RETAIL AI BOOSTER - Acelerar o desenvolvimento e a adoção generalizada da IA no sector do retalho

O principal objetivo do projeto é desenvolver e lançar no mercado o RETAIL AI BOOSTER, a primeira solução cloud-native concebida para acelerar a adoção da Inteligência Artificial (IA) no setor do retalho. A solução integra dois produtos complementares, o Store Digital Twin Creator e o Retail Data Generator que, em conjunto, permitem criar gémeos digitais de lojas e gerar dados valiosos para o setor do retalho. Atualmente, ambos os produtos dispõem de versões operacionais robustas e funcionais. Por exemplo, os nossos modelos de visão computacional treinados com dados sintéticos atingem taxas de precisão superiores a 99% na deteção de produtos e pessoas. Ao longo do projeto, o foco incidirá na otimização destas versões operacionais, na validação em ambientes reais e na preparação para o lançamento comercial (atingindo o nível TRL8), tornando a solução amplamente acessível a retalhistas e a fornecedores de tecnologia e serviços baseados em IA. O projeto responde a um dos principais desafios do setor do retalho: a falta de acesso a grandes volumes de dados de qualidade para o desenvolvimento de IA, agravada pelas restrições de privacidade. Estas limitações têm dificultado a transformação digital e a capacidade de inovação dos retalhistas europeus, situação que é ainda exacerbada pela dependência de tecnologias e dados não europeus, pelos elevados custos de recolha de dados, pelos riscos de privacidade e pelos biases dos modelos de IA existentes. Neste contexto, o RETAIL AI BOOSTER surge como uma solução inovadora e disruptiva, capaz de ultrapassar estas barreiras e de capacitar o ecossistema europeu do retalho para adotar a IA de forma eficiente, ética e sustentável. Do ponto de vista técnico e comercial, pretende-se dar respostas às necessidades dos retalhistas a nível de otimização de operações e maximização de receitas por via de: • Otimização do layout das lojas, através de: o Heat maps do tráfego de clientes; o Testes virtuais de novas configurações de loja; o Preparação para períodos de maior afluência; o Maximização do tempo de permanência dos clientes. • Melhoria da gestão e sortido de produtos, através de: o Maior visibilidade sobre a procura e interação com os produtos; o Monitorização em tempo real dos níveis de stock nas prateleiras; o Avaliação do desempenho de planogramas. • Aumento da eficácia da publicidade em loja (Retail Media), através de: o Identificação de locais ideais para ecrãs publicitários; o Medição das taxas de conversão com base em dados reais de comportamento em loja. Do ponto de vista estratégico, o projeto visa reforçar a competitividade e a autonomia digital do setor do retalho europeu, promovendo os princípios da soberania digital e do uso responsável dos dados. Em termos económicos, prevê-se que o RETAIL AI BOOSTER atinja rentabilidade três anos após a primeira venda (cinco anos após o início do projeto), beneficiando de um modelo de negócio escalável e de baixos custos fixos. Os objetivos técnicos do projeto centram-se na otimização, validação e escalabilidade do RETAIL AI BOOSTER, garantindo a sua preparação tecnológica para comercialização: 1. Otimização e modularização do Store Digital Twin Creator - desenvolver e otimizar a arquitetura do Store Digital Twin Creator para permitir a criação e gestão simultânea de múltiplos ambientes de loja. O objetivo é assegurar escalabilidade em cloud, interoperabilidade com sistemas de retalho existentes e desempenho em tempo real. 2. Melhoria do Retail Data Generator - aperfeiçoar o Retail Data Generator para produzir datasets sintéticos altamente realistas, com parâmetros configuráveis (iluminação, posição das câmaras, densidade de clientes, etc.), permitindo que modelos de IA treinados com dados sintéticos alcancem desempenho equivalente aos treinados com dados reais 3. Validação e demonstração do sistema em ambiente operacional (TRL8) - implementar e validar a solução completa RETAIL AI BOOSTER em ambiente piloto com um parceiro industrial. Serão avaliados o desempenho, robustez e usabilidade em condições reais, assegurando escalabilidade e fiabilidade para adoção comercial. 4. Preparação para o mercado e plano de exploração - elaborar um plano abrangente de go-to-market e exploração, incluindo estratégia de preços, modelo de negócio e gestão de propriedade intelectual (IP). A estratégia comercial será orientada para early adopters e para a expansão internacional. Ao alcançar estes objetivos, o projeto entregará uma plataforma de IA totalmente operacional, escalável e compatível com as normas de privacidade, permitindo que os retalhistas europeus adotem ferramentas avançadas de otimização de loja, gestão de assortment e análise em loja, reduzindo a dependência de soluções não europeias e reforçando a soberania digital no setor do retalho.