Telset.id – Amazon berencana memasang lebih dari 20.000 pasang kacamata pintar pada kurir pengirimannya hingga akhir 2027. Langkah ini menandai perluasan besar-besaran teknologi AI ke lini terakhir operasional Amazon, setelah pilot yang melibatkan lebih dari 500 kurir selama 18 bulan dan menyelesaikan lebih dari 275.000 pengiriman.
Menurut perusahaan, begitu kurir memarkir kendaraan, kacamata pintar ini menyala dan menggunakan computer vision untuk menempatkan navigasi, detail paket, dan peringatan bahaya langsung di garis pandang kurir. Dengan begitu, kurir tidak lagi perlu terus menunduk melihat ponsel. Amazon menyatakan penggunaan kacamata ini bersifat sukarela dan desainnya dibentuk dari masukan para kurir yang mengujinya.
Keputusan Amazon ini memunculkan salah satu masalah terbesar sejauh ini. Kacamata tersebut mengambil gambar diam pada interval yang sering saat kurir sedang berjalan kaki. Namun, Amazon disebut belum mempertimbangkan opsi opt-out bagi pelanggan yang rumahnya terekam dalam gambar-gambar itu. Publik sendiri tampaknya sudah memiliki kekhawatiran nyata terhadap kacamata AI, seperti Ray Ban Meta glasses.
Meski demikian, semakin lama mengamati operasi pengiriman Amazon yang menggunakan 1 juta robot untuk memproses 600.000 pesanan per jam, kacamata ini justru tampak bukan bagian terpenting dari cerita. Kacamata itu hanya bagian dari sistem yang bisa dilihat publik secara langsung.
AI Bekerja Sebelum Pesanan Dibuat
Pada saat kurir mengenakan kacamata tersebut, AI mungkin sudah memengaruhi di mana produk disimpan, bagaimana produk bergerak melalui fulfillment center, robot mana yang menanganinya, dan rute mana yang membawanya ke rumah pelanggan. Amazon menggunakan AI-powered demand forecasting untuk menentukan di mana inventaris harus berada, sistem robotika dan computer vision di dalam fulfillment center, DeepFleet untuk mengoordinasikan pergerakan robot, serta pemetaan dan perutean berbasis AI di sisi pengiriman.
AI Amazon mulai bekerja jauh sebelum seseorang menarik kotak dari rak gudang. Perusahaan menggunakan foundation model untuk memperkirakan permintaan dan menentukan di mana inventaris harus ditempatkan. Amazon menyatakan model tersebut telah meningkatkan prakiraan regionalnya untuk jutaan item populer sebesar 20%, yang memungkinkannya menyimpan produk-produk itu lebih dekat ke pelanggan yang paling mungkin memesannya.
Setelah sebuah item mencapai fulfillment center, ia memasuki lingkungan di mana manusia, robot, computer vision, dan sistem machine-learning beroperasi sebagai satu jaringan. Amazon menempatkan robot ke-sejuta pada 2025, bagian dari armada yang tersebar di lebih dari 300 fasilitas di seluruh dunia. Beberapa robot tersebut memindahkan seluruh rak, dan model Hercules dapat mengangkat inventaris hingga 1.250 pound. Sparrow bekerja pada skala lebih halus, menggunakan computer vision dan AI untuk mengenali serta mengambil item individual dengan berbagai bentuk dan ukuran, sementara Proteus memindahkan keranjang secara otonom di sekitar karyawan yang berbagi lantai gudang dengannya. Sequoia menggabungkan robot mobile, computer vision, dan AI untuk mengatur inventaris dan mengirimkannya ke pekerja, dan Amazon menyatakan sistem tersebut dapat mengidentifikasi serta menyimpan inventaris masuk hingga 75% lebih cepat dari metode sebelumnya.
Amazon tidak hanya menambah robot, tetapi juga menggunakan AI untuk mengoordinasikannya. Model foundation DeepFleet, yang oleh perusahaan dibandingkan dengan sistem lalu lintas cerdas untuk kota padat, merencanakan jalur yang lebih efisien bagi armada dan mengurangi kemacetan antar-robot. Amazon memproyeksikan DeepFleet akan memangkas waktu perjalanan armada sekitar 10%.
Amazon juga membawa agentic AI ke dalam manajemen fulfillment center. Project Eluna, yang pertama kali diuji di fulfillment center di Tennessee, menganalisis data operasional real-time dan historis sehingga manajer dapat menemukan hambatan tanpa harus menelusuri puluhan dasbor. Amazon menggambarkannya sebagai sistem yang dirancang untuk bertindak dengan tingkat otonomi tertentu, menalar masalah operasional dan merekomendasikan tindakan kepada operator, yang dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa sederhana, termasuk di mana harus memindahkan orang untuk menghindari hambatan. Manusia tetap membuat keputusan akhir, dan Eluna merekomendasikan alih-alih memerintah.
Baca Juga:
Amazon juga menggarap hubungan dari arah sebaliknya. Versi generasi berikutnya dari Proteus menerima instruksi bahasa sederhana dari karyawan, sehingga pekerja dapat mengatakan apa yang perlu dipindahkan dan membiarkan robot menentukan prioritas, rute, dan waktunya sendiri. Proteus baru ini sedang diuji di laboratorium riset Amazon, dan perusahaan berencana menerapkannya di Eropa pada paruh pertama 2027.
Vulcan, robot pertama Amazon dengan indra sentuh, membuat progresi itu semakin jelas. Robot gudang sebelumnya mengandalkan kamera dan penyedot, dan bin penyimpanan yang padat tetap sulit bagi mereka karena tidak dapat merasakan apa yang mereka tekan di ruang sempit. Vulcan menggunakan sensor gaya untuk mendeteksi kapan telah bersentuhan dengan objek dan seberapa besar tekanan yang diterapkan, yang memungkinkannya mengambil dan menyimpan item di kompartemen yang padat. Amazon menyatakan Vulcan dapat menangani sekitar 75% jenis item yang disimpan di fulfillment center-nya dengan kecepatan sebanding dengan pekerja manusia.
AI Tetap Menempel Setelah Paket Keluar Gudang
AI tetap menyertai paket setelah keluar dari gudang dengan van pengiriman. Teknologi pemetaan Wellspring milik Amazon belajar dari setiap perjalanan ke suatu lokasi dan membangun model rinci dunia fisik. Amazon menyatakan sejak 2024 pihaknya telah mengidentifikasi 202 juta lokasi parkir, memetakan 2,8 juta pintu masuk bangunan, dan mengatalogkan 85.000 ruang surat serta loker. Perutean AI-nya juga menyesuaikan kondisi seperti visibilitas berkurang setelah matahari terbenam atau waktu tambahan yang dibutuhkan pemberhentian di pusat kota untuk mencari parkir saat jam makan siang.
Kacamata tersebut terhubung langsung ke sistem itu. Kacamata menempatkan panduan Wellspring di depan mata kurir, dan menurut pemberitaan tentang peluncurannya dari TechRepublic, gambar yang ditangkap sepanjang perjalanan juga dapat mengalir kembali ke Wellspring. Artinya, kurir yang mengenakannya sekaligus mengikuti instruksi sistem dan membantu melatihnya.
Fulfillment center Amazon menjadi salah satu tempat di mana publik dapat menyaksikan sistem ini bekerja. Pengunjung akan melihat lebih banyak robot daripada yang pernah mereka lihat di satu tempat, dan fakta bahwa robot-robot itu secara harfiah membawa menara inventaris serta sistem konveyor yang menghubungkan setiap sudut bangunan ke data real-time yang mengoordinasikan operasi. Namun, apa yang dilihat pengunjung adalah separuh sistem yang terlihat. Robot, konveyor, dan pekerja yang bergerak sinkron semuanya dipamerkan dalam sistem yang harmonis.
Isu yang lebih sulit adalah siapa yang diuntungkan ketika sistem membuat pekerja lebih cepat. Menghemat 20 detik kurir di setiap pemberhentian bisa berarti shift yang lebih ringan, atau bisa juga menunjukkan kepada sistem bahwa satu pemberhentian lagi bisa masuk dalam satu hari. Amazon memperkirakan kacamata ini dapat menghemat waktu kurir hingga 30 menit per shift, tetapi belum mempublikasikan data yang menunjukkan apakah kacamata mengurangi kesalahan atau mempercepat pengiriman, dan belum mengatakan siapa yang mendapatkan kembali 30 menit itu.
Kacamata ini adalah satu-satunya bagian dari sistem AI Amazon yang mungkin pernah dilihat pelanggan, sehingga wajar jika saat ini paling banyak mendapat sorotan. Namun, kacamata itu berada di puncak struktur yang jauh lebih besar, bertumpu pada model prakiraan yang menentukan di mana produk berada, robot dan perangkat lunak armada yang menentukan bagaimana produk bergerak, sistem agentic yang menyarankan ke mana pekerja harus pergi, serta platform pemetaan yang memberi tahu kurir di mana harus parkir dan pintu mana yang harus digunakan. Kacamata hanyalah ujung dari AI Amazon, dan jika percakapan berhenti pada kamera di wajah kurir, hampir semua hal di bawahnya yang sebenarnya menentukan bagaimana pekerjaan diselesaikan akan terlewat.
Bagi pelanggan yang ingin memahami bagaimana Amazon mengelola operasi teknologi dan kebijakan komunitasnya, sejumlah langkah perusahaan lain juga tengah menjadi sorotan, termasuk Konservasi Air dan gugatan yang masih bergulir di Pengadilan Inggris.
Komentar
Belum ada komentar.