98% dos varejistas planejam investir em IA generativa nos próximos 18 meses, de acordo com a recente pesquisa "State of AI in Retail and CPG" realizada pela NVIDIA. O dado coloca o setor varejista como um dos que mais rapidamente adotam esta tecnologia para aumentar a produtividade, transformar as experiências do cliente e melhorar a eficiência.
Implementações iniciais na indústria de varejo incluem consultores de compras personalizados e publicidade adaptativa, com varejistas testando inicialmente modelos prontos para uso, como o GPT-4 da OpenAI. Mas muitos estão percebendo agora o valor em desenvolver modelos personalizados treinados em seus dados proprietários para alcançar um tom adequado à marca e resultados personalizados de maneira escalável e econômica.
Antes de construí-los, as empresas devem primeiro considerar uma variedade de perguntas: se opta por um modelo de código aberto, fechado ou empresarial; como planeja treinar e implantar os modelos; como hospedá-los; e, o mais importante, como garantir que futuras inovações e novos produtos possam ser facilmente incorporados a eles.
Novas ofertas, como o NVIDIA AI Foundations, uma coleção selecionada de modelos fundamentais otimizados para empresas da NVIDIA e principais modelos pré-treinados de código aberto, estão fornecendo às empresas de varejo as ferramentas necessárias para criar seus modelos personalizados. Com o NVIDIA NeMo, uma plataforma de ponta a ponta para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), os varejistas podem personalizar e implantar seus modelos em escala usando as mais recentes técnicas de última geração.
Casos de uso de IA Generativa
Modelos multimodais lideram a nova fronteira no cenário de IA generativa. Eles são capazes de processar, entender e gerar conteúdo e imagens de várias fontes, como texto, imagem, vídeo e ativos renderizados em 3D.
Isso permite que os varejistas criem imagens ou vídeos atraentes para campanhas de marketing e publicidade de uma marca usando apenas algumas linhas de prompts de texto. Além disso, podem ser usados para oferecer experiências de compra personalizadas com resultados de imagem de produtos no local e experimentação. Outro caso de uso está na geração de descrições de produtos, onde a IA generativa pode gerar descrições detalhadas de produtos de e-commerce que incluem atributos do produto, usando meta-tags para melhorar significativamente o SEO.
Muitos varejistas estão testando a IA generativa primeiro com implementações internas. Por exemplo, alguns estão aumentando a produtividade de suas equipes de engenharia com geradores de código de computador alimentados por IA que podem escrever linhas otimizadas de código para resultados indicados. Outros estão usando modelos personalizados para gerar cópias de marketing e promoções para vários segmentos de público, aumentando as taxas de cliques para conversões. Enquanto isso, chatbots e tradutores estão ajudando os funcionários a realizar suas tarefas diárias.
Para aprimorar as experiências do cliente, os varejistas estão implantando ainda consultores de compras alimentados por IA generativa que podem oferecer recomendações personalizadas de produtos em estilos de conversação adaptados ao cliente e exibir imagens dos produtos recomendados.
É possível até mesmo exibir esses produtos se os compradores desejarem ver o produto recomendado, por exemplo, em sua casa, carregando uma imagem de um cômodo. Outro caso de uso é um chatbot de serviço ao cliente multilíngue capaz de responder a consultas simples dos clientes e encaminhar aquelas mais complexas para agentes humanos para um serviço aprimorado e mais eficiente.
