GS Retail Tăng Tốc Chuyển Đổi AI Tại Hiện Trường

Giám đốc điều hành GS Retail, Huh Seo-hong, cùng các trưởng bộ phận họp mặt hàng tháng để học về trí tuệ nhân tạo (AI). Chương trình đào tạo "AI Literacy" đã diễn ra trong ba tháng với sự tham gia của khoảng 10-12 người, bao gồm cả giám đốc Huh. Chủ đề chính là cách kết hợp kinh nghiệm nhiều năm trong ngành bán lẻ với AI. Khái niệm đào tạo là "AI Literacy do con cái hướng dẫn", nhằm giảm bớt rào cản mà AI có thể gây ra.

Chương trình đào tạo này được thực hiện bởi bộ phận dữ liệu AI của GS Retail, do Kim Hak-min lãnh đạo, người đã gia nhập công ty vào tháng 9 năm ngoái. Trong các cuộc họp thường xuyên với giám đốc Huh, họ đã mở rộng thảo luận từ câu hỏi cơ bản "Chuyển đổi AI (AX) là gì?" đến "Con người nên đóng vai trò gì trong thời đại AI?". Tại GS Tower ở Gangnam, Seoul, Kim đã chia sẻ về tầm nhìn của GS Retail về AX.

- Ông gia nhập GS Retail vào tháng 9 năm ngoái. Điều gì là điều đầu tiên ông xem xét?
"Vì tôi đã làm việc trong lĩnh vực AI và dữ liệu trong nhiều năm, tôi đã suy nghĩ về cách tôi có thể đóng góp cho GS Retail. Với khoảng 7.000 nhân viên, ý kiến và yêu cầu từ hiện trường rất đa dạng. Do đó, tôi đã xem xét các câu hỏi như: AX mà công ty mong muốn là gì? Những vấn đề nào khiến nhân viên cảm thấy khó khăn nhất? Những vấn đề nào thực sự cần giải quyết? Ban đầu, tôi đã gặp giám đốc Huh hàng tuần để thảo luận về AX. Chúng tôi đã suy nghĩ nhiều về việc liệu việc áp dụng công nghệ mới có phải là AX hay việc thay đổi cách ra quyết định có phải là AX hay không. Hiện tại, chúng tôi gặp nhau khoảng một lần mỗi tháng để tiếp tục thảo luận về các chủ đề này."

- Lĩnh vực nào tại GS Retail đang được áp dụng AI một cách tích cực nhất?
"Ngành bán lẻ có tốc độ nhanh hơn nhiều so với các ngành khác, và hàng loạt quyết định được đưa ra ở nhiều nơi trong tổ chức. Vì vậy, vai trò của AX là hỗ trợ các quyết định nhanh chóng và đa dạng. Tôi đã chia công việc thành ba loại lớn: thứ nhất là những việc cần sự tập trung của con người, thứ hai là những công việc lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian, và thứ ba là những công việc không cần thiết. Điều quan trọng là tìm ra liệu chúng ta có đang dành quá nhiều thời gian cho những công việc lặp đi lặp lại hoặc không cần thiết hay không. AI sẽ thay thế những công việc này để chúng ta có thể tập trung vào những việc quan trọng hơn."

- Một ví dụ điển hình là tự động đặt hàng thực phẩm tươi sống (FF), đúng không?
"Đúng vậy. Tại các cửa hàng tiện lợi, thực phẩm tươi sống như kimbap, cơm hộp, sandwich và hamburger được gọi là FF. Mỗi ngày, chủ cửa hàng phải đánh giá xem hôm nay có bao nhiêu khách hàng và sản phẩm FF nào sẽ được bán. Đây là một nhiệm vụ khó khăn và lặp đi lặp lại hàng ngày. Tuy nhiên, điều quan trọng hơn đối với người quản lý là phục vụ khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn. Vì vậy, chúng tôi đã suy nghĩ về việc AI có thể hỗ trợ công việc đặt hàng lặp đi lặp lại này không và bắt đầu nghiên cứu tự động đặt hàng FF. Nghiên cứu đã bắt đầu khoảng ba năm trước và việc thực hiện và thử nghiệm đã diễn ra từ năm ngoái. Hiện tại, chúng tôi vẫn đang tạo ra các mô hình mới để thử nghiệm. Vào cuối năm nay, chúng tôi hy vọng sẽ có cái nhìn cụ thể về cách AI có thể hỗ trợ quyết định đặt hàng."

- Có phải khó khăn khi áp dụng một mô hình tự động đặt hàng cho tất cả các cửa hàng không?
"Ban đầu, tôi muốn tạo ra một mô hình duy nhất để mở rộng ra tất cả các cửa hàng. Tuy nhiên, khi áp dụng thực tế, tôi nhận thấy rằng tình hình ở mỗi cửa hàng đều khác nhau. Giống như mỗi người có tính cách và môi trường khác nhau. Ví dụ, các cửa hàng gần trường học có tỷ lệ khách hàng là thanh thiếu niên cao, trong khi các cửa hàng gần công trường xây dựng có nhu cầu lớn về thực phẩm tiện lợi cho công nhân. Các khu dân cư và khu văn phòng cũng khác nhau, và nhu cầu ở các khu vực đại học cũng thay đổi tùy thuộc vào thời gian thi cử. Trong quá trình này, tôi đã học được rằng việc nhận biết nhanh chóng yêu cầu và khó khăn từ hiện trường cũng quan trọng không kém việc nâng cao độ chính xác của mô hình. Đây là một dạng thử nghiệm và sai sót."