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Come Kellogg implementa l’intelligenza artificiale AI

In questa era di tecnologia in evoluzione, le organizzazioni devono essere altamente adattabili per avere successo. Un rapporto sulle statistiche rivela che prima della pandemia oltre 4,7 milioni di persone negli Stati Uniti lavoravano da remoto almeno la metà del tempo, una percentuale che da allora è aumentata. E pienamente il 75% delle persone che utilizzano canali digitali per la prima volta indicano che essi continueranno ad usarli quando le cose tornano ad un post-pandemico “normale”.

Kellogg è tra i marchi che adottano strategie per un lavoro flessibile e più versatile. Ad esempio, il percorso dell’azienda per creare soluzioni di analisi ha prodotto strumenti in grado di identificare gli indicatori del cambiamento dei consumatori e il profilo di un acquirente in base alla demografia. Kellogg ora sfrutta anche i dati per indirizzare le campagne presso le basi dei consumatori e indirizzare le vendite al dettaglio, automatizzando e ottimizzando la ricerca e l’inventario per l’e-commerce.

 
“Stiamo utilizzando l’intelligenza artificiale in tutta la nostra attività: dalla creazione di efficienze della catena di approvvigionamento all’identificazione delle migliori combinazioni di sapori per i nuovi alimenti, alla focalizzazione del marketing su coorti chiave e all’identificazione di quali contenuti risuoneranno maggiormente con loro all’identificazione delle opportunità di esecuzione del punto vendita”, Monica McGurk, Il chief global growth officer di Kellogg, ha dichiarato in una conversazione con VentureBeat. “Ogni funzione e unità aziendale di Kellogg dà la priorità ai casi d’uso in base a fattori che vanno dal loro impatto aziendale alla loro capacità di far progredire la nostra tecnologia al loro effetto a catena dal punto di vista della gestione del cambiamento … In definitiva, l’adozione dell’IA riguarda un modo completamente nuovo di lavorare .”

Casi d’uso
Per quanto riguarda la catena di approvvigionamento, Kellogg afferma di utilizzare l’intelligenza artificiale per inviare i materiali e i prodotti nei luoghi al momento giusto e al giusto costo. Una delle tecnologie dell’azienda esamina costantemente fonti di dati disparate relative a vari segnali di domanda. Quando rileva un’interruzione, o anche un modello che potrebbe portare a un’interruzione, fornisce una raccomandazione su come evitarla.

“Le sfide nelle catene di approvvigionamento, in qualsiasi settore, non sono cambiate molto negli ultimi decenni… [Con questa soluzione basata sull’intelligenza artificiale] siamo in grado di apportare modifiche con giorni o settimane di anticipo per evitare che si verifichi un problema di esaurimento delle scorte. accadendo. Abbiamo testato la tecnologia nel 2020 con diversi marchi, tra cui Cheez-It, e abbiamo visto miglioramenti significativi nel servizio”, ha affermato McGurk. “Detto questo, non è un proiettile d’argento. Ad esempio, se non hai capacità, l’apprendimento automatico non può risolvere il problema di fondo, ma può aiutarti a ottenere il massimo da ciò che hai”.

Secondo McGurk, la pandemia ha accresciuto l’importanza degli investimenti che Kellogg ha fatto nell’IA negli ultimi anni. Tra le sfide affrontate da essa e da altre aziende di beni di consumo confezionati c’era il mantenimento delle catene di approvvigionamento e la previsione di fonti granulari di domanda poiché le chiusure locali influivano sull’accesso ai canali e sui comportamenti alimentari. Kellogg è stata anche costretta a trovare modi per supportare i propri clienti anche quando non era possibile entrare fisicamente in un negozio per prendere un ordine, oltre a garantire che i suoi marchi si presentassero “in vigore” attraverso i canali di e-commerce che sono aumentati durante i blocchi.

“Con la pandemia sono arrivati ​​set di dati inaspettati che stiamo utilizzando in modi nuovi, ad esempio, mentre cerchiamo di mantenere i consumatori che hanno provato o riscoperto gli alimenti Kellogg durante la pandemia”, ha affermato McGurk. “Nessuno sa esattamente cosa riserverà il futuro, ma ho tutte le aspettative che continueremo a utilizzare l’IA in nuovi modi per risolvere sia le vecchie che le nuove sfide. Inoltre, le capacità che ora abbiamo integrato nei nostri processi principali sono qui per restare”.

L’adozione dell’intelligenza artificiale da parte di Kellogg è stata in gran parte un successo, consentendo all’azienda di ridurre gli sprechi nella sua catena di approvvigionamento e aumentare le vendite. L’azienda ha lanciato progetti pilota in una vasta gamma di casi d’uso, inclusa l’ottimizzazione dinamica del percorso della sua forza vendita a livello di negozio negli Stati Uniti per concentrare gli sforzi sui punti vendita con il maggiore vantaggio. Negli Stati Uniti, in India e in altri mercati, sta sfruttando l’apprendimento automatico per prevedere l’esaurimento delle scorte online fino a 15 giorni in anticipo, consentendo a Kellogg di attivare il riordino o di allontanare i dollari promozionali da determinati alimenti. E l’azienda ha iniziato a utilizzare l’intelligenza artificiale per analizzare i dati demografici e le preferenze delle aree geografiche in Messico per personalizzare il marketing del punto vendita nei singoli negozi.

“La personalizzazione non è necessariamente facile da realizzare per un’azienda delle nostre dimensioni, ma è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Il vantaggio dell’intelligenza artificiale è che ci aiuterà a creare la personalizzazione che le persone bramano, su larga scala”, ha affermato McGurk. “La maggior parte della nostra applicazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico è stata collegata a un caso aziendale difficile o a un problema di mercato specifico che stiamo cercando di risolvere. Ciò garantisce che stiamo concentrando le nostre risorse su qualcosa che sarà importante per le nostre effettive prestazioni aziendali”.

Apprendimenti
In tema di etica e intelligenza artificiale responsabile, McGurk afferma che Kellogg segue leggi e regolamenti in materia di privacy e consenso dei dati e si assicura che i suoi partner facciano lo stesso. Mentre osserva che i quadri normativi locali che regolano l’uso dell’intelligenza artificiale sono ancora “abbastanza molli”, McGurk afferma che Kellogg è internamente focalizzata sulla comprensione di dove potrebbero essere i possibili rischi e le conseguenze indesiderate in modo da poterli superare. Ad esempio, l’azienda adotta misure per prevenire i pregiudizi nella progettazione e nell’addestramento degli algoritmi, in particolare in situazioni che richiedono “empatia umana” dall’automazione.

“Abbiamo reso prioritario formare dipendenti e partner che si occupano di cose come il marketing basato sui dati”, ha affermato McGurk. “[Vogliamo che] siano a conoscenza delle normative locali e delle nostre politiche, certificandone la conformità”.

Alle imprese che intraprendono le proprie trasformazioni digitali, McGurk consiglia di evitare una mentalità “Se lo costruiamo, verranno”. Per evitare di rimanere indietro è necessario ottenere i dati necessari in ordine e identificare scenari che possono fornire un’applicazione pratica e un valore aziendale a breve termine.

Secondo IBM, le sfide per l’adozione aziendale dell’IA includono competenze limitate e mancanza di strumenti per lo sviluppo di modelli. Mentre oltre il 90% delle aziende ha dichiarato alla società in un sondaggio che la loro capacità di spiegare come l’intelligenza artificiale è arrivata a una decisione è importante, più della metà ha citato problemi per arrivarci, inclusi dati distorti. Tuttavia, IDC  prevede che le aziende supereranno questi blocchi per spendere 77,6 miliardi di dollari in AI nel 2022, rispetto ai 24 miliardi di dollari dell’anno scorso.

“Acquisisci slancio dimostrando cosa puoi fare. Costruisci la tua tribù di evangelisti”, ha detto McGurk. “Implementare l’IA richiede un cambiamento culturale: la volontà di testare e apprendere, e farlo con rapidità. Indipendentemente dalla cultura aziendale, sarà fondamentale formare gli utenti interni, i clienti finali di questi algoritmi, su come essere migliori consumatori di dati e lavorare con i talenti della scienza dei dati”.

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