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A maioria das empresas fora de Portugal utiliza a tecnologia para incrementar a produtividade das operações core. Áreas como pricing, sortido, promoções e previsões da procura são as mais utilizadas.
A utilização da GenAI tem um potencial de aumento de produtividade de 1% a 2% as receitas globais do sector, ou um montante adicional de 400 mil milhões a 600 mil milhões de euros para simplificar os processos. A IA generativa poderá automatizar funções-chave, como o serviço ao cliente, o marketing e as vendas e a gestão de inventários e da cadeia de abastecimento. Os números são de um estudo da McKinsey e divulgados pela Touchpoint Consulting no seu AI Bootcamp, que decorreu no passado dia 11 de março, em Lisboa.
Mas a questão, aponta John Lin, SVP of Solutions Consulting na SymphonyAI e um dos oradores no evento, é “qual o caminho” a seguir?
Um estudo da Deloitte dá algumas luzes: novas experiências do consumidor, interação do consumidor, criação de marketing de conteúdo, criação de marca, descrição de produtos e pesquisa mais inteligente. O relatório indica que as “funções” mais requeridas assentam na GenAI funcionar como um assistente do consumidor, gestor da logística da cadeia de abastecimento e, em terceiro lugar, ajudar na gestão do stock. John Lin deu como exemplo a Walmart, que usa a inteligência artificial como forma de proporcionar comércio conversional, enquanto a H&M opta pela inteligência amplificada e a Kroger pela criação de campanhas personalizadas. Através da análise do histórico de compras ou de outros parâmetros, como restrições e preferências alimentares, o retalhista consegue oferecer recomendações (personalizadas) a cada cliente.
O executivo sublinha que a jornada decorre em quatro fases, Business Intelligence, IA Prescritiva e Preditiva, IA Generativa e Preditiva e Agentes Autónomos. “A maioria da indústria está entre o ponto um e o ponto dois”, acrescenta.
Quais as diferenças entre as várias fases?
Na segunda fase, a IA começa a dar algumas recomendações, nomeadamente ao nível da criação de cenários do que pode acontecer. Na terceira, consegue recomendar os próximos passos e ajuda na definição de estratégias e táticas a seguir. Já na quarta e última fase, a IA ganha autonomia, conseguindo, sozinha, levar a cabo os próximos passos, tendo por base um conjunto de parâmetros pré-definidos. “Até à última fase há intervenção humana”, aponta John Lin.
Explicada a teoria, de que forma concreta a inteligência artificial pode ser usada, e mais concretamente no retalho? Segundo dados divulgados pela TouchPoint, 75% do tempo semanal gasto em reportes e analítica pode ser eliminado (ou pelo menos reduzido) através de soluções de IA. Durante o evento, foi apresentada a solução CINDE, que permite que os gestores tenham acesso, de forma visual e simples, à situação da loja e dos vários produtos. Na prática, permite ter uma visão clara do que está (ou não está) a funcionar, sendo que a solução tem embutido um assistente de inteligência artificial que ajuda o gestor a obter as respostas às perguntas que necessita para gerir o seu quotidiano.
A solução funciona como um layer que interage com os vários sistemas do retalhista, trabalhando os dados dos últimos dois anos e meio do mesmo. Isto porque a IA só realmente funciona se tiver dados (e de qualidade), por forma a poder analisar, extrapolar e prever cenários.
Conheça mais algumas das conclusões retiradas do AI Bootcamp promovido pela Touchpoint, assim como mais dados sobre a situação atual da IA no retalho na próxima edição da Grande Consumo.
