Garantir um fluxo eficiente de alimentos frescos é um dos principais desafios antigos do varejo. O equilíbrio entre oferta e demanda é essencial para evitar desperdícios e maximizar as vendas. Diante desse desafio, a inteligência artificial (IA) oferece uma variedade de ferramentas e técnicas para aprimorar as operações com alimentos frescos, otimizando processos e alcançando eficiência na entrega desses produtos aos consumidores.
Uma parceria recente entre a rede de supermercados St Marche e a Aravita, uma startup especializada em inteligência artificial, está redefinindo os padrões de abastecimento de alimentos frescos. A colaboração tem como objetivo atingir o tão almejado “pedido perfeito” de produtos frescos, evitando, excessos e a falta de itens, que resultam em custos desnecessários e perda de vendas.
As soluções baseadas em IA permitem uma análise precisa da demanda de alimentos frescos. Por meio de algoritmos avançados e análise de dados em tempo real, é possível prever, por exemplo, quais produtos serão mais procurados em determinados períodos, levando em consideração fatores sazonais, condições climáticas e tendências de consumo. Essa previsão permite que o St Marche possa ajustar os pedidos de abastecimento de acordo com a demanda esperada, evitando estoques excessivos ou insuficientes.
Testes com algoritmos de previsão de demanda
De acordo com pesquisa feita pela Organização das Nações Unidas para a Agricultura e a Alimentação (FAO), mais de 45% de todas as frutas e vegetais produzidos no mundo são desperdiçados, o que a torna essa a categoria de alimentos com mais volume de desperdício em todo o planeta. “Sabemos que para os nossos consumidores finais a questão do meio-ambiente é muito relevante. Com a IA da Aravita, levamos a eles produtos mais frescos e ainda a garantia de estar comprando de um supermercado que se preocupa em evitar o desperdício”, pontua Eliane Souza Nascimento, diretora de Supply do St. Marche.
Segundo a startup, os testes com algoritmos de previsão de demanda proprietários tiveram performances duas vezes melhor que os algoritmos usados anteriormente pelo St Marche. 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.
Eliane Souza Nascimento pontua sobre a importância do gerenciamento eficiente das categorias de produtos perecíveis, o papel da tecnologia, especialmente da IA. “As categorias de perecíveis, especialmente o hortifruti, são muito estratégicas, pois levam os consumidores para as lojas e garantem fidelização. Por outro lado, a gestão da categoria é extremamente complexa, pois diversas variáveis influenciam na demanda, na gestão de estoque e na cadeia de abastecimento. A especialização da Aravita nesse tipo de produto, além da utilização de tecnologias de IA, fundamentaram a escolha pela parceria”, analisa. “É importante destacar que os dados ainda são preliminares e dizem respeito a testes com amostras específicas. Ainda assim, estamos muito otimistas”, complementa.
A executiva ainda explica que as aplicações de IA, machine learning e deep learning no varejo e no supply chain trazem um diferencial expressivo e salienta que o Marche está saindo na frente ao protagonizar a utilização deste tipo de tecnologia para essa categoria de produto em processos core do negócio. “Já havíamos testado outras soluções. O fato de a Aravita utilizar dados internos e externos, além de inputs dos usuários, faz com que os algoritmos da sua IA reflitam, de fato, a realidade das lojas. O piloto ainda está em fase inicial, mas os primeiros testes nos dão indicativos de que estamos no caminho certo”.
Como funciona a IA na gestão dos alimentos
A IA da startup concilia informações internas da rede varejista na gestão dos alimentos frescos, como histórico de vendas, planejamento de promoções e dados da realidade das lojas com outras diversas variáveis externas como sazonalidade, datas especiais e feriados, clima, cenário econômico, preço na concorrência, entre outras. “Nossos modelos de previsão de vendas consideram essas inúmeras variáveis, além de modelos com aprendizado por reforço, para gerar a melhor combinação de ordens de compra”, explica Aline Azevedo, diretora de Produtos da Aravita.
Além do benefício econômico para os supermercados, a solução tem potencial para impactar drasticamente a realidade do desperdício, uma vez que corrige uma das causas principais do problema da cadeia de alimentos – a falta de previsibilidade, especialmente em produtos frescos.
“Nossa plataforma está apenas começando a ser usada, mas vemos que seu aprendizado é exponencial, o que levará ao varejo patamares de eficiência e resultados nunca antes vistos. E o St. Marche está protagonizando este momento revolucionário junto com a Aravita”, afirma Marco Perlman, CEO da startup.
