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Con tecnología AWS, iFood implementa un área de inteligencia artificial para mejorar la experiencia de los clientes y los restaurantes

2020

Hace poco más de un año, iFood, líder en el mercado latinoamericano de comida a domicilio, decidió que era hora de invertir en inteligencia artificial para mejorar su atención a restaurantes y consumidores. Para respaldar la nueva estructura y su demanda de procesamiento para grandes volúmenes de datos, la empresa confía en los servicios de Amazon Web Services, que ofrecen la flexibilidad y escalabilidad necesarias para brindar información en tiempo real sobre diversas operaciones de la empresa.

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“La estructura que ofrece AWS nos permite entrenar diferentes modelos en máquinas del tamaño que necesitamos y, más que eso, poner estos modelos en producción de una manera sencilla, sin tener que empezar de cero. Además, contamos con herramientas que facilitan mucho la vida a nuestros científicos de datos, lo que ayude a aumentar su productividad ".

Sandor Caetano
Chief Data Scientist en iFood  

El desafío

Fundada en 2011, iFood, la foodtech líder en Latinoamérica, desarrolla operaciones en México y Colombia, y en sus primeros años mejoró su modelo operativo, siguiendo la evolución del mercado y creciendo año a año.

Inicialmente, iFood funcionó como una red integrada para realizar pedidos en línea de los restaurantes que lo componían. Con el tiempo, la empresa comenzó a desarrollar su propia tecnología. Hace 18 meses, por ejemplo, empezó a trabajar con flota propia, a través de mensajeros que se registran en la plataforma y hoy representan una parte importante de las entregas.

En la actualidad, más del 20% de los pedidos realizados utilizan toda la plataforma de ventas de iFood, pasando por el marketplace, CRM y el propio repartidor. "Ya existían iniciativas de IA en la empresa, pero no estaban centralizadas y se utilizaban básicamente para responder preguntas de las áreas de negocio", recuerda Sandor Caetano, Chief Data Scientist en iFood, señalando que la empresa ya contaba con una estructura de datos.

Hace poco más de un año, iFood decidió crear su Academia de Inteligencia Artificial, enfocándose en el desarrollo de investigaciones en las áreas de Machine Learning, Deep L earning, eficiencia logística y otras relacionadas con el ecosistema de la empresa. La iniciativa es el resultado de una inversión de USD $ 20 millones, parte de una inversión realizada por los accionistas en 2019.

“Creamos esta área para afrontar la necesidad de crecer, escalar y enfrentarse a la competencia”, explica Caetano, recordando que el objetivo era tener una estructura que se ocupara del equipo de IA ya existente y comenzara a apoyar las decisiones de los directivos de la empresa. "Esto cambiaría la forma en que se veía el Machine Learning, ya que se usaría para la automatización de decisiones, dando respuestas simples donde había un exceso de datos", dice.

Para llevar a cabo el desarrollo, realizar las pruebas necesarias y ponerlo todo en funcionamiento, iFood necesitaría una infraestructura muy robusta que solo se aprovecharía realmente al máximo durante las horas puntas. La alternativa era buscar una empresa que ofreciera esta infraestructura en la nube, permitiendo su pago por uso y ofreciendo flexibilidad y escalabilidad cuando fuera necesario.

Por qué Amazon Web Services

iFood ya usaba servicios de AWS, como almacenamiento y bases de datos administradas, entre otros. Desde ahí, ampliar el uso de AWS fue el camino natural. “La estructura que ofrece AWS nos permite entrenar diferentes modelos en máquinas del tamaño que necesitamos y, más que eso, poner estos modelos en producción de una manera sencilla, sin tener que empezar de cero. Además, contamos con herramientas que facilitan mucho la vida del científico de datos, haciéndolo lo más productivo posible”, dice Caetano.

Entre las principales soluciones utilizadas se encuentran Amazon SageMaker, que alberga toda la infraestructura de prueba del modelo; Amazon Kinesis, que facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de transmisión en tiempo real; y Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para mantener los modelos ejecutándose.

El uso de la infraestructura de AWS permitió a la Academia de Inteligencia Artificial de iFood expandir el uso de algoritmos. Una de las primeras áreas beneficiadas fue su logística. "Necesitamos decirle al cliente cuánto tardará en entregarse el pedido", dice. Para ello, iFood cuenta hoy con un simulador de rutas, donde es posible analizar diferentes parámetros operativos según los días de la semana y los horarios.

Las simulaciones se llevan a cabo en el entorno seguro de AWS y, una vez probadas, se ponen en producción. “El uso de estos algoritmos aceleró el proceso de descubrimiento de nuevos parámetros y, como resultado, nuestra área de Logística hoy es mucho más eficiente y entregamos más pedidos que hace dos años”, compara Caetano.

Lo mismo ocurre con las listas de recomendaciones de clientes. La aplicación iFood recomienda restaurantes y platos según el gusto del usuario a través de modelos procesados en AWS. “Todo esto pasa por estos modelos. Hoy somos capaces de controlar lo que se mostrará en la aplicación, estrategias y promociones gracias a estos algoritmos. Este nivel de personalización del servicio es posible gracias a Amazon SageMaker, que procesa todos nuestros modelos”, señala.

Los beneficios

Hoy en día, todos los modelos probados por la Academia de Inteligencia Artificial de iFood ya están funcionando como un punto de referencia. De este modo, la empresa ha ido logrando importantes ganancias en productividad y mejoras en sus niveles de servicio. Según Caetano, desde que se empezaron a utilizar los algoritmos, el SLA de entrega ha aumentado del 80% al 95%.

En el área de logística, la distancia recorrida por el personal de reparto se redujo en un 12% gracias a la optimización de rutas. Lo mismo sucedió con el tiempo de inactividad de estos profesionales, que se redujo en un 50%.

“Cuando hablamos de recomendaciones, también hubo una mejora significativa en la conversión”, celebra Caetano, recordando que hoy es posible que iFood optimice las listas para que muestren restaurantes cerca de la casa de los clientes, optimizando también las entregas.

Además de estos, la empresa obtuvo ganancias como:

  • La empresa llegó a más de mil ciudades;
  • El ecosistema alcanzó 220 mil restaurantes y 170 mil repartidores registrados trabajando en la plataforma;
  • iFood alcanzó más de 39 millones de pedidos al mes.

Próximos pasos

Con poco más de un año de operaciones, la Academia continuará expandiendo sus operaciones. Según Caetano, ahora están centrándose en las ampliaciones horizontales. “Todavía estamos comenzando. Hay aplicaciones que estamos desarrollando para hacer la vida más fácil a los restaurantes”, revela, recordando que, aquí, hay dos enfoques diferentes. Uno prevé el uso de IA para mejorar la imagen de los platos que los restaurantes ponen en la aplicación. En otro, la Inteligencia Artificial se utilizará para agregar datos en la descripción de estas imágenes, permitiendo al cliente identificar los ingredientes de los platos, por ejemplo.

Más información

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Sobre iFood

iFood, líder en comida a domicilio online en Latinoamérica, tiene 39 millones de pedidos mensuales. En el mercado desde hace nueve años, la empresa de origen brasileño también está presente en México y Colombia. Trabaja con socios con iniciativas que combinan inteligencia empresarial y soluciones de gestión para los aproximadamente 220.000 restaurantes registrados en más de 1.000 ciudades de Brasil. IFood cuenta con importantes inversores, como Movile, líder mundial en mercados móviles, y Just Eat, una de las empresas de pedidos online más grandes del mundo.

Beneficios con AWS

  • El SLA de entrega aumentó del 80% al 95%;
  • En el área de logística, la distancia recorrida por el personal de reparto se ha reducido en un 12% gracias a la optimización de rutas;
  • Lo mismo sucedió con el tiempo de inactividad de estos profesionales, que se redujo en un 50%;
  • La empresa llegó a más de mil ciudades;
  • El ecosistema alcanzó 220 mil restaurantes y 170 mil repartidores registrados trabajando en la plataforma;
  • iFood alcanzó más de 39 millones de pedidos al mes.

Servicios AWS utilizados

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que brinda a todos los científicos y desarrolladores de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de Machine Learning (ML).

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Amazon EKS

Amazon EKS es un servicio de Kubernetes totalmente administrado, que se utiliza para ejecutar aplicaciones que son más confidenciales y esenciales para la misión crítica de una empresa debido a la seguridad, confiabilidad y escalabilidad.

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Amazon Kinesis

Amazon Kinesis facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de transmisión en tiempo real, lo que le permite obtener información oportuna y reaccionar rápidamente a la nueva información.

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Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB es una base de datos y un documento de valor clave que ofrece un rendimiento de milisegundos de un solo dígito a cualquier escala.

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