يبحث مشروع Amazon’s PI AI عن عيوب المنتج قبل شحنه

الطريقة التي تعمل بها هي أن المنتجات في طريقها إلى العملاء تمر عبر نفق يقوم بمسح العناصر. يقوم برنامج رؤية الكمبيوتر – وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي ينظر إلى الصور ويفهم ما بداخلها – بالتحقق لمعرفة ما إذا كان هناك ضرر. إذا وجد شيئًا ما، فسيتم عزل هذا العنصر، بينما يقوم النظام بتقييم الخلل وتحديد ما إذا كانت هناك مشكلة في العناصر المماثلة لتعقب السبب الجذري.

وفقًا لشركة أمازون، فإن مشروع PI نشط في “عدة” مستودعات في أمريكا الشمالية وسيتم إضافته إلى المزيد من المواقع على مدار العام. في العام الماضي، طرحت أمازون نظامًا مختلفًا يقوم بوضع علامة على العناصر التي يتم إرجاعها بشكل متكرر لتسليط الضوء على العناصر التي تميل إلى حدوث مشكلات قبل أن يضغط العملاء فعليًا على زر الطلب. كل هذا يسلط الضوء على مدى أهمية تجنب عملية الإرجاع “الكابوسية” المحتملة للعملاء، وأمازون، والبيئة من حيث الحد من انبعاثات الكربون.

تقول الشركة إن موظفي أمازون من البشر يقومون بمراجعة الأشياء التي تم وضع علامة عليها في Project PI حتى يتمكنوا من تحديد ما إذا كان سيتم بيعها بسعر مخفض على موقع إعادة بيع Amazon’s Second Chance أو سيتم التبرع بها في مكان آخر.

تعمل أمازون أيضًا على جلب نموذج لغة كبير متعدد الوسائط للتحقيق في سبب عدم رضا العملاء عن العناصر التي يتلقونها. تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بمراجعة ما يقوله العملاء في تعليقاتهم ثم تقوم بمسح الصور من Project PI ومصادر البيانات الأخرى لمحاولة اكتشاف الأخطاء التي حدثت. وتقول أمازون إن هذه التكنولوجيا يمكن أن تكون مفيدة لبائعيها الآخرين حتى يعرفوا ما إذا كانوا قد وضعوا علامات خاطئة على العناصر عن طريق الخطأ.