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El truco de Amazon para que los productos no lleguen rotos o equivocado y ahorrar en devoluciones

El Proyecto PI consiste en encontrar productos defectuosos o dañados mientras se procesan en los túneles de imagen de Amazon, de esta manera, se reducen las devoluciones y mejoran la precisión de los envíos.

Amazon es una de las grandes empresas tecnológicas que apostó por la inteligencia artificial (IA) para mejorar la experiencia de compra online. Algunos de sus avances son el asistente Amazon Q enfocado a la toma de decisiones y resolución de problemas, el Proyecto Theia para descubrir dispositivos que podrían ser de utilidad o el uso de esta tecnología para detectar reseñas falsas.

Sin embargo, con el objetivo de mejorar sus prestaciones a los clientes, Amazon lanza el Proyecto PI, que combina inteligencia artificial generativa y visión por ordenador, para 'ver' los daños en los productos o averiguar si tienen el color o tamaño incorrecto antes de enviar el artículo a los usuarios.

Esta innovación consiste, básicamente, en encontrar productos defectuosos o dañados mientras se procesan en los túneles de imagen, donde los objetos se escanean y evalúan. Además, es importante mencionar que los trabajadores del ecommerce revisan los artículos dañados y, luego, determinan si pueden venderse con un descuento en la plataforma Second Chance de Amazon. Pero, sin duda, los objetivos principales de Proyecto PI son reducir las devoluciones, crear un sistema de envío más sostenible y mejorar la precisión de los envíos.

En un comunicado de prensa compartido por el diario Fast Company, Kara Hurst, vicepresidenta de Sostenibilidad Mundial de Amazon, afirma que este comercio electrónico "está utilizando la IA para alcanzar compromisos de sostenibilidad con la urgencia que exige el cambio climático, al tiempo que mejora la experiencia del cliente".

Añadiendo que "la IA está ayudando a Amazon a garantizar que no solo estemos deleitando a los clientes con artículos de alta calidad, sino que también estamos extendiendo esa obsesión del cliente a nuestro trabajo de sustentabilidad al evitar que artículos no perfectos salgan de nuestras instalaciones y ayudándonos a evitar gastos innecesarios".

Amazon sabrá por qué los clientes no están satisfechos con un pedido

Amazon también está trabajando para incorporar un modelo de lenguaje grande multimodal para saber por qué los clientes no están satisfechos con los artículos que reciben.

Esta herramienta con IA revisa lo que dicen los usuarios en sus comentarios y escanea las imágenes de Proyecto PI más otras fuentes de datos para intentar averiguar qué salió mal. Además, esta tecnología podría llegar a ser útil para los vendedores que, accidentalmente, etiquetaron mal sus productos

https://www.20minutos.es/tecnologia/fabricantes/truco-amazon-productos-no-lleguen-rotos-equivocado-ahorrar-devoluciones-5413086/

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