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Las formas fascinantes en que PepsiCo utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para lograr el éxito

Pepsico

Una empresa que se dio cuenta de que usar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático es una necesidad comercial, ya no es una ventaja competitiva es PepsiCo . La compañía de alimentos y bebidas detrás de marcas como Pepsi, Gatorade, Tropicana, Lipton, Frito-Lay y Quaker vende productos en más de 200 países y generó $ 64.7 mil millones en ingresos anuales el año pasado. Desde robots hasta aprendizaje automático, PepsiCo utiliza la IA y el aprendizaje automático en toda la organización de muchas maneras.

Robot de entrega de bocadillos

Hay un robot de máquinas expendedoras móviles de seis ruedas alrededor de la Universidad del Pacífico repleto de bocadillos y bebidas PepsiCo de Hello Goodness, una línea más saludable que incluye SunChips, Baked Lay’s y agua con gas. Llamados Snackbot, estos robots automáticos son una asociación entre Robby Technologies y PepsiCo. Los estudiantes pueden pedir sus bocadillos desde la aplicación Snackbot, y luego el robot los entregará a más de 50 lugares en todo el campus sin cobrar una tarifa de envío. Los bots tienen un alcance de 20 millas con una sola carga de batería, e incluso pueden navegar por la noche, en la lluvia o en las aceras gracias a los faros incorporados y las capacidades de tracción en las cuatro ruedas.

Snackbot representa la solución a las necesidades de los estudiantes universitarios con poco tiempo y sus preferencias identificadas a través de la investigación de PepsiCo. Hay de tres a cinco Snackbots en el campus para mantenerse al día con la demanda.

Fabricando con Aprendizaje Automático

La planta de fabricación de Frito-Lay (una subsidiaria de PepsiCo) se  está beneficiando del aprendizaje automático . Un proyecto usa láseres para golpear chips y luego escuchar los sonidos que salen del chip para determinar la textura. Los algoritmos procesan el sonido y determinan la textura del chip para automatizar el control de calidad de los sistemas de procesamiento de chips de Frito-Lay.

Desde este comienzo, Shameer Mirza, ingeniero senior de investigación y desarrollo de PepsiCo, realizó varias aplicaciones más de aprendizaje automático que podrían afectar el control del proceso dentro de la fábrica. A continuación, Mirza desarrolló un modelo de aprendizaje automático que podría usarse con un sistema de visión para poder predecir el peso de las papas que se procesan. Esto llevó a ahorros considerables para la compañía porque ya no tenía que gastar $ 300,000 por línea (solo tenían 35 en los EE. UU.) En elementos de pesaje. Los sistemas de Mirza utilizaron solo una cámara y el modelo de aprendizaje automático y son esencialmente solo puntos de datos adicionales recopilados sin costo adicional.

How Frito-Lay Applies Machine Learning

Otro proyecto aún en desarrollo evaluaría el “porcentaje de cáscara” de una papa después de haber pasado por el proceso de pelado. Al comprender estos datos, puede ayudar al equipo de Frito-Lay a optimizar el sistema de pelado de papas. Se estima que solo este proyecto le ahorrará a la compañía más de $ 1 millón al año solo en los Estados Unidos.

PepsiCo está lanzando un curso de capacitación global sobre aprendizaje automático avanzado y visión por computadora para sus asociados de investigación y desarrollo internos este año para ampliar las habilidades de su equipo para usar estas tecnologías y continuar buscando información que impulsará la eficiencia en sus instalaciones de fabricación.

Vera agiliza el proceso de contratación

PepsiCo utilizó  Robot Vera por primera vez para llamar por teléfono y entrevistar a candidatos para puestos vacantes en ventas, como conductores y para llenar vacantes de fábrica en Rusia cuando los profesionales de recursos humanos necesitaban llenar 250 empleos en dos meses. Vera fue desarrollada por la startup rusa Stafory y es capaz de entrevistar a 1,500 candidatos en nueve horas, un trabajo que llevaría a los humanos nueve semanas.

El software avanzado de reconocimiento de voz y las herramientas de Amazon, Google, Microsoft y la compañía de tecnología rusa Yandex permiten a Vera hacer llamadas y seleccionar candidatos para puestos vacantes como operadores de montacargas, trabajadores de fábricas y personal de ventas. Su software puede escanear los CV para determinar si un candidato potencial tiene la experiencia adecuada para el puesto, puede responder sí y no responder, hacer preguntas de seguimiento y enviar correspondencia de seguimiento. También puede reenviar las transcripciones de una llamada a un especialista en recursos humanos para una revisión adicional. Hasta ahora, la recepción de la mayoría de los candidatos al tratar con el robot ha sido positiva. Hubo un poco más de vacilación de los profesionales de recursos humanos. Resulta que uno de los mayores obstáculos es la “reprogramación de humanos” para sentirse cómodos con la tecnología.

Plataforma de tecnología interna de PepsiCo Ada

Ada proporciona  “inteligencia aumentada” que se basa en la percepción del ser humano en combinación con algoritmos. La compañía espera que esta filosofía conduzca a un rápido aprendizaje. Ada puede reunir datos de una variedad de fuentes para permitir que PepsiCo aproveche mejor las enormes cantidades de datos que recopila. En última instancia, Ada participará en todos los aspectos de las operaciones, incluida la innovación, el diseño, la investigación y las decisiones de precios.

Otras áreas en las que PepsiCo utilizará los datos son el desarrollo de productos, las ventas y el marketing. La compañía ha utilizado herramientas de predicción social que agregan las conversaciones de los consumidores disponibles públicamente en combinación con sus propios datos para identificar nuevos productos para llevar al mercado. Esto representa una transición para que la empresa cree información a partir de los datos que tiene y se centre en actividades prácticas. A medida que más y más datos se superponen, PepsiCo puede identificar tendencias y ubicaciones de mercadeo.

Pep Worx: Big Data y plataforma de análisis.

La plataforma de análisis y datos en la nube que utiliza PepsiCo, llamada  Pep Worx, ayuda a la compañía a asesorar a las tiendas minoristas sobre los mejores artículos para almacenar, dónde colocarlos y qué promociones usar. Cuando la compañía quiso lanzar Quaker Overnight Oats, pudo identificar 24 millones de hogares a partir de un conjunto de datos de 110 millones de hogares en los Estados Unidos que consideraba apropiado comercializar el producto. Luego, PepsiCo identificó los lugares de compras que estos hogares serían más aptos para usar y crearon promociones para atraer a esa audiencia. Este uso de los datos y el enfoque en un mercado muy específico ayudaron a impulsar el 80 por ciento del crecimiento de las ventas del producto en los primeros 12 meses después del lanzamiento.

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