ИИ-инструмент Netstock помогает малым бизнесам экономить тысячи долларов на управлении запасами

Компания Netstock, разрабатывающая программное обеспечение для управления запасами с 2009 года, внедрила генеративный ИИ-инструмент под названием «Двигатель возможностей» (Opportunity Engine). Он интегрируется в панель управления клиентов и анализирует данные из их ERP-систем, предоставляя рекомендации в реальном времени.

По заявлениям Netstock, инструмент уже помог клиентам сэкономить тысячи долларов. К настоящему моменту система выдала 1 миллион рекомендаций, причём 75% клиентов получили предложения стоимостью 50 000 долларов (4 млн рублей) или более.

Один из клиентов, семейная компания Bargreen Ellingson, занимающаяся поставками для ресторанов, изначально скептически отнеслась к использованию ИИ. Джейкоб Муди, директор по инновациям, отметил: «Старые семейные компании не доверяют слепым изменениям. Я не мог просто прийти на склад и сказать: „Эту чёрную коробку теперь будет управлять процессами“».

«Мы не позволяем ИИ-движку принимать какие-либо решения по инвентарю, которые не просмотрел и не проверил человек», — сказал Муди.

Вместо этого ИИ был представлен как инструмент, который менеджеры складов «могут использовать или не использовать». Это подход, который Муди описывает как «осторожное, но заинтересованное погружение в ИИ».

Сооснователь Netstock Барри Куккук объяснил успех инструмента тем, что компания имеет более чем десятилетний опыт работы с данными ритейлеров, дистрибьюторов и производителей. Модели ИИ используют как открытые, так и коммерческие технологии. Каждая рекомендация может быть оценена пользователем, а алгоритмы дополнительно обучаются на основе того, следует ли клиент совету или нет.

Муди также отметил, что инструмент помогает менее опытным сотрудникам быстрее принимать эффективные решения, расширяя их возможности. Однако он выразил опасения по поводу будущего: «Лично я боюсь, что это значит. Думаю, нас ждёт много изменений, и никто точно не знает, как это будет выглядеть».

Несмотря на риски, такой осторожный подход к внедрению ИИ демонстрирует многообещающие результаты на фоне сообщений о том, что многие корпоративные пилотные проекты с генеративным ИИ терпят неудачу.