Grapevine, Texas — InkDesign News — Pesquisas recentes em machine learning e inteligência artificial (IA) têm avançado na personalização de experiências de consumo e na análise comportamental, destacando também debates sobre privacidade e ética no uso de dados.
Contexto da pesquisa
A adoção de IA em ambientes comerciais como o Sam’s Club, que implementou um sistema livre de caixas e baseado em rastreamento por câmeras inteligentes e aplicativo móvel, ilustra avanços no uso de machine learning para melhorar a experiência do cliente, ao mesmo tempo em que aumenta o volume de dados coletados para personalização. O modelo acompanha os hábitos de compra para ajustar promoções e ofertas.
Método proposto
O Sam’s Club utiliza algoritmos de machine learning para análise em tempo real dos dados coletados pelo aplicativo e câmeras AI-powered, que identificam itens no carrinho sem necessidade de registro manual. Essas técnicas envolvem o processamento de “milhões, bilhões de sinais” para segmentação detalhada do cliente e entendimento de sua intenção de compra, acelerando processos antes realizados manualmente.
Resultados e impacto
Embora o sistema ainda não implemente práticas de surveillance pricing — ajuste dinâmico de preços baseado no perfil individual —, a IA permite promover ofertas personalizadas, o que levanta preocupações sobre discriminação e transparência, além do possível compartilhamento dos dados com terceiros. A acurácia desses sistemas ainda é medida indiretamente pela satisfação e retenção de clientes.
“[As empresas] querem nos acompanhar para saber o maior preço que estamos dispostos a pagar por um produto ou serviço, e estão usando tecnologia impulsionada por IA para isso”
(“[Companies] want to track us to know the highest price we are willing to pay for a product or service and they’re using AI-driven technology to do that”)— Sara Geoghegan, Senior Counsel, Electronic Privacy Information Center
Pesquisas científicas associadas à aplicação de modelos como redes neurais convolucionais (CNN) para reconhecimento visual e técnicas de análise preditiva e segmentação têm sido base para esses sistemas comerciais, os quais utilizam datasets próprios e benchmarks internos para validar eficiência e personalização.
Próximos passos contemplam aprimorar a transparência dos algoritmos e o controle do consumidor sobre seus dados, visando equilibrar inovação tecnológica e privacidade. A discussão sobre regulamentações e ética em IA e machine learning permanece central.
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Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
