Portfólio de IA & Inovação Arquitet.AI

03 · O que vem depois

De catálogo de produtos a ambientes personalizados.

Uma aplicação de IA que transforma um catálogo de produtos em ambientes personalizados. Eu a fiz para o vendedor no chão de loja, não para o cliente em casa.

Papel
Gestão do conceito e do protótipo
Organização
Capgemini · Applied Innovation Exchange
Cliente
Varejista global de casa e construção
Foco
Experiência com IA · Jornada de varejo

01 O trabalho

Gerenciei a criação de uma aplicação de IA que gera ambientes personalizados usando os produtos que a varejista tem no sortimento.

Ela foi feita para o vendedor na loja, não para o cliente em casa. O cliente descreve o que quer, o assistente faz as três perguntas que de fato determinam a resposta, que são qual cômodo, qual estilo e qual faixa de investimento, e então gera uma imagem realista do ambiente com produtos reais dentro dele.

Cinco telas do fluxo do Arquitet.AI: entrada, briefing conversacional, geração, a cena gerada com sua lista de produtos e a lista final.
Entrada, briefing conversacional, geração, a cena com sua lista de produtos e a lista em si. Telas ilustrativas · fluxo e componentes validados com o time de inovação da varejista

Cada cena gerada carrega uma lista de produtos com SKUs reais e preços de referência, versionada para que o pedido do próprio cliente e a sugestão da IA possam ser comparados lado a lado. O vendedor pede mudanças na mesma conversa e depois compartilha a lista pronta em PDF, link ou e-mail.

Duas telas: pedindo mudanças à IA na cena gerada e a tela de compartilhamento da lista com o cliente.
Pedindo mudanças à IA e entregando a lista pronta ao cliente. Telas ilustrativas · interface em português

A pergunta de design em IA no varejo raramente é se um modelo consegue gerar um ambiente convincente. É se aquilo que o cliente vê pode de fato ser comprado, entregue e instalado, o que faz do sortimento, e não do modelo, a restrição que importa.

O que ela deliberadamente não faz

A aplicação não mede o ambiente, então nunca afirma quanto de cada produto um projeto precisa. Esse julgamento fica com o vendedor, que tem a trena e a conversa. Traçar essa linha é o que mantém a ferramenta confiável na frente do cliente.

  • Experiência com IA
  • Jornada do cliente
  • Varejo
  • Direção de conceito e protótipo
  • Recomendação de produtos

02 Como eu conduzi

Decidi quem estaria com o celular na mão.

O caminho óbvio é um app de consumidor, em que o próprio cliente desenha o ambiente. Fui no caminho contrário, e quase toda decisão seguinte vem dessa.

  1. Desenhei para o vendedor, não para o cliente

    A ferramenta fica com quem está no chão de loja e já está numa conversa. É ali que está o conhecimento de produto, é ali que a objeção é respondida, e é ali que a venda fecha.

  2. Fixei o briefing em três perguntas

    Qual cômodo, qual estilo, qual faixa de investimento. Perguntando mais, a ferramenta começa a parecer formulário. Perguntando menos, o resultado sai genérico. Fizemos o briefing conversacional para o vendedor fazer essas três sem soar como digitação de dados.

  3. Exigi que toda cena gerada trouxesse uma lista de produtos real

    Gerar imagem é fácil. Imagem ligada a SKUs reais e preços de referência é a versão com a qual um varejista consegue vender. Sem a lista, é moodboard com logo.

  4. Pedi versionamento para as duas propostas ficarem lado a lado

    O pedido do próprio cliente e a sugestão do assistente ficam juntos, porque a conversa que fecha a venda costuma ser sobre a diferença entre o que a pessoa pediu e o que ela viu.

  5. Tracei uma linha que a ferramenta não cruza

    Ela não mede o ambiente, então nunca diz quanto de um produto o projeto exige. Esse julgamento fica com quem está com a trena na mão. Traçar essa linha é o que mantém a ferramenta confiável na frente de um cliente pagante.

A última é a que mais importa. Uma ferramenta que erra a quantidade com toda a segurança do mundo, na frente de um cliente pagante, custa mais confiança do que a funcionalidade inteira valia.