Empresas do mesmo grupo, Autoglass e Maxpar escolhem a plataforma de IA da DataRobot para otimizar processos logísticos no atacado e varejo

Em poucas horas de avaliação, empresas confirmam eficiência da ferramenta e ganhos de acurácia em torno de 15%

Baseadas em Vitória (ES) e com atuação em todo Brasil, a Autoglass e a Maxpar, empresas do mesmo grupo e que se dedicam, respectivamente, ao comércio de autopeças e gestão de serviços terceirizados, estão investindo em inovação para trazer mais eficiência ao relacionamento com seus diversos públicos - seguradoras, lojas de autopeças oficinas e consumidor final.

Na busca pela melhor solução que pudesse auxiliar inicialmente na esteira de crédito, nas estratégias de precificação de seus produtos e de relação com seus consumidores, a Autoglass e a Maxpar buscaram no mercado uma plataforma de Inteligência Artificial que pudesse apoiá-los nesses desafios. O CEO da empresa, Fernando Carreira, se envolveu diretamente no projeto e, após a Prova de Conceito (POC), decidiu pela utilização da solução de IA da DataRobot, empresa americana que tem entre seus fundadores o brasileiro Tom de Godoy.

“Acredito que a transformação digital do nosso negócio passa pela utilização de IA. Como atuamos no B2B e B2C, precisamos de informações precisas para otimizar os processos logísticos e garantir um melhor atendimento em toda a cadeia. A equipe da DataRobot realizou a POC e, em poucas horas, comprovou a possibilidade de ganhos de eficiência. Na esteira de crédito, onde se define a aprovação ou negativa de um pedido, a DataRobot apresentou vários modelos de negócios utilizando Machine Learning”, afirma Carreira.

Durante a prova de conceito realizada pela DataRobot também foi possível observar um incremento potencial de 15% na acuracidade dos modelos testados. Alguns deles, que anteriormente demandavam semanas para implementação, passarão a ser realizados em dias.

“A precisão da ferramenta gera insights valiosos para a definição de estratégias. Nossos serviços são massificados eprecisamos ser assertivos em todas as decisões”, ressalta o CIO da Autoglass, Fabiano Moura.

De acordo com Frederico Arnoldi, diretor de Data Science da DataRobot na América Latina, um dos fatores decisivos na escolha da ferramenta pela Autoglass e Maxpar foi a robustez da plataforma, reconhecida por grandes consultorias internacionais. A solução de IA da empresa americana acelera e democratiza a ciência dados, automatizando a jornada de ponta a ponta. Isso permite que o cliente implemente aplicativos de IA confiáveis dentro da organização e gere resultados de negócios acima das expectativas. 

O objetivo da Autoglass – Maxpar é automatizar cada vez mais processos de tomada de decisão, como análise de crédito utilizando a interação humana em situações críticas, muitas vezes apoiadas em argumentos oferecidos pela própria plataforma de IA da DataRobot.

Segundo Rodrigo Bertin, diretor de Sucesso do Cliente em IA da DataRobot na América Latina, o projeto que está sendo implementado na Autoglass e Maxpar  reflete o conceito de Augmented Intelligence, ou seja, a utilização do aprendizado de máquina (ML) gerando insights ao profissional, aumentando o seu poder de tomada de decisão.

Estudos do Gartner apontam que, até o final de 2022, as tarefas manuais de gerenciamento de dados serão reduzidas em 45% por meio da adição de ML e gerenciamento automatizado do nível de serviço. “A utilização de Augmented Intelligence acelera a automatização de muitas tarefas manuais e permite que usuários sem formação em Ciência de Dados sejam mais autônomos com uma plataforma de IA amigável, simples e de fácil implementação. Já para os cientistas de dados, a plataforma ajuda a serem mais produtivos, já que automatiza muitas etapas do processo, dando-lhes tempo para analisar com mais cuidado, o projeto de Machine Learning de ponta a ponta”.

A plataforma de IA da DataRobot, que compreende DataPrep, Automação de Machine Learning,MLOps (Deploy facilitado de modelos, monitoramento e governança de modelos preditivos da própria DataRobot ou de terceiros) e Aplicativos de consumo do modelo, é utilizada em grandes bancos, seguradoras e indústrias no mundo inteiro. A expectativa da empresa é ampliar o market share na vertical de comércio a partir de uma abordagem fundamentada em inteligência de dados e em um modelo com interface user friendly.