Nvidia se alia ao varejo com desenvolvimento de IA para prevenção de furtos

Empresa apresentou solução de cloud que visa reduzir perda de mercadorias em lojas; problema gera prejuízo global de US$ 100 bilhões

Felipe Freitas
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Tecnologias da Nvidia podem identificar produtos mais roubados nas lojas (Imagem: Divulgação/Nvidia)

A Nvidia revelou mais uma aplicação de inteligência artificial no seu portfólio. Os workflows de IA para o varejo, disponíveis no Nvidia IA Enterprise visam reduzir o “shrinkage”, termo usado para se referir ao “sumiço” de mercadorias nas lojas — seja por roubo, dano ou perda. No total, a empresa apresenta três soluções para reduzir o prejuízo global de US$ 100 bilhões que o setor sofre por “shrinkage”.

A tradução direta do termo é “retração”, mas a palavra também é usada para se referir a diminuição de vendas e lucros de negócios. Por isso, manteremos o uso da palavra em inglês. Como explicado anteriormente, esse “sumiço” de produtos de estoque não se dá apenas pelo roubo. Danos que inutilizam a venda e perdas, geralmente por erros de armazenamento ou logística.

Nvidia contra o roubo de barrinha de chocolate nas varejistas

No comunicado à imprensa, a Nvidia utiliza dados da Pesquisa de Segurança do Varejo de 2022, publicado pela National Retail Federation (Federação Nacional de Varejo dos Estados Unidos). O estudo aponta que 65% do prejuízo de US$ 100 bilhões causado por shrinkage está relacionado a roubo. A prática também aumentou recentemente com o aumento no preço dos alimentos e outros itens essenciais.

As soluções da Nvidia atuam diretamente em prevenções de furto, maior controle de produtos e monitoramento do espaço da loja. As três workflows, de acordo com a Nvidia, são facilmente configuradas, com algumas soluções funcionando sem a implementação de códigos, já que são pré-treinadas com imagens dos produtos mais roubados e podem ser integrados com softwares usados pelas lojas. O programa pode reconhecer diferentes cores, formas e tamanhos dos itens.

No workflow de IA de prevenção de perdas no varejo, a tecnologia identifica os produtos mais frequentemente roubados. A Nvidia informa que, utilizando ferramentas do Nvidia Omniverse, varejistas e fornecedores de software podem aprimorar e customizar a IA para que ela reconheça ainda mais produtos na loja — até mesmo os que são menos roubados.

Workflow de prevenção de perdas identifica produtos mais roubados (Imagem: Tara Clark/Unsplash)
Workflow de prevenção de perdas identifica produtos mais roubados (Imagem: Tara Clark/Unsplash)

A segunda solução apresentada pela Nvidia é o workflow de IA de rastreamento com várias câmeras. Esta ferramenta permite que o monitoramento com câmeras de vigilância tenha um monitoramento aprimorado, sendo capaz de acompanhar um “alvo” as câmeras usadas e diminuindo as chances de perder o rastreio.

A Nvidia afirma que não são utilizadas informações biométricas do comprador para realizar o rastreio, apenas aparências visuais. Com isso, a privacidade do cliente é “protegida”.

A última workflow apresentada pela Nvidia é a de análise de lojas de varejo. Essa IA usa a visão computacional para oferecer ao lojista sugestões e relatórios do espaço. Por exemplo, o workflow pode mostrar a tendência de tráfego das lojas. Com essa informação, medidas contra furtos e mudanças da localização de produtos podem ser aplicadas.

Evento de varejo terá participação da Nvidia

A tecnologia da empresa será apresentada em mais detalhes na National Retail Federation Conference, evento voltado para empresas do ramo de varejo que será realizado entre 15 e 17 janeiro. Ainda dá tempo de uma grande varejista brasileira ver o evento e entender como reduzir um prejuízo bilionário.

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Felipe Freitas

Felipe Freitas

Repórter

Felipe Freitas é jornalista graduado pela UFSC, interessado em tecnologia e suas aplicações para um mundo melhor. Na cobertura tech desde 2021 e micreiro desde 1998, quando seu pai trouxe um PC para casa pela primeira vez. Passou pelo Adrenaline/Mundo Conectado. Participou da confecção de reviews de smartphones e outros aparelhos.

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