Hay pocas cosas en la industria minorista que generarán un sentimiento y una atención más negativos por parte de los medios y los defensores de la privacidad que el uso de software de reconocimiento facial en las tiendas.
Existen importantes oportunidades que pueden derivarse potencialmente del software de reconocimiento facial impulsado por inteligencia artificial (IA), pero ¿podría la industria minorista perderse muchas de ellas debido a la reputación negativa y controvertida de la tecnología?
Fraser Sampson, comisionado de biometría y cámaras de vigilancia, entregó recientemente un documento importante sobre cómo lidiar con este delicado equilibrio al ministro del Interior, afirmando: “Estamos al borde de una revolución tecnológica en la forma en que hacemos las cosas”.
Esto requiere acción, argumenta: “Necesitamos despertar urgentemente a las oportunidades presentadas y las amenazas planteadas por la explosión de capacidad en la vigilancia biométrica impulsada por IA. Si fallamos, corremos el riesgo de perder los beneficios potenciales que puede ofrecer y exponernos a los peligros potenciales que plantea”.
Reconoce que la tecnología de reconocimiento facial en vivo (LFR) puede ser una intrusión en la privacidad, pero también cree que puede combatir los delitos y abusos graves. A Sampson le preocupa que el temor a la “retroacción” de los medios y otros grupos sea un factor disuasorio importante para las empresas que consideran invertir en esta área. Esto no es ayudado por los retadores de la tecnología que a menudo usan datos antiguos que se generaron cuando la tecnología estaba menos avanzada.
Simon Gordon, fundador y presidente de Facewatch, es muy consciente de los desafíos, ya que lanzó su solución de reconocimiento facial en 2018 cuando el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) se convirtió en ley en el Reino Unido. Facewatch es actualmente el único servicio de reconocimiento facial que cumple con GDPR en el país y lo implementan una amplia variedad de minoristas, incluidos Budgens, Costcutter, Frasers Group, Eat 17 y Southern Co-op.
La solución involucra cámaras que apuntan hacia las puertas de los minoristas y sus comentarios de video procesados en el sitio por dispositivos Jetson Nano edge box. Cuando se detecta un rostro, se envía a la nube para su procesamiento biométrico utilizando tecnología de IA y dos algoritmos que comparan la imagen con una base de datos de rostros (que contiene imágenes de “sujetos de interés” que podrían haber robado de esa tienda antes o de otra tienda dentro de un radio seleccionado).
La imagen facial de un cliente que no esté en la base de datos se eliminará de inmediato. Si hay una coincidencia, se envía una alerta directamente a la tienda. Una verificación final implica que el personal de la tienda verifique esta coincidencia, lo que en general da una precisión del 99 %. Esto podría aumentar aún más en el futuro, ya que Facewatch está investigando las cámaras con la IA integrada, eliminando así la necesidad de procesamiento por una caja de borde en la tienda y, según Gordon, “el reconocimiento facial se combinará con el análisis de la marcha y otros métodos”. para mejorar la precisión”.
siempre parecía que [shoplifters] estaban un paso por delante de nosotros, pero ahora con Facewatch en la tienda, siento que tengo las cartas en la mano para luchar contra ellos
Emanuele Jardín, Eat 17
Gordon habla de las ventajas para los minoristas de una solución de este tipo, que dice “protege los datos y los administra de manera proporcional y justa”, y agrega: “En realidad, las únicas personas que hacen una [negative] el ruido son los grupos de presión. No hemos tenido ni una sola queja de los clientes”.
Ciertamente no hay queja de Emanuele Jardin, gerente de tienda en Eat 17 en Hackney en Londres, quien dice: “Podemos ver una gran diferencia: ya no hay grandes ladrones. Piensan: ‘Ya no podemos ir allí porque no vale la pena’, porque siempre los atraparán. Siempre pareció que iban un paso por delante de nosotros, pero ahora con Facewatch en la tienda, siento que tengo las cartas en la mano para luchar contra ellos”.
Para la mayoría de los minoristas, Gordon dice que la solución consiste en prevenir un delito, lo que luego detiene cualquier posible conflicto en la tienda. “La función principal de la tecnología es hacer que la tienda sea segura y ahorra dinero [from reduced theft levels]. Hace que la tienda sea más segura para los clientes y que el personal también se sienta más seguro”, dice.
La creación de un entorno seguro es la razón principal por la que Southern Co-op implementó la tecnología y, según Gordon, han defendido su uso en tiendas seleccionadas que tienen las peores reputaciones con niveles más altos de robo y comportamiento abusivo hacia sus empleados de planta.
“[The Co-op] hemos pasado por el bombardeo y una vez que termine, no habrá más mala publicidad”, agrega Gordon.
Aprovechando la tecnología de estimación de edad
Graham Wynn, regulador adjunto de negocios y regulación del British Retail Consortium (BRC), entiende perfectamente la necesidad de proteger a los empleados y dice: “Nuestra encuesta sobre delitos más reciente reveló que, lamentablemente, los casos de violencia y abuso son demasiado comunes para los minoristas. personal, y los casos han ido en aumento año tras año”.
Señala que la mayoría de los conflictos ocurren cuando el personal desafía a los clientes a comprar artículos con restricción de edad: “Si bien los casos alcanzaron su punto máximo durante la pandemia con 1300 por día, los casos han aumentado cada año. Se descubrió que la tecnología de estimación de edad es una herramienta precisa y útil, ya que los clientes en la prueba estaban mucho más dispuestos a aceptar el desafío de una máquina, lo que reduce el riesgo de que la frustración se dirija a las personas”.
Aquí es donde se debe tener cuidado con los descriptores porque la tecnología de estimación de la edad facial no debe confundirse con la tecnología de reconocimiento facial. Wynn desea aclarar el punto: “La tecnología de estimación de la edad no crea problemas de privacidad, ya que el minorista o la máquina no almacenan las características faciales de un individuo, solo se utilizan para evaluar la edad del cliente”.
Julie Dawson, directora de política y oficina regulatoria de Yoti, también está interesada en diferenciar los dos, ya que no quiere que la solución de Yoti se arroje al mismo saco que el reconocimiento facial y su reputación negativa.
Recientemente, la compañía desempeñó un papel importante en una prueba de seis meses respaldada por el Ministerio del Interior que involucró a Morrison’s, Co-op, Tesco y Asda que investigó el potencial para incluir soluciones de tecnología digital dentro de la próxima legislación sobre licencias de alcohol, que claramente incluye restricciones de edad.
Los minoristas instalaron el software Yoti en cajas de autopago seleccionadas en todo el país que involucra un algoritmo de inteligencia artificial que se usa para estimar la edad de un cliente a partir de escaneos faciales tomados por las cámaras integradas en las cajas. Dawson dice: “La tecnología está entrenada con un gran conjunto de datos e implica un análisis a nivel de píxel para dar una estimación de la edad del cliente. Para las personas de entre 13 y 19 años, tiene una precisión de 1,5 años, lo que es mejor que un ser humano que solo tiene una precisión de seis a ocho años”.
Se descubrió que la tecnología de estimación de la edad es una herramienta precisa y útil… reduciendo el riesgo de que la frustración se dirija a las personas.
Consorcio Británico de venta al público
Sin datos personales guardados y la solución reduce la fricción en las tiendas y ayuda a reducir las colas, hasta el 70% de las personas han declarado que usarían la estimación de la edad facial en las tiendas si fuera una opción, según YouGov.
Además de usarse en la prueba de Home Office, el software Yoti se usa en la tienda inaugural Aldi Shop & Go en Greenwich cuando los clientes compran alcohol. Dawson también señala que la tecnología se puede usar para verificar las edades en los casilleros Click & Collect cuando los clientes recolectan productos con restricciones de edad, y para transacciones en línea cuando la cámara de las PC y los teléfonos inteligentes se puede utilizar para los escaneos faciales.
Matt Redwood, vicepresidente de soluciones tecnológicas minoristas de Diebold Nixdorf, reconoce el valor de estas soluciones de estimación de edad en las cajas de autoservicio, con hasta un 22 % de todas las transacciones que requieren verificación de edad. Además de usar las cámaras en las cajas registradoras para escanear rostros, dice que las empresas las están utilizando en el extranjero para reconocer productos.
“Lo tenemos ‘en vivo’ para el reconocimiento de productos frescos. Las frutas y verduras, y la panadería, se reconocen mediante una cámara de inteligencia artificial sobre la báscula y el consumidor simplemente tiene que confirmar que el producto se identificó correctamente”, dice, y agrega que el siguiente gran paso en la tienda es un mayor seguimiento del proceso para detener el robo en la caja. Las cámaras dedicadas sobre las cajas identifican movimientos que sugieren errores de escaneo intencionales, evitación de escaneo y cambio de código de barras.
Redwood dice que esta es una dinámica diferente al reconocimiento facial, ya que las personas no sienten que realmente las está mirando personalmente. Lo mismo parece estar sucediendo con las cajas de autoservicio que muestran una pantalla que reproduce imágenes de video en tiempo real del cliente mientras usa la caja. Estos se están utilizando actualmente en todo el Reino Unido en los principales supermercados.
“Claramente se usa para evitar que la gente robe, pero no se analiza como tal y no se identifica a ningún cliente, por lo que la gente está de acuerdo. Es como circuito cerrado de televisión. Pero si los minoristas intentaran agregar software de reconocimiento facial a esto, sería una pesadilla para ellos”, sugiere.
Él cree que podría ser una propuesta más fácil introducir el reconocimiento facial para que el personal inicie sesión en el trabajo, pero incluso aquí predice que habría argumentos sobre el tema de las empresas que tienen información y fotografías de sus empleados y cómo se debe usar exactamente. .
“El reconocimiento facial está muy lejos de ser utilizado en el comercio minorista. Desde una perspectiva tecnológica, podríamos hacerlo hoy, pero los minoristas tienen que trabajar dentro de la curva de adopción de los consumidores y en este momento están muy lejos. [adopting] él. El reconocimiento de productos, la verificación de edad y el seguimiento de procesos son usos tempranos más obvios de este tipo de tecnologías, cree Redwood.
Esta no es necesariamente la experiencia de Facewatch, por supuesto, y ciertamente el comisionado Sampson esperará que la adopción generalizada de tales soluciones no esté tan lejos, siempre que todas las partes interesadas hayan considerado completamente los pros y los contras de las tecnologías involucradas. , lo que permite a los consumidores y minoristas disfrutar de las ventajas.
