Introdução
O retalho e os bens de consumo embalados são setores definidos pela complexidade: milhares de SKU, ambientes de preços dinâmicos, compras multicanal e comportamentos dos clientes altamente variáveis. Para competir, as empresas estão a correr para implementar sistemas de IA de agência. Agentes autónomos, baseados em objetivos, que podem tomar decisões em tempo real. Mas a realidade é esta: a IA de agente é tão poderosa quanto os conjuntos de dados com que aprendemos. E no retalho/ bens de consumo bens de consumo, isso significa conjuntos de dados massivos e de alta qualidade com notas que capturam tudo, desde a disposição das prateleiras à opinião do cliente. Sem condutas de anotação e etiquetagem de dados expansíveis, até os sistemas de IA mais avançados ficam aquém. Este artigo explora por que motivo os líderes do retalho e da CPG estão a priorizar a anotação expansível para IA de agente, os fundamentos técnicos que tornam isto possível e como parceiros globais, como a Uber AI Solutions, proporcionam uma vantagem.
O crescimento da agência de IA no retalho e no consumo de bens de consumo
Cada uma destas aplicações requer dados anotados específicos do domínio: imagens de produtos ao nível do SKU, recibos, dados do POS, fotografias das prateleiras, opiniões dos clientes e informações localizadas da embalagem.
Monitorização de inventário autónoma
Os agentes de IA da Agência, com visão computadorizada, detetam perdas, artigos perdidos ou perdas de stock.
Otimização dos preços dinâmicos
Os agentes ajustam os preços quase em tempo real com base nos dados da concorrência, nos padrões de procura e nas promoções.
Agentes de envolvimento do cliente
Os sistemas de IA multimodais integram OCR, etiquetagem de análise de sentimento e NER (Reconhecimento de entidade nomeada) para responder aos comentários dos clientes e pedidos de apoio.
Inteligência da cadeia de fornecimento
Os agentes de IA coordenam fluxos logísticos complexos entre armazém, frota e retalhista, detetando os estrangulamentos antes que ocorram.
Por que motivo a etiquetagem de dados é o elo que falta
Sem anotações estruturadas, os agentes de IA da agência não têm a capacidade de analisar conjuntos de dados multimodais e de tomar decisões baseadas no contexto.
Os líderes de retalho e bens de consumo sabem que os seus desafios não se limitam a criar modelos, mas a alimentar esses modelos com os dados de formação corretos. Os principais requisitos incluem:
Anotação ao nível do SKU
Caixas delimitadoras e segmentação ao nível do produto, da embalagem e do tamanho.
OCR (reconhecimento ótico de carateres)
em faturas, recibos e etiquetas de conjuntos de dados estruturados.
Reconhecimento de entidade para taxonomias de produtos
Extrair atributos como marca, sabor, volume ou preço de textos e imagens.
Nota de opinião
avaliações de clientes, gravações de chamadas e dados de inquéritos para treinar os mecanismos de recomendação de PNL.
Etiquetagem de localização
de adaptar o texto das embalagens e dos produtos em mais de 200 idiomas.
Aprofundamento técnico – Fluxos de trabalho de anotação para retalho/CPG
Anotação multimodal
Os conjuntos de dados de retalho costumam combinar imagens, texto e áudio. Exemplo: uma fotografia de uma prateleira (segmentação de imagem), um recibo (OCR + extração de entidade) e uma consulta de voz (transcrição de áudio). As condutas de anotação multimodal integram estes sinais em conjuntos de dados unificados.
Modelos de consentimento e controlo de qualidade
Uma elevada precisão requer modelos de consentimento de dois e três julgadores para minimizar os erros de etiquetagem. Métricas como o Acordo Inter-Anotadores (IAA) e o Kappa de Cothen são utilizadas para quantificar a consistência entre os anotadores.
Criação de conjuntos de dados em casos extremos
Os agentes de IA da agente têm de lidar com casos raros, mas essenciais: SKU com etiquetas incorretas, artigos falsificados ou embalagens danificadas. Os canais de dados precisam de anotações específicas para evitar falhas.
Canalizações de aprendizagem ativas
A anotação é interativa. As estruturas de aprendizagem ativa permitem que os agentes de IA consultem amostras incertas, garantindo que os conjuntos de dados evoluem dinamicamente.
Ajuste de escala para empresas de retalho e consumo de bens de consumo
É aqui que as empresas atingem o seu maior desafio: a escala. Anotar 10 000 SKU em vários estabelecimentos, mercados e idiomas torna-se rapidamente um desafio global de operações de dados.
As Soluções de IA da Uber fornecem:
Alcance global:
Uma força de trabalho de mais de 8,8 milhões de trabalhadores diversos em todo o mundo
Capacidade multilíngue
Notas em mais de 200 idiomas
Fluxos de trabalho baseados em tecnologia
uLabel, a plataforma de anotações da Uber, fornece taxonomias configuráveis, auditabilidade e análises em tempo real
Entrega rápida
SLAs de apenas dois dígitos em horas para conjuntos de dados de retalho em volume
Mitigação de enviesamento
Regras de qualidade, modelos de consentimento e diversidade demográfica na comunidade de anotadores.
Impacto nos negócios – Por que motivo os líderes de retalho e bens de consumo gastam
Chegada mais rápida ao mercado
Os preços e as promoções com base em IA foram lançados em dias, em vez de meses.
Redução de custos
Poupanças mais elevadas vs. anotações internas
Precisão melhorada
Indiques de qualidade significativamente mais elevados, superando a referência do setor.
Aumento das receitas
Melhores mecanismos de personalização e recomendação aumentam o tamanho do carrinho e as compras recorrentes.
Conformidade regulamentar
Conjuntos de dados localizados, sem enviesamentos, que se alinham com as leis do mercado regional.
conclusão
A agente de IA no retalho/CPG não é uma visão de futuro. Está ativa, mas apenas para empresas que podem escalar anotações específicas de domínio. Desde dados ao nível dos SKU a ciclos de opinião multimodais, as etiquetas expansíveis são a base de agentes autónomos no retalho. Tudo pronto para dimensionar a sua IA de retalho ou CPG? Encontre-se hoje com os nossos especialistas e veja como a etiquetagem dos dados aumenta o impacto nos negócios.
Chegada mais rápida ao mercado
Os preços e as promoções com base em IA foram lançados em dias, em vez de meses.
Redução de custos
Poupanças mais elevadas vs. anotações internas
Precisão melhorada
Indiques de qualidade significativamente mais elevados, superando a referência do setor.
Aumento das receitas
Melhores mecanismos de personalização e recomendação aumentam o tamanho do carrinho e as compras recorrentes.
Conformidade regulamentar
Conjuntos de dados localizados, sem enviesamentos, que se alinham com as leis do mercado regional.
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