Ваш супермаркет использует ИИ: кто защитит интересы покупателей?
Пищевая индустрия учится формировать цены с помощью искусственного интеллекта, в то время как потребители по-прежнему ходят за покупками с калькулятором.
Искусственный интеллект проникает во все сферы, включая цепочки поставок продуктов питания, где устоявшиеся привычки и низкая рентабельность бизнеса зачастую усложняют внедрение новых технологий.
Точное земледелие, машинное обучение и робототехника активно развиваются, однако их применение происходит неравномерно. Объем инвестиций, качество данных и наличие квалифицированных специалистов определяют, какие компании вырвутся вперед, а какие останутся позади.
Скандал вокруг сети ресторанов Wendy’s отлично иллюстрирует, насколько потребители чувствительны к подобным изменениям. В феврале 2024 года генеральный директор компании рассказал о планах протестировать динамическое ценообразование. Последовавшая бурная реакция общественности вынудила руководство уточнить, что цены не будут повышаться в часы пикового спроса.
Этот эпизод выявил серьезную проблему: люди не хотят, чтобы покупка обычного обеда превращалась в игру, где нужно подстраиваться под колебания цен.
Тем не менее, технологические амбиции индустрии продолжают расти. Недавно McDonald’s объявил о выделении примерно 8,5 млрд долларов США на модернизацию своих ресторанов до 2036 года. Программа включает улучшение операционных процессов и внедрение систем на базе генеративного искусственного интеллекта. McDonald’s также использует алгоритмы для расчета рекомендованных цен в отдельных точках. При этом локальные рекомендации не означают, что стоимость бургера будет меняться в зависимости от времени суток или длины очереди. ИИ может помогать формировать ценовую политику без привязки к ежеминутным колебаниям.
Для крупных сетей экономическая выгода очевидна: повышение продуктивности, лучшее понимание спроса и рост прибыли. Но что от этого получает потребитель? Готовы ли канадцы к тому, что пищевая промышленность все больше опирается на возможности ИИ?
Беспокойство общества вполне понятно. Однако для большинства покупателей актуальны более практичные вопросы: цены, защита личных данных и возможность осознанного выбора. И бизнес делает шаги в этом направлении. За последние 12 месяцев сеть Burger King представила ИИ-ассистента для сотрудников, призванного улучшить рабочие процессы. Американский ретейлер Walmart объявил о партнерстве с OpenAI для совершения покупок через ChatGPT. Канадская сеть Loblaw сообщила о сотрудничестве с Google для развития систем покупок с помощью голосовых помощников.
Эти инициативы демонстрируют высокий коммерческий интерес. Однако то, примут ли их потребители, будет зависеть от реальной и ощутимой пользы.
Для пищевой промышленности потенциальные выгоды огромны. Улучшенное прогнозирование спроса позволяет сократить излишки, уменьшить количество пищевых отходов и обеспечить постоянное наличие товаров на полках. Более точное управление запасами и логистикой способно снизить затраты и помочь компаниям быстрее реагировать на перебои в поставках.
Главный экономический вопрос заключается в том, кто именно получит эти выгоды. Снижение издержек может увеличить прибыль ретейлеров или же способствовать поддержанию конкурентоспособных цен для покупателей. То, как распределятся эти преимущества, во многом зависит от уровня конкуренции. Рост продуктивности — это всегда плюс, но сделает ли он продукты питания более доступными, пока остается открытым вопросом.
Использование ИИ для ценообразования, вероятно, останется самой спорной темой. Алгоритм, способный оценивать, сколько покупатели готовы заплатить за товар, значительно усиливает позиции продавца. Если цены станет сложнее сравнивать, людям придется тратить больше времени на поиск выгодных предложений, что также имеет свою цену. Потребители, загруженные работой и семейными обязанностями, не могут бесконечно ходить по разным магазинам, чтобы сэкономить пару долларов.
В то же время покупатели могут извлечь выгоду из технологий ИИ. Представьте себе приложение, которое анализирует всю продуктовую корзину, учитывает актуальные акции, размеры упаковок и диетические предпочтения, а затем прокладывает самый оптимальный маршрут для покупок.
Между алгоритмами ценообразования ретейлеров и потребительскими приложениями для поиска скидок может начаться настоящая технологическая гонка. Достижение баланса возможно, но для этого потребуются открытые данные, надежные инструменты сравнения и здоровая конкуренция на рынке.
Покупка товаров местного производства открывает еще одну возможность для применения ИИ. В Канаде маркировки «Product of Canada» (Продукт Канады) и «Made in Canada» (Сделано в Канаде) имеют совершенно разные значения. Первая означает, что все основные ингредиенты и труд рабочих являются канадскими. Вторая указывает лишь на то, что финальная стадия производства проходила в стране, и требует уточнения о происхождении сырья. Искусственный интеллект мог бы помочь потребителям легко ориентироваться в этих нюансах, а также улучшить контроль за информацией об аллергенах.
ИИ неизбежно изменит рабочие процессы на всех этапах цепочки поставок продуктов питания. Однако его ценность должна измеряться конкретными результатами: сокращением отходов, ростом производительности и повышением доступности еды. Если внедрение алгоритмов действительно делает продовольственную систему более эффективной, канадцы должны увидеть это в первую очередь в своих чеках из супермаркетов.
