Cómo Amazon utiliza la IA para detectar productos dañados antes de enviarlos a los clientes

En el corazón de los centros de distribución de Amazon en Norteamérica, millones de productos de todo tipo -desde comida para perros hasta fundas para teléfonos, desde camisetas hasta libros- pasan por túneles de escaneado, donde un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado ‘Proyecto P.I.’ (es decir, ‘investigador privado’) utiliza herramientas detectivescas para escanear los artículos en busca de defectos. ¿El objetivo? Garantizar que los clientes queden siempre satisfechos con cada pedido que reciban.

Cómo funciona el ‘investigador privado’ de Amazon

Aprovechando una combinación de IA generativa y tecnologías de visión por ordenador, el Proyecto P.I. es capaz de detectar defectos como productos dañados o problemas de color y tamaño antes de que los artículos lleguen a los clientes. Además, el sistema puede ayudar a identificar las causas profundas de tales problemas, lo que permite adoptar medidas preventivas previas para evitar que se repitan.

En los centros en los que el sistema está disponible, el Proyecto P.I. ha demostrado ser muy eficaz a la hora de cribar los millones de artículos que pasan por los túneles cada mes, identificando con precisión cualquier problema del producto.

Antes de que un artículo se envíe al cliente, pasa por un túnel de escaneado, donde el Proyecto P.I. utiliza la visión por ordenador para analizar el producto y detectar cualquier defecto, como una cubierta de libro doblada. Si se encuentra un defecto, Amazon aísla el producto para que no se envíe al cliente e investiga más a fondo para determinar si existe un problema más amplio que afecte a artículos similares.

Los empleados de Amazon que examinan los artículos denunciados por el Proyecto P.I. deciden entonces si el artículo es apto para ser revendido con un descuento en el sitio de Segunda Oportunidad de Amazon, si debe ser donado o darle otro uso. El modelo actúa como un «segundo par de ojos» para los empleados de Amazon y ya está ayudando a mejorar las inspecciones manuales en varios centros de distribución norteamericanos. Se espera que la tecnología se extienda a otros centros durante 2024.

Garantizar una experiencia del cliente más sostenible

El trabajo del Proyecto P.I. no sólo forma parte de la cultura de Amazon centrada en el cliente, sino que también es una de las muchas formas en que la empresa está utilizando la innovación de la IA para ayudar a integrar sus esfuerzos para hacer frente al cambio climático en la experiencia del cliente.

Evitar que los artículos dañados o defectuosos lleguen a los clientes es fundamental para que la experiencia del cliente sea positiva, pero también lo es para el planeta. De hecho, el envío inadvertido de artículos imperfectos puede dar lugar a devoluciones no deseadas, con el consiguiente desperdicio de embalajes y emisiones de carbono innecesarias derivadas del transporte adicional.

«Amazon está utilizando la IA para cumplir nuestros compromisos de sostenibilidad con la urgencia que exige el cambio climático, al tiempo que mejora la experiencia del cliente», explica Kara Hurst, vicepresidenta de Sostenibilidad Mundial de Amazon. «La IA está ayudando a Amazon a garantizar que no sólo estamos deleitando a los clientes con artículos de alta calidad, sino que estamos extendiendo esta obsesión por el cliente a nuestro trabajo de sostenibilidad, evitando que los artículos menos que perfectos salgan de nuestras fábricas y ayudándonos a evitar emisiones de carbono innecesarias procedentes del transporte, el embalaje y otros pasos del proceso de devolución.»

Prevenir futuros errores

Paralelamente, los equipos de Amazon están aprovechando un sistema de IA generativa que utiliza un LLM multimodal (MLLM) para investigar las causas profundas de las experiencias negativas de los clientes. Cuando tenemos conocimiento de un defecto notificado por un cliente que no hemos podido identificar, utilizamos esta información para comprender la causa y mejorar continuamente el sistema.

En primer lugar, el sistema examina los comentarios de los clientes y, a continuación, analiza las imágenes captadas por el Proyecto P.I. en los centros de distribución y otras fuentes de datos para confirmar la causa del problema. Por ejemplo, si un cliente se pone en contacto con Amazon porque pidió sábanas sencillas pero recibió dobles, el sistema cruza esos comentarios con las imágenes del centro de distribución y formula preguntas como «¿Se ve la etiqueta del producto en la imagen?» y «¿La etiqueta muestra sábanas sencillas o dobles?».

Esta misma tecnología está preparada para ayudar a los socios de ventas de Amazon facilitando el acceso a los datos sobre defectos. Por ejemplo, si un socio de ventas ha aplicado accidentalmente una etiqueta de tamaño incorrecto a un producto, Amazon comunicará el problema para evitar que el error se repita.

Más del 60% de las ventas en la tienda de Amazon proceden de vendedores independientes, en su mayoría pequeñas y medianas empresas, que ofrecen una amplia selección de grandes productos, precios competitivos y comodidad para el consumidor. Al reducir el número de productos defectuosos enviados a los clientes, estamos reduciendo también el número total de devoluciones. El Proyecto P.I. es un gran ejemplo de nuestro enfoque en la mejora de la experiencia del cliente y del socio de ventas.

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