O roubo de encomendas aumentou nos EUA e a empresa de entregas UPS está a utilizar a inteligência artificial para combater esta tendência crescente.
Todos os anos, centenas de milhões de encomendas são roubadas do lado de fora da porta dos destinatários pretendidos. Com a Amazon e outros retalhistas a enviarem milhares de milhões de encomendas todos os anos, é impraticável fazer com que os destinatários assinem sempre a entrega, pelo que a maioria é deixada no alpendre.
A UPS está a utilizar a IA e a aprendizagem automática para processar grandes quantidades de dados de endereços de entrega, a fim de compreender melhor quais os endereços mais propensos à pirataria de produtos alimentares do que outros.
Ao analisar dados históricos com algoritmos de aprendizagem automática, a UPS consegue atribuir um valor ao risco de deixar uma encomenda à porta de um endereço de entrega. A Pontuação de Confiança de Entrega varia entre 0 e 1000, sendo que 1000 é perfeitamente seguro e zero quase garante que a encomenda será roubada.
A API integra-se no processo de checkout de um retalhista e pode recomendar um ponto de recolha ou uma recolha na loja se o endereço for considerado de alto risco.
A UPS efectuou um teste inicial da sua API com a Costco e oferece agora acesso à API DeliveryDefense a partir de $3.000 por mês. Parece muito até se fazer as contas ao valor das parcelas que os retalhistas têm de substituir.
Um estudo da Security.org concluiu que o valor médio das encomendas roubadas em 2022 era de cerca de $50. Multiplique esse valor pelos 260 milhões de encomendas que foram roubadas das varandas americanas em 2022 e o preço parece ser um ótimo negócio.
A UPS planeia oferecer uma opção de $99/mês aos pequenos retalhistas no próximo mês.
O que torna um endereço arriscado?
Sempre que se deixa a IA à solta num conjunto de dados, há o risco de se evidenciar uma tendência inerente. A UPS não deu muitos detalhes sobre a forma como a IA atribuiu a pontuação de risco, mas disse que não foi feita com base numa área específica.
A UPS afirma que o conjunto de dados consiste numa amostra de milhares de milhões de pontos de dados de 2 anos de dados nacionais da UPS e que a equidade dos dados foi integrada no modelo.
Uma porta-voz da UPS disse que a pontuação se centrava "exclusivamente nas características da entrega". Um exemplo dado foi o de dois blocos de apartamentos adjacentes em que um tinha uma sala de correio segura com um cofre e uma cadeia de custódia, enquanto o outro não tinha.
A criminalidade varia consoante a zona, mas, neste caso, a aplicação de IA é mais granular ao destacar uma casa específica como estando em risco de ser alvo de ladrões.
Se as empresas de entregas estão a utilizar a IA desta forma, então as organizações de segurança privadas e estatais também o estão certamente.
É ótimo que a IA nos mantenha mais seguros e nos ajude a evitar o incómodo de vermos as nossas encomendas roubadas, mas a que custo? A enviesamento dos dados, a forma como é recolhido e utilizado, e a aspectos de vigilânciasão questões com as quais teremos de nos confrontar.
