Um dos braços fortes da Inteligência Artificial, hoje, o Deep Learning vai além na missão de se aproximar do cérebro humano. Essa área utiliza redes neurais – reconhecimento de voz, visão computacional, processamento de linguagem natural, entre outros recursos – para solucionar problemas semânticos complexos.  As redes neurais são sequências de parâmetros numéricos que transformam inputs (dados que entram no sistema) em outputs (dados já processados).

Por exemplo, inputs podem ser os pixels brutos em uma imagem e outputs, as probabilidades de aquela imagem se encaixar em uma pesquisa específica. Para alcançar esses resultados, é necessário configurar os parâmetros numéricos corretos. Então, a rede conseguirá fazer previsões superassertivas.

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Deep Learning e a Busca por Imagem

Quantas vezes você viu um sapato na rua, um objeto de decoração na casa de um amigo ou uma comida diferente, quis comprar, mas não sabia como? Nos Estados Unidos, a rede social Pinterest, empresa do grupo Rakuten, já encontrou o caminho para tornar esse desejo viável. A companhia fortaleceu sua área de visão computacional nos últimos anos e vem desenvolvendo uma série de recursos para melhorar a busca por imagens, não mais a partir de palavras, mas diretamente por meio do que os olhos veem.

O recurso Lens, lançado no início do ano, por exemplo, permite que usuário fotografe uma cena para que o o app faça uma busca inteligente por pins conectados com aquela referência. Por mais que a cena seja imprecisa, a busca interpreta a intenção do usuário para oferecer a melhor resposta. Hoje, pode-se dizer que a pesquisa do Pinterest evoluiu do simples ato de encontrar imagens semelhantes. Deste ponto, passou a identificar objetos no cenário fotografado para converter essas imagens em resultados de pesquisa. Mais recentemente, associando ainda anúncios segmentados e baseados em imagens.

Mais de um milhão de marcas já utilizam esta rede social para interagir com seus consumidores. Considerando isso, você consegue calcular as oportunidades de negócios que podem ser geradas?

Benefícios para o e-commerce

Segundo a consultoria norte-americana, Gartner, até 2020, mais de 85% das interações com o consumidor serão feitas sem a ajuda de pessoas. Ao que indica o estudo, aplicações de Inteligência Artificial, como os chatbots, vão liderar esse relacionamento. Isto mostra que, não só as automações na operação de e-commerce ganham velocidade, como trazem consigo novas possibilidades para gestão dos negócios a longo prazo. Muitas lojas virtuais no mundo todo já se apropriam disso para personalizar seu atendimento. E, claro, também garantir uma experiência com alto poder de fidelização.

O uso desses mecanismos permite aos empreendedores investimentos e esforços no seu core business, economizando em tarefas manuais e repetitivas. Quanto mais data-driven se tornam as organizações, mais eficiente e preciso será também o seu processo de tomada de decisão. Com a ajuda dos dados coletados e produzidos em um e-commerce é possível prever o churn (número de saída de clientes, como o descadastramento de um serviço) e elaborar um plano de retenção, por exemplo. Ou mesmo aprimorar a logística, melhorando o serviço de entrega com otimização das rotas. Soluções que já estão mudando para sempre as formas de consumo e a relação cliente-marca.

Seja utilizando tecnologias de Inteligência Artificial com aplicações em Deep Learning ou Machine Learning, a questão é que este é um movimento que não pode ser ignorado. A maneira como aproveitamos as inovações disponíveis definirá o futuro do mercado de e-commerce. Onde ficará a sua loja virtual nessa disputa pela liderança?

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Quer saber mais sobre Inteligência Artificial e Machine Learning? Confira o primeiro artigo da série, clicando aqui.
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