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Ifood melhora sistema de logística com recursos de Machine Learning

Por: Léia Machado, ⌚ 02/10/2020 às 11h08 - Atualizado em 02/10/2020 às 11h08

Com tecnologia AWS, delivery de comida implementa área de inteligência artificial para melhorar experiência de clientes e restaurantes, além de reduzir o tempo de espera do entregar na porta do restaurante


O iFood é uma das empresas mais inovadoras da atualidade. Com atuação no Brasil, Colômbia e México, a empresa de delivery de comida tem em seu ecossistema 160 mil restaurantes e 170 mil entregadores cadastrados atuando na plataforma e recebe 30 milhões de pedidos por mês. São muitos dados a serem analisados em dois grandes momentos do dia: almoço e jantar. O número de pedidos costuma ser mais elevado às sextas à noite, sábado e domingo.


Para entender e processar uma grande quantidade de dados, o analytics deve ser preciso, só assim a comida chegará quentinha para o cliente. Nessa operação, o iFood precisa garantir a satisfação de três pilares: o cliente que fez o pedido, o restaurante que vai produzir a comida e o entregador. Os três parceiros precisam estar satisfeitos.


Para melhorar toda logística e experiência, além de garantir que o entregador não fique muito tempo esperando o prato ficar pronto para entregar a comida ao cliente, o iFood investiu em tecnologia. Contou com recursos de machine learning da AWS e vem garantindo uma melhora dos algoritmos.


Há pouco mais de um ano, o iFood decidiu criar sua Academia de Inteligência Artificial, com foco no desenvolvimento de pesquisas nas áreas de machine learning, deep learning, eficiência logística e outras relacionadas ao ecossistema da companhia. A iniciativa é resultado de um investimento de US$ 20 milhões, parte de um aporte feito pelos acionistas em 2019.


Hoje, o iFood prevê melhor o tempo entre o pedido, o prato ficar pronto e a chegada do entregador na porta do restaurante. Os recursos de machine learning ajudaram no SLA, que subiu de 80% para 90%.


“Foi um ganho enorme para nós e para toda cadeia. Otimizamos as rotas de entrega em 12%, o tempo ocioso do entregador na porta do restaurante reduziu para 50%. Hoje, eles chegam quando o prato fica pronto”, explica Sandor Caetano, Chief Data Scientist da iFood.


Logística em escala


Por ser uma empresa 100% digital, tudo gira em torno de dados. As melhorias são constantes e os modelos analíticos precisam escalar na velocidade que o negócio exige. “O maior desafio de logística era saber quando o prato fica pronto, é a ponto mais complicado de prever na nossa operação. A ideia é deixar o entregar o menor tempo possível esperando, assim, todo mundo sai ganhando”, conta o executivo.


Inicialmente, o iFood trabalhava como uma rede integrada para realização de pedidos online dos restaurantes que a integravam. Com o tempo, a companhia começou a desenvolver tecnologia própria. Há 18 meses, por exemplo, passou a trabalhar com sua frota própria, por meio de entregadores que se cadastram na plataforma e hoje representam uma porção significativa das entregas.


Hoje, mais de 20% dos pedidos realizados utilizam toda a plataforma de vendas do iFood, passando pelo marketplace, CRM e entregador próprios. “Já havia iniciativas de IA na companhia, mas elas não estavam centralizadas e eram utilizadas basicamente para responder perguntas das áreas de negócios”, comenta Caetano, Chief Data Scientist do iFood, lembrando que a companhia já contava com uma estrutura de dados.


“Criamos esta área para enfrentar a necessidade de crescer, escalar e enfrentar a competição”, explica Caetano, lembrando que o objetivo era contar com uma estrutura que cuidasse do time de IA já existente e passasse a oferecer suporte às decisões do board da empresa. “Isso mudaria a forma como o machine learning era encarado, já que ele passaria a ser usado para a automação de decisões, dando respostas simples onde houvesse excesso de dados”, diz.


Benefícios e próximos passos


Hoje, todos os modelos testados pela Academia de Inteligência Artificial do iFood já entram no ar com um benchmark. Com isso, a companhia vem conseguindo ganhos expressivos de produtividade e melhorias em seus níveis de serviço. 


“Quando falamos em recomendações, também houve uma melhora significativa na conversão”, comemora Caetano, lembrando que hoje é possível ao iFood otimizar listas para que apontem restaurantes próximos a casa dos clientes, otimizando também as entregas.


Segundo Caetano, o foco são as ampliações horizontais. “Ainda estamos começando. Há aplicações que estamos desenvolvendo para facilitar a vida dos restaurantes”, revela, lembrando que, aqui, há duas abordagens diferentes. Uma prevê o uso de IA para melhorar a imagem dos pratos que os restaurantes colocam no aplicativo. Em outra, a Inteligência Artificial será utilizada para agregar dados na descrição destas imagens, possibilitando ao cliente identificar os ingredientes dos pratos, por exemplo.

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