Christoph Schwerdtfeger, director de desarrollo de software de Amazon, declaró al WSJ que la IA es tres veces más eficaz en la identificación de daños que los trabajadores de almacén, que son quienes se encargan actualmente de esta tarea. La tecnología ya está instalada en dos centros de distribución y Amazon planea extender el sistema a 10 almacenes más en Norteamérica y Europa..
La IA se ha introducido en el proceso de picking y embalaje. Los trabajadores recogen los artículos de los pedidos, los colocan en contenedores y los hacen pasar por una estación de captura de imágenes. Antes, la función de la estación de captura de imágenes era confirmar que se habían recogido los productos correctos, pero ahora también se escanean los artículos para comprobar si están dañados. Si se detecta un artículo dañado, el contenedor se entrega a un trabajador que lo inspeccionará más a fondo y continuará con el proceso de entrega o sustituirá el producto dañado. Según Schwerdtfeger, la inteligencia artificial se ha entrenado con imágenes de artículos dañados y no dañados para poder detectar la diferencia y marcar los productos que no parecen perfectos.
Comprobar si un artículo está dañado puede ser un proceso que lleve mucho tiempo a los trabajadores, según Jeremy Wyatt, Director de Ciencia Aplicada de Amazon Robotics, que declaró a WSJ que es "cognitivamente exigente porque obviamente estás buscando algo que es raro y no es tu trabajo principal". Amazon estima que menos de uno de cada 1.000 artículos que maneja está dañado, pero eso sigue sumando dado que la compañía maneja aproximadamente 8.000 millones de paquetes al año.
Amazon no es el único que recurre a la IA para reducir costes, fricciones e ineficiencias en su negocio, especialmente en la complicada y costosa cadena de suministro. Walmart también está trabajando para aumentar la capacidad de automatización de sus centros de distribución, y la nueva asociación de Albertsons con Afresh Technologies está ayudando al supermercado a reducir el desperdicio de alimentos.
Yossi Sheffi, profesor del MIT y autor de The Magic Conveyor Belt: Supply Chains. A.I., and the Future of Work (La cinta transportadora mágica: cadenas de suministro, inteligencia artificial y el futuro del trabajo), explicó a Retail TouchPoints que el consumo y uso de millones de datos dispares por parte de la IA es un elemento clave de su valor, que se multiplica aún más cuando las soluciones basadas en IA trabajan en tándem con sensores IoT y software de visibilidad.