A descoberta de novas rotas e reduziu em 12% a distância de viagem durante as entregas. Foto: divulgação.
O iFood, aplicativo de entregas líder na América Latina, está apostando nas soluções de machine learning e inteligência artificial da Amazon Web Services (AWS).
Durante o evento AWS Summit 2020, a empresa compartilhou que criou uma academia interna de inteligência artificial focada no desenvolvimento de pesquisas sobre machine learning, deep learning e eficiência logística.
Como já nasceu em um ambiente digital, a startup já possuía uma cultura data driven muito forte, mas, no modelo usado até dois anos atrás, as demandas que surgiam eram respondidas de forma individual, o que não comportava uma grande escala.
Somando isso à complexidade da operação — que precisa agradar consumidores, restaurantes e entregadores — e à exigência dos clientes, que se tornou cada vez maior, a empresa resolveu apostar em IA e machine learning para ganhar essa escalabilidade.
Em um de seus primeiros projetos, o iFood está usando o Amazon SageMaker, plataforma de aprendizado de máquina em nuvem lançada em 2017, para prever o tempo de entrega dos pedidos com mais precisão.
Com um simulador de rotas, a equipe analisa diferentes parâmetros de operação de acordo com o dia da semana ou o horário do dia, considerando que sua numerosa operação está concentrada em dois momentos: a maioria no jantar e um pouco menos da metade no almoço — tornando-se mais intensa nas sextas, sábados e domingos.
O simulador funciona em ambiente AWS de forma muito parecida com um videogame, conseguindo testar situações específicas, como o que aconteceria em caso de tempo chuvoso, se houvesse o dobro de entregadores ou a metade deles, com mais ou menos pedidos.
Assim, é possível mexer com os parâmetros nesse ambiente seguro, colocá-los em produção e monitorá-la agressivamente, podendo observar o que está acontecendo de forma diferente do ambiente de simulação.
No final do dia, o time retorna essas informações para o simulador e treina os algoritmos.
Segundo a empresa, o uso desses algoritmos acelerou a descoberta de novas rotas e reduziu em 12% a distância de viagem durante as entregas.
“A gente conseguiu aumentar a nossa velocidade de experimentação, de forma segura e escalável, dentro da parte logística, algo que é bem difícil de experimentar. Então a nossa velocidade para avançar nas nossas melhorias em logística aumentou demais”, conta Sandor Caetano, chief data scientist do iFood.