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

Neste artigo, examinaremos mais de perto algumas implementações interessantes de IA nas empresas. Desde o uso de aprendizado de máquina pelo Stripe para detectar fraudes, até as experiências de pedidos personalizados do Swiggy, até o GitHub Copilot, que fornece suporte em tempo real para desenvolvedores. Estes exemplos mostram como a inteligência artificial está a alimentar a criação de serviços inovadores, transformando as experiências dos clientes, aumentando as taxas de conversão e agilizando processos internos para empresas e instituições. Leia.

Implementações de IA no Stripe

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. Oferece soluções integradas de gestão 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 as conversões e minimize o risco de fraude. Em 2023, Stripe é reconhecido como uma das soluções mais inovadoras na área de sistemas de pagamento online.

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

• Velocidade e precisão . O Radar Stripe avalia mais de 1.000 detalhes de transações em menos de 100 milissegundos, bloqueando com precisão transações arriscadas. Atinge uma precisão em que apenas 0,1% dos pagamentos válidos são rejeitados por engano.
• Modelos avançados de ML . Stripe passou do aprendizado de máquina básico para redes neurais avançadas, melhorando muito o desempenho do modelo.
• Arquitetura inovadora . A arquitetura mais recente permitiu um treinamento de modelo mais rápido e melhor escalabilidade, permitindo prototipagem e implementação mais rápidas de novas ideias.

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

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

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

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

• Personalização de estilo. A CTL gera looks completos e estilizados em torno do produto selecionado pelo cliente, facilitando a descoberta e a escolha das peças adequadas para o guarda-roupa.
• Maior confiança e conversão . Apresentar roupas personalizadas aumenta a confiança dos clientes em suas escolhas e os incentiva a fazer compras.
• Economia de tempo . O sistema permite montar roupas inteiras rapidamente em vez de procurar itens individuais, tornando as compras mais eficientes.
• Algoritmos avançados. CTL usa vários algoritmos, incluindo geração de aparência e expansão de cobertura, para dimensionar e personalizar recomendações para usuários.

Esta inovação resolve o problema da sobrecarga de informação e da escolha entre um vasto número de opções disponíveis, oferecendo aos clientes uma experiência de compra fácil e agradável, inspiradora e estilisticamente coerente.

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

Uber – Previsão de ETR

Uber é um aplicativo móvel para reservar viagens de carro, mas suas inovações em IA não param no transporte. Veja os estacionamentos do aeroporto, por exemplo. Com a introdução do ETR Forecasting (Estimated Time to Request), a Uber lançou um sistema de ponta para prever o tempo de espera dos motoristas nos aeroportos. Usando modelos sofisticados de IA, ele antecipa a demanda e o comprimento das filas, levando em consideração as flutuações das filas e elementos externos, como atrasos nos voos. Este sistema fornece aos motoristas informações sobre os tempos de espera esperados, ajudando-os a gerir o seu tempo de forma mais eficaz e a planear melhor as suas localizações.

Por que esta solução inovadora é digna de nota? Principalmente por causa de:

• Problema resolvido . A previsão de ETR da Uber aborda o desafio de ter poucos ou muitos motoristas nos aeroportos, impactando tanto os passageiros quanto os motoristas. A escassez significa que os passageiros esperam mais tempo e os excedentes desperdiçam o tempo dos motoristas enquanto esperam.
• Inovação . O sistema de previsão informa os motoristas sobre o tempo de espera previsto para as solicitações, permitindo-lhes gerir melhor o seu tempo e posicionamento.
• Aplicação de IA . Ele usa modelos avançados de IA para prever a demanda e o comprimento das filas, considerando a dinâmica das filas e fatores externos, como atrasos nos 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 utilizador dos serviços Uber nos 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 introdução. Esta plataforma de mídia social americana permite aos usuários navegar e compartilhar 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 considerem 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, evitando a saída dos anunciantes. Esta se destaca como uma das implementações de IA notáveis ​​em 2023 porque:

• Ele aborda o desafio dos anunciantes que abandonam a plataforma Pinterest. Tradicionalmente, esse problema era resolvido somente depois que os anunciantes já haviam saído, tornando difícil reconquistá-los. Graças ao Machine Learning (ML), agora permite a detecção precoce de possíveis rotações, capacitando a equipe a tomar medidas proativas.
• A equipe do Pinterest criou um modelo de aprendizado de máquina (ML) que prevê a probabilidade de rotatividade de anunciantes nos próximos 14 dias. Ele usa um conjunto de recursos do anunciante para fazer essa previsão. A equipe de vendas utiliza essas informações para priorizar ações que visam prevenir o churn.
• Experimentos preliminares mostraram que esta abordagem pode alcançar uma redução de 24% na rotatividade no grupo de teste em comparação com o grupo de controle. Isto indica a eficácia de uma abordagem proativa na prevenção da rotatividade.

Stitch Fix, ou títulos e descrições de produtos gerados por IA

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) é uma plataforma inovadora que permite aos usuários encomendar 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 selecionadas individualmente de um conjunto de mais de 1.000 marcas e estilos diferentes.

Stitch Fix utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial para gerar títulos 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 dispendioso, ao mesmo tempo que garante exclusividade 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 do comércio eletrônico. A melhoria contínua dos algoritmos aliada ao conhecimento especializado permite uma melhoria constante da qualidade do conteúdo gerado.

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

Swiggy

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

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

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

Esta inovação aborda o problema do excesso de opções, aumentando a satisfação do cliente e a eficiência da plataforma. É um dos usos mais interessantes da IA ​​nas 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 aos usuários pedir refeições em restaurantes locais por meio do aplicativo. O aplicativo Foodpanda permite aos usuários pedir seus pratos favoritos, acompanhar o status de seus pedidos em tempo real e acessar diversos recursos, incluindo recomendações personalizadas e um valor mínimo de pedido definido.

Foodpanda usa testes A/B para melhorar seu cardápio e aumentar as taxas de conversão. A inovação envolve a atualização da versão B do cardápio por meio de agendamento e automação avançados. Aqui estão os pontos-chave:

• Automação de testes . Usando o 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%
• Outras melhorias . Outras melhorias estão planejadas, como configuração de paginação dinâmica e DAGs separados para diferentes países.

Graças a estas inovações, Foodpanda aborda o problema das atualizações lentas e ineficazes do menu, o que é crucial para manter a competitividade e aumentar a satisfação do utilizador.

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 imóveis para seus usuários. A plataforma apresenta milhões de listagens de propriedades, permitindo aos usuários comparar valores e se conectar com especialistas locais do setor. A Zillow utiliza tecnologias avançadas, incluindo aprendizado de máquina, para fornecer avaliações precisas de propriedades e agilizar 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 player entre os inovadores de IA. Aqui estão os pontos-chave que ilustram porque “Neural Zestimate” é uma das implementações de IA mais interessantes:

• Resposta rápida às mudanças do mercado . Graças ao “Neural Zestimate”, a Zillow pode responder rapidamente às mudanças no mercado imobiliário, fornecendo avaliações atualizadas em escala nacional,
• Atualizações simplificadas . O novo sistema facilita muito a atualização e manutenção dos modelos de avaliação, melhorando sua precisão,
• Tendências locais e sazonais .”Neural Zestimate” incorpora efetivamente informações locais e mudanças sazonais do mercado no processo de aprendizagem, permitindo estimativas mais precisas dos valores residenciais.
• Faixa de avaliação . “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.

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

GitHub Copilot com implementações de IA

A lista de implementações inovadoras de IA não poderia estar completa sem GitHub Copilot – uma ferramenta de codificação alimentada por IA que utiliza modelos de linguagem grandes (LLM) da OpenAI. GitHub Copilot é um avanço na geração de código, permitindo sugestões de código em tempo real no ambiente IDE.

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

GitHub (https://github.com/) planeja expandir os recursos do Copilot adicionando suporte de voz e integrando-o com outros elementos da plataforma. No entanto, mesmo agora, ele aborda o desafio de processos de codificação longos e complexos, oferecendo sugestões inteligentes que agilizam o trabalho e auxiliam na resolução de problemas de programação. Isso a torna uma das implementações de IA mais interessantes nas 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 às tecnologias de IA para trabalhar de maneira mais inteligente, entender melhor os clientes e se manter atualizadas com as tendências do setor. O uso crescente da IA ​​está trazendo uma nova perspectiva, transformando as experiências de funcionários e clientes. De acordo com o Gartner, até 2025, 80% das empresas adotarão pelo menos uma solução baseada em IA, sinalizando uma tendência positiva para o mundo dos negócios.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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