Aufbau eines KI-Schwungrads: Die kassenlose Technologie von Grabango wird in Tennessee eingeführt
"2022 ist das Jahr, in dem der kostenlose Checkout groß wird", prognostiziert Grabango-CEO Will Glaser fünf Jahre, nachdem er die Technologie des Startups live geschaltet hat.
Fünf Jahre nach dem Start seines ersten Proof-of-Concept rollt das kassenlose Technologie-Startup Grabango in seine fünfte Metropolregion, wie das Unternehmen am Dienstag mitteilte.
Die jüngste Partnerschaft besteht mit MAPCO, der Convenience-Store-Kette mit fast 340 Filialen im gesamten Südosten. Vorerst plant MAPCO, bis zum Herbst dieses Jahres in zwei Filialen in Tennessee kassenlose Dienste einzuführen. Die Einführung wird das erste Mal sein, dass Käufer in Nashville Zugang zu kassenloser Technologie erhalten - eine Shopping-Innovation, die weitgehend mit den kassenlosen Läden von Amazon in Verbindung gebracht wird.
Grabango hat Verträge in fünf Metro-Märkten, darunter öffentlich angekündigte Verträge in vier Märkten: Pittsburgh, PA; die SF Bay Area, Kalifornien; Tucson, Arizona; und jetzt Nashville. Zu den vielen Konkurrenten von Grabando gehört zwar Amazon, aber das Unternehmen geht davon aus, dass es das Jahr mit mehr installierten Filialen abschließen wird als alle anderen Marktteilnehmer zusammen.
Dank realer Erkenntnisse und Verbesserungen seiner KI gewinnt Grabango an Dynamik, sagte Gründer und CEO Will Glaser gegenüber ZDNet.
"Wir sind von einem Ding im Labor zu einem Ding in der realen Welt zu Multi-Store-Implementierungen übergegangen", sagte Glaser. "Ich denke, 2022 ist das Jahr, in dem die kostenlose Kasse groß wird."
Die erste Live-Ausgabe von Grabergo im Jahr 2017 war ein maßgeschneiderter Proof-of-Concept, dessen Implementierung ein ganzes Jahr dauerte. Jetzt verfügt das Unternehmen über vier Multi-Store-Angebote, die alle gleichzeitig installiert werden.
"Das System ist so konzipiert, dass es skalierbar ist - es kann schnell und reibungslos installiert werden und dann breit und effizient arbeiten", sagte Glaser. "Das ist alles kein Zufall. Wir haben hart gearbeitet, um an diesen Punkt zu kommen."
Natürlich hat das Team von Grabango auf dem Weg dorthin einige Korrekturen vorgenommen. Zunächst installierte das Ingenieurteam des Unternehmens die Systeme selbst. Jetzt beauftragen sie Auftragnehmer mit Erfahrung in dieser Art von Installationen.
In der Zwischenzeit hat das Unternehmen seine Computer-Vision-Algorithmen an reale Szenarien angepasst, auf die es gestoßen ist.
Als kalifornisches Unternehmen "wäre es uns nie in den Sinn gekommen, dass sich die Leute in einem Geschäft umziehen würden", nannte Glaser ein Beispiel. "Als wir dann in einem Winter an der Ostküste starteten, erfuhren wir, dass das so ziemlich jeder tut. So ziemlich jeder kommt mit einem Hut und einer Jacke herein. Unser System konnte das 2017 nicht bewältigen."
Diese Fortschritte und Iterationen haben die effizientere Einführung der Filialen ermöglicht, was wiederum Grabango mit mehr realen Daten versorgt, aus denen es lernen kann.
"Wir sind jetzt in einer Größenordnung, in der das KI-Schwungrad wirklich gut läuft", sagte Glaser.