Com tecnologia AWS, iFood implementa área de IA para melhorar experiência de clientes e restaurantes

Há pouco mais de um ano o iFood, líder do mercado latino-americano de delivery de comida, decidiu que era hora de investir em Inteligência Artificial para dar mais assertividade no atendimento de restaurantes e consumidores. Para suportar a nova estrutura, e sua demanda de processamento de altos volumes de dados, a empresa conta com serviços da Amazon Web Services, que oferecem a flexibilidade e a escalabilidade necessárias para o fornecimento de informações em tempo real sobre diversas operações da companhia.

Fundado em 2011, o iFood, foodtech líder na América Latina, mantém operações no México e Colômbia, e em seus primeiros anos, aprimorou seu modelo operacional, acompanhando a evolução do mercado e crescendo ano a ano.

Inicialmente, o iFood trabalhava como uma rede integrada para realização de pedidos online dos restaurantes que a integravam. Com o tempo, a companhia começou a desenvolver tecnologia própria. Há 18 meses, por exemplo, passou a trabalhar com sua frota própria, por meio de entregadores que se cadastram na plataforma e hoje representam uma porção significativa das entregas.

Hoje, mais de 20% dos pedidos realizados utilizam toda a plataforma de vendas do iFood, passando pelo marketplace, CRM e entregador próprios. “Já havia iniciativas de IA na companhia, mas elas não estavam centralizadas e eram utilizadas basicamente para responder perguntas das áreas de negócios”, lembra Sandor Caetano, Chief Data Scientist do iFood, lembrando que a companhia já contava com uma estrutura de dados.

Há pouco mais de um ano, o iFood decidiu criar sua Academia de Inteligência Artificial, com foco no desenvolvimento de pesquisas nas áreas de machine learning, deep learning, eficiência logística e outras relacionadas ao ecossistema da companhia. A iniciativa é resultado de um investimento de US$ 20 milhões, parte de um aporte feito pelos acionistas em 2019.

“Criamos esta área para enfrentar a necessidade de crescer, escalar e enfrentar a competição”, explica Caetano, lembrando que o objetivo era contar com uma estrutura que cuidasse do time de IA já existente e passasse a oferecer suporte às decisões do board da empresa. “Isso mudaria a forma como o machine learning era encarado, já que ele passaria a ser usado para a automação de decisões, dando respostas simples onde houvesse excesso de dados”, diz.

Para fazer os desenvolvimentos, realizar os testes necessários e colocá-los em operação, o iFood necessitaria de uma estrutura robusta de TI que, no entanto, só seria plenamente utilizada em momentos de pico. A opção foi buscar uma empresa que oferecesse esta infraestrutura em nuvem, possibilitando seu pagamento por uso e oferecendo flexibilidade e escalabilidade quando necessário.

O iFood já utilizava serviços da AWS, como armazenamento e banco de dados gerenciado, entre outros. Com isso, a ampliação do escopo de trabalho foi o caminho natural. “A estrutura oferecida pela AWS nos permite treinar diversos modelos em máquinas do tamanho que necessitamos e, mais que isso, colocar estes modelos em produção de forma simples, sem precisarmos começar do zero. Além disso, contamos com ferramentas que facilitam muito a vida do cientista de dados, o tornando o mais produtivo possível”, afirma Caetano.

Entre as principais soluções utilizadas estão o Amazon SageMaker, que abriga toda a infraestrutura de teste de modelos; o Amazon Kinesis, que facilita a coleta, o processamento e a análise de dados de streaming em tempo real; e o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para manter os modelos no ar.

O uso da infraestrutura da AWS permitiu à Academia de Inteligência Artificial do iFood ampliar o uso de algoritmos. Uma das primeiras áreas beneficiadas foi a de Logística. “Precisamos dizer para o cliente quanto tempo o prato vai levar para ser entregue”, afirma. Para isso, o iFood conta hoje com um simulador de rotas, onde é possível analisar diferentes parâmetros de operação de acordo com os dias de semana e horários.

As simulações são realizadas no ambiente seguro da AWS e, uma vez comprovadas, são colocadas em produção. “O uso destes algoritmos acelerou o processo de descoberta de novos parâmetros e, com isso, nossa área de Logística hoje é muito mais eficiente. Entregamos mais do que há dois anos”, compara Caetano.

O mesmo vale para as listas de recomendação para os clientes. O aplicativo do iFood recomenda restaurantes e pratos de acordo com o gosto do usuário por meio de modelos processados na AWS. “Tudo isso passa por estes modelos. Hoje conseguimos controlar o que vai ser mostrado no app, estratégias e promoções graças a estes algoritmos. Esse nível de personalização do atendimento é possível graças ao Amazon SageMaker, que processa todos os nossos modelos”, ressalta.

Hoje, todos os modelos testados pela Academia de Inteligência Artificial do iFood já entram no ar com um benchmark. Com isso, a companhia vem conseguindo ganhos expressivos de produtividade e melhorias em seus níveis de serviço. Segundo Caetano, desde que os algoritmos passaram a ser utilizados o SLA de entregas subiu de 80% para 95%.

Na área de logística, a distância percorrida pelos entregadores foi reduzida em 12% graças a otimização das rotas. O mesmo aconteceu com o tempo ocioso destes profissionais, que foi reduzido em 50%.

“Quando falamos em recomendações, também houve uma melhora significativa na conversão”, comemora Caetano, lembrando que hoje é possível ao iFood otimizar listas para que apontem restaurantes próximos a casa dos clientes, otimizando também as entregas.

Além destes, a companhia teve ganhos como:

• A empresa chegou a mais de mil cidades;
• O ecossistema chegou a 220 mil restaurantes e 170 mil entregadores cadastrados atuando na plataforma;
• O iFood alcança mais de 39 milhões de pedidos por mês.

Com pouco mais de um ano de operações, a Academia deve continuar ampliando sua atuação. Segundo Caetano, o foco são as ampliações horizontais. “Ainda estamos começando. Há aplicações que estamos desenvolvendo para facilitar a vida dos restaurantes”, revela, lembrando que, aqui, há duas abordagens diferentes. Uma prevê o uso de IA para melhorar a imagem dos pratos que os restaurantes colocam no aplicativo. Em outra, a Inteligência Artificial será utilizada para agregar dados na descrição destas imagens, possibilitando ao cliente identificar os ingredientes dos pratos, por exemplo.

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