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Inteligência artificial reduz desperdício de alimentos frescos em grande varejista de São Paulo

Apesar de vitais para a humanidade, frutas, verduras e hortaliças sofrem um problema crônico de desperdício. De acordo com dados da Organização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimentação (FAO), mais de 45% da produção global é descartada. Estima-se que 1,3 bilhão de toneladas desses alimentos sejam desperdiçadas por ano. 

Através do uso de inteligência artificial (IA), no entanto, essa realidade pode ser transformada. Isso é o que acreditam os fundadores da Aravita, startup do trio de empreendedores Marco Perlman, Aline Azevedo e Bruno Schrappe, que vê a IA como uma ferramenta capaz de otimizar a gestão de alimentos frescos e reduzir o desperdício entre varejistas. 

Há um ano, a companhia recebeu uma rodada seed de investimento de R$ 12 milhões, liderada pelo fundo Qualcomm Ventures e 17Sigma. A equipe da startup investiu o montante na aquisição de talentos e no desenvolvimento de seu produto, e, agora, já está promovendo testes piloto com sua tecnologia – que tem o varejo de alimentos como seu alvo.

Leia mais: IA generativa: áreas de finanças, saúde e varejo buscam melhorar experiência do cliente

“A gente acredita que o problema é sistêmico. É um problema de cadeia. Mas existem alguns bons motivos para começar a trabalhar pelo varejo”, explicou Perlman, que é CEO da Aravita, ao IT Forum. De acordo com o executivo, esses motivos incluem o poder econômico do varejo e a ideia de que é mais fácil organizar uma cadeia de produção a partir da demanda, não da oferta. 

Mas também é possível resumir a decisão a uma visão pragmática. “O varejo é o único lugar da cadeia de alimentos frescos onde você tem um volume de dados grande, além de atualização frequente, altíssima granularidade e de qualidade muito alta”, contou. “É daí parte absolutamente tudo o que fazemos”. 

A IA da Aravita concilia informações internas da rede varejista na gestão dos alimentos frescos, incluindo histórico de vendas, planejamento de promoções e dados da realidade das lojas com outras diversas variáveis externas como sazonalidade, datas comemorativas, clima, cenário econômico, preço na concorrência, entre outras. O objetivo é chegar o mais próximo possível do “pedido perfeito” de produtos frescos, evitando excessos ou falta de produtos, o que resulta em custos desnecessários e perda de vendas. 

“A gente entende que ter um produto fresco de alta qualidade é um promotor de vendas. É isso que a gente quer gerir. A gente quer gerir um frescor na gôndola e, a partir disso, aumentar a venda e diminuir o desperdício”, pontuou o CEO. 

St. Marche tem projeto piloto

Com 31 lojas espalhadas por São Paulo, Grande São Paulo, Campinas e Santos, a rede de supermercados St. Marche está testando a solução em um projeto piloto. O teste com a Aravita ocorre em algumas das lojas da rede, com produtos específicos e relevantes do portfólio de alimentos frescos, como banana e batata. 

Até o final do primeiro semestre, a tecnologia rodará em todas as lojas do grupo. Os resultados preliminares são promissores. Os algoritmos de previsão de demanda proprietários da Aravita chegaram a reduzir a diferença entre projetado e real em até 50%. Já o modelo de recomendação de compra – que, além da previsão de demanda também leva em consideração estoque, exposição e regras de abastecimento para uma amostra de produtos – foi utilizado em 70% das decisões das lojas para os produtos testes.  

“O piloto ainda está em fase inicial, mas os primeiros testes nos dão indicativos de que estamos no caminho certo”, pontuou Eliane Souza Nascimento, diretora de Supply Chain do St. Marche. 

Além de ferramentas tradicionais de IA, como aprendizado de máquina, a empresa está explorando capacidades de IA generativa em sua solução. Uma das é um recurso conversacional que é capaz de interpretar a linguagem falada do usuário através do uso de LLMs para trazer insights específicos relacionados aos produtos frescos.

Outro uso previsto é a leitura de fotos para identificar um produto que não está maduro, por exemplo. “Nós estamos olhando maneiras de trocar informações desestruturadas e conversacionais, através de AI generativa, com o usuário”, disse Perlman. 

Além do projeto junto ao St. Marche, a companhia tem um segundo piloto rodando com outra grande rede varejista. Segundo o líder da Aravita, o projeto está “três meses” atrás do St. Marche em termos de adoção, mas também pertence a uma companhia de grande porte, com faturamento de mais de R$ 1 bilhão.

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