E se a IA se tornasse o nosso personal shopper? Todos os problemas com uma tecnologia que poderá revolucionar o retalho
No futuro, o advento da IA no quotidiano dos cidadãos em torno (quase) de todo o mundo poderá ser lembrado como uma terceira revolução industrial. A inteligência artificial já começou a transformar o nosso quotidiano, dos carros autónomos às inúmeras aplicações do ChatGPT. Mas agora, esta nova tecnologia está definida para revolucionar o mundo das compras com o surgimento de personal shoppers de IA que selecionam, sugerem e apresentam produtos aos clientes finais. Conforme relatado pela BoF, essas IAs são projetadas para otimizar a experiência de compra, tornando-a mais “eficiente” tanto para clientes quanto para retalhistas, lidando com pesquisas de estilo, comparações de produtos e faixa de preço, e até mesmo processos de checkout. Imaginando tal serviço online, o personal shopper de IA poderia eliminar a tarefa tediosa de navegar em sites como SSENSE ou Farfetch, onde os utilizadores devem percorrer centenas de páginas, listas de marcas intermináveis e filtros de pesquisa eficazes mas não inteiramente específicos. Tudo isto com a facilidade e a intuitividade do diálogo: diz à IA o que procura, o seu estilo, o seu orçamento e assim por diante, e o assistente encarrega-se de reunir tudo numa única lista. Na loja, o mesmo mecanismo poderia ajudar os associados físicos de vendas em tempo real, atualizando o inventário e a disponibilidade, bem como analisando os padrões de gastos de um cliente específico. Claro que subsistem dúvidas sobre a sua imparcialidade, pois ninguém pode garantir ao utilizador final que o serviço não acabará por recomendar produtos patrocinados — a autonomia de escolha é o preço a pagar pela automatização do processo. Além disso, nada garante às marcas e retalhistas que essa IA não será utilizada para encontrar erros mais baratos dos seus produtos, beneficiando indiretamente os concorrentes. Mas estamos realmente prontos para confiar as nossas compras a um algoritmo?
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A crescente procura de assistência de IA nas compras é evidente: um relatório da Salesforce citado pela BoF constatou que as vendas online de férias nos EUA aumentaram quase 4% em 2022, em parte devido ao crescente uso de chatbots alimentados por IA que oferecem suporte ao cliente simples e eficaz capaz de guiá-los para os produtos desejados através de recomendações personalizadas. Outro relatório da Salesforce lê-se: “Os retalhistas estão a apostar grande no futuro da inteligência artificial (IA), com 92% a investir nesta tecnologia. O uso da IA no retalho não é novidade: 59% dos retalhistas usam-na para ajudar os funcionários da loja a recomendar produtos, enquanto 55% utilizam assistentes digitais para ajudar os compradores online”. Esta tendência deverá acelerar: de acordo com os consultores da Gartner, até 2027 mais de metade dos consumidores utilizará regularmente os personal shoppers de IA para tomar decisões de compra. Entretanto, um relatório da empresa de desenvolvimento canadiana Springs afirma que 40% dos utilizadores já utilizam chatbots para navegar nos inventários, ferramentas que permitem às empresas melhorar as vendas em 67% e aumentar os lucros numa média de 20-40%.
Uma das empresas mais relevantes neste novo setor é a Perplexity, que em novembro passado introduziu uma nova funcionalidade que permite aos utilizadores solicitar diretamente recomendações de produtos à IA, com base em posts de blogues, vídeos, avaliações de especialistas, e posts nas redes sociais, evitando links patrocinados e outros conteúdos “guiados”. Com a versão Pro, os utilizadores podem até concluir a compra diretamente na plataforma e, com o tempo, o sistema aprende as preferências individuais dos utilizadores. Em março passado, na Arábia Saudita, Shahad Geoffrey e a sua empresa Taffi apresentaram Amira, uma estilista generativa de IA desenhada para as necessidades do mercado do Médio Oriente. Ao contrário de muitos sistemas de IA construídos com estética ocidental, Amira entende as nuances da moda na região do Golfo e foi treinada para recomendar roupas com base no inventário local e nas preferências culturais. Por exemplo, evita sugerir trajes que possam ser inadequados ou culturalmente irrelevantes para o público local. As implicações de uma IA capaz de interagir com os clientes com base nas necessidades culturais de um mercado específico são imensas, pois idealmente, os assistentes de IA poderiam fazer muito mais: gerir inventários inteiros, fornecer insights sobre o comportamento do consumidor, tendências das redes sociais, e até analisar padrões de utilizadores individuais, aumentando as taxas de conversão, sugerindo produtos com base na procura, reduzindo assim o risco de sobreprodução ou escassez de stock.
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No entanto, não se deve presumir que estas IAs são perfeitas. A falibilidade é o preço da complexidade e, na verdade, a maior parte das IAs discutidas, incluindo a Perplexidade, baseiam-se em modelos de linguagem que não conseguem compreender o contexto do mundo real como os humanos. Operam de acordo com esquemas propensos a erros ou informações sem sentido conhecidas tecnicamente como “alucinações”. Sobre a metodologia de pesquisa, estranhamente, pouco se sabe ainda. “Para ser honesto, todos estes aspetos ainda precisam de ser totalmente compreendidos em termos de mecanismos de ranking que a [and why] IA prefere ranquear uns aos outros”, explicou Aravind Srinivas, CEO da Perplexity, à Fortune em novembro passado. “É o número de avaliações? É a classificação exata e a origem dos rankings, tal como o que as pessoas dizem em diferentes plataformas sobre o seu produto? Há muita destilação e condensação a acontecer. Acho que nem nós hoje o compreendemos totalmente”. Além disso, estes sistemas funcionam apenas com base nos dados a que têm acesso, o que se torna problemático no caso de inventários ultrapassados ou dados aos quais a IA não pode aceder — essencialmente, o motor de busca é ainda menos universal do que as ambições de um megasistema que abrange toda a Internet exigiriam. Isso e a suspeita de escolhas “guiadas” talvez representem os maiores desafios que os novos personal shoppers têm de superar.
Apesar destas complexidades, algumas empresas continuam a introduzir assistência de IA numa escala menor. Por exemplo, em setembro, o The Guardian informou que a Marks & Spencer (M&S) usa IA para oferecer conselhos de estilo personalizados com base nas formas corporais e preferências pessoais dos clientes. Ao analisar os dados dos clientes a partir de um quiz online, a IA da M&S pode sugerir outfits a partir de uma ampla gama de opções, tornando as compras personalizadas mais acessíveis. Segundo o artigo, o sistema está a ajudar a M&S a impulsionar as vendas de roupa online e aumentar o envolvimento do cliente. Em outubro, a Who What Wear lançou a sua nova assistente ISA (abreviação de Intelligent Shopping Assistant), que surge como um chatbot capaz de ajudar os clientes a encontrar os produtos que procuram. Outros exemplos de assistentes de IA existentes incluem o Virtual Artist da Sephora, o Rufus da Amazon, o ShopBot do eBay e o Room Planner da IKEA — sem mencionar o chatbot da H&M ativo desde 2022. Na indústria da moda, a Burberry e a Tommy Hilfiger introduziram uma em 2016 via Facebook Messenger mas não numa base contínua — iniciativas semelhantes ocorreram com a Audemars-Piguet e a Jaeger-LeCoultre nos mesmos anos, mas não pareceram seguir adiante. No entanto, hoje, é certo que muitos retalhistas e até muitas marcas poderiam estar interessados em ter tal chatbot no seu site.
De acordo com o diretor de negócios da Perplexity, Dmitry Shevelenko, as possibilidades para os personal shoppers de IA são imensas e poderão em breve responder precisamente à procura dos consumidores com base numa combinação do seu histórico de compras, comportamento de navegação e atividade nas redes sociais — embora essa integração suscite preocupações com a privacidade e o uso de dados pessoais. Mesmo que muitos ainda prefiram a experiência física de compras presenciais (as compras na loja continuam a ser uma obrigação no mundo do luxo, como demonstrado pela Chanel e Hermès), a integração de sistemas de IA poderia eliminar significativamente muitos dos aspetos mais frustrantes das compras — especialmente considerando como, ainda hoje, os associados das boutiques de moda realizam grande parte do seu trabalho em tablets para consultar a disponibilidade do inventário, misturando efetivamente a tecnologia com uma abordagem humana. Na frente do retalho físico, será fundamental perceber como integrar tais sistemas. No ano passado, a Zegna introduziu a ferramenta digital Zegna X, um sistema abrangente baseado em IA que não só permite aos clientes escolher e encontrar os seus modelos, selecionando tecidos e cores enquanto visualizam o outfit completo em detalhe, mas também dá aos conselheiros de estilo da marca e diretor artístico acesso direto a cada venda e informação do cliente, com a capacidade de refinar, aperfeiçoar e otimizar a oferta. Na frente digital, no entanto, a adoção generalizada de personal shoppers de IA exigirá ganhar a confiança do cliente e provar que podem realmente melhorar a experiência de compra — especialmente numa altura em que os canais online são usados para procurar os melhores descontos em diferentes retalhistas, como visto com o Lyst. Mas será que a aceleração do processo de compra de um produto específico ajudará realmente a impulsionar as vendas em declínio? Ou limitar-se-á a eliminar completamente a relação humana entre cliente e retalhista?
