Estados UnidosComercio minorista y electrónico2024 – en cursoWalmart
IA generativa para los datos del catálogo de productos
Walmart utilizó grandes modelos de lenguaje para crear o mejorar más de 850 millones de datos de su catálogo
Problema
El catálogo en línea de Walmart crecía con la incorporación de más vendedores y artículos a su plataforma de comercio electrónico. Los atributos de producto ausentes o de baja calidad perjudicaban la búsqueda de productos de los clientes y su almacenamiento y entrega por parte de las tiendas.
Enfoque
La empresa aplicó varios grandes modelos de lenguaje, algunos de proveedores externos y otros desarrollados internamente, para completar los atributos de los productos y mejorar sus páginas. Los datos depurados también alimentan las herramientas móviles de los empleados de las tiendas, que muestran imágenes de los envases y la ubicación de los artículos al preparar pedidos o reponer estantes.
Cifras clave
Conclusión
Walmart utilizó los datos mejorados del catálogo tanto en las páginas de productos como en las herramientas del personal para localizar y reponer artículos. La comparación de «100 veces» más personal era una estimación y la empresa no divulgó tasas de error ni costos.
Categorías
- Tamaño
- Gran empresa
- Función empresarial
- Trabajo interno y gestión del conocimientoMarketing y ventas
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Tecnología de IA
- IA generativa
- Adopción
- Desarrollo propio
- Respaldo
- Declaración de la propia empresa
Fuentes
Resúmenes de fuentes
El consejero delegado de Walmart, Doug McMillon, afirmó en la conferencia de resultados del segundo trimestre fiscal que varios modelos de lenguaje crearon o mejoraron más de 850 millones de datos del catálogo. Estimó que el mismo trabajo habría requerido casi 100 veces la plantilla actual en el mismo período. El responsable de Walmart U.S., John Furner, añade que la IA completó atributos de cientos de millones de artículos. Dos analistas externos consideran que el trabajo con catálogos es una tarea acotada y bien definida, adecuada para la IA.
Retail Dive informó de que grandes modelos de lenguaje crearon o mejoraron más de 850 millones de datos de productos. Los directivos de Walmart estimaron que, de otro modo, el trabajo habría requerido unas 100 veces más personal. La calidad del catálogo afecta a la búsqueda, el almacenamiento de existencias y la entrega, y el personal utilizó los datos depurados en herramientas móviles para localizar productos y ver imágenes de los envases.
La información completa figura en las fuentes originales.
