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Embora muitas pessoas ainda possam estar se perguntando como ou se as ferramentas de IA utilizadas por grandes empresas estão realmente melhorando suas vidas, a Amazon tem uma resposta: a IA pode ajudar a evitar que o item errado chegue ao seu endereço.

A empresa anunciou que está usando um modelo de IA denominado ‘Projeto PI’ (investigador particular), que usa IA generativa e tecnologia de visão computacional para sinalizar problemas em seus centros de atendimento com os pedidos dos clientes.

Especificamente, o ‘Project PI’ é capaz de encontrar produtos defeituosos ou danificados, ou sinalizar itens que podem ter tamanho ou cor errados, enquanto os produtos são processados ​​nos túneis de imagem da empresa, onde  são digitalizados e avaliados. Os itens danificados são revisados ​​pelos funcionários da Amazon, que então determinam se podem ser vendidos com desconto na plataforma Second Chance da Amazon.

O objetivo é melhorar a qualidade geral e a precisão dos envios da Amazon, o que poderia reduzir as devoluções e ajudar a empresa a criar um sistema de remessas mais sustentável.

Amazon também afirma que está usando sistemas generativos de IA para descobrir o que deu errado quando os itens são danificados ou incluídos incorretamente no pedido de um cliente. Isto, mais uma vez, pode ajudar a empresa a resolver os problemas do seu sistema de atendimento massivo, tornando-o mais eficiente e sustentável.

O Projeto PI não é a única ferramenta de IA que a Amazon está aproveitando com o objetivo de se tornar mais ecologicamente correta. Nos últimos anos, também incorporou modelos que ajudam a reduzir o uso de embalagens, monitorar a qualidade dos produtos por meio de seu serviço de mercearia e usar algoritmos para estimar a pegada de carbono de um produto.

Além disso, a Amazon Web Services (AWS), o braço de serviços em nuvem da empresa, também está apostando fortemente na IA. No ano passado, lançou um serviço que oferece acesso a modelos de IA de diversas empresas.

*Com informações da Fast Company/Foto de capa: iStock

 

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