Noventa e oito por cento dos varejistas planejam investir em IA generativa nos próximos 18 meses, de acordo com uma nova pesquisa realizada pela NVIDIA.
Isso faz do varejo um dos setores que mais aceleram a adoção de IA generativa para aumentar a produtividade, transformar as experiências do cliente e melhorar a eficiência.
As primeiras implantações no setor de varejo incluem consultores de compras personalizados e publicidade adaptativa, com os varejistas testando inicialmente modelos prontos para uso, como o GPT-4 da OpenAI.
Mas muitos agora estão percebendo o valor de desenvolver modelos personalizados treinados em seus dados proprietários para alcançar um tom adequado à marca e resultados personalizados de forma escalável e econômica.
Antes de construí-los, as empresas devem primeiro considerar uma variedade de questões: optar por um modelo de código aberto, fechado ou empresarial; como planejam treinar e implantar os modelos; como hospedá-los; e, 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 base otimizados de nível empresarial da NVIDIA e modelos pré-treinados de código aberto líderes, estão dando às empresas de varejo as bases de que precisam para construir seus modelos personalizados. Com o NVIDIA NeMo, uma plataforma de ponta a ponta para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem, os varejistas podem personalizar e implantar seus modelos em escala usando as mais recentes técnicas de última geração.
Casos de Uso de IA Generativa
Os modelos multimodais estão liderando 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 recursos renderizados em 3D.
Isso permite que os varejistas criem imagens ou vídeos atraentes para a campanha de marketing e publicidade de uma marca usando apenas algumas linhas de prompts de texto. Ou eles podem ser usados para oferecer experiências de compra personalizadas com resultados de imagem de produto in-situ e try-on. Outro caso de uso é na geração de descrição de produto, onde a IA generativa pode gerar de forma inteligente descrições detalhadas de produtos de comércio eletrônico que incluem atributos de produto, usando metatags para melhorar muito o SEO.
Muitos varejistas estão testando a IA generativa primeiro com implantações internas. Por exemplo, alguns estão aumentando a produtividade de suas equipes de engenharia com geradores de código de computador impulsionados por IA que podem escrever linhas de código otimizadas para os resultados indicados. Outros estão usando modelos personalizados para gerar cópias de marketing e promoções para vários segmentos de público, aumentando as taxas de clique em conversão. Enquanto isso, chatbots e tradutores estão ajudando os funcionários a realizar suas tarefas diárias.
Para melhorar as experiências do cliente, os varejistas estão implantando consultores de compras imoulsionados por IA generativa que podem oferecer recomendações personalizadas de produtos em estilos de conversa personalizados para o cliente e exibir imagens de produtos recomendados. Ele pode até exibir esses produtos se os compradores quiserem ver o produto recomendado, por exemplo, em sua casa, carregando uma foto de um quarto. Outro caso de uso é um chatbot multilíngue de atendimento ao cliente capaz de responder a perguntas simples de clientes e encaminhar perguntas complexas para agentes humanos para um atendimento melhor e mais eficiente.
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