Como Arezzo e iFood usaram a mesma tecnologia para crescer na pandemia

É difícil imaginar, em um primeiro momento, o que as empresas Arezzo e iFood têm em comum. A primeira se trata de uma varejista especializada na venda de calçados femininos e que surgiu ainda na década de 1970. A segunda, uma startup bilionária que aposta na nova economia guiada pela revolução dos aplicativos e que primariamente com o delivery de refeições. Por mais conservadora que uma aparente ser e mais moderna do que outra tente se revelar, ambas utilizam a mesma tecnologia: machine learning.

Nesta terça-feira, 29, executivos das duas empresas estiveram presentes virtualmente no Amazon Web Services Summit, evento do gigante americano para discutir as transformações no mercado de inteligência artificial e de machine learning. E disseram como estão usando essas inovações dentro das operações em que trabalham para impulsionar seus negócios nos últimos meses, principalmente como uma forma de lidar com os efeitos econômicos da pandemia do novo coronavírus.

Nos últimos meses, o iFood viu o número de pedidos feitos em sua plataforma de delivery disparar, chegando a 39 milhões de pedidos mensais — 32% mais do que no ano anterior. O isolamento social fez com que as pessoas saíssem menos e pedissem mais refeições por apps. Para lidar com este crescimento abrupto na demanda, a companhia precisou se reinventar.

“Tudo é concentrado na hora do almoço e no jantar. Um sábado à noite chuvoso representa uma Black Friday para a gente. E não há como se preparar direito”, explica Sandor Caetano, responsável pela área de ciência de dados do iFood. O setor foi criado em 2019 como parte dos investimentos feitos com um aporte de 500 milhões de dólares recebido meses antes.

A solução, então, foi trabalhar com modelos de previsibilidade para entender o que poderia acontecer em determinada situação. Com o uso de inteligência artificial, machine learning e de big data, a companhia passou a simular cenários futuros. Se o iFood estima que em um determinado dia haverá um pico de pedidos por causa das condições climáticas, podem ser criadas formas para que mais entregadores em operação naquele período.

Essas condições são transformadas em algoritmos e colocadas em operação em um simulador que prevê o que aconteceria. Tudo é feito com base em dados já catalogados anteriormente de acordo com as experiências reais do próprio aplicativo. A parte da previsão fica pelo machine learning, que analisa os possíveis resultados daquela operação.

Outro ponto do trabalho está sendo desenvolvido para resolver outra das dores do aplicativo: a falta de previsibilidade de quanto tempo irá demorar para um determinado pedido ficar pronto em um restaurante. Este problema faz com que entregadores cheguem aos estabelecimentos e tenham de esperar até que o pedido fique pronto.

“O machine learning ajuda a estimar quanto tempo irá demorar para um determinado prato ficar pronto. É possível reduzir agressivamente este tempo de espera e o entregador vai conseguir fazer mais entregas”, diz Caetano. Isso gera um efeito em cadeia, pois o aplicativo consegue agilizar o envio dos pedidos graças a uma oferta maior de entregadores disponíveis.

O caso da Arezzo é diferente. “O maior desafio não é aplicar a tecnologia, mas mudar a cultura interna”, explica Cleber Fonseca, responsável pela área de inteligência de negócios da Arezzo. “A estrutura de tecnologia de informação sempre foi utilizada para apoiar as operações básicas.” Com a pandemia e lojas fechadas, a companhia precisou mudar sua estratégia.

No mundo físico, a Arezzo passou a combinar técnicas de ciência de dados com aprendizado de máquina como forma de prever as vendas de determinadas lojas. Era possível fazer uma previsão de quais produtos seriam comercializados em lojas específicas de acordo com os dados já obtidos e catalogados. “Isso nos ajudou a tomar decisões melhores”, diz Fonseca.

O próximo passo da varejista será dedicado ao e-commerce com a personalização da experiência de compra do usuário. A ideia é que o visitante do site possa encontrar mais facilmente produtos que estaria disposto a adquirir de acordo com seus hábitos de compra. Outra inovação será a possibilidade de realizar a busca por produtos através de imagens. Ainda não há previsão de quando isso vai ocorrer.

Em agosto, Alexandre Birman, presidente da Arezzo, disse que a grande aposta da companhia se daria na transformação digital do negócio com a criação de uma plataforma única de comércio eletrônico para vender produtos de todas as sete marcas comandadas pela empresa em um só lugar. “Falar disso dá até um frio na barriga, porque é fruto de muito trabalho”, disse.

A plataforma nasceu com 10,2 milhões de clientes cadastrados, sendo 3 milhões de clientes ativos e que fizeram compras nos últimos 12 meses no site. Isso deve ajudar a companhia a recuperar um pouco do faturamento perdido com o fechamento temporário de todas as lojas físicas da empresa. Se conseguir igualar o faturamento de mais de 2 bilhões de reais obtido em 2019, já será um case de sucesso.

 

Infraestrutura em nuvem

iFood e Arezzo utilizam tecnologias que rodam graças aos serviços prestados pela Amazon. O gigante americano comandado por Jeff Bezos é líder, com o AWS, de um mercado de 100 bilhões de dólares de infraestrutura de computação em nuvem com uma fatia de 33%. O Azure, da Microsoft, e o Google Cloud aparecem com 18% e 9% de participação respectivamente, de acordo com dados da consultoria Statista.

O machine learning só se tornou acessível para essas e outras empresas por causa justamente da computação em nuvem. Mesmo que o aprendizado de máquina tenha sido um conceito explorado até durante a década de 1990, foi apenas com a introdução de técnicas da computação em nuvem que o aprendizado de máquina se tornou mais acessível, sem a necessidade de grande poder computacional ou de investimentos altíssimos em engenharia.

“O machine learning não é uma coisa do futuro. É algo que está acontecendo agora e nossos clientes estão muito empolgados com a possibilidade de reinventar a experiência de seus consumidores”, disse Swami Sivasubramanian, vice-presidente de inteligência artificial e machine learning da Amazon Web Services.

A crise do novo coronavírus deve afetar drasticamente a economia brasileira em 2020. As projeções mais recentes dos economistas do Banco Central apontam que o PIB, a soma de todos os bens e serviços produzidos no país, deve sofrer retração de 5,62% neste ano. Os números deixam claro que a aposta em tecnologia se faz mais necessária do que nunca.