就在几个月前，NRF还在研究零售业的AI，质疑2020年是否会是它最终起飞的一年。事情可以多快地改变。
人工智能及其伴随的机器学习以及零售的其他各个方面都已被颠覆。尽管AI预测未来的能力可能已被厕纸ho积，烤面包的购物者所破坏，但它也可能为未来提供了意想不到的路线图。
Aptos零售创新副总裁Nikki Baird说，基于机器学习的AI“被抛入了循环”。“我们已经看到一些新兴的公司案例，这些公司不得不关闭对AI的预测，因为它无法理解和整合消费者行为的完全转变以及对供应链的影响。当您依靠任何一种预测模型时，它将用尽所有数据进行预测。”
尽管如此，贝尔德仍然认为这些异常现象会很快消失。“我们将很快恢复到可预测性。但是有一个暗示，我们都在努力弄清楚。机器学习面临的最大挑战之一是，如果人工智能学习到错误的事情，就没有一个好的机制去做。”Forrester副总裁兼首席分析师Sucharita Kodali表示，对AI的投资肯定会受到2020年预算削减的影响，并且“被取消优先级”。“大流行证明了AI不能解决所有问题，不能预测所有事情，无法挽救您的灾难。”
了解细微差别
贝尔德说，最大的挑战之一是大流行的意外发生。她指出，德克萨斯州的食品杂货商HEB“在飓风和洪水等紧急情况下具有丰富的经验。他们说，他们认为自己知道会发生什么，但他们没有预言卫生纸的问题。”
飓风(人们撤离)和大流行病之间存在主要区别，大流行病导致居家定单。但是AI会理解这些细微差别并将这种学习应用于未来的破坏吗?
“如果机器学习认为明年3月所有人都关闭了，那么AI将会得出的结论就是在卫生纸上存货，” Baird说。“我们必须采取行动来帮助AI了解这是一次性事件。没有机制可以做到这一点。”
她说，尽管业界一直在谈论人工智能很长时间，但它仍然是“一种相当不成熟的技术，大流行暴露了这种不成熟。”