Você confiaria em um agente de IA para gerenciar sua loja da Amazon? Esse futuro pode estar próximo, mas a verdadeira transformação da IA requer ir além das ferramentas de IA que "preenchem lacunas". Requer a construção de uma camada de infraestrutura que permita que os agentes de IA criem e gerenciem seus próprios fluxos de trabalho. Perguntamos a 7 veteranos da indústria de comércio eletrônico o que ainda não funciona e o que precisa mudar antes que os agentes de IA possam realmente operar lojas online.

Nos últimos anos, as promessas de transformação da IA inundaram a indústria de comércio eletrônico. O mercado de SaaS de comércio eletrônico e ferramentas de otimização de listas da Amazon nunca foi mais concorrido. Então, por que as agências de comércio eletrônico e os grandes vendedores ainda estão gastando tanto tempo operando suas lojas manualmente? Uma razão é que as ferramentas de IA atuais estão faltando uma visão maior do negócio. Elas se concentram em uma métrica ou tarefa sem considerar os objetivos comerciais mais amplos.

Cyril Golub, CEO e Fundador da Jinnify.ai, observa que as agências de comércio eletrônico não sofrem de falta de software mais. Em muitos casos, elas sofrem de ter muito software. Cada novo painel de SaaS ou copiloto de IA pode se tornar outro fardo: outra interface para aprender, outra corrente de recomendações para interpretar, outra ferramenta que um humano tem que conectar ao resultado comercial real.

Os Quatro Gargalos

Nossas entrevistas com CEOs de agências de comércio eletrônico e veteranos da indústria revelaram quatro gargalos onde as ferramentas legadas travam. O primeiro é a luta contra incêndios no catálogo, que ainda é um trabalho humano. Quando os outsiders da indústria pensam em otimização da Amazon, eles imaginam pesquisas de palavras-chave ou atualizações de listas de produtos. Mas pergunte a um operador de agência o que realmente consome o tempo de sua equipe, e a resposta é muito menos glamorosa: luta constante contra incêndios no catálogo.

O segundo gargalo é que as ferramentas de IA estão faltando uma visão maior do negócio. Elas se concentram em uma métrica ou tarefa sem considerar os objetivos comerciais mais amplos. Adnan Aslam, CEO da Sellonics, observa que as ferramentas de comércio de IA de próxima geração teriam que entender o espectro completo de áreas operacionais simultaneamente. Isso inclui orçamentos de PPC, níveis de estoque, margens de lucro, classificações de concorrentes e estágios atuais do ciclo de vida da marca.

O terceiro gargalo é que mais dados não significam melhores decisões. À medida que os Modelos de Linguagem Grande (LLM) se tornaram mainstream, muitos desenvolvedores de software de comércio eletrônico os conectaram à API de Parceiro de Vendas da Amazon (SP-API). No entanto, dar a um LLM acesso a dados brutos da loja não produziu um gerente de conta autônomo ideal. Na prática, alimentar dados não estruturados em um LLM cria ruído de prompt e recomendações de IA alucinadas que podem prejudicar o desempenho da loja online.

O quarto gargalo é a lacuna entre as recomendações de IA e a ação. O maior problema com as ferramentas de comércio de IA atuais é que elas podem recomendar o que fazer, mas muitas vezes não podem executar essas ações. Um comerciante ainda tem que fazer login no Seller Central, copiar e colar recomendações, enviar tickets de suporte e voltar mais tarde para ver se a correção funcionou.

Antons Sapriko, CEO da Scandiweb, observa que o maior desafio com a IA no comércio é integrar a recomendação gerada pela IA ao sistema operacional ao redor do negócio. Se as pessoas ainda tiverem que se mover entre ferramentas, validar saídas manualmente e executar mudanças elas mesmas, você não mudou fundamentalmente o modelo operacional, mas apenas acelerou uma etapa dentro dele.

O Futuro do Comércio Eletrônico

Os CEOs de agências preveem uma mudança de a IA ajudando os vendedores a otimizar tarefas individuais para a IA agentes ativamente executando partes do negócio de comércio. No lado do comprador, os agentes de IA decidirão quais produtos recomendar. Isso torna mais importante para as marcas estruturarem seus dados de produtos para que as máquinas possam entendê-los. No lado do vendedor, os agentes de IA assumirão mais trabalho rotineiro, seguindo certas guardas, permissões do comerciante e regras.

Klaidas Siuipys vê um futuro onde os agentes de IA, em vez da busca tradicional, ajudam os compradores a encontrar e escolher produtos. Em vez de o comprador scannear uma página de resultados, um agente escolhe o que se encaixa. Para os vendedores, isso muda o que a otimização significa. Você para de competir apenas por uma posição nos resultados de busca e começa a garantir que uma máquina possa entender corretamente o que seu produto é e para quem é.

Steven Pope compartilha sua visão de um futuro onde os agentes de IA podem agir em nome dos vendedores: Nos próximos dois a três anos, acredito que o comércio de IA mudará os vendedores da Amazon de operar manualmente listas e campanhas para gerenciar sistemas inteligentes que executam grande parte do trabalho repetitivo. Os vendedores vencedores não serão apenas aqueles que usam a IA para escrever melhores pontos ou gerar imagens, mas aqueles cujos dados de produtos, ativos de marca, fluxos de trabalho operacionais e regras de decisão estão estruturados o suficiente para que os agentes de IA possam agir sobre eles com segurança.

Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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