iFood, la empresa líder en tecnología alimentaria en América Latina, con sede en São Paulo, Brasil, ha implementado una estrategia innovadora al integrar tecnología de punta en sus operaciones diarias. La compañía gestiona millones de pedidos mensuales y ha optimizado sus procesos internos gracias a la colaboración con Amazon Web Services (AWS). A través de esta cooperación, iFood ha desarrollado una infraestructura robusta para la inferencia de aprendizaje automático (ML), utilizando Amazon SageMaker para crear y desplegar modelos de manera más eficiente.
La plataforma de ML de iFood se basa en un conjunto de herramientas y procesos con el objetivo de acelerar el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, garantizar que la implementación de estos modelos en producción sea confiable y escalable, y facilitar la evaluación de su rendimiento de manera accesible y estandarizada. SageMaker ha permitido a iFood no solo mejorar su funcionamiento interno, sino también ofrecer soluciones innovadoras a socios de entrega y restaurantes.
Los modelos de recomendación impulsados por IA analizan el historial de pedidos y las preferencias de los clientes, facilitando la búsqueda de nuevos restaurantes y platillos, lo que incrementa la satisfacción del usuario. Asimismo, el sistema de seguimiento de pedidos en tiempo real, también basado en IA, permite predecir con gran precisión los tiempos de entrega, reduciendo la incertidumbre para los usuarios.
Para gestionar una gran cantidad de consultas diarias, iFood ha desarrollado un chatbot asistido por IA que responde rápidamente a preguntas comunes, asegurando un soporte ágil sin sobrecargar al equipo humano. Además, la integración de modelos de lenguaje avanzados en la aplicación permitirá a los usuarios generar listas de compras simplemente dictando sus necesidades.
Históricamente, los equipos de ciencia de datos y de ingeniería de iFood operaban de manera independiente, lo que dificultaba la implementación de modelos precisos de ML en producción. Para abordar este desafío, iFood construyó una plataforma interna de ML que integra las funciones de ambos equipos y permite desplegar modelos con mayor facilidad. Este cambio ha permitido que iFood se enfoque en crear modelos de alto rendimiento en lugar de lidiar con los detalles de la inferencia.
A medida que iFood sigue ampliando su oferta de servicios y optimizando su infraestructura, la compañía ha colaborado con el equipo de SageMaker para desarrollar nuevas capacidades de inferencia y optimizar el rendimiento de los modelos. Estas mejoras incluyen la implementación de técnicas que reducen significativamente los costos y tiempos de latencia en los entornos de producción.
Con una clara visión hacia la automatización y el uso eficiente de recursos, iFood no solo se eleva a sí misma en el ámbito de la tecnología alimentaria, sino que también sirve como modelo a seguir para otras empresas que buscan adoptar soluciones basadas en IA. La transformación digital que está experimentando iFood no solo significa un avance tecnológico, sino también una oportunidad para mejorar la experiencia del cliente y optimizar operaciones en toda la industria alimentaria en América Latina.
vía: AWS machine learning blog
