Seiring dengan meningkatnya biaya tenaga kerja dan menyempitnya margin pengiriman, operator platform besar seperti Grab semakin beralih ke otomatisasi. Perusahaan telah memutuskan untuk membawa kemampuan robotika ke dalam perusahaan dengan mengakuisisi Infermove, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam robotika untuk lingkungan yang tidak terstruktur. Langkah ini memungkinkan Grab untuk memanfaatkan AI dunia fisik, yang diyakini sudah cukup matang untuk aplikasi di luar program percobaan.
Operasi Grab sangat luas, dengan jutaan pengiriman terjadi di seluruh Asia Tenggara. Peningkatan kecil dalam efisiensi dapat berdampak signifikan. Banyak pengiriman dilakukan oleh pengendara di skuter dan sepeda di daerah perkotaan yang padat, menghadirkan tantangan unik yang membatasi sejauh mana otomatisasi dapat menggantikan tenaga kerja manusia. Dengan mengakuisisi Infermove, Grab bertujuan untuk mengembangkan robot yang belajar dari data gerakan dunia nyata, memungkinkan mereka untuk menavigasi pengaturan perkotaan yang kompleks dengan lebih efektif.
Keputusan untuk menginternalisasi pengembangan teknologi robotika adalah langkah strategis bagi Grab. Alih-alih bergantung pada sistem pihak ketiga, perusahaan berencana untuk membentuk cara otomatisasi berfungsi dalam kerangka operasionalnya sendiri. Pendekatan ini memungkinkan Grab untuk mempertahankan kontrol atas kecepatan penerapan, ruang lingkup operasional, dan manajemen biaya, mengurangi ketergantungan pada vendor eksternal yang prioritasnya mungkin tidak sejalan dengan kebutuhan regional Grab.
Penting untuk dicatat, Grab tidak melihat otomatisasi sebagai pengganti lengkap untuk pengendara manusia. Perusahaan bermaksud untuk menggunakan robot secara selektif, terutama untuk tugas-tugas repetitif di mil pertama dan terakhir pengiriman. Ini dapat membantu mengelola lonjakan permintaan, meminimalkan keterlambatan selama jam sibuk, dan mengurangi tekanan selama kekurangan tenaga kerja. Chief Technology Officer Grab, Suthen Thomas, telah memuji kemajuan Infermove, menekankan potensi teknologi dan struktur operasional independennya.
Tren yang lebih luas di antara platform digital besar adalah mengintegrasikan AI lebih dalam ke dalam operasi inti daripada memperlakukannya sebagai lapisan tambahan. Dalam logistik dan pengiriman, ini berarti bergerak menuju otomatisasi fisik, yang membawa risiko dan biaya lebih tinggi tetapi juga menawarkan manfaat potensial yang substansial. Seiring dengan meningkatnya volume pengiriman sesuai permintaan, operator menghadapi tekanan yang semakin besar dari harapan pelanggan untuk layanan yang lebih cepat dan biaya yang lebih rendah, menjadikan otomatisasi penting untuk mempertahankan tingkat layanan tanpa mengorbankan profitabilitas. Namun, tantangan tetap ada, termasuk cuaca, regulasi lokal, dan penerimaan pelanggan, yang akan mempengaruhi kelayakan otomatisasi yang luas dalam jaringan pengiriman.