Claire Swedberg
Já se passou quase um século desde que o público foi apresentado pela primeira vez à inteligência artificial (IA) no filme distópico de 1927, Metropolis. Hoje, a promessa de a IA executar tarefas e fornecer informações que durante muito tempo dependiam de esforços manuais parece ilimitada.
Não se engane: desde compras personalizadas até a criação automatizada de vídeos e a prevenção de fraudes, o poder de aprendizagem dos computadores já está fazendo avanços gigantescos que estão impactando nossa vida diária.
Para as indústrias de RFID e IoT, a IA é vista como potencialmente uma solução e uma oportunidade.
A solução: A IA permite que implantações de tecnologia RFID forneçam funcionalidades que estavam fora de alcance no passado.
A oportunidade: qualquer sistema de IA exige dados – muitos deles – para começar o treinamento, e A RFID fornece isso com cada leitura de etiqueta.
Apesar das proclamações de marketing, a IA não resolve todos os males do mundo. A RFIDJournal.com conversou nos últimos meses com especialistas do setor para nos ajudar a desvendar o que a IA fará ou não pela indústria de RFID. Este é o primeiro de uma série que examina a IA no mundo de RFID e IoT, bem como tecnologias relacionadas.
Aqueles com quem conversamos concordam que a IA está preparada para ser um acelerador na adoção de RFID. Há uma década, as preocupações com a tecnologia RFID centravam-se em saber se o hardware funcionava e com que eficácia. A indústria superou muitas dessas preocupações fundamentais.
O outro lado da moeda é o gerenciamento de dados. Algumas empresas de tecnologia no passado lamentavam que os sistemas RFID não estivessem sendo usados em sua capacidade. A questão era: como os usuários estão se beneficiando ou gerenciando o “big data” que A RFID produz.
“O potencial da IA é real e está acontecendo hoje, mas estamos nos primeiros dias quando se trata de RFID”, disse Sandeep Unni, analista diretor sênior do Gartner para práticas da indústria de varejo.
Como A RFID gera um extenso tesouro de dados, disse Unni, o valor da IA está nas análises e insights que ela pode gerar a partir desses dados.
Unni apontou um exemplo: “Os sistemas de planejamento de estoque upstream podem consumir os dados de estoque em tempo real gerados a partir de RFID no nível do item” e quando esses dados são combinados com IA, o software pode desbloquear decisões granulares e prescritivas de otimização de estoque.
Da mesma forma, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar o desempenho de vendas em nível de item, o envolvimento do cliente e as taxas de conversão, e fornecer análises semelhantes às do comércio eletrônico em um ambiente de loja de varejo.
Aplicativos como este se beneficiam da facilidade de uso da IA. Ele pode ajudar a processar dados RFID com mais eficiência, extraindo insights e padrões que os usuários podem obter, disse Gus Rivera, CTO da Mojix.
Há uma variedade de desafios que a IA não foi projetada para enfrentar. Por exemplo, a etiquetagem física ainda requer intervenção humana ou máquinas automatizadas, destacou Rivera. E os usuários não podem esperar que a IA supere as especificações de hardware da tecnologia RFID.
“Por exemplo, não é possível estender a gama de etiquetas RFID além das capacidades projetadas”, disse Rivera.
Talvez o mais importante seja o facto de não poder substituir o pensamento e a análise humanos, o que significa que a supervisão será sempre necessária.
“A IA deve ser vista como uma ferramenta para a tomada de decisões informadas, e não como um substituto do julgamento humano”, disse Rivera.
O valor da IA depende da qualidade dos dados de entrada. Se os dados RFID forem imprecisos ou incompletos, a IA pode gerar resultados não confiáveis, destacou Rivera. E acrescentou que também pode haver questões de conformidade ética e regulamentar que a IA poderia criar através dos seus sistemas de autoaprendizagem, que por si só não podem garantir a conformidade ética ou regulamentar.
O que a IA pode fazer, a um nível sem precedentes, é simular cenários e resultados cada vez mais complexos, e as suas recomendações ou automação vão muito além do que o esforço humano por si só poderia realizar.
“Hoje, estamos modelando cenários complexos muito reais e executando milhões de cenários hipotéticos para determinar recomendações [e] ações otimizadas”, disse Rivera. “Este é o culminar da maturidade da IoT, com big data e computação em nuvem convergindo ao mesmo tempo.”
Como parte do esforço para trazer os benefícios da IA para RFID, a Mojix tem trabalhado com o Google Cloud e sua própria equipe de IA com acesso às equipes de dados no Google Analytics AI Summit.
A promessa da IA é significativa, enfatizou Rivera. No geral, o impacto da IA na indústria de RFID será impulsionado por sua capacidade de aproveitar o poder dos dados de itens em tempo real e de alta resolução e aproveitar AI para automatizar a detecção de anomalias, simulando resultados, processos de tomada de decisão e operações otimizadas.
À medida que a tecnologia de IA continua a avançar, permitirá que os sistemas RFID se tornem mais inteligentes, adaptáveis e capazes de agregar valor em tudo, desde logística e retalho até cuidados de saúde e produção.
A IA pode ajudar a processar e analisar a grande quantidade de dados gerados pelos sistemas RFID de forma mais eficiente e eficaz. Ele pode identificar padrões, anomalias e insights que podem passar despercebidos pelos métodos tradicionais. Ao mesmo tempo, algoritmos de manutenção preditiva podem ser usados para monitorar a condição das etiquetas e leitores RFID, levando à manutenção proativa e reduzindo o tempo de inatividade.
Um exemplo do mundo real é a utilização de algoritmos de IA para analisar leituras de etiquetas RFID, detectar produtos contrafeitos e prevenir fraudes nas cadeias de abastecimento, especialmente em indústrias como a farmacêutica e a de bens de luxo.
A detecção de anomalias para otimizar os níveis de estoque por meio de insights e recomendações (escassez de estoque, excesso de estoque, reequilíbrio de estoque) é um benefício que a IA oferece agora com RFID.
“Agora estamos migrando para casos de uso de rastreabilidade com segurança alimentar, bem como conformidade de luxo/alimentos, casos de uso regulatórios e pontuação de fornecedores”, disse Rivera.
Não é de surpreender, no entanto, que a indústria RFID não esteja imune à campanha publicitária da IA que está em curso em algumas formas em todas as indústrias.
“Apressar-se em qualquer iniciativa de IA ou piloto para RFID sem preparação é uma maneira segura de tropeçar e falhar”, disse Unni. Ele aconselhou “começar com dados limpos. A importância de uma base de dados robusta não pode ser exagerada.”
Além disso, as afirmações feitas por empresas do setor de IA devem ser abordadas com um saudável grau de ceticismo e análise crítica, disse Rivera. A IA é um campo amplo e em evolução, e é importante diferenciar entre o que é atualmente possível e o que é uma aspiração ou exagero futuro.
Sempre existe a possibilidade de a IA apresentar também alguns resultados negativos. Fora do uso da tecnologia RFID, Hanna Halaburda, professora da Stern School of Business da Universidade de Nova York, indicou na pesquisa intitulada “Como a inteligência artificial está moldando a economia”, que a IA pode ser usada para conluio em preços dinâmicos no ambiente de varejo e pode arriscar alguns resultados de saúde no mercado de cuidados de saúde se for depositada demasiada confiança na tecnologia.
Para além dos resultados negativos e apesar das afirmações dos profissionais de marketing, a IA não pode garantir segurança absoluta, apenas melhora certas medidas. A segurança nos sistemas RFID depende de salvaguardas físicas e das melhores práticas.
“As capacidades preditivas da IA são probabilísticas e baseadas em dados históricos. Não pode fornecer previsões perfeitas em todas as situações, especialmente quando se trata de eventos sem precedentes”, disse Rivera. “Mas está melhorando a cada dia.”
No mundo das soluções de retalho, a IA está a direcionar dados RFID já existentes em algumas lojas para permitir novas formas de compreender o que está a acontecer nas áreas de vendas. O benefício de usar RFID para tais sistemas é a sua privacidade inata, disse Sam Vise, CEO da empresa de software de varejo Optimum Retailing.
RFID é cega, apontou Vise. Alimentar fluxos de vídeo para um sistema de IA pode produzir resultados que significam que os indivíduos podem ser identificados ou categorizados. A RFID, por outro lado, rastreia uma etiqueta, e não uma pessoa.
Portanto, com RFID, disse Vise, “podemos ver o movimento do produto na loja, podemos ver se ele foi comprado e podemos ver se está em exibição – podemos obter muitas informações sem infringir a privacidade pessoal de ninguém”. .”
Olhando para a convergência entre RFID e IA, Vise diz: “Eu realmente acho que a IA vai melhorar essa experiência de compra” com os dados fornecidos por um sistema RFID.
RFID é uma forma de obter grandes volumes de dados necessários para começar a compreender padrões.
“É como se nossas cabeças estivessem na máquina”, ressaltou. “Temos que treiná-lo como seres humanos, usando a IA e o aprendizado de máquina para tentar captar os padrões gerais.”