Principal negocio AI amenazó los trabajos de los empleados de Amazon, pero lo aceptaron de todos modos

AI amenazó los trabajos de los empleados de Amazon, pero lo aceptaron de todos modos

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Foto de Beata Zawrzel/NurPhoto vía Getty Images NurPhoto a través de Getty Images

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Después de que Amazon automatizara las tareas de previsión, compras y negociación de sus gerentes de proveedores, esperaba encontrarlos malhumorados. La narrativa típicamente se sumerge en el desempleo masivo, el fin del trabajo y el fin de los tiempos. Así que me sorprendió un poco cuando, en cambio, parecían prácticos sobre lo que sucedió, despreocupados por lo que presagia esta nueva ola de IA.








“Cuando escuchamos que los pedidos iban a ser automatizados por algoritmos, por un lado, es como, 'Está bien, ¿qué está pasando con mi trabajo?'”, Dijo Elaine Kwon, exgerente de proveedores de Amazon. 'Por otro lado, tampoco te sorprende, piensas: 'Está bien, como negocio esto tiene sentido y está en línea con lo que una empresa de tecnología debería intentar hacer''.



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Otro empleado actual me dijo que en Amazon, “estás constantemente tratando de quedarte sin trabajo. No deberías estar haciendo lo mismo todos los días. Una vez que haya hecho algo consistentemente, necesita encontrar mecanismos para inventar y simplificar”.

Desde un punto de vista comercial, es fácil ver por qué los empleados de Amazon (que reciben una parte de su compensación en acciones) se sienten de esta manera. El negocio de Amazon es un volante, un sistema que mejora y se fortalece a medida que mejora cada componente. Al ofrecer una amplia selección de productos a precios bajos, Amazon genera tráfico de personas que buscan comprar. El tráfico convierte a Amazon en un lugar más atractivo para los vendedores, que venden más productos a mejores precios para llegar a los clientes de Amazon, lo que genera más demanda.






En los primeros días de Amazon, con menos relaciones con los vendedores que administrar, la empresa podía contratar humanos para administrar sus relaciones con los proveedores. Pero a medida que Amazon escaló a veinte millones de productos, el costo de mano de obra para administrar cada relación con un ser humano fue prohibitivo, lo que provocó que los precios subieran y pusiera una llave en el volante.



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“Podría iniciar el negocio de Amazon de una manera poco técnica. Pero no se podía escalar”, dijo Ralf Herbrich, el primer director de aprendizaje automático de Amazon. “Cada uno de esos procesos en nuestro volante, prácticamente cada uno de ellos, realmente solo se ampliará si estamos automatizando algunas de esas decisiones que la gente está tomando, particularmente las que se basan en patrones repetidos que observamos, y ahí es donde la IA viene en.'

Hace veinte años, un gerente de proveedores de Amazon podía manejar unos cientos de productos, dijo Herbrich. Hoy, están trabajando con entre diez mil y cien mil. (Un portavoz de Amazon dijo que Herbrich estaba usando estos números como ejemplo y que no deberían tomarse al pie de la letra).

Cuando Amazon automatizó las tareas de sus empleados minoristas, no eliminó sus trabajos, pero los cambió fundamentalmente. Los gerentes de proveedores ahora son más auditores que hacedores. “Pasan de escribir a seleccionar”, dijo Herbrich. “Cuando hay errores, a menudo lo que encontramos es que ahora necesitan tener las habilidades para diagnosticar qué entradas al algoritmo pueden estar equivocadas. Pasa de hacer los productos, cuántas unidades comprar, a cambiar los insumos”.

Aquí hay un ejemplo de cómo se desarrolla eso: el sistema de pronóstico de inventario de Amazon alguna vez no tenía predicciones sobre algunos productos de moda básicos. Herbrich estaba incrédulo; Los calcetines blancos no deberían ser difíciles de pronosticar. Entonces, ordenó una revisión de las entradas de la herramienta de predicción y descubrió que Amazon tenía cincuenta y ocho mil categorías de colores diferentes en total. Los errores de ortografía y las ortografías no estándar habían echado a perder el sistema, y ​​cuando estandarizaron el color, las cosas volvieron a la normalidad.

Gracias a Hands off the Wheel, la división minorista de Amazon ahora opera de manera más ágil y eficiente. El concepto también ha permitido que prospere el mercado de terceros y la operación de cumplimiento de Amazon, donde los proveedores listan directamente en Amazon, en lugar de depender de Amazon como intermediario.

El prestigio del trabajo de gerente de proveedores también se ha desgastado un poco, y muchos gerentes de proveedores se han mudado a nuevos roles dentro de Amazon. Cuando busqué en LinkedIn para averiguar a dónde iban, descubrí que muchos terminaron en dos categorías laborales específicas: gerente de programa y gerente de producto. Los gerentes de programas y productos son inventores profesionales en Amazon. Sueñan con cosas nuevas y las administran a medida que se construyen. Los gerentes de productos generalmente se enfocan en construir productos individuales y los gerentes de programas se enfocan en múltiples proyectos interrelacionados.

Según los datos de LinkedIn, estas son las funciones laborales de más rápido crecimiento dentro de Amazon en la actualidad. “Eso era algo que mucha gente realmente buscaba”, me dijo Kwon. “También buscaban otros equipos geniales que valorasen la innovación”.

Tim, otro ex gerente de proveedores, notó una migración similar. “Tengo amigos en categorías donde hace dos años había doce personas en esa categoría, ahora hay tres”, me dijo. “Casi todas las personas que conocía en el comercio minorista en este momento tienen un trabajo ahora que es gerente de producto, gerente de programa. Ya nadie está realmente en una función minorista central. Si no es ingeniero, se convierte en gerente de programa o gerente de producto”.

Al automatizar el trabajo dentro de su división minorista, Amazon está abriendo nuevas oportunidades para inventar, que era el plan desde el principio, según Jeff Wilke, su ex director ejecutivo de Worldwide Consumer. “Las personas que estaban haciendo estas tareas mundanas y repetitivas ahora están siendo liberadas para realizar tareas que tienen que ver con la invención”, dijo. “Las cosas que son más difíciles de hacer para las máquinas”.

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