As implementações de IA mais interessantes em empresas em 2024 | IA nos negócios #63

Neste artigo, vamos dar uma olhada mais de perto em algumas implementações interessantes de IA em empresas. Desde o uso de aprendizado de máquina pela Stripe para detectar fraudes, até as experiências de pedidos personalizadas da Swiggy, passando pelo GitHub Copilot fornecendo suporte em tempo real para desenvolvedores. Esses exemplos mostram como a inteligência artificial está impulsionando a criação de serviços inovadores, transformando experiências do cliente, aumentando taxas de conversão e otimizando processos internos para empresas e instituições. Continue lendo.

Implementações de IA na Stripe

A Stripe (https://stripe.com/) é uma plataforma de pagamento avançada que permite que empresas e instituições processem transações tanto online quanto em ambientes de varejo tradicionais. Ela fornece soluções integradas para gerenciamento de pagamentos, faturamento, automação de processos financeiros e criação de programas de assinatura e fidelidade. A aplicação de tecnologias modernas, incluindo aprendizado de máquina, permite que a Stripe otimize conversões e minimize o risco de fraudes. Em 2023, a Stripe é reconhecida como uma das soluções mais inovadoras no campo dos sistemas de pagamento online.

No entanto, por que o Stripe Radar é uma das implementações de IA mais interessantes em empresas em 2023? O Stripe Radar utiliza técnicas avançadas de IA para detecção rápida e precisa de fraudes, tornando-se uma das soluções mais inovadoras na indústria de pagamentos online este ano. Suas principais vantagens incluem:

• Velocidade e precisão. O Radar Stripe avalia mais de 1000 detalhes de transações em menos de 100 milissegundos, bloqueando com precisão transações arriscadas. Ele alcança uma precisão onde apenas 0,1% dos pagamentos válidos são rejeitados por engano.
• Modelos de ML avançados. A Stripe passou de aprendizado de máquina básico para redes neurais avançadas, melhorando significativamente o desempenho do modelo.
• Arquitetura inovadora. A arquitetura mais recente permitiu um treinamento de modelo mais rápido e melhor escalabilidade, permitindo protótipos e implementações mais rápidas de novas ideias.

Fonte: Stripe (https://stripe.com/)

„Complete the Look”, ou a implementação de IA do Walmart

O Walmart, o gigante americano dos supermercados, oferece uma ampla gama de produtos, incluindo alimentos, roupas, cosméticos, eletrônicos e muito mais. Como um dos principais varejistas globalmente, o Walmart emprega mais de 2,3 milhões de pessoas em todo o mundo. No entanto, também tem expandido sua presença no campo da inteligência artificial recentemente.

O módulo “Complete the Look” (CTL) recém-lançado pelo Walmart é um sistema inovador de recomendação de produtos nas categorias de moda e decoração para o lar. Mas por que o CTL é considerado uma das implementações de IA mais interessantes em 2023?

• Personalização de estilo. O CTL gera conjuntos completos e estilizados em torno do produto selecionado pelo cliente, facilitando a descoberta e escolha de peças de vestuário adequadas.
• Aumento da confiança e conversão. Apresentar conjuntos personalizados aumenta a confiança dos clientes em suas escolhas e os incentiva a realizar compras.
• Economia de tempo. O sistema permite montar conjuntos inteiros rapidamente em vez de procurar itens individuais, tornando as compras mais eficientes.
• Algoritmos avançados. O CTL utiliza vários algoritmos, incluindo geração de aparência e expansão de cobertura, para escalar e personalizar recomendações para os usuários.

Essa inovação resolve o problema da sobrecarga de informações e da escolha entre um vasto número de opções disponíveis, oferecendo aos clientes uma experiência de compra fácil e agradável que é ao mesmo tempo inspiradora e estilisticamente coerente.

Fonte: Medium (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber — Previsão de ETR

A Uber é um aplicativo móvel para reservar corridas de carro, mas suas inovações em IA não param no transporte. Pegue, por exemplo, os estacionamentos de aeroportos. Com a introdução da Previsão de ETR (Tempo Estimado para Solicitação), a Uber lançou um sistema de ponta para prever os tempos de espera para motoristas em aeroportos. Usando modelos de IA sofisticados, ele antecipa a demanda e o comprimento das filas, considerando flutuações nas filas e elementos externos como atrasos de voos. Esse sistema fornece aos motoristas informações sobre os tempos de espera esperados, ajudando-os a gerenciar seu tempo de forma mais eficaz e planejar melhor suas localizações.

Por que essa solução inovadora é notável? Principalmente por causa de:

• Problema resolvido. A Previsão de ETR da Uber enfrenta o desafio de ter poucos ou muitos motoristas em aeroportos, impactando tanto passageiros quanto motoristas. A falta de motoristas significa que os passageiros esperam mais, e o excesso desperdiça o tempo dos motoristas enquanto eles aguardam.
• Inovação. O sistema de previsão informa os motoristas sobre o tempo de espera esperado para solicitações, permitindo que eles gerenciem melhor seu tempo e posicionamento.
• Aplicação de IA. Ele utiliza modelos de IA avançados para prever a demanda e o comprimento das filas, considerando a dinâmica das filas e fatores externos, como atrasos de voos.
• Impacto na indústria. É uma das implementações de IA mais interessantes em 2023 porque otimiza a alocação de recursos em tempo real, melhorando a eficiência e a experiência do usuário dos serviços da Uber em aeroportos.

Fonte: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

Implementações de IA no Pinterest

O Pinterest (https://pinterest.com/) provavelmente não precisa de apresentação. Esta plataforma de mídia social americana permite que os usuários naveguem e compartilhem fotos, GIFs e vídeos cobrindo vários tópicos, como moda, culinária, design de interiores e muito mais. Os usuários podem criar seus próprios painéis com conteúdo visual que acham interessante e explorar os painéis de outras pessoas em busca de inspiração.

A plataforma depende de anúncios e, em 2023, adotou a IA para passar de métodos reativos tradicionais para métodos mais proativos na prevenção da saída de anunciantes. Isso se destaca como uma das notáveis implementações de IA em 2023 porque:

• Enfrenta o desafio da saída de anunciantes da plataforma Pinterest. Tradicionalmente, esse problema era tratado apenas após os anunciantes já terem saído, tornando difícil reconquistá-los. Graças ao Aprendizado de Máquina (ML), agora permite a detecção precoce de possíveis saídas, capacitando a equipe a tomar medidas proativas.
• A equipe do Pinterest criou um modelo de Aprendizado de Máquina (ML) que prevê a probabilidade de saída de anunciantes nos próximos 14 dias. Ele utiliza um conjunto de características dos anunciantes para fazer essa previsão. A equipe de vendas utiliza essas informações para priorizar ações destinadas a prevenir a saída.
• Experimentos preliminares mostraram que essa abordagem pode alcançar uma redução de 24% na saída no grupo de teste em comparação com o grupo de controle. Isso indica a eficácia de uma abordagem proativa na prevenção de saídas.

Stitch Fix, ou manchetes e descrições de produtos geradas por IA

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) é uma plataforma inovadora que permite que os usuários solicitem roupas por meio de um aplicativo móvel. Os usuários podem preencher uma pesquisa especificando suas preferências de estilo, tamanho e orçamento. Depois, eles recebem cinco sugestões de roupas individualmente selecionadas de um pool de mais de 1000 marcas e estilos diferentes.

A Stitch Fix utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial para gerar manchetes de anúncios atraentes e descrições detalhadas de produtos. Isso torna o processo de criação de conteúdo de marketing e descrições de produtos menos demorado e custoso, garantindo ao mesmo tempo singularidade e consistência com a imagem da marca.

A empresa emprega o método “expert-in-the-loop”, combinando a criatividade da IA com a supervisão humana, garantindo alta qualidade e eficiência. Com a IA, a Stitch Fix pode gerar descrições de produtos para centenas de milhares de estilos, abordando os desafios de escala e complexidade no comércio eletrônico. A melhoria contínua dos algoritmos juntamente com o conhecimento especializado permite um aprimoramento constante da qualidade do conteúdo gerado.

Essa inovação aborda o processo demorado e custoso de criação de conteúdo de marketing para comércio eletrônico e descrições de produtos, garantindo ao mesmo tempo singularidade e alinhamento com o estilo da marca.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) é um serviço indiano de entrega de comida online que permite que os usuários solicitem refeições de restaurantes locais. O aplicativo Swiggy oferece a opção de escolher pratos de restaurantes favoritos, rastrear pedidos em tempo real e utilizar recursos adicionais, como recomendações personalizadas e um valor mínimo de pedido definido.

A Swiggy usou IA para personalizar pedidos de comida em seu aplicativo, resolvendo o “paradoxo da escolha”. Aqui estão os pontos principais:

• Paradoxo da escolha. A Swiggy percebeu que os clientes têm dificuldade em decidir o que pedir devido a muitas opções. Esse fenômeno, conhecido como “paradoxo da escolha”, leva à insatisfação do cliente.
• Personalização de pedidos. A empresa introduziu um sistema de recomendação para “cestas” com um número limitado de pratos adaptados às preferências dos clientes para facilitar sua seleção e melhorar a experiência do usuário.
• Aplicação de IA. A Swiggy utiliza IA para analisar dados históricos de pedidos, preferências alimentares dos clientes e sazonalidade dos produtos para gerar recomendações personalizadas.

Essa inovação enfrenta o problema de muitas escolhas, melhorando tanto a satisfação do cliente quanto a eficiência da plataforma. É uma das utilizações mais interessantes de IA em empresas em 2023 devido à sua eficácia e complexidade.

Implementações de IA no FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) é um serviço de entrega de comida online que permite que os usuários solicitem refeições de restaurantes locais por meio do aplicativo. O aplicativo Foodpanda permite que os usuários solicitem seus pratos favoritos, rastreiem o status de seus pedidos em tempo real e acessem vários recursos, incluindo recomendações personalizadas e um valor mínimo de pedido definido.

A Foodpanda utiliza testes A/B para melhorar seu menu e aumentar as taxas de conversão. A inovação envolve a atualização da versão B do menu por meio de agendamento avançado e automação. Aqui estão os pontos principais:

• Automação de testes. Usando Apache Airflow para automatizar o processo de atualização do menu.
• Escalabilidade. A otimização do processo permite testes mais rápidos, mesmo em vários países.
• Eficiência. Reduzindo o tempo de execução de 9 horas para cerca de 3,75 horas e diminuindo a taxa de erro para 2,2%
• Melhorias adicionais. Melhorias adicionais estão planejadas, como configuração de paginação dinâmica e DAGs separados para diferentes países.

Graças a essas inovações, a Foodpanda enfrenta o problema de atualizações de menu lentas e ineficazes, o que é crucial para manter a competitividade e aumentar a satisfação do usuário.

Fonte: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) é uma plataforma imobiliária online que facilita a busca, compra, aluguel e venda de propriedades para seus usuários. A plataforma apresenta milhões de listagens de propriedades, permitindo que os usuários comparem valores e se conectem com especialistas locais do setor. A Zillow utiliza tecnologias avançadas, incluindo aprendizado de máquina, para fornecer avaliações precisas de propriedades e otimizar os processos de compra, venda ou aluguel.

A abordagem inovadora da Zillow para avaliação de propriedades por meio da ferramenta “Neural Zestimate” posiciona a empresa como um forte jogador entre os inovadores em IA. Aqui estão os pontos-chave que ilustram por que “Neural Zestimate” é uma das implementações de IA mais interessantes:

• Resposta rápida a mudanças no mercado. Graças ao “Neural Zestimate”, a Zillow pode responder rapidamente a mudanças no mercado imobiliário, fornecendo avaliações atualizadas em escala nacional.
• Atualizações simplificadas. O novo sistema torna muito mais fácil atualizar e manter modelos de avaliação, melhorando sua precisão.
• Tendências locais e sazonais. O “Neural Zestimate” incorpora efetivamente informações locais e mudanças sazonais do mercado no processo de aprendizado, permitindo estimativas mais precisas dos valores das casas.
• Faixa de avaliação. O “Neural Zestimate” utiliza regressão quantílica para gerar faixas de preços, proporcionando uma melhor compreensão do valor potencial da propriedade e reduzindo a incerteza na estimativa.

Essa inovação aborda a questão da falta de avaliações de propriedades atuais e precisas, que são cruciais tanto para vendedores quanto para compradores no dinâmico mercado imobiliário.

GitHub Copilot com implementações de IA

A lista de implementações inovadoras de IA não poderia estar completa sem o GitHub Copilot – uma ferramenta de codificação alimentada por IA que utiliza grandes modelos de linguagem (LLM) da OpenAI. O GitHub Copilot é uma inovação na geração de código, permitindo sugestões de código em tempo real dentro do ambiente IDE.

Graças à colaboração com a OpenAI, criadora do ChatGPT, e melhorias contínuas nos modelos LLM, o Copilot está se tornando cada vez mais preciso e adaptado às necessidades dos usuários. Essa ferramenta aumenta a produtividade dos programadores automatizando partes do processo de codificação e fornecendo sugestões instantâneas.

O GitHub (https://github.com/) planeja expandir as capacidades do Copilot adicionando suporte por voz e integrando-o com outros elementos da plataforma. No entanto, mesmo agora, ele enfrenta o desafio de processos de codificação longos e complexos, oferecendo sugestões inteligentes que aceleram o trabalho e ajudam a resolver problemas de programação. Isso o torna uma das implementações de IA mais interessantes em empresas em 2023.

Implementações de IA – resumo

Os exemplos apresentados neste artigo são apenas a ponta do iceberg quando se trata de inovações em IA nos negócios modernos. Em 2023, mais empresas estão recorrendo a tecnologias de IA para trabalhar de forma mais inteligente, entender melhor os clientes e se manter atualizadas com as tendências do setor. O uso crescente de IA está trazendo uma nova perspectiva, transformando as experiências tanto de funcionários quanto de clientes. Segundo a Gartner, até 2025, 80% das empresas estarão adotando pelo menos uma solução baseada em IA, sinalizando uma tendência positiva para o mundo dos negócios.

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