GRANDE CONSUMO
É a ausência de uma estrutura sólida de dados que compromete os resultados obtidos com a IA. A este fator acresce ainda o facto de qualquer processo de transformação digital implicar investimentos significativos, algo que representa, inevitavelmente, um desafio financeiro adicional, sobretudo para empresas que ainda não dispõem de infraestruturas tecnológicas avançadas
dos. “Conseguimos fornecer insights sobre o comportamento de com - pra, performance de categorias ou até sobre como a disposição dos pro - dutos afeta as vendas. Estes dados podem também ser partilhados com marcas e CPGs, promovendo uma gestão mais estratégica do ponto de venda” , reforça. Além disso, a Sensei ajuda a reduzir custos operacionais e a viabilizar modelos de funcionamento 24/7, mesmo em lojas de pequena dimensão. A solução é escalável e adaptável, seja num hipermercado, numa loja de conveniência ou num espaço hospitalar. “A ideia é simples: tornar o retalho mais inteligente, sem o tornar mais complexo” . Também a Priceless atua com esta lógica de proximidade e customização. A empresa tem vindo a apoiar retalhistas na ado- ção de ferramentas práticas e ajustadas às especificidades de cada operação. Entre as soluções disponibilizadas incluem-se análise de tráfego, automação de processos e geração de insights preditivos. Um dos casos destacados é o da FootfallCam, ferra- menta que permite uma análise detalhada do comportamento dos consumidores e ajuda os gestores a tomar decisões informa- das e em tempo real. Obstáculos a ultrapassar Mas, como diz o ditado, “nem tudo são rosas”. Apesar do enor- me potencial da inteligência artificial, há ainda vários desafios a ultrapassar. Um recente estudo da Associação da Economia Digital (ACEPI) revela que a falta de uma estratégia de dados é, atualmente, o maior obstáculo à adoção eficaz da IA generativa no retalho nacional. Nesta linha, João Sanches salienta que um dos principais entraves reside precisamente na qualidade e na gestão dos dados. Isto é especialmente relevante se considerar- mos que a eficácia da tecnologia depende, em larga medida, de dados precisos e bem organizados.
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