El 22 de octubre, NVIDIA detalló proyectos europeos de IA para el comercio minorista relacionados con los costos de servicio de modelos, el descubrimiento de productos y la planificación de almacenes. Un benchmark interno de Shopify mostró una reducción del 90% en los costos de servicio de un modelo personalizado, mientras que Otto Group amplió su iniciativa de almacenes basada en simulación a su mayor centro de distribución de Alemania.

Conclusiones clave

  • Shopify informó de mayor precisión, costos de servicio un 90% más bajos y respuestas siete veces más rápidas para un modelo posentrenado en su benchmark interno.
  • Las aplicaciones minoristas van desde un prototipo de búsqueda de Zooplus hasta la edición de imágenes implementada y la prueba virtual basada en física.
  • Otto Group amplió sus capacidades de simulación de almacenes, mientras que tres planos de referencia de NVIDIA para el comercio minorista siguen en acceso anticipado.

Índice

La IA para el comercio minorista europeo pone a trabajar modelos personalizados

Los resultados de Shopify se centran en un subagente de GraphQL dentro de Sidekick, su asistente de IA para comerciantes. La empresa realizó un posentrenamiento de NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning mediante herramientas como Megatron Bridge y NeMo RL. El subagente recupera datos de las tiendas para funciones como Sidekick Pulse, que analiza el negocio de un comerciante y recomienda mejoras.

Según NVIDIA, en el benchmark interno de Shopify, el modelo personalizado superó en precisión a un modelo de frontera líder no identificado, redujo los costos de servicio un 90% y generó respuestas siete veces más rápido. Estos resultados se aplican al benchmark y no establecen el rendimiento en todas las tareas de los comerciantes.

Por separado, el software de optimización de inferencia vLLM de NVIDIA CCluster ayudó a Shopify a lograr un rendimiento 4,5 veces más rápido y costos de inferencia hasta 12 veces más bajos en otros cinco usos: enriquecimiento de catálogos, asistencia a comerciantes, simulación de compras, clasificación de productos y recomendaciones.

La búsqueda y las imágenes de productos muestran distintas etapas de implementación

Zooplus trabajó con Infosys y tecnologías de NVIDIA para reconstruir el descubrimiento de productos. Un prototipo listo para producción, implementado en el entorno de Amazon Web Services del minorista de productos para mascotas, alcanzó una precisión de búsqueda del 86%. Utiliza la biblioteca Nemotron Retriever para la búsqueda semántica y el plano de referencia de enriquecimiento de catálogos minoristas de NVIDIA para generar atributos de productos que puedan utilizarse en búsquedas.

En Vestiaire Collective, la API de edición de imágenes de Photoroom ahora estandariza todas las imágenes principales de los anuncios y procesa alrededor de 40.000 al día en 70 países. NVIDIA informó que los anuncios procesados registraron una tasa de liquidez un 5% superior y entre un 3% y un 7% más de vistas únicas de páginas de productos. El flujo de procesamiento se ejecuta en GPU de NVIDIA con TensorRT y Triton Inference Server.

Omi lanzó ProductDrop para vincular las imágenes generadas con gemelos digitales aprobados y evitar errores de productos en los catálogos. L’Oréal está utilizando este enfoque en su programa CreAItech. La generación de activos 3D TRELLIS de Omi se ejecuta en GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, con una inferencia diez veces más rápida y una reducción de cuatro veces en la latencia del flujo de procesamiento, según lo informado.

El procesamiento de catálogos y la investigación de ingredientes amplían la adopción

Catalog Transformer de Mirakl ha incorporado más de 70 millones de productos y combina modelos abiertos ajustados con servicios patentados para organizar los datos de los proveedores. Mirakl ejecuta modelos en GPU de NVIDIA en su propia infraestructura y a través de proveedores europeos de nube como Scaleway.

L’Oréal también está integrando NVIDIA ALCHEMI en la investigación de ingredientes; según lo informado, el proceso pasó de meses de experimentación a horas de análisis computacional. Está probando un enfoque relacionado mediante CurieOS de Orbital Industries, que utiliza el modelo de simulación molecular de código abierto OrbMol-v2.

Integrado con ALCHEMI Toolkit, OrbMol-v2 funciona, según lo informado, cinco veces más rápido que los modelos comparables, con un error un 21% menor que el del siguiente mejor modelo de su tipo. El flujo de trabajo identifica combinaciones prometedoras de ingredientes para solubilizar filtros UV antes de las pruebas de laboratorio.

La simulación llega a los almacenes y a las pruebas virtuales

Otto Group amplió su iniciativa de almacenes autónomos supervisados por personas a su mayor centro de distribución, en Haldensleben, Alemania. Desarrollado con Reply mediante bibliotecas NVIDIA Omniverse y ejecutado en Google Cloud, el sistema permite a los equipos de logística diseñar, probar y optimizar las operaciones en simulación antes de implementarlas físicamente.

ALLSIDES lanzó una fábrica automatizada de gemelos digitales 3D que convierte objetos físicos en activos listos para simulación en cuestión de minutos. La empresa informa de una precisión geométrica inferior al milímetro, propiedades físicas medidas y materiales cuya iluminación puede modificarse. Su plataforma ya presta servicio a marcas como adidas, Amazon, Nike, Zalando y Zara.

En las pruebas virtuales, CATCHES informó que su implementación RealFit con AMIRI elevó la conversión un 55%, la actividad de añadir al carrito un 80% y las ventas brutas un 56%, tras el ajuste estacional y la comparación de estilos equivalentes. CATCHES también lanzó PredictiveFit para minoristas y CASI, un agente de moda de WhatsApp para compras, estilismo y tallas.

Tres planos de referencia para el comercio minorista siguen en acceso anticipado

En GTC Berlin, Nebius presenta tres planos de referencia de NVIDIA para el comercio minorista que se ejecutan en su infraestructura. Todos están disponibles en acceso anticipado; no se describen como productos de disponibilidad general.

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