Categoria: Canvas Cognitivo

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Reconhecimento de imagens em supermercados

O cenário de varejo, atacado e distribuição é altamente competitivo. A informação é um item valioso para que as empresas possam entregar seus produtos no menor custo possível, da melhor forma possível, visando uma maior lucratividade já apertada pela concorrência.  O segmento está se tornando data-driven com muita força.  O dado é o novo petróleo !

Este projeto aqui apresentado é um exercício que visa o aumento das vendas em supermercado, utilizando-se de um APP, que possibilita tirar fotos dos produtos no momento da compra e receber informações úteis que agreguem para o comprador, tais como:

– Preço do produto na gôndola

– Descontos propostos ao cliente

– Ingredientes do produto ou itens que o compõem

– Receitas possíveis ou formas de uso

– Imagens de produtos prontos ou em uso

– Recomendações de produtos complementares

Um exemplo abaixo.  Ao tirar uma foto de uma caixinha é possível apresentar a imagem de um prato já pronto, aumentando o desejo pelo produto.

 

Além do apelo visual, mais agradável, com produtos prontos (pratos) ou em uso (roupas, brinquedos, etc), a solução do APP possibilita precificação dinâmica por perfil do cliente, oferecendo descontos a clientes VIPs, por exemplo.

O supermercado fatura hoje 100 milhões ao mês e a previsão de aumento do faturamento com o APP vai de 5 a 7 milhões.  Esses números precisam ser refinados e as tecnologias descritas com mais detalhes, mas não neste momento, ainda inicial, de levantamento do projeto. Momento este que não exige o aprofundamento que, se realizado, pode atrapalhar a ideia e sua elaboração, focando em detalhes técnicos e de viabilidade que ainda não se fazem necessários.

Existe uma noção de que os preços recorrentes (mensais) são bem baixos para usar uma IA e que o investimento inicial é também facilmente recuperado pelas vendas previstas, o que possibilita, nesta visão inicial, atuar com as imagens e com o BOT (Conversação) que seria um item opcional no projeto.

Abaixo o primeiro rascunho do Canvas Cognitivo para o projeto. Este seria um draft apresentado à direção para tomada de decisão sobre refinar ou abortar.

 

No próximo post mostraremos o detalhamento deste projeto, em sua segunda fase onde a aprovação da diretoria ocorreu para que o projeto avance, usando o Canvas Cognitivo propriamente dito e as API´s e tecnologias necessárias.

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Usando aprendizado de máquina para recomendar produtos

“Aproveite que você vai comprar esse livro sobre receitas de comidas mexicanas, tipicamente ardidas, e leve as exóticas pimentas dos países asiáticos”. Utilizar a inteligência artificial, mais exatamente o aprendizado de máquina, ou machine learning (ML), é o objetivo do Canvas Cognitivo apresentado abaixo.
O projeto tem um problema bem específico: a empresa proprietária de uma loja virtual e física deseja aumentar as vendas a partir de sistemas de recomendações, como os existentes na Amazon. Toda vez que um comprador fechar um negócio ou realizar uma pesquisa, o sistema mostra produtos complementares. O Valor principal a ser gerado é o aumento das vendas para quem contrata a implantação, com o aumento das vendas a partir de recomendações de produtos.
Seu Caso de uso, portanto, é entregar recomendações de produtos que complementem uma compra ou pesquisa realizada pelo consumidor.
A solução pretendida tem como alvos — os Clientes ou stakeholders — tanto os visitantes das lojas virtuais como o apoio a vendedores das lojas físicas. O objetivo é dar agilidade nas recomendações de produtos alternativos a partir da identificação do perfil da aquisição realizada ou mesmo pretendida.
O Engajamento, ou seja, o relacionamento entre o cliente e a loja, seja virtual ou física, vai ocorrer por meio de chatbox ou através de atendentes que utilizam recursos de CRM.

A Solução

O sistema a ser desenvolvido utilizando técnicas de machine learning. Ele precisará “entender” e registrar os padrões de comportamento dos consumidores presentes nas bases de dados. Para alcançar o objetivo, no caso em estudo, são recomendados Parceiros e Tecnologias com expertise na área de tecnologia de inteligência artificial.
São várias formas de desenvolver uma solução como essa. Neste caso sugerimos as Aplicações – API’s e ML’s com a linguagem Python e algumas bibliotecas Python. Consideramos que os Dados e integrações a realizar vão envolver dados de visitação  — quem visitou, onde clicou, qual o perfil –, de vendas — itens comprados — e cadastro de clientes e visitantes.

Investimentos

 A proposta apresentada imaginada neste canvas tem como um dos atrativos a possibilidade de não gerar Custos recorrentes – API’s e ML’s  para quem contrata. Afinal, sendo um sistema desenvolvido diretamente em Python ele não vai requerer API`s com custos recorrentes. O Custo do projeto, portanto,  estará vinculado ao desenvolvimento da solução e à sua implementação.
Do ponto de vista do dimensionamento de consumo, a Volumetria terá como foco a identificação do número de visitantes e pesquisas realizadas mensalmente, porém com foco na estrutura de Datacenter e sistemas para suportar o projeto, e não em consumo de APi´s . Do ponto de vista do acompanhamento da Receita / ROI gerada pelo projeto, está previsto um aumento de vendas significativo.
Canvas Cognitivo - recomendação de produtos complementares
Canvas Cognitivo – recomendação de produtos complementares
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O que você precisa saber sobre projeto de inteligência artificial

Antes de mais nada, é preciso entender que inteligência artificial, ou cognitiva, é uma tecnologia que busca executar as atividades que um ser humano consegue fazer, tais como ler, ver, falar, reconhecer imagens, entender linguagens, etc.

Estas capacidades cognitivas humanas são possíveis hoje em dia devido à alta capacidade de processamento de CPU e de imagens – GPU.  Assim a IA ganhou notoriedade como fator diferenciador e competitivo das organizações.

Porém, não é mágica, não é um simples estalar de dedos.  Os projetos cognitivos demandam treinamento e planejamento, assim como uma contratação de um novo funcionário poderia exigir.  Entretanto, após treinado a tecnologia de IA não esquece e produzirá sempre, melhorando a cada dia.

Mesmo os projetos de Machine Learning e Deep Learning exigem dados, análises, ajuste e treinamento para chegar aos melhores modelos.

Assim sendo, pense sempre em alguns aspectos:

  1. Que será necessário dedicar tempo/esforço de pessoas;
  2. Escolha o fornecedor que pode iniciar este projeto e acompanhá-lo no seu crescimento;
  3. Pensar nos custos mas também no retorno dos projetos que podem em muito superar os custos;
  4. Que a tecnologia hoje para um projeto específico, se não estiver madura ainda, estará em breve, portanto, não desanime e continue, ela evoluirá contigo.
  5. Analise bem as opções de projetos que tem em mãos para a organização. Levante todas para identificar melhores projetos para iniciar.

Qualquer dúvida escreva para nós:  contato@canvascognitivo.com.br

Por : Sérgio Viegas

 

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Agora você tem como começar o seu projeto de IA

Agora sim, em meio ao emaranhado de API´s , frameworks e plataformas de inteligência artificial e computação cognitiva, temos uma ferramenta para ajudar a apoiar a tomada de decisão sobre projetos de IA em sua organização.

A ferramenta advém do já conhecido CANVAS, como um modelo padrão vitorioso, mas ajustado para projetos de inteligência artificial e machine learning.

O Canvas Cognitivo Preliminar, modelo abaixo, facilita o mapeamento dos projetos com foco nas funcionalidades cognitivas e em um nível de detalhamento ainda inicial, estimado, previsto.

O Canvas Cognitivo propriamente dito, modelo abaixo, detalha, aprofunda e finaliza o mapeamento.  O foco aqui já é nas APi´s e frameworks para entregar os casos de usos e valores definidos.

Dúvidas: contato@canvascognitivo.com.br

Por Sérgio Viegas