Já teve a sensação de que está sendo observado? Você está mesmo. As câmeras estão em toda parte hoje em dia – semáforos, portas da frente, supermercados, onde você pensar. Mas as câmeras não são mais apenas para vigilância e segurança. Varejistas pioneiros começaram a usá-las para agilizar as compras nas lojas.
Esse uso de câmeras é chamado de visão de máquina (também chamada de visão computacional), com o objetivo principal de encurtar – ou eliminar completamente – as filas de caixa. Requer processamento e análise em tempo real para grandes quantidades de dados e, como tal, pode se beneficiar de redes de computação de borda que minimizam a latência de dados e melhoram a largura de banda.
A visão de máquina consiste na implantação de câmeras e sensores vinculados a sistemas de inteligência artificial (IA) para rastrear o movimento dos compradores numa loja enquanto eles retiram itens das prateleiras.
À medida que os compradores empurram seus carrinhos pela loja, as câmeras com inteligência artificial enviam dados de todos os itens para um sistema de rastreamento que registra tudo e realiza um checkout virtual no final. Como resultado, tudo é feito eletronicamente, para que os clientes não precisem carregar dinheiro ou esperar na fila do caixa.
A tecnologia já está em vigor nas lojas Amazon Go para permitir o modelo de compras “Just Walk Out”. O Walmart também começou a usar a visão de máquina em mais de 1.000 lojas, mas com um propósito mais limitado: monitorar caixas e impedir roubos. A adoção dessa tecnologia pode ganhar força à medida que os varejistas procuram melhorar as filas de caixas e enfrentar desafios como a atual escassez de mão de obra.
Como a computação de borda suporta a visão de máquina
A visão de máquina é uma abordagem de ponta que requer outro tipo de ponta – computação de ponta. Sem processamento, análise e armazenamento na borda, os varejistas serão fortemente pressionados a implementar essa tecnologia de uso intensivo de dados. Acompanhar dezenas de compradores enquanto eles percorrem um supermercado, por exemplo, requer milhares de cálculos em tempo real.
Se os dados necessários para processar todos os movimentos de um comprador tivessem que viajar para uma nuvem externa, o potencial de latência aumentaria. No entanto, a implantação de sites de computação de borda na loja ou próximo a ela ajuda a eliminar o problema de latência.
Os dados são capturados, compilados e analisados rapidamente para que o processo de checkout possa ser concluído assim que o comprador sair da loja. Além disso, é emitida uma fatura eletrônica e enviada a confirmação de uma dedução da conta bancária ou cartão de crédito do usuário.
A computação de borda suporta visão de máquina e uma variedade de outras tecnologias à medida que os varejistas implementam estratégias omnicanal para criar uma experiência perfeita para os compradores que vão e voltam entre compras on-line, móveis e pessoais. A tecnologia de ponta também pode desempenhar um papel crucial na adaptação dos hábitos de mudança dos compradores, incluindo a retirada na calçada e BOPIS (compre on-line, retire na loja).
Adoção gradual
Tecnologias inteligentes, como a visão de máquina, são esperadas há anos e agora estão realmente começando a fazer incursões nos varejistas. As transações que dependem de tecnologias inteligentes atingirão US$ 387 bilhões em 2025, além disso, tiveram um salto maciço de US$ 2 bilhões em 2020, de acordo com a Juniper Research.
É claro que tecnologias complexas, como a visão de máquina, exigirão investimentos maciços, portanto, a adoção será gradual. Os varejistas provavelmente irão implantá-la para uma função específica primeiro e depois expandir os casos de uso conforme os orçamentos permitirem.
Por exemplo, uma área em que a visão de máquina pode ajudar a agilizar os checkouts é através do uso de câmeras para reconhecer produtos, para que os compradores não precisem navegar por várias telas nos autoatendimentos para encontrar códigos PLU para maçãs, laranjas e alface.
Não importa quão rápida ou lenta seja a adoção da visão de máquina, uma coisa é certa – a computação de borda desempenhará um papel fundamental na coleta e análise em tempo real das enormes quantidades de dados necessários para fazer tudo funcionar. Como tal, a computação de borda será fundamental para aprimorar a experiência do cliente de varejo no futuro próximo.
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