A Gimba adota IA generativa na AWS para aprimorar seu catálogo de produtos

O CTO (Chief Technology Officer) da Gimba, Daniel Arruda, explica que as atualizações do catálogo eram realizadas manualmente até agora, para todos os cerca de 300 novos produtos incluídos mensalmente. “Cada fabricante nos envia os dados de seus produtos em formatos diferentes e temos vários colaboradores que lêem e padronizam esses dados, criando descrições de produtos em nosso catálogo, especialmente o on-line”, explica. João Ricardo Miliozzi David, analista de marketing da Gimba, também acrescenta que “existe uma preocupação com a forma como o produto é descrito para demonstrar a personalidade do Gimba, informar o consumidor sobre as principais características do produto de forma exclusiva e ser mais atraente para algoritmos de busca, simultaneamente”.

De acordo com Arruda, desde que outras ferramentas de IA generativa chegaram ao mercado, a equipe responsável pela atualização do catálogo começou a experimentar. “Nós os usamos de forma não metodológica para produzir alguns textos, que foram então revisados e aprimorados pela equipe. Esse processo foi manual. As perguntas não foram padronizadas, nem o uso das respostas”, diz ele.

Pensando no aumento da produtividade e na qualidade da descrição do produto, a equipe de Arruda viu na AWS a oportunidade de usar a Inteligência Artificial Generativa (IA) de forma mais eficiente e escalável. Além disso, a AWS seria capaz de dar o próximo passo, personalizando a IA de acordo com a chamada “personalidade” de Gimba. “Confiamos profundamente na AWS como parceira estratégica em nosso primeiro projeto conjunto”, diz ele.

Depois de apresentar o projeto à AWS, a Gimba foi convidada a desenvolver uma plataforma adaptada às suas necessidades e levar a solução de catálogo para a nuvem da AWS. Com o suporte da Flexa Cloud, o primeiro protótipo baseado no Amazon SageMaker foi criado para treinamento e ajustes no modelo LLM. Uma amostra de 900 produtos com descrições ideais foi usada para treinar o modelo para que ele entendesse o que é esperado. “Testamos dois ou três novos produtos durante o processo de aprendizado e os resultados foram impressionantes”, diz Arruda.

“Sabíamos que estávamos no caminho certo com esse primeiro sucesso”, diz Deivid Bitti, CEO da Flexa Cloud. “Quando recebemos acesso ao Amazon Bedrock , iniciamos a transição para o serviço gerenciado da AWS.” O modelo escolhido, Claude-2, foi fundamental para o sucesso da plataforma devido à sua grande janela de contexto (de até 100.000 tokens), o que nos permitiu usar técnicas avançadas de engenharia imediata que excluíram a necessidade de treinar ou ajustar manualmente o modelo. Como resultado, reduzimos o custo da solução em mais de 50%.

Todo o processo de desenvolvimento com a AWS foi baseado no princípio de personalizar o uso da IA generativa de acordo com as necessidades do Gimba, especificamente as da equipe de registro. Criamos uma plataforma on-line com uma única interface fácil de usar que automatiza a aplicação das APIs do Amazon Bedrock e a criação imediata no back-end.

Agora, com alguns cliques, o catálogo de produtos é atualizado dentro dessa interface que automatiza uma série de ajustes que antes eram realizados manualmente. “A plataforma já cria com nosso padrão de comunicação e com marcação HTML. Ficou mais rápido, não há como compará-lo com o processo que tínhamos antes. Reduzimos o tempo de registro de 13 minutos para 2 minutos por produto”, explica Juliana de Freitas Ribeiro, gerente de registro.

Por outro lado, os clientes do Gimba também obtiveram acesso a uma descrição mais completa e informativa, eliminando perguntas sobre o produto e aumentando a conversão de vendas. “Internamente, esperamos maior produtividade na produção de cadastros e buscas orgânicas melhor posicionadas com base no uso aprimorado de palavras-chave”, revela Daniel Arruda, citando uma expectativa de crescimento de 10% nessas buscas.

Com o sucesso da plataforma de novos produtos, a equipe de registro espera passar todos os produtos atualmente no catálogo por meio dessa ferramenta e reformular os registros existentes. “Ao fazer isso com os novos produtos, já liberamos a equipe de registro para outras tarefas, porque a descrição leva mais tempo. Dessa forma, conseguimos elevar o padrão de qualidade”, diz Juliana.