Você sabia que, ao comprar um produto no Mercado Livre e recebê-lo na porta da sua casa em menos de 24 horas, há muita inteligência artificial (IA) e big data sendo usada para que tudo aconteça? A empresa é considerada uma das principais cases de sucesso no uso de IA aplicada e a eficiência nas entregas envolvem decisões automatizadas, modelos de previsão, redes neurais e milhões de linhas de código rodando a cada segundo.
De acordo com Rodrigo Mello, senior expert in Machine Learning no Mercado Livre e ex-docente do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, a IA funciona como um pilar central da operação da empresa de origem argentina.
“Está integrada profundamente ao negócio. Utilizamos IA, Machine Learning (ML), Deep Learning e, mais recentemente, Generative AI (GenAI) em áreas como e-commerce, logística, marketing, atendimento ao cliente, fintech, etc. Isso inclui desde modelos de recomendação em tempo real e previsão de demanda até geração automática de conteúdo, detecção de fraudes e assistentes inteligentes. Temos aplicações em recomendação, logística, segurança, marketing, atendimento e fintech”, afirma.
O sistema de detecção de fraudes, essencial para a segurança das transações dentro do ecossistema Mercado Livre, é um dos projetos em que a IA trouxe mais benefícios à empresa.
“Combinamos modelos supervisionados, redes neurais e estruturas baseadas em grafos para identificar comportamentos suspeitos em tempo real”, explica Rodrigo. A tecnologia atua desde o marketplace até os pagamentos via Mercado Pago e a área de logística, aumentando a confiança dos usuários e reduzindo perdas”, explica.
Rodrigo também reforça que a empresa é um case de sucesso no emprego de IA porque investe continuamente em infraestrutura própria, com plataformas internas de ML e um ambiente que estimula a experimentação e a inovação com responsabilidade.
“A combinação de autonomia técnica, cultura data-driven e proximidade com o negócio cria um ecossistema ideal para escalar soluções de IA com impacto real”, destaca.
A equipe por trás dessas inovações é multidisciplinar formada por cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores de produto que trabalham de forma integrada e autônoma.
“Com ciclos curtos de entrega e validação, é possível testar hipóteses com agilidade e escalar soluções que geram impacto real. O suporte técnico vem das plataformas internas de MLOps, que automatizam etapas como o treinamento, deploy e monitoramento de modelos”, comenta o profissional.
Mais do que tecnologia, integração estratégica
O caso do Mercado Livre é um dos muitos que demonstram como a IA se tornou uma ferramenta estratégica para o crescimento e a competitividade das empresas. No relatório 90 casos de IA na América Latina, o Google Cloud destaca outras iniciativas relevantes: a Natura, que usa algoritmos para antecipar tendências de consumo, personalizar ofertas e recomendar produtos, além de contar com uma assistente virtual, chamada de Nat, para atendimentos aos clientes. A empresa de beleza e cosméticos também anunciou em junho um projeto que busca usar IA para tornar o ambiente digital mais inclusivo. Uma das funcionalidades implementadas incluem correção de falhas de contraste, inclusão de textos alternativos em imagens e ajustes na navegação por teclado.
No setor de saúde, o Grupo Fleury vem utilizando IA para apoiar diagnósticos por imagem e análises laboratoriais com mais precisão e agilidade e a Fundação Hemominas automatizou, através de IA, tarefas repetitivas, como agendamento de doações de sangue e respostas a perguntas frequentes. Com isso, houve aumento no número de doadores e otimização dos estoques. Outro destaque é a DIO – Inteligência Odontológica, uma startup que desenvolveu uma plataforma que transforma radiografias odontológicas em imagens interativas com o apoio de IA. Com isso, o diagnóstico clínico ficou mais ágil e preciso.
Já no varejo físico, redes como Pão de Açúcar, Carrefour, Zara, investem em soluções para otimizar estoques e preços, prever rupturas e ajustar campanhas promocionais com base em dados.
Empresas menores, como a startup brasileira I.Systems – Automação Industrial com IA , por exemplo, tem se destacado ao aplicar IA na indústria para que elas operem com mais eficiência, economia de energia e redução de perdas. Já a SciCrop – IA no Agronegócio vem modernizando o setor com uma plataforma que analisa dados climáticos, do solo e de sensores para gerar recomendações de plantio, irrigação e colheita.
Formação: o caminho para chegar a essas empresas
Expert no assunto, Rodrigo Mello recomenda que quem está ingressando na área desenvolva, além de competências técnicas, sensibilidade para o impacto que a tecnologia pode (ou não) gerar. “Aprender a fazer boas perguntas, definir métricas relevantes e comunicar resultados de forma acessível é tão importante quanto dominar as ferramentas. IA não é mágica, é engenharia com propósito”, destaca.
Por isso, o MBA em Inteligência Artificial e Big Data da USP São Carlos surge como caminho de formação completa, que combina teoria e prática para quem quer aplicar IA com responsabilidade e visão estratégica.
Reportagem: Gabriele Maciel, da Fontes Comunicação Científica
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