Dados devem ser usados para gerar experiência no trade, diz especialista

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Alexandre Marquesi debateu o papel das ferramentas de inteligência artificial no trade com Marcelo Pimenta durante o Meeting ESPM de Trade Marketing

“Quando falamos sobre dados e inteligência artificial, é menos sobre dados e menos sobre IA e mais sobre pessoas. É sobre como vamos entender o contexto e usar essas informações estratégicas. Logo, não existe tecnologia. Existem pessoas usando dados ou IA para gerar negócios”, foi assim que começou a palestra de Alexandre Marquesi, um dos professores convidados do Meeting ESPM de Trade Marketing – Novas Fronteiras, Mercados e Desafios, evento promovido pelo HUB Trade Marketing na ESPM Tech.

Para Marquesi, os dados devem ser analisados e usados para gerar experiência na jornada do trade, a fim de se encontrar oportunidades de negócio. “Quando olhamos a vida do ser humano, o comportamento, olhamos muito mais do que a tecnologia. É mais o negócio, como podemos movimentar as massas. Estamos falando do ambiente, da jornada e da experiência”, ressalta ele.

IA pode acelerar a inovação no trade

Já Marcelo Pimenta, professor de Criatividade e Inovação da ESPM, vê a inteligência artificial como um acelerador da inovação, uma vez que a tecnologia pode impactar no desempenho dos profissionais de trade e, consequentemente, na geração de resultados. No entanto, vale ressaltar que somente as ferramentas, sozinhas, não irão determinar isso.

“É interessante a gente lembrar que a IA não tem muita inteligência. O que ela tem é uma grande capacidade de processamento para gerar coisas novas. Quem terá criatividade mesmo é quem estiver utilizando a inteligência artificial do lado de cá. A forma como você usa a IA é o que fará toda a diferença”, destaca Pimenta.

Como utilizar a inteligência artificial

Durante o bate-papo, Marcelo também apresentou algumas aplicações da inteligência artificial, que são utilizadas em cursos da ESPM e que podem ajudar as empresas no mundo contemporâneo, como:

Análise de imagens em redes sociais: no caso do varejo de moda, por exemplo, a IA pode identificar quais estilos são mais populares em determinados eventos ou regiões.
Criação de conteúdo visual: podem elaborar imagens, embalagens de produtos e materiais promocionais, entre outras coisas.
Reconhecimento visual para controle de qualidade: consegue verificar se as imagens dos produtos nas lojas online estão de acordo com os padrões exigidos.
Simulação de experiências de compra: o consumidor consegue ver como o produto ficará em sua casa antes de comprá-lo.
Melhoria de imagens: é capaz de melhorar a qualidade das imagens digitais, fazendo diversos ajustes.
Análise de performance de imagens: consegue analisar quais imagens em campanhas ou redes estão obtendo mais interações.
Planejamento de layouts de ambientes: é capaz de gerar imagens de lugares físicos, como fachadas e espaços internos.