Standard AI’de CTO olan David Woollard ile Röportaj Serisi

David Woollard, Standard AI’de Chief Technology Officer (CTO) olarak görev yapmaktadır. 20 yılı aşkın bir süredir teknoloji endüstrisinde faaliyet gösteren bir uzman olan Woollard, Samsung ve NASA gibi şirketlerde çalışmış ve hem erken hem de geç aşamadaki startups’ta girişimci olarak görev almıştır. Bilgisayar Bilimi alanında yüksek lisans derecesine sahip olan Woollard, yüksek performanslı hesaplama için yazılım mimarileri konusunda uzmanlaşmıştır.

Standard AI, alıcıların davranışları, ürün performansı ve mağaza operasyonları hakkında önceden görülmemiş bir kesinlikte içgörüler sunar.

Jet Propulsion Laboratory’de çalışırken NASA’ya ait büyük ölçekli veri yönetimi projelerinde çalışmanızdan Standard AI’nin CTO’su olmanıza kadar olan yolculuğunuzu bizimle paylaşabilir misiniz?

Jet Propulsion Laboratory’de çalışırken, büyük ölçekli veri yönetimi projelerine odaklandım ve mucizevi bilim insanları ve mühendislerle birlikte çalışarak, uzaydan araştırma nasıl yapılır bunu öğrendim. Sadece veri bilimini değil, aynı zamanda büyük ölçekli mühendislik proje yönetimi, risk ve hata bütçelerini dengeleme ve büyük ölçekli yazılım sistemleri tasarımı hakkında da çok şey öğrendim. Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde yüksek lisans çalışmam, yüksek performanslı hesaplama için yazılım mimarileri üzerine odaklandı ve bu araştırmaların uygulamalarını ilk elden gördüm.

Orada çok şey öğrendim, ancak aynı zamanda günlük insanların hayatına dokunabilecek şeyler üzerinde çalışmak istedim. JPL’den ayrıldıktan sonra, bir arkadaşım tarafından kurulan bir startup’a katıldım ve ilk çalışanlardan biri oldum. Tüketiciler için deneyim oluşturmak ve startups üzerinde çalışmak, önceki dünyamdan bir mola gibi geldi. Standard AI’ye katıldığımda, erken kariyerimde sevdiğim zor bilimsel sorunları ve somut tüketici deneyimleri birleştiren bir fırsat gördüm.

Standard AI’nin otonom checkout çözümlerinden daha geniş perakende AI uygulamalarına odaklanmasına neden olan şey nedir?

Standard AI, yedi yıl önce otonom checkout’u piyasaya sürme misyonuyla kuruldu. En iyi sınıftaki bilgisayar vizyonu çözümü sunmayı başardık ve otonom mağazaları açtık, ancak kullanıcı benimsemesinin beklenenden daha yavaş olduğu ve perakendeciler için yatırım getirisi olmadığı ortaya çıktı.

Aynı zamanda, aynı temel teknolojiyle çözülebilecek birçok sorunu perakendecilerin yaşadığını fark ettik. Operasyonel içgörüler ve iyileştirmelere odaklanarak, perakendecilerin verimliliklerini artırarak enflasyon ve artan işgücü maliyetlerinin etkilerini karşılamalarına yardımcı olabiliriz.

Standard AI’nin bilgisayar vizyonu teknolojisi, yüz tanıma kullanmadan müşteri etkileşimlerini nasıl böyle yüksek bir doğrulukla takip eder?

Standard’ın VISION platformu, mağazadaki üstten kameralardan alınan videoyu analiz ederek, her bir videodaki insanları ve diğer unsurları ayırt ederek ve her bir insanın pozunu veya iskelet yapısını tahmin ederek çalışır. Birden fazla kamerayı aynı anda inceleyerek, 3D bir uzay anlayışını yeniden oluşturabiliriz. Her kameranın konumunu çok kesin bir şekilde ölçtüğümüz için, bir müşterinin konumunu, yönelimini ve hatta el yerleştirme konumunu yüksek doğrulukla yeniden oluşturabiliriz. Gelişmiş haritalama algoritmalarıyla birlikte, müşteri hareketini ve ürün etkileşimini %99 doğrulukla belirleyebiliriz.

Standard AI, veri toplarken ve analiz ederken müşterilerin gizliliğini nasıl korur?

Yüz tanıma kullanarak müşterileri birbirinden ayıran diğer takip sistemlerinin aksine, bir müşterinin pozunu belirlerken, sadece yapısal bilgileri ve uzaysal geometriyi kullanıyoruz. Standard’ın takip sistemi, müşterileri tanımlamak için kullanılan biyometrik verilere asla güvenmez. Diğer bir deyişle, bir müşterinin kim olduğunu bilmiyoruz, sadece nasıl hareket ettiğini biliyoruz.

Perakendeciler, Standard AI’nin VISION platformunu kullanarak hangi en önemli içgörüler elde edebilir?

Perakendeciler, VISION platformunu kullanarak, müşterilerin mağazalarda nasıl hareket ettiklerini ve ürünlerle nasıl etkileşimde bulunduklarını daha iyi anlayabilirler. Diğer çözümler, belirli bir mağaza bölümündeki trafik hacmi hakkında temel bir anlayış sunarken, Standard her bir müşterinin bireysel yolunu kaydeder ve müşterileri mağaza çalışanlarından ayırt ederek, sadece trafik ve kalış süresi değil, aynı zamanda müşterilerin ürün satın alma davranışları hakkında daha iyi bir hesap verebilir.

VISION’dan elde edilen öngörülü içgörüler, perakendecilerin pazarlama ve mağazacılık stratejilerini nasıl dönüştürebilir?

Standard, bir mağazanın tam bir dijital kopyasını oluşturur, hem fiziksel alanı (rafların yerleştirilmesi gibi) hem de müşteri hareketlerini içerir. Bu zengin veri kümesinden, fiziksel değişikliklere (mağazacılık güncellemeleri ve sıfırlamaları gibi) göre mağaza hareketlerini simüle etmek ve müşterilerin mağazadaki hareketlerine dayalı olarak ürün etkileşimlerini öngörmek için öngörülü modeller oluşturabiliriz. Bu öngörülü modeller, perakendecilerin, pahalı fiziksel güncellemelere ve uzun süreli mağaza deneylerine yatırım yapmadan önce, mağazacılık değişikliklerini deneysel olarak test etmelerine ve doğrulamalarına olanak tanır. Ayrıca, ürün performansının ve etkileşiminin izlenimleri, raf veya son kapaklarda ürün yerleştirilmesini etkileyebilir. Tüm bunlar, harcamaları önceliklendirmeye ve daha yüksek getiriler elde etmeye yardımcı olabilir.

Gerçek zamanlı tekliflerin, öngörülen müşteri yollarına dayalı olarak pilot testlerde satışları nasıl etkilediğini örneklerle açıklayabilir misiniz?

Standard, perakendecilerin kullandığı实际 promosyon sistemlerini oluşturmaz, ancak müşteri hareketlerini ve ürün etkileşimlerini anlamamızı sağlayan VISION platformunu kullanarak, perakendecilerin müşterilerin niyetini anlamalarına ve müşterilere daha anlamlı ve zamanında promosyonlar sunmalarına yardımcı olabiliriz. Müşteri davranışlarına dayalı öneriler, geçmiş satın alma davranışlarına dayalı genel önerilerden daha etkili bir şekilde çalışır.

Tütün izleme pilotunun sonuçları nelerdi ve markaları nasıl etkiledi?

Bir perakendeci için pilot çalışmasını yürüttüğümüz ilk günden itibaren, tütün ürünlerinin çalınmasını tespit edebildik ve bu bilgileri perakendeciye iletadık. Daha uzun vadede, perakendecilerle birlikte fiziksel çalmayı ve promosyon suiistimallerini tespit ettik ve bu suiistimaller, hem perakendeciler hem de tütün markaları için önemli bir etkiye sahiptir. Örneğin, bir müşterinin ilk tercihinin stokta olmaması durumunda, yarısı başka bir aile ürününü seçerken, yaklaşık dörtte biri hiçbir şey satın almadı. Bu, erken tespit edilirse kaybedilebilecek önemli bir gelir olabilir. VISION platformumuz her zaman açık olduğu için, tütün markalarının satış ekiplerinin bir uzantısı gibi çalışır ve herhangi bir mağazanın veya perakendecinin tüm mağaza filosunun当前 durumunu görebilir ve uyarı verebilir.

Fiziksel perakendede AI çözümlerini uygularken karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

Perakende ortamlarında çalışmak, birçok zorluğu beraberinde getirdi. Sadece kamera kayması, mağaza değişiklikleri ve donanım arızaları gibi fiziksel dünya sorunlarına karşı dayanıklı sistemler geliştirmekle kalmadık, aynı zamanda perakende operasyonlarına uyumlu süreçler geliştirdik. Örneğin, recent Summer Olimpiyatları sırasında birçok tütün markası, 2024 Paris’i tanıtmak için ambalajlarını değiştirdi. Ambalajları görsel olarak tanımladığımız için, bu değişiklikleri işaretlemek ve işlemek için sistemler geliştirmek zorunda kaldık.

Standard, perakendecilerin mevcut süreçleriyle uyumlu teknik uygulamalar seçti. Mağazalar, VISION platformumuzu kullanırken, daha önce olduğu gibi çalışmaya devam ederler ve fiziksel değişiklikler veya pahalı fiziksel yenilemeler yapmaya gerek kalmaz.

Perakende sektöründe AI’nin önümüzdeki on yıl içinde nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Sanırım bahwa AI, perakendecilerin dijital dönüşümünü güçlendirecek ve önümüzdeki yıllarda perakendeciler için temel bir teknoloji haline gelecektir. Sistemler gibi Standard’ın VISION Platformu, perakendecilere önceden görülmemiş içgörüler sunar ve zengin bilgiyi alreadykullanılan videolardan kilitleyebilir. Sunabileceğimiz operasyonel iyileştirmeler, perakendecilerin operasyonel verimliliklerini artırma ve marjlarını artırma stratejilerinin temelini oluşturacaktır.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular, Standard AI ziyaret edebilir.