Gimba adopta la IA generativa en AWS para mejorar su catálogo de productos.

El director de Tecnología de Gimba, Daniel Arruda, explica que hasta ahora las actualizaciones del catálogo de los aproximadamente 300 productos nuevos que se incluyen cada mes se realizaban manualmente. “Cada fabricante nos envía los datos de sus productos en distintos formatos y tenemos varios colaboradores que leen y normalizan estos datos, creando descripciones de los productos en nuestro catálogo, especialmente en línea”, explica. João Ricardo Miliozzi David, analista de marketing de Gimba, señala también que “existe una preocupación con la forma en que se describe el producto para demostrar la personalidad de Gimba, informar al consumidor sobre las principales características del producto de forma exclusiva y ser más atractivo para los algoritmos de búsqueda, simultáneamente”.

Según Arruda, desde que llegaron al mercado otras herramientas de IA generativa, el equipo responsable de actualizar el catálogo empezó a experimentar. “Los utilizamos de forma no metodológica para producir algunos textos, que luego el equipo revisó y mejoró. Este proceso se realizaba de forma manual. Las preguntas no estaban normalizadas, ni tampoco el uso de las respuestas”, afirma.

Con el objetivo de aumentar la productividad y la calidad de las descripciones de productos, el equipo de Arruda identificó en AWS la oportunidad de utilizar la inteligencia artificial generativa (IA) de un modo más eficaz y escalable. Es más, AWS podría dar un paso más, personalizando la IA según la “personalidad” de Gimba. “Confiamos plenamente en AWS como socio estratégico en nuestro primer proyecto conjunto”, afirma.

Después de presentar el proyecto a AWS, se invitó a Gimba a desarrollar una plataforma adaptada a sus necesidades y a llevar la solución de catálogo a la nube de AWS. Con el soporte de Flexa Cloud, se creó el primer prototipo basado en Amazon SageMaker para el entrenamiento y los ajustes del modelo de LLM. Para entrenar el modelo se utilizó una muestra de 900 productos con descripciones óptimas que le permitiera comprender lo que se espera de ellos. “Probamos dos o tres productos nuevos durante el proceso de aprendizaje y los resultados fueron impresionantes”, afirma Arruda.

“Con este primer éxito sabíamos que íbamos por buen camino”, afirma Deivid Bitti, director general de Flexa Cloud. «Cuando recibimos acceso a Amazon Bedrock , comenzamos la transición al servicio administrado de AWS». El modelo elegido, Claude-2, fue fundamental para el éxito de la plataforma debido a su gran ventana de contexto (de hasta 100 000 tokens), lo que nos permitió utilizar técnicas avanzadas de ingeniería de peticiones que excluían la necesidad de entrenar o ajustar manualmente el modelo. Como resultado, redujimos el costo de la solución en más de un 50 %.

Todo el proceso de desarrollo con AWS se basó en el principio de adaptación del uso de la IA generativa a las necesidades de Gimba, concretamente a las del equipo de registro. Creamos una plataforma en línea con una única interfaz de uso sencillo que automatiza la aplicación de las API de Amazon Bedrock y la creación de solicitudes en el backend.

Ahora, en unos pocos clics, el catálogo de productos se actualiza dentro de esta interfaz que automatiza una serie de ajustes que antes se realizaban manualmente. “La plataforma, que ya se creó con nuestro estándar de comunicación y con el etiquetado HTML, es más rápida, no se puede comparar con el proceso que teníamos antes. Redujimos el tiempo de registro de 13 a 2 minutos por producto”, explica Juliana de Freitas Ribeiro, responsable de registro.

Por otro lado, los clientes de Gimba también tuvieron acceso a una descripción más completa e informativa, lo que eliminó preguntas sobre el producto y aumentó la conversión de ventas. “A nivel interno, esperamos un aumento de la productividad en la producción de registros y un mejor posicionamiento en las búsquedas orgánicas gracias a un uso mejorado de las palabras clave”, revela Daniel Arruda, citando una expectativa de crecimiento del 10 % en estas búsquedas.

Con el éxito de la plataforma para nuevos productos, el equipo de registro espera pasar todos los productos actualmente en el catálogo a través de esta herramienta y reformular los registros existentes. “Con esta medida para los nuevos productos, hemos liberado al equipo de registro para que pueda dedicarse a otras tareas, ya que la descripción es lo que lleva más tiempo. De esta manera, pudimos elevar el estándar de calidad», dice Juliana.