Когда начался бум генеративного ИИ, многие компании обожглись. Они начали внедрять ИИ с большим энтузиазмом, но зачастую пилоты показывали невысокую эффективность. Поэтому сегодня компании сворачивают пилоты и перестраивают подходы к ИИ-оптимизации. В PepsiCo говорят, что смогли избежать этой проблемы благодаря продуманной стратегии внедрения. Компания внедрила ИИ во все ключевые процессы без лишних пилотов.

Как компания организовала внедрение ИИ
Директор по стратегии и трансформации PepsiCo Афина Каниура рассказывает, что компания одновременно внедряет максимум 4–5 ИИ-проектов, которые получают инвестиции и экспертов. Остальные идеи тестируются во внутренней песочнице PepGenX, где сотрудники могут свободно создавать, что душе угодно. Но проектам дают ход, лишь если будет доказана их способность серьёзно повысить KPI или другие показатели. 

Прогнозирование спроса
В PepsiCo начали трансформацию с системы прогнозирования спроса. ИИ в ней анализирует историю продаж, маркетинговые акции и сотни других внешних сигналов. Сведения корпорации передают партнёры, например розничные сети. 

Модель пересчитывает прогнозы ежедневно и заранее показывает «горячие» недели, когда спрос на те или иные продукты может подскочить, например во время крупных праздников или фестивалей. 

Агенты на складах
Песочница PepGenX имеет доступ к ИИ-сервисам Amazon и Salesforce AI. С их помощью разработчики создают ИИ-агентов, которые могут автоматизировать многие функции. Такие агенты получают данные из разных облачных сервисов компании и управляют множеством процессов. Некоторым из них компания даёт ход — на складах и логистических объектах такие агенты могут планировать заполнение площадей для хранения и подсказывать мерчандайзерам, куда раскладывать товар. 

ИИ-продажники
Ещё одно применение агентов — в продажах. На B2B-платформе агенты помогают создавать заказы корпоративных клиентов. Другие отвечают за то, чтобы и оптовые покупатели PepsiCo, и торговые представители компании имели доступ к данным о запасах в реальном времени. Наконец, они могут создавать единые профили розничных клиентов, через которые можно и прогнозировать поставки, и получать рекомендации по запуску маркетинговых кампаний, нацеленных на конкретные магазины и продукты. 

Для создания новых продуктов 
ИИ помогает разрабатывать новинки. Анализируя огромные массивы данных о потребителях и продажах, нейросети могут подсказывать, как улучшить рецептуру или брендинг новых продуктов. ИИ ускоряет запуск новинок — с 6–9 месяцев до 6 недель. Так компания создаёт новые виды чипсов Cheetos. А ещё PepsiCo использует ИИ для анализа отзывов о продуктах, чтобы получить рекомендации, как их можно улучшить. 

ИИ-маркетологи
Наконец, нейросети помогают компании запускать и оптимизировать рекламные кампании. ИИ используется и для креативной работы — создания маркетинговых концепций, — и для их тестирования на виртуальных респондентах.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech