Iniciativas MAIW e Enriquecimento de Catálogo de Varejo acabam de ser anunciados na NRF 2026
NRF 2026 - Cada momento de "isso foi fácil" no processo de compra é possível graças a equipes que trabalham para cumprir os prazos de entrega, se esforçam para corrigir informações faltantes sobre os produtos e buscam oferecer experiências de compra personalizadas.
Nos bastidores, os funcionários lidam com a realidade de sistemas obsoletos, dados isolados e expectativas crescentes dos clientes — uma combinação que torna a consistência e a velocidade mais difíceis de alcançar a cada nova temporada e a cada novo item em estoque (SKU).
Os novos projetos NVIDIA para Armazém Inteligente Multiagente (MAIW) e Enriquecimento de Catálogo de Varejo acabam de ser anunciados com o intuito de transformar esse sistema dinâmico em uma vantagem competitiva. Essas referências de código aberto para desenvolvedores, lançadas na NRF 2026, permitem que eles personalizem soluções baseadas em IA para toda a cadeia de valor do varejo, do armazém ao guarda-roupa.
“A utilização desses modelos reduzirá o custo de integração e ajudará nossos clientes e parceiros a habilitar aplicações rapidamente”, diz Tarik Hammadou, diretor de relações com desenvolvedores de IA para varejo e bens de consumo embalados da NVIDIA. “Eles desbloqueiam a eficiência e a escala de nível empresarial que o setor varejista precisa para competir.” Os projetos são apresentados nesta semana na National Retail Federation: Retail's Big Show.
“À medida que o varejo se torna mais orientado por dados e velocidade, a capacidade de conectar operações, conteúdo e tomada de decisão em escala passa a ser um diferencial competitivo, e a inteligência artificial desempenha um papel fundamental nesse contexto ao facilitar a integração de sistemas, automatizar processos e transformar, em tempo real, grandes volumes de dados em informações úteis para os negócios. No caso dos projetos MAIW e Enriquecimento de Catálogo de Varejo, essas iniciativas ajudam a unificar as operações, organizar informações de produtos, reduzir falhas entre sistemas, além de aumentar a eficiência do dia a dia e permitir que experiências de compra se tornem ainda mais consistentes e personalizadas”, declara Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.
Facilitando os fluxos de trabalho no armazém
Os armazéns são espaços dinâmicos com muitas partes móveis, desde caixas contendo uma variedade de mercadorias de varejo até máquinas enormes e funcionários que processam milhares de pedidos diariamente. Problemas podem surgir em um instante — desde itens em falta no estoque até a necessidade de limpeza no corredor quatro.
Um problema recorrente nesse ambiente de trabalho é a falta de integração entre as camadas de TI e tecnologia operacional (TO). Essa lacuna impede que os gerentes lidem facilmente com problemas como a medição precisa do estoque de produtos, a identificação eficiente de problemas técnicos e o envio de pessoal suficiente para as áreas que precisam de reforço.
“A ideia de ter uma camada de IA com agentes no nível de TI ou TO não é eficiente, mas ter agentes entre TI e TO permite que os agentes de IA atuem como coordenadores”, revela Hammadou.
O projeto NVIDIA MAIW oferece um sistema de IA sincronizado que se integra aos sistemas de gerenciamento de armazém, planejamento de recursos empresariais, robótica e dados de IoT existentes, permitindo que as equipes obtenham inteligência operacional explicável em tempo real.
O projeto inclui agentes especializados para operações de ativos de equipamentos, coordenação de operações, conformidade com normas de segurança, previsão e processamento de documentos — tudo orquestrado por um assistente operacional central de armazém que espelha o funcionamento real dos armazéns e transforma dados fragmentados em tomada de decisão proativa.
Por exemplo, um supervisor pode perguntar em linguagem natural: "Por que a embalagem está lenta?", e o assistente analisa o status dos equipamentos, as filas de tarefas e os dados de pessoal para destacar o gargalo, mostra as evidências que o sustentam e recomenda ações como reequilibrar o trabalho ou ajustar as prioridades das tarefas.
O projeto também oferece recursos de nível de produção — incluindo controle de acesso baseado em funções e diretrizes para manter as recomendações dentro das políticas — para que as equipes de operações possam confiar na IA para ajudar a coordenar equipamentos reais e decisões críticas de segurança.
Ao direcionar métricas para detectar e resolver problemas e incidentes de segurança, bem como garantir o cumprimento dos prazos de entrega e o cumprimento dos acordos de nível de serviço, a MAIW ajuda os armazéns a passarem de constantes simulações de incêndio para turnos mais previsíveis e orientados por dados.
Parceiros como a Kinetic Vision, uma empresa de desenvolvimento de produtos e tecnologia, podem usar o modelo MAIW para inovar e enfrentar problemas de longa data nas cadeias de suprimentos do varejo.
“Gráficos e tabelas são coisa do passado. Precisamos de previsões e ações prescritas”, afirma Jeremy Jarrett, CEO da Kinetic Vision. “O projeto NVIDIA MAIW permitiria uma forma mais centralizada de responder a perguntas e agilizar a tomada de decisões”.
Resolvendo dados esparsos de produtos
O modelo NVIDIA de enriquecimento do catálogo de varejo pode ajudar empresas de todos os portes a obter uma integração de produtos mais completa e precisa, além de oferecer marketing localizado.
Os varejistas frequentemente enfrentam um problema de "dados escassos": as imagens dos produtos chegam com texto mínimo ou inconsistente, e as equipes gastam muito tempo escrevendo títulos, descrições e atributos, e depois personalizando-os para cada mercado e campanha.
O projeto aborda essa questão ao utilizar IA generativa para criar conteúdo de produto de alta qualidade, estruturado, localizado e alinhado à marca em grande escala.
Por exemplo, imagine uma loja de artigos para o lar tentando atualizar sua loja virtual com um conjunto básico de fotos de canecas de cerâmica. Com um modelo de linguagem de visão (VLM) NVIDIA Nemotron , parte do Guia de Enriquecimento do Catálogo de Varejo, as fotos podem ser processadas pelo VLM para desenvolver metadados do produto, como cor, material, capacidade, estilo e casos de uso.
A partir de uma única imagem, o sistema consegue gerar títulos e descrições de produtos localizados, extrair e normalizar atributos para sistemas de busca e recomendação, o que melhora o SEO e a geolocalização, além de criar imagens 2D de estilo de vida culturalmente relevantes e recursos 3D interativos. Nos bastidores, uma IA "juíza" verifica a qualidade e a consistência dos resultados.
Além disso, o Guia de Enriquecimento do Catálogo de Varejo pode criar conteúdo de marketing rico e alinhado à marca, aplicando a voz, o tom e as instruções de taxonomia da marca por meio de prompts, juntamente com a imagem do produto e a localização de destino. O guia utiliza essas diretrizes da marca para gerar títulos e descrições de produtos enriquecidos, categorias e tags localizadas e variações de imagens de estilo de vida culturalmente apropriadas, adaptadas a essa intenção.
Solução da Grid Dynamics baseada em NVIDIA Blueprint
As empresas já estão criando seus próprios produtos com a ajuda dos modelos de varejo da NVIDIA.
A empresa global de consultoria tecnológica Grid Dynamics desenvolveu um sistema de enriquecimento e gestão de catálogos que aumenta a precisão do conteúdo dos itens e o status dos SKUs para grandes varejistas, utilizando o NVIDIA Blueprint para Enriquecimento de Catálogos de Varejo.
“A qualidade da busca e a qualidade da experiência de navegação para os clientes dependem diretamente da qualidade dos dados do catálogo”, explica Ilya Katsov, diretor de tecnologia da Grid Dynamics. “É um problema muito crítico para todos os varejistas com presença digital garantir que seus catálogos tenham o máximo de atributos possível, de forma rica e consistente — e nossa solução automatiza isso para que eles não precisem fazer revisões manuais.”
Para grandes varejistas com catálogos de produtos extensos, os atributos podem estar ausentes ou incorretos. A integração de novos fornecedores com estruturas de catálogo diferentes pode complicar ainda mais os dados, levando a vendas imprecisas, frustração e, eventualmente, à perda da fidelidade do cliente. É aí que entra em ação a solução da Grid Dynamics.
“Nossa solução torna os catálogos de produtos mais fáceis de encontrar, ao mesmo tempo que permite às marcas aplicarem suas regras de negócios em escala”, pontua Dan Guja, engenheiro de software principal da Grid Dynamics. “Com regras de negócios baseadas em IA aplicadas em todo o catálogo, as marcas podem melhorar a qualidade dos dados, refinar os sinais de intenção do cliente e apresentar os produtos que os clientes realmente desejam”.
Montando o Pipeline de Varejo da NVIDIA
Os projetos MAIW e Enriquecimento do Catálogo da NVIDIA fazem parte de uma iniciativa maior para reimaginar o fluxo de trabalho do armazém ao consumidor com infraestrutura de IA em cada nível.
Na infraestrutura, o modelo MAIW auxilia gerentes e funcionários de armazém em suas tarefas diárias de gerenciamento de suprimentos e dados, enquanto o modelo Enriquecimento do Catálogo da NVIDIA permite que equipes digitais criem facilmente páginas de SKU estilizadas com um simples clique. Além disso, o conjunto de dados de código aberto Nemotron-Personas-USA pode ser usado no desenvolvimento e treinamento de soluções, aprimorando a diversidade de dados gerados sinteticamente sobre uma variedade de perfis demográficos de compradores.
Na interface, o NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint, lançado anteriormente, permite que os clientes descubram produtos e tenham uma experiência de compra mais conversacional, fácil e agradável, ao atuar como um especialista em varejo.
“O próximo passo é incorporar uma camada física de IA nas operações de armazém e loja, permitindo que agentes inteligentes vejam, raciocinem e ajam diante de desafios reais de estoque e cadeia de suprimentos”, afirma Tarik Hammadou. “Ao treinar agentes físicos com recursos como visão computacional, estamos caminhando para operações mais adaptáveis e autônomas.”
Saiba mais sobre os projetos MAIW ehttps://developer.nvidia.com/blog/build-an-ai-catalog-system-that-delivers-localized-interactive-product-experiences/ no Blog Técnico da NVIDIA.no Blog Técnico da NVIDIA.
Sobre a NVIDIA
Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de infraestrutura de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://www.nvidia.com/pt-br/.
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12/01/2026
