A integração da inteligência artificial no dia a dia das empresas deixou de ser uma projeção futurista para se tornar uma realidade impactante. No caso do iFood, uma das maiores plataformas de delivery da América Latina, a IA foi implementada em diversas áreas da operação, trazendo resultados significativos.
Vamos analisar dez casos que o Marcos Gurgel, Director of Corporate Ventures, Open Innovation & Jet Skis do iFood, compartilhou no Festival de Produto 2024 que demonstram como a empresa vem aplicando essas tecnologias de forma prática.
1. Prevenção de fraude com análise de imagem
Um dos desafios de segurança enfrentados pelo iFood era a validação da identidade e conformidade dos entregadores. A empresa implementou um sistema de IA para análise de fotos, verificando se os entregadores estão utilizando os equipamentos de segurança necessários e se realmente estão em uma moto conforme declarado.
O sistema consegue identificar "fake modal" – casos em que o entregador afirma estar em uma moto, mas na verdade está em um carro. Através da análise de detalhes como reflexos e ambiente, a IA identifica inconsistências nas imagens enviadas, bloqueando automaticamente entregadores que não cumprem os requisitos de segurança.
2. Análise automática de contratos jurídicos
O time jurídico do iFood desenvolveu uma solução que reduziu em 90% o tempo de análise de contratos. Dois advogados júnior, em apenas quatro dias, criaram um sistema que:
Compara automaticamente cláusulas de contratos recebidos com as normas internas
Avalia riscos cláusula por cláusula
Sugere correções necessárias
Emite um grau de risco para cada contrato
Em vez de dias de análise, o time jurídico agora consegue em 30 minutos determinar se um contrato pode ser assinado ou identificar exatamente quais cláusulas precisam de ajustes.
3. Shopping AI: reduzindo a ruptura em pedidos
Um problema comum no varejo é a "ruptura" – quando um cliente pede um produto indisponível ou inexistente. O iFood implementou uma IA generativa no WhatsApp que entende o contexto dos pedidos.
Quando um cliente digita algo como "lata de shampoo leite moça" (um pedido com erro), em vez de simplesmente informar que o produto não existe, a IA sugere: "Você quis dizer lata de leite condensado Moça ou pote de shampoo?"
Essa capacidade de interpretação contextual resultou em:
Conversão 3x maior nos pedidos
Preferência 4x maior por parte dos usuários que utilizaram o sistema com IA generativa
4. Garçon: assistente conversacional para pedidos
O iFood desenvolveu um assistente conversacional chamado "Garçon" que permite aos usuários fazerem pedidos por texto ou voz de forma natural. Em vez de navegar pelo aplicativo buscando itens, o usuário pode digitar ou falar, por exemplo: "hoje é quarta-feira, quero um sanduíche com bacon" ou "quero comer uma sobremesa mcflurry".
Os resultados foram impressionantes:
Redução de 1/3 no tempo para fazer pedidos (time to order)
Aumento de 3x no número de pedidos mensais nas lojas que adotaram a tecnologia
Impacto financeiro na casa de dezenas de milhões de reais mensais
5. Portal do parceiro: melhorando fotos e descrições
Para ajudar restaurantes a melhorarem suas vendas, o iFood implementou uma ferramenta de IA no portal do parceiro que otimiza descrições e fotos dos pratos. A solução:
Reescreve descrições básicas como "Mac and cheese" para versões mais atrativas como "Irresistível macarrão de molho cheddar cremoso com frango"
Aplica filtros em fotos para melhorar sua aparência sem alterar o produto real
Os resultados mostraram que 75% dos restaurantes experimentaram a tecnologia, e destes, 90% aprovaram as sugestões. Mais importante: quem implementou as alterações viu um aumento médio de 5% nas vendas, um impacto significativo especialmente para pequenos negócios.
6. Dora: assistente para compras em mercados
Para resolver a experiência pouco intuitiva de compras em supermercados pelo aplicativo, o iFood desenvolveu a "Dora", um assistente de voz que:
Permite ao usuário solicitar ingredientes para receitas específicas (ex: "quero fazer um bolo de cenoura")
Monta automaticamente listas de compras completas
Entende contexto e preferências (ex: "quero fazer um churrasco para 20 pessoas, incluindo opções vegetarianas")
Permite editar facilmente a lista, removendo itens já disponíveis em casa
Este sistema tornou a montagem do carrinho 12 vezes mais rápida comparada à navegação tradicional pela interface do aplicativo.
7. Forecast de FP&A com IA
O time financeiro do iFood implementou um sistema de previsão (forecast) usando IA dentro do Slack. Em vez de pedir diretamente previsões numéricas, o sistema funciona como um copiloto que:
Sugere variáveis a serem consideradas no modelo (como chuvas ou enchentes)
Ajuda a construir modelos de projeção mais precisos
Incorpora fatores externos como condições climáticas e seus impactos na frota
O resultado foi um nível de precisão sem precedentes nas previsões financeiras, com erro médio de apenas 2 centavos nas projeções de dois meses, algo nunca antes alcançado pela empresa.
8. Aura: IA para atendimento ao cliente
O iFood desenvolveu um sistema chamado "Aura" para atendimento ao cliente que analisa problemas entre clientes, restaurantes e entregadores. Surpreendentemente, o NPS (Net Promoter Score) do atendimento realizado pela IA ficou 10 pontos acima do atendimento humano tradicional.
Esta solução foi desenvolvida por um analista sem experiência prévia em IA generativa, demonstrando a democratização destas ferramentas. O sucesso do sistema levanta questões estratégicas sobre o futuro do atendimento ao cliente na empresa.
9. Reporting automatizado de entrevistas e reuniões
Para otimizar o tempo de executivos, o iFood desenvolveu um sistema que:
Grava reuniões e entrevistas importantes
Gera transcrições automaticamente
Cria resumos estruturados do conteúdo
Distribui bullet points com os principais insights
Em um caso específico, uma entrevista de 3 horas com um especialista internacional em food delivery foi gravada às 9h, e às 11:50 todos os executivos já tinham acesso aos principais insights, eliminando a necessidade de uma reunião adicional de debriefing que normalmente consumiria mais tempo e recursos.
10. Gestão de performance via IA
O time de performance do iFood recebia aproximadamente 600 perguntas semanais sobre metas e resultados. A empresa desenvolveu um assistente de IA integrado ao Slack que:
Responde automaticamente a dúvidas sobre metas individuais e departamentais
Fornece análises sobre desempenho atual
Sugere estratégias para melhorar resultados
Isto reduziu o volume de perguntas para aproximadamente 1/6 do original e, mais importante, transformou o papel do time de performance. Em vez de simplesmente reportar números, agora eles podem focar em oferecer estratégias para alcançar as metas, agregando mais valor ao negócio.
🍵 vamos refletir…
Os casos do iFood demonstram que a implementação bem-sucedida de IA não depende necessariamente de grandes equipes ou longos períodos de desenvolvimento. Muitos desses projetos foram desenvolvidos por pequenas equipes (geralmente três pessoas) em menos de uma semana.
O sucesso dessas iniciativas residiu na abordagem pragmática: começar com escalas pequenas, testar rapidamente, e pivotar quando necessário. Como enfatizado pela empresa, estes são apenas os primeiros passos com a tecnologia – todos estes produtos e soluções continuarão evoluindo significativamente nos próximos anos.
A experiência do iFood sugere que empresas dispostas a experimentar com IA de forma ágil e descentralizada podem colher resultados impressionantes em curto prazo, transformando tanto operações internas quanto a experiência de seus clientes.
Se eu te contasse que tem mais cases de IA no iFood? Assista a palestra com mais cases aqui:
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