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“Hoje, usamos a IA generativa em diferentes aplicações, da descrição do produto ao controle do estoque, passando pela forma como os clientes enxergam os resultados na plataforma”, diz Leandro de Paula, diretor de Tecnologia da Amazon para a América Latina. “Com o tempo, vamos ver cada vez mais interações com clientes feitas por modelos de linguagem. É a evolução natural.”

Em entrevista a Época NEGÓCIOS, o executivo falou ainda sobre os sistemas por trás do novo programa da empresa, o Amazon Quase Novo, e a estratégia da empresa na disputa das big techs pelo melhor modelo de linguagem.

Confira os melhores trechos da entrevista.

ÉPOCA NEGÓCIOS Em que áreas da operação de varejo a IA está sendo mais usada?

Leandro de Paula A Amazon usa machine learning desde 1995, quando começaram as suas operações. O que é o sistema de recomendações para clientes, senão inteligência artificial? O que aconteceu nos últimos anos foi que o uso de redes neurais permitiu um avanço muito rápido da tecnologia. Além disso, o crescimento do poder computacional fez com que pudéssemos encontrar aplicações mais práticas para essas redes neurais, com novas interfaces. Quer dizer, a IA generativa não existiria sem um forte poder computacional por trás, e não seria tão popular não fosse o novo approach para lidar com problemas. Para lidar com essa inovação, e com a chegada de novas tecnologias, nós usamos um modelo de inovação ágil, com times de oito pessoas, todas com perfis diferentes. Porque, dessa maneira, a comunicação e a tomada de decisão são mais rápidas.

E como a IA generativa está transformando os processos do varejo?

Há várias aplicações, tanto para beneficiar os clientes, quanto para os vendedores parceiros. Recentemente, a tecnologia nos ajudou a resolver uma questão que parece simples, mas teve um grande impacto para os usuários. Vamos supor que você entre em um marketplace procurando um tênis Nike X preto, número 40. Daí, nos primeiros resultados, só aparece tênis branco. A tendência é o cliente desistir – mas, se descesse um pouco mais na busca, provavelmente encontraria o preto. Isso acontece porque o cadastro às vezes é feito pelos vendedores, às vezes pelo fornecedor, o que gera resultados múltiplos. O novo sistema detecta pelas fotos e pela descrição tudo o que está duplicado. E daí o cliente passa a ver um único resultado, com todas as variações de cor e tamanho. Dependendo da escolha, o sistema direciona para o vendedor mais adequado.

A IA generativa também ajuda os vendedores, já que agora eles não precisam mais fazer uma descrição completa dos produtos. Nós pedimos só uma foto e alguns dados. A partir disso, os modelos de linguagem geram o texto completo – os vendedores só precisam revisar. É muito mais rápido e prático para os parceiros, e gera menos erro para nós.

Houve ainda avanços na logística, dessa vez com machine learning. Há dois anos a tecnologia é usada para calcular como o cliente pode receber o produto no menor prazo possível, e com a menor taxa de imposto. Mas agora a IA age proativamente, transferindo os produtos entre os armazéns e as estações de entrega em tempo real, de acordo com a localização da demanda real e prevista.

Enquanto empresas como OpenAI e Google lançaram seus Chats e Bards, a Amazon preferiu oferecer ferramentas para que as empresas pudessem criar os seus próprios modelos de linguagem. O que há por trás dessa estratégia?

Não sou a melhor pessoa para comentar, mas o que eu posso dizer é que a Amazon entrou nessa nova era com uma visão de que é necessário fornecer essa tecnologia para outras empresas, como mais um serviço da AWS. Dessa maneira, os clientes contam com a facilidade de uso de configuração, uma documentação muito bem-feita e uma série de componentes prontos que podem usados. Eles podem tanto montar um modelo do zero quanto utilizar as ferramentas que estamos propondo. Há ainda um produto chamado CodeWhisperer, que facilita a criação e desenvolvimento de outros sistemas, criando códigos com mais rapidez.

No final de setembro, a Amazon.com lançou a nova Alexa, com recursos de IA generativa. Agora, o boato é que pretende lançar um buscador de produtos com inteligência artificial. Como estão esses planos?

Eu não posso comentar. Mas seria excelente, não é? Acredito que vamos ver cada vez mais os modelos de linguagem sendo usados nas interações das empresas com os clientes. Em se tratando da Amazon, que já tem todo um histórico de interlocuções com os clientes via Alexa, é natural que algo esteja sendo pensado para aprimorar a experiência do cliente com o site. Acredito que seria algo mais intuitivo, com o e-commerce se portando como um vendedor. O cliente diz apenas que quer um tênis moderno de couro preto, e o site faz o resto. Mas não sei dizer quando ou como isso vai acontecer.

Aqui no Brasil, vocês lançaram há poucas semanas o Amazon Quase Novo, voltado para itens usados. Como garantir que os produtos colocados para revenda no site são seguros e à prova de fraudes?

O objetivo do programa é revender com descontos produtos que foram devolvidos pelos clientes, mas estão em perfeito estado. Para lançar a iniciativa, nós desenvolvemos essa tecnologia do zero. O conceito até já existia nos Estados Unidos, mas a forma como funciona lá é muito diferente da nossa. Para começar, existem todas as questões fiscais, porque aqui temos que gerar uma nota de devolução e depois outra de saída. Depois existe, claro, toda a questão da segurança. É preciso fazer uma varredura e validar que aquilo não foi violado, e que o produto está funcionando perfeitamente. Porque tem gente que tira componentes internos do produto, como uma placa, e depois quer revender, por exemplo. Criamos processos pra que isso não aconteça, e avaliamos a qualidade de cada produto para estabelecer qual será o desconto. Está tudo bem calibrado, um bom trabalho da equipe. Foi o time brasileiro também que gerou todas as notas fiscais eletrônicas usadas pela Amazon em 15 países. Porque nós adotamos essa prática antes, e só agora ela está se espalhando – a NFE será padrão na Europa inteira em 2028.

Mesmo com toda a operação de varredura e os descontos, o programa é lucrativo?

Nós acreditamos que ele seja vantajoso para os clientes, e esse é o maior objetivo. Sempre partimos desse quesito na Amazon. Se é bom para os clientes, como fazemos com que a operação seja sustentável no longo prazo? Veja bem, o segredo da empresa é ter um catálogo maior e preços menores, para atrair mais clientes. Um programa como o Quase Novo tem o potencial de levar mais gente para o site, o que atrai mais vendedores. E, com mais vendedores, temos mais produtos. E o ciclo se fecha. Então a pergunta nunca é quanto lucro aquilo vai trazer, mas quanto de catálogo a mais vamos ganhar. O programa também estimula a economia circular, um tema muito caro para a empresa, que assumiu o compromisso de zerar suas emissões de carbono até 2040.