Starbucks спустя девять месяцев отказался от системы искусственного интеллекта, которая должна была автоматизировать учёт товаров в кофейнях по всей Северной Америке. Технология внедрялась как часть масштабной цифровой модернизации и работала сразу примерно в 11 000 точках сети.
Идея выглядела простой: сотрудник направляет планшет на полки с ингредиентами, а система с помощью камер и LiDAR автоматически определяет остатки молока, сиропов и других продуктов. Алгоритм должен был сократить ручной труд и быстрее выявлять дефицит товаров, влияющий на продажи и обслуживание клиентов.
На практике система, разработанная NomadGo, оказалась нестабильной. По данным отраслевых публикаций и Reuters, ИИ регулярно ошибался в базовых задачах распознавания: путал разные виды молока (например, обычное и обезжиренное), не фиксировал отдельные позиции на полках или неверно их подсчитывал. В некоторых случаях товар, находящийся прямо перед камерой, система просто «не видела».
Проблемы проявились уже в ходе тестов и демонстрационных запусков, где ошибки были заметны даже в рекламных материалах. В итоге компания решила отказаться от решения и вернуться к ручной инвентаризации, чтобы унифицировать процессы учёта и снизить операционные риски.
Несмотря на отказ от этой системы, Starbucks продолжает внедрять другие ИИ-инструменты для оптимизации работы бариста и управления заказами. Однако этот кейс стал показателем того, что даже крупные технологические проекты могут давать сбои при масштабировании в реальных условиях.
Новости нейросетей
31.05.2026