Machine learning transforma registros de vendas manuscritos em insights digitais

São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Ateneo de Manila University estão usando machine learning para transformar registros de vendas em papel em dados digitais, visando apoiar pequenos negócios nas Filipinas.

Contexto da pesquisa

A Ateneo de Manila University, através do seu Business Insights Laboratory for Development (BUILD), investiga como a inteligência artificial (IA) pode aprimorar, e não substituir, o trabalho humano em pequenos negócios, que são fundamentais para a economia filipina. Os pesquisadores se concentram no uso de logs de vendas em papel, uma solução analógica comum, mas que muitas vezes é difícil de gerenciar e analisar.

Método proposto

O estudo explora a aplicação de tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e modelos de linguagem de grande escala (LLM). O sistema desenvolvido utiliza Python e os serviços da Amazon Web Services para OCR, além do modelo Claude 3 Haiku da Anthropic para interpretar os dados dos logbooks manuscritos. O sistema permite a pessoas sem formação digital compreender facilmente as tendências de inventário.

“O sistema ajuda as empresas a identificar rapidamente os produtos mais vendidos ou os que estão vendendo lentamente, facilitando o atendimento à demanda do cliente.”
(“The system helps businesses quickly identify bestsellers or slow-moving stock, thereby making it easier to keep up with customer demand.”)

— Zachary Matthew Alabastro, Pesquisador, Ateneo de Manila University

Resultados e impacto

A precisão inicial do protótipo é moderada, mas os pesquisadores acreditam que há esperança para melhorias futuras. O sistema pode ser adaptado para lidar com outros tipos de dados manuscritos, como folhas de inventário ou registros de entregas. Isso significa que pequenos estabelecimentos poderão acessar insights de negócios que anteriormente eram exclusividade de empresas maiores.

“Este ferramenta de IA é concebida para ser simples, acessível e facilmente atualizável.”
(“This AI tool is meant to be simple, affordable, and easily upgradable.”)

— Lois Abigail To, Pesquisadora, Ateneo de Manila University

Os próximos passos incluem treinamento do sistema em diferentes estilos de escrita manual e a implementação em uma gama mais ampla de negócios, potencialmente melhorando a eficiência e a gestão de pequenos empreendimentos.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)