El cambio climático es uno de los mayores desafíos del mundo y Amazon busca cumplir con inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) sus objetivos de sostenibilidad.
- Eso involucra desde reducir los envases y el desperdicio de alimentos hasta la potencia de las operaciones de cumplimiento.
La firma presentó siete formas en las que está aprovechando la IA para alcanzar su compromiso climático de carbono neto cero para 2040.
1. Reducción del uso de envases
El Motor de Decisión de Embalaje es un modelo de IA que ayuda a determinar las opciones de empaquete más eficientes para enviar millones de artículos disponibles para los clientes.
Los científicos de datos han entrenado el modelo para entender una variedad de atributos de productos, incluyendo durabilidad.
También analiza la retroalimentación de los clientes sobre cómo han funcionado las diferentes opciones de empaquetado.
El modelo está constantemente aprendiendo y ha ayudado a reducir el uso de material de embalaje de la empresa desde su lanzamiento en 2019.
2. Identificar elementos dañados para prevenir residuos
La tecnología alimentada por IA se está utilizando en un creciente número de centros de cumplimiento para detectar bienes dañados.
El objetivo es disminuir el número de artículos dañados que son enviados y devueltos por los clientes.
La IA es tres veces más eficaz para identificar los bienes dañados que los seres humanos y ha sido entrenada mediante el análisis de millones de fotos de artículos no dañados y dañados.
3. Vigilancia de los productos para reducir el desperdicio de alimentos
Un número creciente de equipos de comestibles Amazon Fresh están utilizando soluciones basadas en el aprendizaje automático para automatizar el monitoreo de estantes de tiendas para frutas y verduras.
Esta solución impulsada por IA analiza imágenes de caja para detectar imperfecciones visuales en los productos como grietas, cortes y daño a presión.
4. Reducir las devoluciones ayudando a los clientes a encontrar el ajuste perfecto
La reducción de los retornos conduce a compras más sostenibles.
La firma introdujo varias innovaciones impulsadas por IA para ayudar a los clientes a comprar moda con más confianza.
Incluyen recomendaciones de tamaño personalizado utilizando IA y ML para ayudar a los clientes a encontrar qué tamaño les corresponde mejor.
También comentarios personalizados de los clientes que usan del mismo tamaño y gráficos de tamaño mejorado.
5. Medición de la huella de carbono para productos
Estimar la huella de carbono para millones de productos de Amazon puede ser desafiante.
Puede llevar a una persona cientos de horas a investigar y calcular la huella de carbono para un solo producto.
Para resolver ese desafío, la empresa desarrolló Flamingo, un algoritmo basado en IA que aprovecha el procesamiento natural del lenguaje para que coincida con las descripciones de texto para Factores de Impacto Ambiental (FEI) una medición comúnmente aceptada para calcular el impacto de carbono de un elemento con productos específicos.
El algoritmo ya está ayudando al equipo de la empresa de e-commerce a calcular los impactos ambientales de todo, desde camisetas de algodón hasta zanahorias.
6. Prevención de la deforestación en Brasil democratizando datos
Amazon democratiza la IA para que otras compañías puedan utilizarla para ayudar a cumplir sus propios objetivos de sostenibilidad.
Como ejemplo, AWS trabajó con una organización sin fines de lucro brasileña para desarrollar un modelo de IA a gran escala que monitorea la deforestación.
Esto ha permitido la vigilancia automática de 20 millones de hectáreas de áreas forestales.
7. Usar fichas AWS para alimentar la IA de manera más eficiente
La marca está invirtiendo en chips AWS.
AWS Trainium es un chip de aprendizaje automático de alto rendimiento diseñado para reducir el tiempo y el costo de la formación de modelos de IA.
La construcción de nuevos modelos requiere menos dinero y energía, con un ahorro potencial de hasta el 50% y reducciones de consumo de energía de hasta 29%.
Más de Planeación estratégica
Planeación estratégica
La competitividad logística está en conectar eslabones, no en la IA o en comprar más camiones
Las demandas del cliente orientan la inversión en visibilidad, entregas y capacidad de respuesta.
Planeación estratégica
La IA acelera procesos, pero ¿está mejorando las decisiones de supply chain?
El reto está en convertir la capacidad analítica de la IA en ventajas concretas para el negocio
Planeación estratégica
Cómo preparar la estructura de un freight forwarder para crecer
A veces, la estructura que permitió arrancar y crecer deja de responder
Planeación estratégica
La IA consolida su posición como principal destino del venture capital en las Américas
Defensetech, computación cuántica y spacetech captan la atención del capital de riesgo.
