IA no varejo

Usar a IA no varejo normalmente vai além de simples atualizações de software. É preciso lidar com uma série de obstáculos operacionais e éticos complexos. Veja alguns desafios comuns:

• Silos e "pântanos" de dados: muitas empresas de varejo têm dificuldade com dados fragmentados e de baixa qualidade que impedem a IA de fornecer insights precisos e em tempo real ou de tomar decisões eficazes.
• A barreira da dívida técnica: sistemas de PDV e infraestruturas mais antigos podem não ter a capacidade de processamento e a conectividade necessárias para funcionarem com modelos de IA modernos e de alta velocidade.
• O mosaico regulatório: cumprir as leis globais em constante mudança, como a Lei de IA da UE, gerenciando, ao mesmo tempo, a ética da privacidade do consumidor, cria requisitos legais significativos.
• Manter a confiança do cliente: um suporte baseado exclusivamente em IA mal implementado pode gerar reações negativas dos consumidores. Quem compra ainda prefere a interação humana para resolver questões complexas ou sensíveis.
• Cibersegurança e deepfakes: a IA cria novos riscos, incluindo phishing sofisticado, avaliações fraudulentas de produtos e mídias deepfake que podem prejudicar a reputação da marca rapidamente.
• Medição do ROI: os custos iniciais de hardware e integração podem não mostrar resultados tangíveis imediatos, principalmente se os projetos não tiverem uma estratégia de escalonamento clara.

Nos próximos anos, o varejo deverá vai passar de um setor reativo para um ecossistema autônomo e com agentes. Estamos entrando na era do "comércio agêntico", em que assistentes pessoais de IA podem negociar e fazer transações com os sistemas de varejo, tornando as interfaces tradicionais da web menos relevantes do que os dados legíveis por máquina.

As lojas físicas podem se tornar hubs "físico-digitais", ambientes totalmente autônomos, otimizados por gêmeos digitais em tempo real e IA sensível a sentimentos que pode ajustar tudo, desde layouts de lojas até designs de produtos personalizados na hora. Por fim, à medida que a IA domina a logística das cadeias de suprimentos e das transações de rotina, o cenário do varejo pode se bifurcar. As necessidades de alto volume serão gerenciadas por algoritmos preditivos invisíveis, enquanto a loja física será reinventada como uma galeria de alto contato, onde a empatia humana e a "autenticidade verificada" serão as verdadeiras mercadorias de luxo.

1. Mercari: como o maior mercado on-line do Japão, a Mercari facilita o acesso a representantes de atendimento ao cliente usando a IA do Google. A empresa espera alcançar um ROI de 500% e uma redução de 20% na carga de trabalho da equipe.
2. Target: usa o Google Cloud para oferecer soluções de IA no app e no site Target.com, incluindo ofertas personalizadas do Target Circle.
3. Carrefour Taiwan: o AI Sommelier do Carrefour Taiwan, um serviço de IA de conversação integrado ao app da empresa, ajuda os clientes a escolher vinhos considerando as preferências pessoais.
4. The Home Depot: a Home Depot criou o Magic Apron, um agente de IA que oferece orientação especializada 24 horas, com instruções detalhadas e recomendações de produtos.
5. Unilever: criou processos de distribuição comercial digitalizados usando o BigQuery. Com análises detalhadas, a Unilever agora consegue processar 75 mil pedidos por dia, alcançando milhões de varejistas em mercados emergentes.
6. Wayfair: ao automatizar a melhoria do catálogo, a Wayfair agora atualiza os atributos de produtos cinco vezes mais rápido, trazendo uma economia significativa para os custos operacionais.
7. Dunelm: fez parceria com o Google Cloud para melhorar a experiência de compra on-line com uma nova solução de descoberta de produtos baseada em IA generativa. O objetivo é ajudar os clientes a encontrar o que querem com mais facilidade.
8. Lush: usa a Vertex AI e o Cloud Storage para alimentar o Lush Lens, um sistema de reconhecimento de imagens com tecnologia de IA que identifica produtos sem embalagem na finalização da compra. Essa solução reduziu o tempo de espera nas filas, além de economizar água.
9. Miinto: para aumentar a satisfação do cliente e reduzir o overhead, a Miinto usa o Vertex AI Vision para reconhecer e consolidar entradas redundantes de produtos.
10. Papa John’s Pizza: usa o BigQuery, a Vertex AI e os modelos do Gemini para criar ferramentas preditivas que preveem melhor os pedidos dos clientes no app, além de um programa de fidelidade aprimorado e ofertas de marketing mais personalizadas.
11. 3 Farm Daughters: uma empresa familiar de massas que escreve posts para redes sociais com a ajuda do Gemini no Google Docs.
12. Sports Basement: a equipe de atendimento ao cliente está usando o Gemini no Google Workspace para reduzir o tempo gasto na redação de e-mails em 30 a 35%.

Para mais exemplos de varejistas e outras empresas que usam IA, confira mais de mil casos de uso reais de IA generativa das principais organizações do mundo.

Como em muitos setores, a IA no varejo é um ambiente de alto risco, onde a tecnologia pode ser tanto um escudo poderoso quanto uma nova vulnerabilidade.

Por um lado, a IA revolucionou a prevenção de perdas. Os varejistas estão implantando visão computacional orientada por IA e monitoramento de transações em tempo real para reduzir perdas, como roubos e fraudes. Eles também estão usando cada vez mais o SynthID para marcar conteúdo gerado por IA. Isso ajuda os clientes a verificar se as imagens ou avaliações de produtos são autênticas e não deepfakes "sintéticos" criados para prejudicar a reputação de uma marca.

No entanto, a integração da IA também aumenta a superfície de ataques cibernéticos. Ameaças emergentes, como injeção de comando e envenenamento de dados, forçaram grandes varejistas a implementar novas políticas rigorosas de governança de IA.