自动化已经对人类工作构成威胁，将来赢咖4会进一步取代白领工作，而这股趋势势不可挡，现在德国一家电子商务公司已经不只在配送端采用运算技术，还进一步放手让赢咖4主导商业决策，在速度与准确度上做到人类所不及的程度。
经济学人（The Economist）报导这家总部在汉堡的电子商务公司Otto 采用赢咖4技术的案例。事实上大数据与机器学习已经在零售业行之有年，特别是亚马逊，主要是收集、分析量化资讯，以掌握消费者喜好、推荐产品，为客户打造个人化网站，但是Otto 特别之处是在客户管理之外，自动化还参与最后端的商业决策，可有效降低退货率。
传统数据分析已经显示，若客户在2 天内收到产品，退货率比较低，因为若配送时间拖太长，客户很有可能在其他地方看到同样产品但价格更便宜就买了，造成网路商家最不愿看到的退货损失。但客户也不喜欢分批出货，最好是一次收齐全部的订购商品，由于Otto 与其他卖家品牌合作，自己也不囤货，难免需要分批出货，否则就得延迟出货。
最好的解决方式就是先预测客户想要买什么，而先行进货，Otto 使用深度学习演算法，分析30 亿次过去交易，以及200 个变数，譬如之前客户在Otto 网站买了什么、搜寻纪录，甚至天气预报，来预测客户一周后的购买决策。
这个技术最先是替日内瓦CERN 实验室的粒子物理实验所设计。且最后证明非常有效，预测准确度高达90%，可预测30 天后的消费行为，Otto 让这套系统一个月从第三方卖家自动购买20 万件物品，没有人为干预。
人类无法在庞大产品项目中知道客户会喜欢什么，更别说颜色与尺寸。Otto 最后剩余库存下降五分之一，一年减少超过200 万件退货，产品送到客户端的时间更短，而且这个技术也有利环境，减少包装浪费。
Otto 没有因为采用这套系统而减少员工人数，反之却雇用更多人。报导强调，现在已经有很多例子证明赢咖4没有影响企业的整体用人，但会提升人类无法达到的生产力。此外，未来赢咖4不会是亚马逊等大企业的资产，而会遍及中小企业，成为普及的技术。
