Um lampejo do futuro do varejo está disponível em um pequeno escritório em Hamburgo, na Alemanha. De lá, a Otto está usando Inteligência Artificial para melhorar suas atividades e tomar decisões em escala, velocidade e precisão maiores que a de seus funcionários.

Big Data e Machine Learning já são usados no varejo há alguns anos – notavelmente pela Amazon. A ideia é coletar e analisar informações para entender os gostos do consumidor, recomendar produtos e construir experiências personalizadas.

O trabalho da Otto se destaca porque já está automatizando decisões que vão além da gestão de clientes. Mais do que qualquer coisa, a empresa está tentando reduzir os retornos dos produtos, que à custam milhões de euros por ano.

Sua análise de dados mostrou que os consumidores eram menos propensos a devolver mercadoria se essa chegava dentro de dois dias. Os clientes também não gostam de várias entregas; eles preferem receber tudo de uma vez. Uma vez que a Otto vende mercadorias de outras marcas – e não as armazena em si -, é difícil evitar um dos dois males: atrasos de expedição até que todas as encomendas estejam prontas para cumprimento, ou muitas caixas que chegam em momentos diferentes.

A solução típica seria uma melhor previsão do que os clientes vão comprar, para que alguns bens pudessem ser encomendados antes do tempo. Aí que entra a sacada: a Otto criou um sistema utilizando a tecnologia da startup Blue Yonder, a qual é acionista. Um algoritmo de deep learning – que foi originalmente projetado para experimentos de física de partículas no laboratório CERN, em Genebra – analisa cerca de 3 bilhões de transações passadas e 200 variáveis (como vendas anteriores, pesquisas no site e informações meteorológicas) para prever o que os clientes comprarão uma semana antes de encomendarem.

O sistema de Inteligência Artificial provou ser tão confiável – prevê com 90% de precisão o que será vendido dentro de 30 dias – que a Otto permite automaticamente comprar cerca de 200 mil itens por mês de marcas de terceiros sem intervenção humana. Seria impossível para uma pessoa examinar a variedade de produtos, cores e tamanhos que a máquina ordena. O varejo online é um lugar natural para a tecnologia de Machine Learning.

Em geral, o estoque excedente que a Otto deve manter diminuiu em um quinto. O novo sistema de IA reduziu os retornos de produtos em mais de 2 milhões de itens por ano. Os clientes os recebem mais cedo, o que melhora a retenção ao longo do tempo. A tecnologia também beneficia o ambiente, porque menos pacotes são despachados ou enviados de volta.

A iniciativa sugere que um papel importante de IA nas empresas pode ser simplesmente fazer os processos existentes funcionarem melhor. A Otto não demitiu ninguém como resultado de sua nova abordagem algorítmica: contratou mais, em vez disso. Em muitos casos, a tecnologia não afetará o quadro geral de uma empresa, mas executará tarefas em um nível de produtividade que as pessoas não poderiam alcançar. A experiência da Otto também sublinha que as empresas comuns podem usar a IA – e não apenas gigantes como Amazon e Google, segundo Dave Selinger, especialista em tecnologia de varejo e ex-cientista de dados da Amazon. Chegar no nível que a empresa cede o controle a um algoritmo, diz ele, é extremamente incomum.

(via Economist)

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