Como uma empresa de 16 anos está facilitando pequenas empresas em IA

Em meio a toda a “isso é uma bolha?” Fale sobre inteligência artificial, as indústrias de cadeia de suprimentos e logística se tornaram criadouros para usos aparentemente genuínos da tecnologia. Flexport, Uber Freight e dezenas de startups estão desenvolvendo aplicativos diferentes e conquistando clientes de chip azul. Mas enquanto a IA ajuda a Fortune 500s a almoçar seus resultados (e justificar a próxima demissão em Wall Street), o uso certo da tecnologia está se mostrando útil para empresas menores. A Netstock, uma empresa de software de gerenciamento de inventário fundada em 2009, está trabalhando exatamente nisso. Recentemente, ele lançou uma ferramenta generativa de IA chamada “Opportunity Engine” que entra em seu painel de clientes existente. A ferramenta extrai informações do software de planejamento de recursos corporativos de um cliente e usa essas informações para fazer recomendações regulares e em tempo real. Netstock afirma que a ferramenta está salvando milhares de negócios. Na quinta -feira, a empresa anunciou que cumpriu um milhão de recomendações até o momento e que 75% de seus clientes receberam uma sugestão de motores de oportunidade no valor de US $ 50.000 ou mais. Enquanto tentadora, um desses clientes-Bargreen Ellingson, uma empresa de suprimentos de restaurantes de 65 anos de idade-ficou inicialmente apreensiva ao usar um produto de inteligência artificial. “As empresas familiares antigas não confiam muito em cegos”, disse o diretor de inovação Jacob Moody ao TechCrunch. “Eu não poderia ter entrado em nosso armazém e disse: ‘Ei, esta caixa preta começará a gerenciar.” ”Em vez disso, a AI da Moody lançou a IA da Netstock internamente como uma ferramenta que os gerentes de armazém poderiam“ optar por usar ou não usar ” – um processo que ele descreve como“ ansiosamente, mas com cautela e cautela ”. Evento do TechCrunch São Francisco | 27-29 de outubro de 2025 A Moody diz que está ajudando a evitar erros, em parte porque está examinando inúmeros relatórios que sua equipe usa para tomar decisões de inventário. Ele reconheceu que os resumos de IA dessas informações não são 100% precisos, mas disse que “ajuda a criar sinais do barulho” rapidamente, especialmente durante o horário de quando. Imagem: Netstock A mudança “mais profunda” que Moody notou é que o software tornou alguns dos funcionários de armazém menos senior da pechincha Ellingson “mais eficazes”. Ele destacou um funcionário em um dos 25 armazéns de Bargreen que trabalha lá há dois anos. O funcionário possui um diploma do ensino médio, mas sem diploma universitário. Treinando esse funcionário para entender todas as ferramentas de gerenciamento de inventário e as informações de previsão que a pechincha usa para planejar os níveis de inventário levará tempo, disse ele. “Mas ele conhece nossos clientes, ele sabe o que está colocando no caminhão todos os dias, então, para ele, ele pode olhar para o sistema e ter essa visão prosaica de AI e entender muito rapidamente se faz sentido ou não faz sentido”, disse ele. “Então ele se sente empoderado.” O co -fundador da Netstock, Kukkuk, disse ao TechCrunch que ele entende a hesitação em torno de novas tecnologias – especialmente porque muitos produtos são essencialmente chatbots medíocres anexados ao software existente. Ele atribui o sucesso inicial do mecanismo de oportunidade da Netstock a algumas coisas. A empresa possui mais de uma década de dados de trabalhar com varejistas, distribuidores e fabricantes de luzes. Esses dados são fortemente protegidos para aderir às estruturas ISO, mas é o que alimenta os modelos que fazem as recomendações. (Ele disse que a Netstock está usando uma combinação de tecnologia de IA da comunidade de código aberto e empresas privadas.) Cada recomendação pode ser classificada com um polegar para cima ou um polegar para baixo, mas os modelos também são reforçados por se o cliente toma a ação sugerida ou não. Embora esse tipo de aprendizado de reforço possa levar a resultados estranhos e às vezes prejudiciais quando aplicado a coisas como as mídias sociais, Kukkuk disse que está perseguindo diferentes incentivos. “Eu realmente não me importo com os olhos, sabe?” Ele disse. “O Facebook e o Instagram se preocupam com os olhos, então eles querem que você olhe para as coisas deles. Nós nos preocupamos: ‘Qual é o resultado do cliente?” A Kukkuk desconfia de expandir essas interações devido às limitações da tecnologia generativa de IA atual. Embora possa fazer sentido para um cliente conversar com a IA da Netstock sobre por que uma recomendação é ou não é útil, Kukkuk disse que isso poderia levar a um colapso na precisão. “É uma corda bamba, porque quanto mais liberdade você dá aos usuários, mais liberdade você dá um grande modelo de idioma para começar a alucinar coisas”, disse ele. Isso explica a colocação do mecanismo de oportunidade no painel típico do cliente da Netstock. As sugestões são proeminentes, mas facilmente descartadas. O Google Docs amontoar 20 AI apresenta a garganta de um usuário, isso não é. Moody disse que apreciava que a IA não está na sua cara. “Não estamos deixando o mecanismo de IA tomar nenhuma decisões de inventário que um humano não olhou e tenha rastreado e disse: ‘Sim, eu concordo com isso'”, disse ele. “Se e quando chegarmos a um ponto em que eles concordam com 90% das coisas que está sugerindo, talvez dêemos o próximo passo e diremos ‘nós lhe daremos controle agora.’ Mas ainda não estamos lá. ” É um começo promissor no momento em que muitas implantações corporativas da IA ​​generativa parecem ir a lugar algum. Mas se a tecnologia melhorar, Moody disse que está preocupado com as implicações. “Pessoalmente, tenho medo do que isso significa. Acho que haverá muita mudança, e nenhum de nós tem certeza de como isso será na pechincha”, disse ele. Isso pode levar a haver menos especialistas em ciência de dados na equipe, ele sugeriu. Mas mesmo que isso signifique tirar esses funcionários do armazém e para o escritório corporativo, ele disse que preservar o conhecimento é importante. A pechincha precisa de pessoas que “entendam profundamente a teoria e a filosofia e podem racionalizar como e por que a Netstock está fazendo certas recomendações” e “garantir que não estamos seguindo cegamente” o caminho errado, disse ele.

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