Walmart Cracks Enterprise AI в масштабе: тысячи вариантов использования, одна структура

Walmart продолжает добиваться успехов в взломе кода по развертыванию агента AI в масштабе Enterprise. Их секрет? Рассматривая доверие как инженерное требование, а не какой -то флажок соответствия, который вы отмечаете в конце.

Во время «Доверие к алгоритму: как агент Walmart Agist Ai пересматривает доверие потребителей и розничное лидерство» на VB Transform 2025, Вице -президент Walmart развивающихся технологий Desiree Gosby объяснил, как розничный гигант ОПЕРЬЕЗАЦИИ ПРИВОДЫ ПУТЕШЕСТВИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ. Одна из основных целей розничного продавца — последовательно поддерживать и укреплять доверие клиентов среди своих 255 миллионов еженедельных покупателей.

«Мы видим это довольно большой точкой перегиба, очень похожая на Интернет», — сказал Госби аналитику отрасли Сьюзан Этлингер во время утренней сессии во вторник. «Это так же глубоко с точки зрения того, как мы собираемся работать, как мы на самом деле работаем».

Сессия доставила ценные уроки, извлеченные из опыта развертывания ИИ Walmart. На протяжении всего обсуждения подразумевается постоянный поиск розничного гиганта для новых способов применения принципов архитектуры распределенных систем, что избегает создания технического долга.

>> Смотрите все наше преобразование 2025 года здесь <<

Фреймворк-структуры с четырьмя стержнями развертывание AI Развертывание

Архитектура ИИ Walmart отклоняет горизонтальные платформы для целевых решений заинтересованных сторон. Каждая группа получает специально созданные инструменты, которые касаются конкретных эксплуатационных трений.

Клиенты привлекают Sparky для покупок натурального языка. Полевые партнеры получают инструменты инвентаризации и оптимизации рабочих процессов. Торговцы получают доступ к системам поддержки решений для управления категориями. Продавцы получают возможности интеграции бизнеса. «А потом, конечно, у нас есть разработчики, и действительно, вы знаете, давая им суперспособности и заряжая их, вы знаете, новым агентом инструментов», — объяснил Госби.

«У нас есть сотни, если не тысячи, различных случаев использования в компании, которые мы воплощаем в жизнь», — сообщил Госби. Шкала требует архитектурной дисциплины, которой не хватает большинству предприятий.

Сегментация признает фундаментальную потребность каждой команды в Walmart иметь специально созданные инструменты для их конкретных работ. Store Associates Управление запасами нуждается в разных инструментах по сравнению с продавцами, анализирующими региональные тенденции. Общие платформы терпят неудачу, потому что они игнорируют эксплуатационную реальность. Специфика Walmart стимулирует принятие посредством актуальности, а не мандата.

Экономика доверия способствует усыновлению ИИ в Walmart

Walmart обнаружил, что доверие создается посредством доставки стоимости, а не только обязательных программ обучения, которые иногда связывают ценность.

Пример Госби нашла отклик, когда она объяснила эволюцию покупок своей матери от еженедельных визитов в магазин до поставки эпохи вещей, иллюстрируя, как именно работает естественное усыновление. Каждый шаг обеспечивал немедленную, осязаемую выгоду. Нет трения, нет принудительного управления изменениями, но прогрессия произошла быстрее, чем можно было предсказать.

«Она взаимодействовала с ИИ все время», — объяснил Госби. «Тот факт, что она смогла пойти в магазин и получить то, что она хотела, это было на полке. ИИ использовался для этого».

Преимущества, которые клиенты получают от прогнозирующего видения Walmart, в дальнейшем отражаются в опыте матери Госби. «Вместо того, чтобы идти еженедельно, выясните, какие продукты вам нужно доставить, что, если это просто появится для вас автоматически?» Это суть прогнозирующей торговли и то, как она обеспечивает ценность в масштабе для каждого клиента Walmart.

«Если вы добавляете ценность в их жизнь, помогая им убрать трение, помогая им сэкономить деньги и жить лучше, что является частью нашей миссии, то приходит доверие», — заявил Госби. Ассоциации следуют той же схеме. Когда ИИ фактически улучшает их работу, экономит их время и помогает им преуспеть, усыновление происходит естественным образом, и доверие заработано.

Модные циклы сжатие от месяцев до недель

Тенденция Walmart к системе продукта количественно определяет эксплуатационную ценность ИИ. Платформа синтезирует сигналы в социальных сетях, поведение клиентов и региональные модели, чтобы сократить разработку продуктов от месяцев до недель.

«Тенденция к продукту ускорила нас от месяцев до недель до получения правильных продуктов для наших клиентов», — сообщил Госби. Система создает продукты в ответ на спрос в реальном времени, а не на исторические данные.

Сжатие месяцев в неделю трансформирует розничную экономику Walmart. Инвентаризация становится ускоренным. Воздействие уценки сокращается. Капитальная эффективность умножается. Компания поддерживает ценовое лидерство, соответствуя возможностям у любого конкурента на рынок. Каждая высокоскоростная категория может извлечь выгоду из использования ИИ для сокращения времени на рынок и обеспечения количественной оценки.

Как Walmart использует протокол MCP для создания масштабируемой архитектуры агента

Подход Walmart к оркестровке агента вытекает непосредственно из его трудолюбивого опыта с распределенными системами. Компания использует протокол контекста модели (MCP) для стандартизации того, как агенты взаимодействуют с существующими услугами.

«Мы разбиваем наши домены и действительно смотрим на то, как мы можем обернуть эти вещи в качестве протокола MCP, а затем разоблачить те вещи, которые мы можем затем начать организовать различных агентов», — объяснил Госби. Стратегия трансформирует существующую инфраструктуру, а не заменяет ее.

Архитектурная философия идет глубже, чем протоколы. «Изменения, которые мы наблюдаем сегодня, очень похоже на то, что мы видели, когда перешли от монолитов в распределенные системы. Мы не хотим повторять эти ошибки», — заявил Госби.

Госби изложил требования к выполнению: «Как вы разлагаете свои домены? Какие серверы MCP у вас должны быть? Какой у вас орган агента?» В Walmart они представляют собой ежедневные оперативные решения, а не теоретические упражнения.

«Мы стремимся взять нашу существующую инфраструктуру, разбить ее, а затем превратить ее в агентов, которые мы хотим иметь в состоянии построить», — объяснил Госби. Этот подход-в первую очередь обеспечивает гибкость. Услуги, построенные много лет назад, теперь энергетические агентские опыты посредством надлежащих слоев абстракции.

Торговая экспертиза становится корпоративной интеллектом

Walmart использует десятилетия знаний сотрудников, что делает его основным компонентом растущих возможностей ИИ. Компания систематически отражает опыт категории тысяч продавцов, создавая конкурентное преимущество, которое не может сравниться с цифровым ритейлером.

«У нас есть тысячи торговцев, которые отлично справляются с тем, что они делают. Они являются экспертами в категориях, которые они поддерживают», — объяснил Госби. «У нас есть торговец сыром, который точно знает, что вино идет или какое сочетание сыра, но эти данные не обязательно захвачены структурированным образом».

ИИ реализует эти знания. «Благодаря инструментам, которые у нас есть, мы можем получить тот опыт, который они имеют, и действительно принести это для наших клиентов», — сказал Госби. Приложение конкретно: «Когда они пытаются выяснить, эй, мне нужно устроить вечеринку, какие закуски у меня должны быть?»

Стратегическое преимущество соединяется. Десятилетия торговой экспертизы становятся доступными через запросы естественного языка. Цифровые ритейлеры не хватает этого фонда знаний человека. 2,2 миллиона партнеров Walmart представляют собственную интеллект, который алгоритмы не могут синтезировать самостоятельно.

Новые метрики измеряют автономный успех

Walmart Pioneers Systems, разработанные для автономного ИИ, а для процессов, управляемых человеком. Традиционные метрики воронки терпят неудачу, когда агенты обрабатывают сквозные рабочие процессы.

«В агентском мире мы начинаем работать через это, и это изменится», — сказал Госби. «Метрики вокруг конверсии и тому подобное, они не изменится, но мы будем смотреть на достижение целей».

Сдвиг отражает эксплуатационную реальность. «На самом деле мы достигли того, какая конечная цель, которую наш сотрудник, который на самом деле решают наши клиенты?» Госби спросил. Вопрос отражает измерение успеха.

«В конце концов, это мера, доставляем ли мы преимущество? Мы предоставляем жаль, что мы ожидаем, а затем работаем оттуда, чтобы в основном выяснить правильные показатели?» Госби объяснил. Решение проблемы имеет большее значение, чем соблюдение процесса. То, как ИИ помогает клиентам достичь своих целей, расставляется приоритетом в отношении воронков конверсии.

Уроки предприятия из трансформации ИИ Walmart

Сессия Walmart Transform 2025 обеспечивает действенную интеллект для развертывания AI Enterprise. Оперативный подход компании предоставляет структуру, которая была подтверждена в масштабе.

• Применить архитектурную дисциплину с первого дня. Переход от монолитных к распределенным системам предоставил Walmart уроки, которые ему необходимы для того, чтобы преуспеть в развертываниях искусственного интеллекта. Ключевой урок — создать правильные основы, прежде чем масштабировать и определить систематический подход, который предотвращает дорогую переделку.
• Сопоставьте решения с конкретными потребностями пользователя. Однократный подход ALL AI не проходит каждый раз. Ассоциации магазина нуждаются в других инструментах, чем продавцы. Поставщики требуют разных возможностей, чем разработчики. Целевой подход Walmart стимулирует принятие.
• Построить доверие через проверенную ценность. Начните с явных побед, которые дают измеримые результаты. Walmart перешел от базового управления запасами в предсказательную торговлю шаг за шагом. Каждый успех получает понимание и знания для следующего.
• Превратите знания сотрудников в корпоративные активы. Десятилетия специализированной экспертизы существует в вашей организации. Walmart систематически отражает торговую интеллектую и действует в течение 255 миллионов еженедельных транзакций. Это институциональное знание создает конкурентное преимущество, ни один алгоритм не может повторять с нуля.
• Измерить то, что имеет значение в автономных системах. Коэффициент конверсии упускает момент, когда ИИ обрабатывает целые рабочие процессы. Сосредоточьтесь на решении проблем и доставке стоимости. Метрики Walmart развивались в соответствии с оперативной реальностью.
• Стандартизировать перед ударами сложности. Интеграционные сбои убили больше проектов, чем когда -либо плохой код. Решения Walmart по протоколу предотвращают хаос, который сорвал большинство инициатив ИИ. Структура обеспечивает скорость.

«Это всегда возвращается к основам», — посоветовал Госби. «Сделайте шаг назад и сначала поймите, какие проблемы вам действительно нужно решить для своих клиентов, для наших партнеров. Где есть трение? Где есть ручная работа, о которой вы теперь можете начать думать иначе?»

Шкалы Blueprint от Walmart за пределами розничной торговли

Walmart демонстрирует, как Enterprise AI преуспевает посредством инженерной дисциплины и систематического развертывания. Компания обрабатывает миллионы ежедневных транзакций в 4700 магазинах, рассматривая каждую группу заинтересованных сторон как отдельную проблему, требующую индивидуальных решений в реальном времени.

«Это пронизывает все, что мы делаем», — объяснил Госби. «Но в конце концов, то, как мы смотрим на это, мы всегда начинаем с наших клиентов и наших членов и действительно понимаем, как это повлияет на них».

Их структура применяется в разных отраслях. Организации финансовых услуг, балансирующие потребности клиентов с помощью нормативных требований, системы здравоохранения координируют уход за пациентами по поставщикам, производители, управляющие сложными цепочками поставок Подход Walmart обеспечивает проверенную методологию для решения этой сложности.

«Наши клиенты пытаются решить проблему для себя. То же самое для наших партнеров», — заявил Госби. «Мы действительно решили эту проблему с этими новыми инструментами?» Это сосредоточено на решении проблем, а не на развертывании технологий приводит к измеримым результатам. Шкала Walmart подтверждает подход для любого предприятия, готового выходить за рамки пилотных программ.