Resultados da pesquisa para: Machine Learning

O varejo é dos setores que mais tem realizado experiências envolvendo inteligência artificial no Brasil. Soluções com essa tecnologia estão sendo aplicadas desde a estratégia de produtos, até o atendimento ao consumidor, passando pela precificação, pelo gerenciamento de estoque e pela personalização das ofertas.

“Do ano passado para cá houve um grande despertar dos empresários de varejo no Brasil sobre a necessidade de investir em tecnologia. Se olhássemos 2015 e 2016, eu diria que estávamos muito atrás (dos países desenvolvidos). Mas de 2016 para cá vejo muitas empresas avançando nisso, puxadas por varejistas como Magazine Luiza, Via Varejo e O Boticário. Há muita gente criando laboratórios e se aproximando de start-ups. Esse despertar pode estar relacionado à sombra de grandes players internacionais chegando ao País, como a Amazon, que já usa bastante inteligência artificial”, avalia Ronan Maia, vice-presidente de consumer da Totvs.

Outro fator que contribui para a movimentação do varejo é a enorme quantidade de dados coletados sobre suas operações e vendas, assim como sobre o comportamento do consumidor, o que serve de matéria prima para soluções de inteligência artificial. “Quando se fala em inteligência artificial, se fala na análise de dados, na construção de modelos preditivos computacionais. Não vejo hoje nenhum grande break through em relação a modelos preditivos. A estatística continua a mesma. O que mudou é o volume de dados que conseguimos coletar e analisar, que é muito maior do que era antigamente. Isso permite tirar conclusões melhores”, comenta Marcelo Najnudel, fundador da Fulllab, uma start-up que fornece soluções de m-commerce para o varejo. Maia, da Totvs, complementa: “A inteligência artificial ajuda em todas as áreas onde a análise humana não conseguiria estabelecer uma comparação de padrões para melhorar a perfomance dos negócios. Os seres humanos conseguem fazer algumas análises com um número limitado de variáveis. Mas chega um momento em que é preciso olhar mais variáveis para identificar uma oportunidade de melhoria. É aí que a inteligência artificial e o machine learning começam a fazer sentido”.

Soluções envolvendo big data já vêm sendo aplicadas pelo varejo brasileiro em logística e na análise do comportamento do usuário há algum tempo, mas nem sempre são visíveis para o consumidor final, pondera Julio Duram, diretor de TI da Via Varejo. O que ele vê de mais novo no momento são experiências com inteligência artificial na interface com os clientes, como os chatbots. “Mas não se pode cair na armadilha de adotar só porque é legal. Só faz sentido se gerar benefício para o cliente no fim das contas”, comenta.

Estratégia, precificação e estoques

Uma análise massiva de dados pode ajudar no planejamento estratégico dos varejistas. Esta é uma das propostas de valor da Carol, uma assistente virtual criada pela Totvs para atender a pequenas e médias empresas. Ela está integrada ao sistema de frente de caixa da Bematech e analisa de forma coletiva e anônima os dados das 15 mil empresas que o utilizam. Desta forma, consegue providenciar para um varejista, por exemplo, a lista dos produtos mais comuns na sua área de atuação e no seu bairro, assim como o preço médio de cada um, além de sugestões de negócios, como produtos complementares que poderiam ser oferecidos. A Carol monitora também dados de diversas outras fontes, incluindo redes sociais e previsão do tempo, dentre outros. Ela está em fase de testes com alguns clientes da Totvs e ainda não tem seu modelo de negócios estabelecido.

A definição de preços é uma área que pode ser melhorada de forma significativa com o uso de inteligência artificial. Os preços de legumes e verduras em supermercados, por exemplo, mudam ao longo dia: em geral são mais caros de manhã, quando estão mais frescos, e ficam mais baratos no fim da tarde. A operação de troca manual dos produtos é trabalhosa. Com o uso de etiquetas eletrônicas integradas a um sistema que analisa em tempo real as vendas e o estoque disponível de cada produto, é possível realizar uma precificação dinâmica de forma automatizada.

O gerenciamento de estoques também é impactado. Ele precisa ser otimizado diante do lançamento da opção de venda oline de produtos com retirada nas lojas físicas. Para essa integração entre meios digitais e lojas físicas acontecer sem ruptura de estoque, é necessário ter um sistema inteligente com um razoável índice de acerto na previsão das vendas, de maneira a otimizar o abastecimento nos diversos pontos de vendas. “Como garantir o abastecimento dos produtos certos nas lojas certas? Com machine learning o sistema vai aprendendo quais lojas devem ser abastecidas com quais produtos e em quais dias e horários. Isso pode ser resultado de uma combinação de inúmeras variáveis, como o clima, os meses do ano etc. Até o dia de pagamento do funcionalismo público de uma região afeta as vendas”, exemplifica Maia, da Totvs. “Quanto mais previsível for o estoque, maior será a eficiência financeira do varejista”, resume Duram, da Via Varejo.

Vendas e atendimento

A área de vendas é aquela na qual o consumidor percebe mais claramente a adoção de inteligência artificial pelo varejo. Ela está sendo aplicada na personalização das ofertas. Isso já acontece em sites e apps de comércio eletrônico, nos quais o usuário é identificado ao entrar e costuma ser apresentado a ofertas que combinem com o seu histórico de compras ou de navegação na Internet. O desafio agora é trazer essa personalização para dentro das lojas físicas. É preciso conseguir identificar a entrada do usuário na loja, o que pode ser feito de maneiras diversas, com beacons, Wi-Fi, check-in via apps etc. Também é preciso definir uma maneira eficiente de impactar o cliente com uma promoção personalizada dentro da loja. Um dos caminhos é a notificação push no smartphone, se ele tiver o app da rede varejista instalado. Uma implementação massiva desse tipo de solução acabaria no futuro com a necessidade de impressão de encartes promocionais de supermercados e aumentaria a conversão das ofertas.

‘’É cada vez mais difícil para o varejista atrair a atenção dos consumidores. Nós aprendemos a filtrar visualmente as propagandas. Não nos incomodamos mais com elas. Mas se o varejo conseguir usar a seu favor os dados que têm, construindo uma campanha bem feita, na hora certa, para a pessoa certa, o resultado será positivo”, comenta Najnudel, da Fulllab.

Por outro lado, o uso de dados sobre o consumidor para a personalização de ofertas traz à tona questões relacionadas à privacidade e também de ordem cultural: será que o público está preparado para essa novidade? Eventualmente, a demonstração por parte da varejista de um conhecimento profundo das preferências do consumidor poderia assustá-lo, opina, Najnudel. “Precisamos saber, como cidadãos e como seres humanos, quais são os nossos limites. Afinal, não somos digitais por natureza”, comenta.

Bots

Os bots representam uma nova fronteira a ser desbravada no serviço de atendimento ao consumidor pelo varejo, tanto na consultoria a uma venda quanto no suporte pós-venda. Muitos deles usam processamento de linguagem natural e inteligência artificial. A Via Varejo está testando um bot para auxiliar os consumidores na escolha do modelo de smartphone mais adequado para as suas necessidades. E promete lançar em breve outro para ajudar no processo de compra, facilitando tarefas como mudança de endereço de entrega, visualização de status do pedido etc. A Magazine Luiza também está experimentando em seu laboratório de inovação, o Luiza Labs, uma solução de chatbot para ajudar tanto no atendimento ao consumidor quanto no treinamento dos seus vendedores.

Bots Experience Day

Mobile Time realizará no dia 22 de novembro a terceira edição do seminário Bots Experience Day, cujo objetivo é discutir o nascente mercado de chatbots, assistentes pessoais virtuais e inteligência artificial no Brasil. Julio Duram, diretor de TI da Via Varejo, está confirmado como palestrante para falar sobre o impacto dos bots e da inteligência artificial no setor varejista. Também estão confirmados como palestrantes para tratar do mesmo tema em seus respectivos setores: Gustavo Fosse, diretor de tecnologia do Banco do Brasil; Ricardo Prates, head de inovação e mobile da SulAmérica Segurados; Luis Minoru, CSO da TIM; David Cardoso, vice-presidente global da unidade digital da Atento, e Flávio Henrique Ribeiro, vice-presidente de TI, infraestrutura e planejamento operacional da Atento.

A programação atualizada está disponível em www.botsexperience.com.br. Ingressos estão sendo vendidos com 20% de desconto até o dia 23 de setembro pelo site ou pelo telefone 11-313-4619.

As empresas de seguros estão apostando em inteligência artificial e telemetria para melhorar a experiência de seus usuários. O assunto foi tema de painel no 10o Fórum Mobile+, seminário realizado nesta terça-feira, 5, em São Paulo.

Serve de exemplo o caso da Liberty Seguros, que começou a adotar em seu aplicativo um modelo conhecido como “Pay As You Drive”, que dá até 30% de desconto na renovação da apólice, caso o motorista siga o modelo de gamificação do app. “A ideia é oferecer uma precificação mais assertiva. A gente mede pelo app: velocidade, freadas bruscas, distração e horário de direção”, revelou Diego dos Santos, consultor de experiência da Liberty Seguros. “O potencial do que dá para fazer é muito grande”, comenta.

Cristiano Barbieri, diretor de tecnologia e atendimento da SulAmérica, informou que sua companhia também está realizando os primeiros testes com telemetria para o Pay As You Drive. Sobre usar wearables para coletar dados de saúde, o executivo ressaltou que a legislação proíbe que isso seja utilizado na precificação dos seguros.

Outra companhia que confirmou testes com telemetria em seu aplicativo é a YouSe. A insurtech da Caixa Seguradora está pilotando a utilização de um aplicativo específico para coletar e analisar os dados dos motoristas. De acordo com Loren Monteiro, gerente de produtos da start-up, outra novidade que a empresa está preparando é o botão de pânico para o seu app principal, o YouSe Hero, que avisará três pessoas pré-selecionadas pelo segurado em caso de emergência.

IA

A inteligência artificial é outra etapa que as empresas de segurança visualizam em suas plataformas mobile.  A Youse já utiliza a tecnologia em sua funcionalidade de vistoria de carros, mas em breve pretende adicionar um chatbot para facilitar a comunicação com o cliente, além de machine learning na precificação. A SulAmérica trabalha com testes via IBM Watson, mas principalmente para atender um público interno.

A CI&T está desenvolvendo uma solução que mescla aprendizado de máquina (machine learning), reconhecimento de imagem e OCR para a captura de dados de carteiras de planos de saúde a partir de câmeras digita…

Em seu relatório financeiro publicado nesta quarta-feira, 16, a Tencent aponta a inteligência artificial (sigla “IA” em português ou “AI” em inglês) como tecnologia capaz de “beneficiar os negócios” no futuro, em especial com a melhoria na experiência do usuário em seus produtos e serviços.

“A inteligência artificial é uma iniciativa estratégica e continuaremos a fazer investimentos a longo prazo para fortalecer nossa competência em aprendizagem de máquina (machine learning), visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural”, informa no documento.

Como exemplos de ferramentas desenvolvidas internamente, a companhia chinesa cita o jogo Go Chess AI, tecnologia de reconhecimento facial e de imagens médicas. “Dada a intensificação da competitividade da indústria, esperamos aumentar o nosso investimento em novas iniciativas, como meios de pagamento, serviços em nuvem e IA”, completa.

Vale frisar que essas três categorias de negócios citadas no documento (meios de pagamento, serviços em nuvem e inteligência artificial) entram como “outros serviços” no relatório da Tencent. Apresentado na quarta, este segmento foi o que mais cresceu na empresa durante o segundo trimestre de 2017: 177%.

A Vale é uma das maiores mineradoras do mundo. Com 111 mil empregados e presente em mais de 30 países, a companhia brasileira procura usar ferramentas digitais para enfrentar diversos obstáculos do seu dia a dia, desde o monitoramento da qualidade dos minérios extraídos, até a administração de ativos em tempo real – trens, caminhões e navios, por exemplo –, passando pelo gerenciamento da folha de pagamento de dezenas de milhares de funcionários que trabalham em minas dentro e fora do Brasil. Com centros de desenvolvimento móvel localizados em Vitória e Toronto, a companhia desenvolveu internamente a maioria dos seus 31 aplicativos corporativos. Seu maior desafio é garantir a segurança dos dados e estimular o uso dos apps pela sua força de trabalho, vencendo eventuais resistências. Sobre essas ações digitais, Mobile Time entrevistou Pavan Sharma, gerente de soluções digitais móveis da Vale.

Mobile Time – Qual impacto que vocês esperam trazer com o uso do mobile na mineradora?

Pavan Sharma – A mobilidade é um pilar fundamental de toda a estratégia digital da Vale. Estamos vendo benefícios, reduzindo os custos de software existentes, ampliando a eficiência dos ativos, aumentando a produtividade. Estamos capacitando os empregados com tecnologia digital para o aumento dessa produtividade. Temos muitos exemplos do uso crescente e de economia de custos por conta das tecnologias mobile.

Qual o momento da Vale em mobile? Quantos aplicativos vocês possuem?

Há basicamente três tipos de aplicativos: funções operacionais ou de manutenção; corporativos; e os apps de saúde e segurança. Atualmente temos 31 aplicativos à disposição, dos quais 17 são de operação e manutenção; cinco, de saúde e segurança; e nove, corporativos.

Quantas pessoas usam esses apps na companhia?

Depende da área. Muitos dos aplicativos usam uma abordagem de “Traga seu Próprio Dispositivo” (em inglês “Bring Your Own Device” ou “BYOD”). Neste caso, o aplicativo é voluntário e agrega benefícios aos usuários. Com os aplicativos voluntários do tipo BYOD, nós buscamos atingir 30% do público-alvo. Em outros aplicativos operacionais, os dispositivos são fornecidos pela própria Vale. Hoje, o aplicativo mais utilizado tem 25 mil usuários por mês. É o app corporativo para acessar o contracheque. Esse número é relevante porque se trata de um aplicativo voluntário.

Como esses apps foram desenvolvidos? Foram feitos internamente ou houve ajuda externa?

A maioria dos aplicativos foram desenvolvidos internamente. Criamos centros de desenvolvimento em Vitória (ES) e Toronto (Canadá). Nossa equipe está fisicamente no Rio de Janeiro, Vitória e Toronto, mas trabalhamos de forma virtual. Como uma só. Temos uma metodologia chamada “Greenhouse” (na tradução do inglês “estufa de plantas”), algo baseado no Design Thinking para criar uma experiência poderosa para o usuário. O que fazemos antes de construir um aplicativo é pegar a ideia, submetê-la aos ‘businesses partners’ (empregados da TI encarregados de atender às áreas de negócio) e a outros canais na empresa. Em seguida, nós revisamos a ideia.

Qual é o passo seguinte no processo de criação?

O passo seguinte é reunir usuários relevantes para os negócios. Trazemos a equipe de desenvolvimento mobile e os especialistas em experiência do usuário. Fazemos uma sessão de três dias na qual entendemos as dificuldades que o usuário tem e desenvolvemos. Chamamos isso de ‘persona’. Em seguida, nós desenvolvemos protótipos com telas reais. Ao fim dos três dias temos uma compreensão clara dos problemas, benefícios e principais funções dos aplicativos – com telas que são desenhadas de forma profissional para otimizar a experiência do usuário. Começamos o processo de desenvolvimento usando “sprints”. Isso é bem flexível, mas normalmente fazemos sprints de duas semanas. Criamos um produto funcional que pode entrar em operação em pouco tempo e que podemos seguir aprimorando-o. O primeiro modelo chamamos de Produto Minimamente Viável (MVP). Planejamos lançar o MVP em seis semanas para o primeiro aplicativo. Nós evoluímos e aumentamos as funcionalidades nos sprints subsequentes. Esse processo conduz à inovação e endereça o coração do problema. O feedback tem sido bem positivo por parte das áreas de negócios porque elas estão totalmente engajadas no desenho da solução.

Quais obstáculos vocês pretendem superar com aplicativos corporativos?

O desafio é ver se eles realmente trarão benefícios à Vale. Estamos buscando evitar custos, como substituição de software mais caros por aplicativos; aumento de produtividade usando aplicativos móveis como o Equipfer, em que uma hora de um maquinista é economizada todo dia; e otimizando ativos, como trens. Por exemplo, a operação ferroviária pode ser melhorada pela tecnologia móvel, que ajuda a pôr o maquinista no lugar certo na hora certa. Reduzindo assim gargalos e aumentando a utilização dos trens.

Quais dados vocês captam  com esses aplicativos? O que fazem com eles? Tentam entender comportamento de composições ferroviárias e navios?

Varia de acordo com o objetivo de cada aplicativo. Extraímos dados de apps operacionais, por exemplo. No app de inspeções operacionais capturamos dados importantes sobre o ativo que está sendo inspecionado. Gravamos métricas-chave, capturamos fotos e outras informações pelos aplicativos. Em outras áreas, nós estamos extraindo dados – como o aplicativo de condição insegura – e gravando e centralizando tudo no sistema ERP. Também temos uma área de Advanced Analytics na nossa equipe de TI que é focada em extrair informações de equipamentos, buscar padrões e prever ocorrências para reduzir custos.

Recentemente conversei com Christian Horst da VLI (empresa de logística da Vale). Ele revelou que um dos desafios é tirar o PC do usuário e entregar a cultura do mobile para ele. Como vocês estão fazendo isso na Vale?

Tentamos mudar a mentalidade para pensar em como os aplicativos móveis são geralmente disponibilizados em lugares como a App Store. Nessas lojas o conceito de helpdesk (suporte ao usuário) não existe. Tentamos replicar isso. Estamos direcionando os usuários para diferentes canais para se comunicarem com as equipes de desenvolvimento mobile, incluindo mecanismos de feedback nos próprios aplicativos, bem como feedback por via online. As pessoas estão acostumadas a ligar para o helpdesk, mas estamos tentando mudar esse comportamento para que elas deem feedback diretamente no aplicativo e assim possamos melhorar o app na atualização seguinte. É uma mudança cultural muito significativa. É uma forma de reduzir custos e tornar-se mais eficiente no centro de desenvolvimento. O usuário deveria pensar: ‘Eu sou um consumidor fazendo download de um app e não de uma aplicação corporativa’. Outra mudança cultural é acabar com os procedimentos baseados em papel para fazer as pessoas pensarem de forma diferente sobre suas atividades. Isso ajuda a elevar toda a tecnologia disponível, como tablets, RFID, sensores, analytics e outras ferramentas que aumentam a eficiência e a produtividade. É preciso mudar a forma como as pessoas pensam sobre vídeos e imagens, voz, GPS. Por exemplo, usar sensores para capturar a informação em vez de escrevê-la, ou tirar uma foto ou enviar suas coordenadas de GPS.

Trabalhei na Vale pela EDS entre 2006 e 2008. Me lembro de diversos sistemas legados com alta prioridade. Existe algum processo para aposentar esses sistemas da empresa e mudar para apps e outras ferramentas atreladas à realidade da tecnologia mais nova, como IoT?

A estratégia tem duas partes. Em relação a esses sistemas legados: há muito valor em continuar a avançar com uma estratégia mobile com essas grandes aplicações de legado. O SAP é um exemplo: desenvolvemos várias aplicações mobile que se integram diretamente com esse sistema. Estamos usando o SAP Fiori, que nos permite usar dispositivos móveis e tablets para transacionar e gravar dados no próprio SAP. Simplifica a experiência do usuário. Avançando com a estratégia, a ideia não é substituir os sistemas legados, mas ter uma melhor experiência do usuário ao interagir com eles. Para a segunda parte da nossa estratégia estamos construindo aplicativos móveis onde não há nenhum sistema legado e o propósito é visualizar como as pessoas podem fazer seu trabalho de forma completamente diferente e simplificada. Por exemplo, estamos usando aplicativos móveis para entender como os turnos operacionais funcionam e garantir as pessoas certas no lugar certo para melhorar a eficiência dos ativos. Uma extensão disso é para o sentido de uma visão combinada de mobile, machine learning e advanced analytics para prever e fornecer informações relevantes sobre os turnos quando os supervisores tiverem necessidade, de maneira que a informação correta seja entregue na hora certa.

Hoje quais são os desafios da Vale no mobile?

Um de nossos principais desafios é a segurança. E temos várias tecnologias e checkpoints para garantir que nossos dados corporativos estejam seguros. Outro desafio está na adoção de aplicativos móveis porque alguns deles são voluntários. Para resolver isso é preciso definir o verdadeiro problema do negócio e realmente agregar valor. Você também precisa consertar um problema assim que ele ocorre ou então ninguém vai instalar e usar a solução. É por isso que desenvolvemos a metodologia “Greenhouse”: para validar e construir os aplicativos baseando-se nas personas dos usuários. Outro desafio é o gerenciamento de custos devido ao tamanho da Vale (a empresa tem 111 mil empregados em cerca de 30 países). Usamos uma plataforma de desenvolvimento baseada na nuvem para reduzir os custos. Outro desafio é que a tecnologia evolui tão rápido que você precisa monitorar o mercado e ajustar a estratégia de acordo com as mudanças do mercado. 

Para o futuro, quais são as tecnologias móveis que podem ajudar a Vale?

Estamos usando novas plataformas tecnológicas e olhando outras no futuro, seguindo as tendências da indústria. Estamos usando uma tecnologia nova em que não tenhamos de escrever linhas de código para construir alguns aplicativos móveis. Isso permite um desenvolvimento mais rápido dos apps. Além disso, nós usamos princípios modernos da arquitetura de aplicativos, como microservices e software services para criar componentes reutilizáveis que podem ser embarcados em várias aplicativos móveis. O benefício é permitir um ganho de escala com rapidez.