A transformação digital não é mais exclusividade das companhias que tem inovação no DNA, como Startups e Fintechs. Atualmente, conceitos como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Deep Learning já fazem parte do dia a dia de empresas de todos os setores. Essas tecnologias se tornaram fundamentais para atender às demandas mercadológicas, criar experiências de negócios únicas e desenvolver produtos e serviços dentro de um novo contexto de mercado.

Inserido dentro do âmbito da Inteligência Artificial, o Deep Learning é um conjunto de técnicas que pode revolucionar a área de aprendizado de máquina, proporcionando o uso de algoritmos como o de reconhecimento por imagem pelas máquinas. Um dos exemplos mais conhecidos do conceito é o AlphaGo, sistema de IA criado pelo Google que venceu em 2017 o campeão mundial do jogo de tabuleiro Go ao surpreendê-lo com as estratégias adotadas.

A aplicação dessa nova forma de IA vai muito além do mundo dos jogos, sendo bastante utilizada em diversas áreas de negócios, incluindo o campo do varejo.

Qual é a diferença entre Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial?

De forma resumida, Deep Learning, assim como Machine Learning, é um desdobramento da Inteligência Artificial. A IA surgiu na década de 50, quando cientistas desenvolveram tecnologias com um objetivo bem claro: executar tarefas específicas da mesma forma - ou até melhor - que os humanos.

Entre os exemplos mais comuns da sua aplicação estão o reconhecimento facial no Facebook e a forma como o Pinterest classifica imagens. A Inteligência Artificial evoluiu com o passar do tempo e dessa evolução surgiu o Machine Learning. Esse desdobramento da IA permite a automatização das respostas de um usuário com o uso de tecnologias como Big Data, Internet das Coisas e Cloud Computing.

Netflix, YouTube e Waze estão entre as empresas que são referências em termos de inovação tecnológica. Por meio do Machine Learning é possível sugerir, por exemplo, séries, filmes e vídeos segundo o interesse do assinante ou ainda guiar o usuário pelo trajeto mais rápido dentro da dinâmica do trânsito.

O Deep Learning é um novo conceito que usa redes neurais artificiais de forma profunda, com mais camadas de treinamento para compreender o comportamento do usuário e, assim, ensinar a máquina.

Essa tecnologia permite diversas aplicações práticas do Machine Learning, como acontece com o Google Voice. Assim, a ferramenta consegue transcrever a fala para um texto, fazendo a distinção de sons, incluindo a diferenciação de unidades fonéticas.

Por fim, os conceitos dessas três tecnologias se entrelaçam dentro das possibilidades de utilização, sendo o Deep Learning a camada mais específica de utilização de modelos baseados em IA para resolução de problemas de aprendizagem de máquina.

Como funciona o Deep Learning?

Com o Deep Learning, os computadores realizam tarefas como se fossem seres humanos. Eles são capazes de realizar o reconhecimento de fala, identificação de imagens e fazer previsões de comportamento.

O Deep Learning não organiza dados para execução por meio de equações que foram definidas previamente. Na verdade, o próprio sistema configura parâmetros básicos sobre essas informações e treina a máquina para aprender sozinha com o uso de reconhecimento padrão em camadas diversas de processamento.

Entre os exemplos de funcionamento dessa tecnologia estão a Siri e Cortana, sistemas da Apple e da Microsoft respectivamente. Parcialmente alimentadas por esse recurso, ambas as ferramentas podem reconhecer fala, fazer a detecção de objetos, descrição de conteúdo e classificação de imagens.

Como o Deep Learning está transformando o varejo?

Agora que sabemos o que é Deep Learning e suas principais relações com Inteligência Artificial e Machine Learning, entenda como esse conceito está transformando o varejo:

1 - Análise e definição assertiva do comportamento de consumidores

Gigantes do varejo como Amazon e eBay utilizam o Deep Learning para compreender melhor o comportamento de seus consumidores. Durante todo o tempo em que navegam nos sites, os usuários têm seus dados coletados e analisados para que a empresa possa entender qual é a melhor oferta a ser sugerida de acordo com o perfil de cada cliente.

Os sites são otimizados a cada acesso do cliente por meio dos dados gerados na visita. Dessa forma, a experiência de compra é melhor por se tornar cada vez mais personalizada.

2 - Padrões de reclamações de cliente

Uma das principais aplicações do Deep Learning é o processamento da linguagem natural, onde as redes neurais são utilizadas para análise e processamento de áudios e textos. A técnica pode ser aplicada pelo varejo, por exemplo, para descobrir certos padrões em reclamações de consumidores, possibilitando não só a resolução como a prevenção de problemas. Também é possível gerar insights comportamentais para dar suporte ao processo de decisão.

3 - Sistemas de recomendação

Assim como a Netflix e o YouTube recomendam filmes, séries e vídeos baseados no comportamento do cliente, varejistas podem aprimorar suas sugestões de compra com o uso dessa tecnologia.

Uma marca de roupas femininas pode sugerir certas peças baseadas em uma compra anterior do cliente ou, até mesmo, pelas categorias em que ele costuma navegar no seu site. Com isso, o Deep Learning pode ser utilizado para melhorar as recomendações como preferências de acessórios e roupas em plataformas múltiplas por meio de análise de dados inteligente, gerando ofertas mais conectadas com as necessidades de cada cliente.

4 - Precificação dinâmica

Outra aplicação do Deep Learning no varejo é a precificação dinâmica. O sistema é usado para interpretar e aprender os padrões de comportamento do usuário em cenários de preços diferentes.

Com o uso de IA, o preço dinâmico se torna resultado do modelo analítico que identifica o valor dos itens com o uso de curva de preço/demanda. Esse modelo é construído com dados reais que refletem o comportamento de compra de diversos clientes.

5 - Gestão e classificação de estoque

O Deep Learning pode ser um grande aliado dos varejistas para reduzir perdas por má gestão de estoque. Ao utilizar uma ferramenta com IA para análise da demanda e otimização do processo de reabastecimento, fica mais fácil aprender os mais diversos padrões de demanda como vendas sazonais, constantes, campanhas de marketing, etc.