La plataforma desarrollada sustituye el proceso manual de mantenimiento del catálogo, que actualmente cuenta con unos 30.000 artículos, y reduce el tiempo de registro de productos en un 84%.
Qué ofrece
- La actualización del catálogo se completó en tan solo unos clics.
- El tiempo de registro de artículos se redujo de 13 minutos a 2 minutos.
- Descripción más detallada del artículo.
- Se prevé un crecimiento del 10% en las búsquedas en línea.
Visión general
A gimba Gimba es una empresa brasileña líder en el sector minorista y de la cadena de suministro, responsable de las redes de 300 de las 500 empresas más grandes de Brasil, programando todas las entregas, los estándares de calidad y definiendo los acuerdos de nivel de servicio (SLA) para el reabastecimiento. Con el apoyo de AWS y Flexa Cloud, un socio de AWS que utiliza inteligencia artificial generativa (IA), Gimba desarrolló una plataforma para automatizar los pasos necesarios para crear su catálogo de productos, que contiene aproximadamente 30 000 productos.
Acerca de Gimba
Gimba, empresa pionera en el mercado de la gestión de la cadena de suministro y la distribución, ayuda a empresas y consumidores a obtener artículos esenciales para su vida diaria.
Oportunidad
Daniel Arruda, director de tecnología (CTO) de Gimba, explica que las actualizaciones del catálogo se realizaban anteriormente de forma manual para los aproximadamente 300 productos nuevos que se añadían mensualmente.
“Cada fabricante nos envía los datos de sus productos en formatos diferentes, y contamos con varios colaboradores que leen y estandarizan estos datos, creando las descripciones de los productos en nuestro catálogo, especialmente en el online”, explica.
João Ricardo Miliozzi David, analista de marketing de Gimba, añade que "existe preocupación por cómo se describe el producto para demostrar la personalidad de Gimba, informar al consumidor sobre las principales características del producto de una manera única y, al mismo tiempo, resultar más atractivo para los algoritmos de búsqueda".
Según Arruda, siempre y cuando otras herramientas de IA generativa Cuando llegaron al mercado, el equipo encargado de actualizar el catálogo comenzó a experimentar.
“Las utilizamos de forma no metodológica para elaborar algunos textos, que luego fueron revisados y mejorados por el equipo. Este proceso fue manual. Las preguntas no estaban estandarizadas, ni tampoco el uso de las respuestas”, explica.
Con el objetivo de aumentar la productividad y mejorar la calidad de las descripciones de productos, el equipo de Arruda vio en AWS una oportunidad para utilizar la Inteligencia Artificial Generativa (IA) de forma más eficiente y escalable. Además, AWS podría dar un paso más allá, personalizando la IA según la denominada "personalidad" de Gimba.
“Tenemos plena confianza en AWS como socio estratégico en nuestro primer proyecto conjunto.”
Daniel Arruda, director de tecnología de Gimba
¿Por qué AWS?
Tras presentar el proyecto a AWS, Gimba fue invitada a desarrollar una plataforma adaptada a sus necesidades y a llevar la solución de catálogo a la nube de AWS.
Con el apoyo de Flexa NubeEl primer prototipo, basado en Amazon SageMaker, se creó para entrenar y ajustar el modelo LLM. Se utilizó una muestra de 900 productos con descripciones ideales para entrenar el modelo y que comprendiera lo que se esperaba.
“Durante el proceso de aprendizaje, probamos dos o tres productos nuevos y los resultados fueron impresionantes”, afirma Arruda.
“Con este primer éxito, sabíamos que íbamos por el buen camino”, afirma Deivid Bitti, director ejecutivo de Flexa Cloud.
"Cuando tuvimos acceso a Amazon Bedrock, comenzamos la transición a los servicios gestionados de AWS."
El modelo elegido, Claude-2, fue fundamental para el éxito de la plataforma gracias a su amplio rango de contexto (hasta 100 000 tokens), lo que nos permitió utilizar técnicas de ingeniería avanzadas y listas para usar que eliminaron la necesidad de entrenar o ajustar el modelo manualmente. Como resultado, redujimos el coste de la solución en más del 50 %.
Todo el proceso de desarrollo con AWS se basó en el principio de personalizar el uso de la IA generativa para satisfacer las necesidades de Gimba, específicamente las del equipo de registro. Creamos una plataforma en línea con una interfaz única y fácil de usar que automatiza la aplicación de las API de Amazon Bedrock y la creación inmediata en el backend.
Resultados
Ahora, con tan solo unos clics, el catálogo de productos se actualiza dentro de esta interfaz, que automatiza una serie de ajustes que antes se realizaban manualmente.
“La plataforma ya utiliza nuestro estándar de comunicación y el lenguaje HTML. Es mucho más rápida; no hay comparación con el proceso anterior. Redujimos el tiempo de registro de 13 minutos a 2 minutos por producto”, explica Juliana de Freitas Ribeiro, responsable de registro.
Por otro lado, los clientes de Gimba también obtuvieron acceso a una descripción más completa e informativa, lo que eliminó las dudas sobre el producto y aumentó la tasa de conversión de ventas.
“Internamente, esperamos una mayor productividad en la generación de registros y búsquedas orgánicas mejor posicionadas gracias al uso optimizado de palabras clave”, revela Daniel Arruda, citando un crecimiento previsto del 10% en estas búsquedas.
Próximos pasos
Tras el éxito de la nueva plataforma de productos, el equipo de registro prevé trasladar todos los productos que actualmente se encuentran en el catálogo a través de esta herramienta y renovar los listados existentes.
“Al aplicar este método a los nuevos productos, liberamos al equipo de registro para otras tareas, ya que la descripción requiere más tiempo. De esta forma, logramos elevar el estándar de calidad.”
Juliana de Freitas Ribeiro, Responsable de Registro
"Tenemos plena confianza en AWS como socio estratégico en nuestro primer proyecto conjunto."
Daniel Arruda, director de tecnología de Gimba
