Starbucks убивает инструмент управления ИИ, потому что он не справлялся с работой так хорошо, как человек.

      Согласно сообщениям, система испытывала трудности с неправильным подсчетом, неверно маркированными продуктами и проблемами на уровне магазинов.

      В течение последних двух лет технологические компании активно продвигали идею о том, что ИИ готов заменить огромные объемы повторяющейся человеческой работы. Тем временем Starbucks только что обнаружил, что точно идентифицировать молочные упаковки внутри кофейни, похоже, все еще сложнее, чем обещал Силиконовая долина.

      Starbucks

      Согласно отчету Reuters, компания официально отказывается от своей системы учета запасов на основе ИИ по всей Северной Америке всего через девять месяцев после развертывания. Инструмент, предназначенный для автоматизации подсчета запасов и снижения нехватки товаров в магазинах, якобы сталкивался с частыми ошибками подсчета и ошибками маркировки, включая путаницу между похожими типами молока или полное отсутствие продуктов.

      Система учета запасов Starbucks на основе ИИ: больше головной боли, чем решений?

      Автоматизированная система подсчета использовала камеры и планшеты с LIDAR для сканирования запасов напитков и ингредиентов в магазинах. Это была часть более широкой стратегии CEO Брайана Никкола «Назад к Starbucks», направленной на улучшение доступности продуктов и операционной эффективности.

      Но несмотря на то, что Starbucks ранее утверждал, что система улучшила видимость запасов, сотрудники, как сообщается, продолжали сталкиваться с неточными подсчетами и ненадежным распознаванием продуктов. Внутренние сообщения, изученные Reuters, даже показали, что работники открыто праздновали удаление инструмента. Starbucks говорит, что теперь вернется к ручному подсчету запасов, сосредоточившись на более стандартизированных системах пополнения и улучшениях ежедневного пополнения.

      ИИ продолжает терпеть неудачи в рутинных задачах, которые компании говорили, что он решит в первую очередь

      Смешно то, что подсчет запасов — это именно тот вид структурированной, повторяющейся задачи, который компании по производству ИИ постоянно утверждают, что должен быть легко автоматизирован. И все же, как только эти системы покидают отточенные демонстрации и попадают в беспорядочные реальные условия с изменениями освещения, похожей упаковкой и занятыми работниками, все начинает разваливаться удивительно быстро.

      Что делает это особенно неловким, так это то, как агрессивно корпорации в настоящее время стремятся к внедрению ИИ. Компании повсюду увольняют работников, реорганизуют команды и вкладывают миллиарды в стратегии автоматизации, в то время как многие системы ИИ все еще испытывают трудности с базовой надежностью в практических рабочих процессах. Случай Starbucks, ставший последним примером того, что «люди все еще нужны», кажется одновременно и смешным, и глубоко предсказуемым. Возможно, более важный урок здесь заключается в том, что замена людей оказывается гораздо сложнее, чем замена презентаций PowerPoint на генерируемые ИИ модные слова.

      Варун — опытный технологический журналист и редактор с более чем восьмилетним стажем в сфере потребительских технологий. Его работа охватывает…

      Романтические ИИ-боты продолжают разрушать жизни, и последняя ужасная история просто шокирует

      История, которая звучит как «Черное зеркало», только это совершенно реально. На протяжении многих лет романтические отношения с ИИ казались далеким научно-фантастическим вымыслом, но реальность настигла нас гораздо быстрее, чем кто-либо ожидал, и это уже выглядит глубоко тревожно. В disturbing новом отчете Wall Street Journal рассказывается о том, как 57-летний мужчина стал эмоционально одержимым индивидуальным компаньоном ChatGPT по имени «AImee», в конечном итоге погрузившись в заблуждения, финансовые потери, госпитализацию и разрушенные отношения. Один компаньон ChatGPT, как сообщается, погрузился в одержимость и заблуждение.

      Китайский DeepSeek снижает цену своей флагманской модели ИИ на 75%, и это может стать огромным сдвигом

      Китайский стартап в области ИИ DeepSeek только что сделал один из самых смелых шагов по ценообразованию в гонке искусственного интеллекта на сегодняшний день. Компания объявила, что навсегда снижает стоимость своей флагманской модели ИИ V4-Pro на 75%, снизив цены до лишь небольшой доли от того, что разработчики платили всего несколько недель назад. ИИ-компании по всему миру сталкиваются с двумя основными проблемами: высокими затратами на инфраструктуру и ограниченным доступом к высококачественным ИИ-чипам. Поэтому, когда компания внезапно так агрессивно — и навсегда — снижает цены, это обычно сигнализирует о том, что что-то важное меняется за кулисами. DeepSeek сообщает, что затраты на использование V4-Pro теперь составляют от 0,025 до 6 юаней за миллион токенов, в зависимости от типа нагрузки, что значительно ниже предыдущего диапазона цен от 0,1 до 24 юаней за миллион токенов. Для разработчиков, создающих ИИ-приложения, агентов и услуги, такое снижение может значительно снизить операционные расходы.

      От влаги до электричества: ученые демонстрируют, как кухонные предметы могут питать носимые устройства и умные домашние устройства

      Ученые создали биоразлагаемый электрогенератор из желатина, соли и угля. Что если влажность в воздухе вокруг вас могла бы заряжать ваш фитнес-трекер или питать ваши датчики умного дома? Именно этого добилась международная исследовательская группа, возглавляемая учеными из Университета королевы Марии в Лондоне. Их новое устройство, называемое генератором влаги и электричества (Moisture-Electric Generator или MEG), превращает атмосферную влагу в пригодное для использования электричество, используя всего три ингредиента, которые можно найти на любой кухне: желатин, поваренную соль и активированный уголь.