David Woollard, CTO en Standard AI – Serie de entrevistas

David Woollard es el Director de Tecnología (CTO) en Standard AI. Es un veterano de la industria tecnológica con más de 20 años de experiencia, habiendo trabajado en empresas como Samsung y NASA, y como emprendedor en startups en etapas tempranas y tardías. Tiene un doctorado en Ciencias de la Computación, especializado en arquitecturas de software para computación de alto rendimiento.

Standard AI ofrece información precisa y sin precedentes sobre el comportamiento de los compradores, el rendimiento de los productos y las operaciones de la tienda.

¿Puede compartir su trayectoria desde trabajar en el Laboratorio de Propulsión de Jet de la NASA hasta convertirse en el CTO de Standard AI?

Cuando estaba en el Laboratorio de Propulsión de Jet, mi trabajo se centró principalmente en la gestión de datos a gran escala para las misiones de la NASA. Trabajé con científicos e ingenieros increíbles, aprendiendo sobre cómo realizar investigaciones desde el espacio exterior. No solo aprendí mucho sobre ciencia de datos, sino también sobre gestión de proyectos de ingeniería a gran escala, equilibrar riesgos y presupuestos de error, y diseño de sistemas de software a gran escala. Mi trabajo de doctorado en la Universidad del Sur de California se centró en el área de arquitecturas de software para computación de alto rendimiento, y pude ver la aplicación de esa investigación de primera mano.

Mientras aprendí mucho de mi tiempo allí, también quería trabajar en cosas que fueran más tangibles para la gente del día a día. Cuando me fui de JPL, me uní a un amigo que fundaba una startup en el espacio de video en streaming como uno de los primeros empleados. Me gustó desde el principio construir experiencias de consumidor y startups en general, ambas cosas me parecieron un cambio con respecto a mi mundo anterior. Cuando tuve la oportunidad de unirme a Standard, me atrajo la combinación de problemas científicos difíciles en IA y Visión por Computadora que me gustaban en mi carrera temprana con experiencias de consumidor tangibles que encontré más gratificantes.

¿Qué motivó el cambio en el enfoque de Standard AI de soluciones de pago autónomo a aplicaciones de IA de comercio minorista más amplias?

Standard AI se fundó hace siete años con la misión de llevar el pago autónomo al mercado. Mientras logramos entregar la mejor solución de visión por computadora para el pago autónomo y lanzamos tiendas autónomas, en última instancia encontramos que la adopción de los usuarios fue más lenta de lo anticipado y, en consecuencia, el retorno de la inversión no estuvo allí para los minoristas.

Al mismo tiempo, nos dimos cuenta de que había una serie de problemas que el minorista experimentaba que podríamos resolver a través de la misma tecnología subyacente. Este enfoque renovado en insights operativos y mejoras nos permitió a Standard entregar un ROI más directo a los minoristas que buscan oportunidades para mejorar sus eficiencias con el fin de compensar los efectos de la inflación y el aumento de los costos laborales.

¿Cómo rastrea la tecnología de visión por computadora de Standard AI las interacciones del cliente con tal precisión sin utilizar el reconocimiento facial?

La plataforma VISION de Standard está diseñada para rastrear a los compradores en el espacio real analizando el video de las cámaras en el techo de la tienda, distinguiendo entre humanos y otros elementos en cada video, y estimando la pose, o estructura esquelética, de cada humano. Al mirar a través de múltiples cámaras al mismo tiempo, podemos reconstruir una comprensión tridimensional del espacio, al igual que lo hacemos con nuestros dos ojos. Debido a que tenemos mediciones muy precisas de la posición de cada cámara, podemos reconstruir la posición, orientación y even la colocación de la mano de un comprador con alta precisión. Combinado con algoritmos de mapeo avanzados, podemos determinar el movimiento del comprador y la interacción con el producto con un 99% de precisión.

¿Cómo garantiza Standard AI la privacidad de los compradores mientras recopila y analiza datos?

A diferencia de otros sistemas de seguimiento que utilizan el reconocimiento facial para identificar a los compradores entre dos flujos de video diferentes, cuando Standard determina la pose de un comprador, solo estamos utilizando información estructural y geometría espacial. En ningún momento el sistema de seguimiento de Standard depende de la biometría del comprador que se pueda utilizar para la identificación, como la cara del comprador. En otras palabras, no sabemos quién es un comprador, solo sabemos cómo se mueven los compradores por la tienda.

¿Cuáles son algunos de los insights más significativos que los minoristas pueden obtener al utilizar la plataforma VISION de Standard AI?

Los minoristas pueden obtener una serie de insights al utilizar la plataforma VISION de Standard. Lo más significativo es que los minoristas pueden obtener una mejor comprensión de cómo se mueven los compradores por su espacio y interactúan con los productos. Mientras que otras soluciones dan una comprensión básica del volumen de tráfico a través de una parte específica de la tienda, Standard registra la ruta individual de cada comprador y puede distinguir entre compradores y empleados de la tienda para dar una mejor cuenta no solo del tráfico y la permanencia, sino de los comportamientos específicos de los compradores que están comprando productos.

Además, Standard puede entender cuándo los productos están agotados en el estante y, más ampliamente, las condiciones del estante como las caras que faltan que impactan no solo la capacidad del comprador para comprar productos, sino para formar impresiones sobre las ofertas de marca diferentes. Este tipo de datos de conversión y impresión es valioso tanto para el minorista como para los fabricantes de productos de consumo. Este dato simplemente no ha estado disponible antes y tiene grandes implicaciones para mejorar las operaciones en todo, desde la mercadotecnia y el marketing hasta la cadena de suministro y la reducción.

¿Cómo pueden transformar las insights predictivas de VISION las estrategias de marketing y mercadotecnia para los minoristas?

Debido a que Standard crea una réplica digital completa de una tienda, incluyendo tanto el espacio físico (como la colocación de los estantes) como el movimiento del comprador, tenemos un conjunto de datos rico para construir modelos predictivos tanto para simular el movimiento de la tienda dado los cambios físicos (como actualizaciones de mercadotecnia y reinicios) como para predecir las interacciones del comprador en función de su movimiento por la tienda. Estos modelos predictivos permiten a los minoristas experimentar y validar cambios en la mercadotecnia en la tienda sin tener que invertir en costosas actualizaciones físicas y largos períodos de experimentación en la tienda. Además, las impresiones del rendimiento del producto y la interacción pueden informar la colocación en el estante o en los extremos. Todo esto puede ayudar a priorizar el gasto y conducir a mayores rendimientos.

¿Puede proporcionar ejemplos de cómo las ofertas en tiempo real basadas en las rutas del cliente predichas han impactado las ventas en las pruebas piloto?

Mientras que Standard no construye los sistemas promocionales reales que utilizan los minoristas, podemos utilizar nuestra comprensión del movimiento del comprador y nuestras predicciones de interacción con el producto para ayudar a los minoristas a entender la intención del comprador, lo que permite al minorista ofrecer promociones profundamente significativas y oportunas en lugar de ofertas generales o solo recomendaciones basadas en compras pasadas. Las recomendaciones basadas en el comportamiento en la tienda permiten la estacionalidad, la disponibilidad y la intención, todo lo cual se traduce en un impulso promocional más efectivo.

¿Cuáles fueron los resultados del piloto de seguimiento de tabaco, y cómo influyó en las marcas involucradas?

Dentro de un día de operar un piloto de un minorista, pudimos detectar el robo de productos de tabaco y marcarlo hacia el minorista para acciones correctivas. A largo plazo, hemos podido trabajar con minoristas para detectar no solo el robo físico, sino también el abuso de promociones y problemas de cumplimiento, ambos de los cuales son muy impactantes para el minorista y las marcas de tabaco que financian estas promociones y gastan recursos significativos en garantizar el cumplimiento manual. Por ejemplo, también pudimos observar qué sucede cuando la primera opción de un cliente está agotada; la mitad de los compradores eligieron otro producto de la familia, pero casi un cuarto no compró nada. Eso es potencialmente mucha pérdida de ingresos que podría abordarse si se detectara antes. Debido a que nuestra plataforma VISION siempre está activa, se ha convertido en una extensión de los equipos de ventas de las marcas de tabaco, capaz de ver (y alertar sobre) el estado actual de cualquier tienda en la flota del minorista en cualquier momento.

¿Cuáles son los desafíos más grandes que ha enfrentado al implementar soluciones de IA en el comercio minorista físico, y cómo los ha superado?

Trabajar en entornos de comercio minorista ha venido con una serie de desafíos. No solo tuvimos que desarrollar sistemas que fueran robustos frente a problemas comunes en el mundo físico (como la deriva de la cámara, los cambios en la tienda y las fallas de hardware), sino que también desarrollamos procesos que fueran compatibles con las operaciones minoristas. Por ejemplo, con las recientes Olimpiadas de Verano, muchos fabricantes de productos de consumo cambiaron su embalaje para promocionar París 2024. Debido a que identificamos los SKU visuales en función del embalaje, esto significó que tuvimos que desarrollar sistemas capaces de marcar y manejar estos cambios en el embalaje.

Desde el principio, Standard ha elegido implementaciones técnicas que funcionarían con los procesos existentes de los minoristas en lugar de cambiar los procesos existentes para satisfacer nuestros requisitos. Las tiendas que utilizan nuestra plataforma VISION operan exactamente como lo hacían antes sin cambios en la mercadotecnia física o retrofit físico complejo y costoso (como la introducción de sensores de estantes).

¿Cómo ve el papel de la IA evolucionando en el sector minorista en la próxima década?

Creo que solo estamos arañando la superficie de la transformación digital que la IA impulsará dentro de los minoristas en los próximos años. Mientras que la IA hoy en día es en gran medida sinónimo de grandes modelos de lenguaje y los minoristas están pensando en su estrategia de IA, creemos que la IA, en el futuro cercano, será una tecnología habilitadora fundamental en lugar de una estrategia en sí misma. Sistemas como la plataforma VISION de Standard desbloquean insights sin precedentes para los minoristas y les permiten desbloquear la información rica en el video que ya están capturando. El tipo de mejoras operativas que podemos entregar formarán la columna vertebral de las estrategias de los minoristas para mejorar su eficiencia operativa y mejorar su margen sin tener que pasar los costos a los consumidores.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Standard AI.