Walmart implementa l'intelligenza artificiale aziendale su larga scala: migliaia di casi d'uso, un framework

Walmart continua a fare passi da gigante nell'implementazione dell'intelligenza artificiale agentica su scala aziendale. Il loro segreto? Trattare la fiducia come un requisito ingegneristico, non come una casella di controllo da spuntare alla fine.

Durante la sessione "Trust in the Algorithm: How Walmart's Agentic AI Is Redefining Consumer Confidence and Retail Leadership" al VB Transform 2025 , Desirée Gosby, vicepresidente per le tecnologie emergenti di Walmart, ha spiegato come il colosso della vendita al dettaglio stia implementando migliaia di casi d'uso di intelligenza artificiale. Uno degli obiettivi principali del retailer è mantenere e rafforzare costantemente la fiducia dei suoi 255 milioni di acquirenti settimanali.

"Consideriamo questo un punto di svolta piuttosto importante, molto simile a Internet", ha detto Gosby all'analista di settore Susan Etlinger durante la sessione mattutina di martedì. "È altrettanto profondo in termini di come opereremo effettivamente, di come lavoreremo effettivamente".

La sessione ha offerto preziosi insegnamenti tratti dalle esperienze di Walmart nell'implementazione dell'intelligenza artificiale. La discussione è stata incentrata sulla continua ricerca da parte del colosso della vendita al dettaglio di nuovi modi per applicare i principi dell'architettura dei sistemi distribuiti, evitando così la creazione di debito tecnico.

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L'architettura di intelligenza artificiale di Walmart rifiuta piattaforme orizzontali per soluzioni mirate per gli stakeholder. Ogni gruppo riceve strumenti specifici che affrontano specifiche difficoltà operative.

I clienti interagiscono con Sparky per lo shopping in linguaggio naturale. Gli addetti alle vendite ottengono strumenti per l'ottimizzazione dell'inventario e del flusso di lavoro. I commercianti accedono a sistemi di supporto decisionale per la gestione delle categorie. I venditori ottengono funzionalità di integrazione aziendale. "E poi, naturalmente, abbiamo gli sviluppatori, e, sai, diamo loro i superpoteri e li dotiamo, sai, del nuovo agente di strumenti", ha spiegato Gosby.

"Abbiamo centinaia, se non migliaia, di casi d'uso diversi in tutta l'azienda che stiamo realizzando", ha rivelato Gosby. La scala richiede una disciplina architetturale che manca alla maggior parte delle aziende.

La segmentazione riconosce l'esigenza fondamentale di ogni team di Walmart di disporre di strumenti specifici per le proprie mansioni. Gli addetti alle vendite che gestiscono l'inventario necessitano di strumenti diversi rispetto ai commercianti che analizzano le tendenze regionali. Le piattaforme generiche falliscono perché ignorano la realtà operativa. La specificità di Walmart promuove l'adozione attraverso la pertinenza, non l'obbligo.

Walmart ha scoperto che la fiducia si costruisce attraverso la fornitura di valore, non solo attraverso programmi di formazione obbligatori il cui valore, a volte, i dipendenti mettono in dubbio.

L'esempio di Gosby ha trovato eco mentre spiegava l'evoluzione della spesa di sua madre, dalle visite settimanali ai negozi alle consegne nell'era del COVID, illustrando esattamente come funziona l'adozione naturale. Ogni passaggio ha portato un beneficio immediato e tangibile. Nessun attrito, nessuna gestione forzata del cambiamento, eppure la progressione è avvenuta più velocemente di quanto chiunque avrebbe potuto prevedere.

"Ha interagito con l'intelligenza artificiale per tutto quel tempo", ha spiegato Gosby. "Il fatto che potesse andare al supermercato e prendere quello che voleva, era sullo scaffale. L'intelligenza artificiale è stata usata per farlo."

I vantaggi che i clienti ottengono dalla visione del commercio predittivo di Walmart si riflettono ulteriormente nelle esperienze della madre di Gosby. "Invece di dover andare ogni settimana a capire quali generi alimentari devi farti consegnare, cosa succederebbe se ti venissero consegnati automaticamente?" Questa è l'essenza del commercio predittivo e il modo in cui offre valore su larga scala a ogni cliente Walmart.

"Se aggiungi valore alle loro vite, li aiuti a eliminare gli attriti, li aiuti a risparmiare e a vivere meglio, il che fa parte della nostra missione, allora la fiducia arriva", ha affermato Gosby. I collaboratori seguono lo stesso schema. Quando l'intelligenza artificiale migliora effettivamente il loro lavoro, fa risparmiare loro tempo e li aiuta a eccellere, l'adozione avviene in modo naturale e la fiducia si guadagna.

Il sistema Trend to Product di Walmart quantifica il valore operativo dell'intelligenza artificiale. La piattaforma sintetizza i segnali dei social media, il comportamento dei clienti e i modelli regionali per ridurre i tempi di sviluppo dei prodotti da mesi a settimane.

"Con il sistema Trend to Product ci siamo ridotti da mesi a settimane a fornire i prodotti giusti ai nostri clienti", ha rivelato Gosby. Il sistema crea prodotti in risposta alla domanda in tempo reale, anziché ai dati storici.

La compressione da mesi a settimane trasforma l'economia del retail di Walmart. Le rotazioni delle scorte accelerano. L'esposizione ai ribassi si riduce. L'efficienza del capitale si moltiplica. L'azienda mantiene la leadership di prezzo, eguagliando al contempo le capacità di velocità di immissione sul mercato di qualsiasi concorrente. Ogni categoria ad alta velocità può trarre vantaggio dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale per ridurre il time-to-market e ottenere guadagni quantificabili.

L'approccio di Walmart all'orchestrazione degli agenti trae origine direttamente dalla sua consolidata esperienza con i sistemi distribuiti. L'azienda utilizza il Model Context Protocol (MCP) per standardizzare il modo in cui gli agenti interagiscono con i servizi esistenti.

"Scomponiamo i nostri domini e analizziamo attentamente come racchiudere queste cose nel protocollo MCP, per poi esporle in modo da poter iniziare a orchestrare diversi agenti", ha spiegato Gosby. La strategia trasforma l'infrastruttura esistente anziché sostituirla.

La filosofia architetturale è più profonda dei protocolli. "Il cambiamento che stiamo vedendo oggi è molto simile a quello che abbiamo visto quando siamo passati dai monoliti ai sistemi distribuiti. Non vogliamo ripetere quegli errori", ha affermato Gosby.

Gosby ha delineato i requisiti di esecuzione: "Come si scompongono i domini? Quali server MCP si dovrebbero avere? Che tipo di orchestrazione degli agenti si dovrebbe avere?". In Walmart, questi rappresentano decisioni operative quotidiane, non esercizi teorici.

"Stiamo cercando di prendere la nostra infrastruttura esistente, scomporla e poi ricomporla negli agenti che vogliamo essere in grado di costruire", ha spiegato Gosby. Questo approccio incentrato sulla standardizzazione garantisce flessibilità. I ​​servizi creati anni fa ora alimentano le esperienze agentiche attraverso livelli di astrazione adeguati.