Wayfair adota modelos da OpenAI para validar 11 milhões de especificações de produtos

Antes da parceria, a checagem de etiquetas dependia de relatos manuais enviados por fornecedores e clientes quando algo parecia errado no site. A Wayfair chegou a construir modelos próprios de inteligência artificial para rotulagem no início dos testes. Essas ferramentas funcionavam, mas se tornaram caras em larga escala para manter 47 mil marcas e atributos. A equipe lida com quase mil classes diferentes de produtos em todo o inventário. O volume superou a capacidade humana.

Validação automática cruza texto da web e regras internas

O sistema construído com a OpenAI cria primeiro um guia de definições a partir de dados da web e das regras internas da própria Wayfair. Os modelos usam essa base para examinar os itens cadastrados e atribuir rótulos corretos de cor, material e tamanho. A varejista afirma que expande os atributos verificados a um ritmo 70 vezes mais rápido do que no ano passado. Isso destrava capacidade interna. "O que tem sido mais valioso em trabalhar com a OpenAI é a parceria", afirmou a diretora de tecnologia da Wayfair, Fiona Tan.

A operação mantém intervenção humana em pontos críticos para evitar erros cadastrais graves. Funcionários da equipe inspecionam amostras de produtos em auditorias estruturadas, enquanto os fornecedores validam as modificações sugeridas pelo modelo. O sistema só aplica alterações automáticas e avisa o parceiro quando atinge alta taxa de certeza. Qualquer mudança de baixa confiança ou com risco comercial elevado exige aprovação manual prévia do fornecedor antes de entrar no ar. A empresa impõe essa trava.

Testes mostram ganho em buscas, mas exigem confirmação

A ferramenta de catálogo já processou mais de 1 milhão de produtos desde o início da operação. A Wayfair realizou um teste A/B controlado e registrou aumento em impressões, cliques e posicionamento de página no grupo que recebeu os dados tratados. "Quando você melhora a completude dos atributos, não é algo abstrato. Você vê isso aparecer no desempenho de SEO e PLA", disse Phillips sobre o impacto nas buscas. "A qualidade dos nossos dados constrói confiança com o cliente", declarou Jessica D’Arcy, diretora associada de merchandising de catálogo.

O comunicado divulgado pela OpenAI não detalha quais versões específicas de modelos rodam na infraestrutura nem divulga custos operacionais da computação em nuvem. Os resultados de tráfego e vendas vêm apenas de testes internos relatados pelas duas companhias, sem auditoria técnica externa independente. Na frente de suporte a parceiros, o sistema chamado Wilma assumiu a triagem que antes exigia leitura manual de cada chamado por atendentes. O processo anterior demorava e gerava falhas constantes no direcionamento de demandas complexas.