого ряда сценариев использования, включая динамическую оптимизацию маршрутов продаж на уровне магазинов в США, чтобы сосредоточить усилия на торговых точках с наибольшим потенциалом роста. В США, Индии и на других рынках он использует машинное обучение для прогнозирования онлайн-отсутствия товаров на складе до 15 дней вперед, что позволяет Kellogg инициировать повторный заказ или уводить рекламные деньги от определенных продуктов питания. И компания начала использовать ИИ для анализа демографических данных и предпочтений в географических регионах Мексики, чтобы персонализировать маркетинг в точках продаж в отдельных магазинах.

«Персонализация не всегда является легкой задачей для бизнеса нашего размера, но именно здесь на помощь приходит ИИ. Преимущество ИИ в том, что он помогает нам создавать персонализацию, которую люди жаждут – в масштабе», – сказал МакГурк. «Большая часть нашего применения искусственного интеллекта и машинного обучения связана с тяжелым бизнес-сценарием или конкретной рыночной проблемой, которую мы пытаемся решить. Это гарантирует, что мы сосредоточим наши ресурсы на чем-то, что будет иметь значение для нашей реальной деятельности ».

Обучение

Что касается этики и ответственного ИИ, МакГурк говорит, что Kellogg следует законам и постановлениям, касающимся конфиденциальности данных и согласия, и следит за тем, чтобы его партнеры поступали так же. Хотя она отмечает, что местные нормативно-правовые базы, регулирующие использование ИИ, все еще «довольно мягкие», МакГурк говорит, что Kellog внутренне сосредоточен на понимании возможных рисков и непредвиденных последствий, чтобы он мог их опередить. Например, компания принимает меры для предотвращения предвзятости при разработке и обучении алгоритмов, особенно в ситуациях, требующих «человеческого сочувствия» от автоматизации.

«Мы сделали своей приоритетной задачей обучение сотрудников и партнеров, которые занимаются такими вещами, как маркетинг на основе данных», – сказал МакГурк. «[We want them to] знать местные правила и наши собственные правила, удостоверяющие их соответствие ».

Предприятиям, приступающим к цифровым преобразованиям, МакГерк рекомендует избегать менталитета «Если мы построим это, они придут». Чтобы избежать отставания, необходимо упорядочить необходимые данные и определить сценарии, которые могут дать практическое применение и ценность для бизнеса в ближайшем будущем.

По словам IBM, проблемы внедрения ИИ на предприятиях включают ограниченный опыт и отсутствие инструментов для разработки моделей. В то время как более 90% предприятий заявили компании в ходе опроса, что их способность объяснить, как ИИ пришел к решению, важна, более половины указали на проблемы с этим, в том числе на предвзятые данные. Тем не менее, IDC прогнозирует, что компании преодолеют эти препятствия и потратят 77,6 млрд долларов на ИИ в 2022 году по сравнению с 24 млрд долларов в прошлом году.

«Набери обороты, доказав, на что ты способен. Создайте свое племя евангелистов, – сказал МакГурк. «Внедрение ИИ требует изменения культуры: готовности тестировать и учиться – и делать это быстро. Независимо от корпоративной культуры первостепенное значение будет иметь обучение внутренних пользователей – конечных клиентов этих алгоритмов – тому, как лучше получать данные и работать с талантливыми специалистами в области науки о данных ».

VentureBeat

Миссия VentureBeat – стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях.

На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:

  • актуальная информация по интересующей вас тематике
  • наши информационные бюллетени
  • закрытый контент для лидеров мнений и льготный доступ к нашим ценным мероприятиям, таким как Преобразование 2021: Учить больше
  • сетевые функции и многое другое

Стать членом

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button