De la thésaurisation du papier toilette aux magasins qui ferment leurs portes, il est juste de dire que 2020 a été l’une des années les plus perturbatrices pour les détaillants. Selon l’ONS, les ventes en ligne ont augmenté de 46% en 2020 par rapport à l’année précédente. Le comportement des consommateurs évoluant rapidement en réaction à la pandémie, les commerçants ont en fait dû s’adapter et égaler les besoins. Cela a été le cas d’utilisation idéal pour l’automatisation, qui s’est en fait avéré vital car les vendeurs parcourent un chemin à travers une interruption.
La scène a été préparée pour que l’automatisation conserve la journée, mais les modèles, modèles et besoins familiers disparaissent sous leurs yeux, la réponse initiale de nombreux détaillants a été: « Nous devons désactiver nos systèmes d’IA. »
C’était une réponse compréhensible. Dans le commerce de détail, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (ML) sont généralement utilisés pour rendre les processus de commande plus précis – en éliminant les opportunités d’être sur ou sous-stocké. La clé de leur précision dépend souvent des données historiques, mais à condition que l’historique et « faites-le comme en 2015 » ne soient plus pertinents, de nombreux commerçants ont choisi leurs impulsions et ont conclu que l’IA et le ML n’étaient pas à la hauteur tout au long de la pandémie. Désespéré de récupérer après plus de 3 milliards de ₤ de ventes perdues, beaucoup ont paniqué et sont revenus à la prise de décision manuelle.
Négliger l’unicité
À cette époque, de nombreux vendeurs ont élargi les décisions de brossage et juste réduit les prix à tous les niveaux, ce qui pourrait avoir causé des dommages durables tels que l’érosion à la fois de la valeur de la marque et des bénéfices.
Ce modèle était spécifiquement typique dans le commerce de détail de style, avec des tendances saisonnières à la hausse par rapport à l’horloge et la peur du gaspillage qui se profile.
Dans tous les secteurs, de nombreux commerçants prenant des décisions manuellement ont cessé de travailler pour tenir compte de l’unicité. ML, d’autre part, individualise chaque article et fait des suggestions sur une série d’aspects, y compris l’accessibilité et la demande des consommateurs. Répondre avec panique et ignorer ces aspects privés pourrait causer des dommages importants et durables au service.
Reconstruction causale
La puissance de l’IA et du ML ne devrait jamais être ignorée. En dépit de tant d’imprévisibilité et de préparation vers l’avant semblant presque difficile, les systèmes se sont adaptés rapidement et ont fait de bien meilleures prévisions que n’importe quel humain.
En effet, l’adaptabilité de l’IA et du ML a toujours été prévue pour accueillir les modifications, fluctuations et anomalies.
Tout cela provient des capacités de reconstruction causale des systèmes, qui se composent de 3 phases:
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