Povolání budoucnosti: Od výuky lidí se to moc neliší, říká učitelka umělé inteligence
Zajistit, aby regály byly naplněné tak akorát a navíc tím správným zbožím, které pak půjde dobře na odbyt, bývá obvykle doménou specialistů na prodej. Jejich práci ale může snadno a s mnohem větší přesností zastat umělá inteligence. I ta se ale potřebné dovednosti musí od někoho naučit.
„Nejobtížnější bylo naučit aplikaci poznat hůře viditelné předměty nebo například plechovky, které měly téměř totožnou barvu,“ popisuje úskalí své práce Gabriela Kačmářová. Studentka, které se nechtělo na brigádě vydávat jídlo v rychlém občerstvení, se přihlásila do výběrového řízení vypsaného společností DataSentics, která se specializuje na strojové učení. Náplní práce bylo trénování umělé inteligence.
Kačmářová se zapojila do vývoje aplikace Shelf Inspector. Ta pomáhá výrobcům zboží rozvrhnout obsah regálů v obchodech tak, aby nedocházelo k tomu, že se některé produkty vyprodají, zatímco jiných je nadbytek. Technologii firmy DataSentics využívá například česká pobočka výrobce energetických nápojů Red Bull při organizaci zboží v regálech řetězců Albert nebo Globus.
„Zvyknout si ‚v tom chodit‘ překvapivě netrvalo tak dlouho, jak si mnoho lidí může představovat. Odhadem za necelý týden jsem zvládala vše potřebné ovládat,“ popisuje své zkušenosti s netradiční profesí Kačmářová, která studuje Gymnázium Jana Palacha. „Abych pravdu řekla, o tolik se to od lidského učení neliší. Dalo by se to srovnat s výukou dětí. Ukážete mu a popíšete mnohokrát danou věc, dokud ji není schopno perfektně rozpoznat samo. Pokud udělá chybu, opravíte ho a pokračujete s opakováním,“ dodává.
Shelf Inspector dosahuje při rozpoznávání obsahu regálů úspěšnosti 98,5 procenta, navíc se neustále sám zdokonaluje. Technologie usnadňuje práci specialistům, kteří regály kontrolují – stačí na police namířit mobilní telefon a aplikace ihned jejich obsah zanalyzuje – a zaměstnavatelům také umožňuje kontrolovat práci svých lidí.
DataSentics mají ale větší ambice. „Aplikaci dále rozvíjíme o vnímání celého prostoru regálu – zejména z důvodu sledovanosti prodeje pro možnost tzv. real-time inventury. To realizujeme pomocí naší další technologie, Smart Shelf, kterou vyvíjíme společně s firmou Hardwario,“ vysvětluje Hubert Šváb, Retail Director ve společnosti DataSentics. „Umožňuje nám to lépe pochopit, co se se zbožím děje při různých úrovních prodeje, při zlevnění a podobně,“ dodává. Velké množství dat, které aplikace sbírá, se zpracovává v cloudovém prostředí Microsoft Azure.
Kromě toho, že umělá inteligence nedělá chyby, je její výhodou podle Gabriely Kačmářové i to, že může nahradit lidi při monotónních činnostech. „Nikomu se nechce neustále dokola počítat plechovky,“ podotýká s tím, že povolání „trenér umělé inteligence“ bude brzy docela běžné.
