A vitrine do e-commerce agora também precisa convencer a inteligência artificial

* Por Jeff Strauss O caminho até uma compra está mudando, e isso começa antes mesmo de o consumidor ver o produto. Em algum lugar do Brasil, alguém pode estar pedindo ao assistente do celular para encontrar um par de tênis, um liquidificador ou talvez um carro.

* Por Jeff Strauss O caminho até uma compra está mudando, e isso começa antes mesmo de o consumidor ver o produto. Em algum lugar do Brasil, alguém pode estar pedindo ao assistente do celular para encontrar um par de tênis, um liquidificador ou talvez um carro.

Passei mais de três décadas trabalhando com imagens de produto e, durante todo esse tempo, o meu trabalho teve um único juiz, o olho humano, para quem a foto precisava estar certa. Agora existe um segundo juiz, que chega antes do primeiro e não se encanta com nada, porque os agentes de compra — aqueles assistentes que buscam, comparam e recomendam — leem o catálogo inteiro da loja antes de sugerir qualquer coisa, e o leem de um jeito que nenhuma pessoa jamais leu, tudo de uma vez, item por item, à procura de um padrão.

Já vi a fotografia de produto mudar mais de uma vez, do filme para o digital e de uma produção mais cuidadosa para uma produção em escala, e cada uma dessas mudanças mexeu na forma como a imagem era feita, tornando-a mais rápida, mais barata e possível em mais lugares. O que acontece agora, porém, é de outra natureza, porque não muda apenas como a imagem é produzida, mas para quem ela é produzida. Pela primeira vez, a foto do produto precisa ser lida por uma máquina antes de ser vista por uma pessoa, e essa máquina, em vez de se encantar, verifica.

Fotos bonitas não bastam: é preciso mostrar a verdade Há aqui uma distinção que todo bom fotógrafo conhece na prática e que a maioria das conversas sobre IA insiste em ignorar, a de que deixar uma imagem bonita é uma coisa e deixá-la certa é outra, bem mais difícil. A geração por inteligência artificial ficou extraordinária em transformar uma foto ruim em uma foto agradável, só que agradável não é o mesmo que fiel, e fazer uma imagem nota oito parecer dez continua sendo trabalho árduo justamente porque exige que ela siga contando a verdade sobre o produto — a cor real, a textura real, a proporção real —, que é exatamente aquilo que o agente de compra tenta checar ao varrer o seu catálogo.

Em contexto

• Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
• Fonte: Canaltech
• Publicado: 27/08/2026

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Por qué importa

La conversación sobre inteligencia artificial se volvió ruidosa, y eso hace más difícil ver lo importante. Lo importante casi nunca es el modelo: es qué proceso concreto queda más barato, más rápido o más confiable, y quién se hace responsable cuando la respuesta sale mal.

Separo siempre dos cosas que se mezclan: la demo y la operación. Una demo necesita que funcione una vez con alguien mirando; la operación necesita que funcione mil veces sin nadie mirando, con casos raros, con datos sucios y a las dos de la mañana. El salto entre las dos es donde se va el presupuesto.

Lo que suele salir mal

El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.

Qué mirar

• El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.
• Dónde quedan los datos y bajo qué contrato, sobre todo si hay información de clientes de por medio.
• Si la organización puede cambiar de proveedor sin rehacer todo, que es la prueba de que no quedó amarrada.

Cómo leo esta entrada

Si tuviera que llevar esto a una organización, empezaría por un proceso aburrido y medible — conciliación, atención de primer nivel, revisión documental — y lo dejaría andando con métrica antes de tocar nada vistoso. La credibilidad para los proyectos grandes se compra con un resultado chico que nadie puede discutir.

La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.