Durante décadas, o varejo operou com uma compensação fundamental. As lojas físicas oferecem o benefício tangível de tocar, experimentar e testar, mas careciam de escala. O comércio eletrônico proporcionou conveniência e variedade, mas introduziu um problema persistente: a lacuna do “experimente antes de comprar”. O resultado foi uma taxa de devolução impressionante, que custa ao setor centenas de bilhões de dólares anualmente.
Essa compensação está começando a mudar. Uma poderosa combinação de Dados Sintéticos e Tecnologia Digital Twin está a colmatar a divisão entre o físico e o digital, levando o retalho para uma era de simulação de produtos verdadeira, individualizada e real. Em vez de dependerem exclusivamente de motores de recomendação ou de comportamentos históricos, os retalhistas estão a começar a modelar experiências antes de estas chegarem ao cliente. A Virtual Try-On (VTON) é a expressão mais visível desta mudança, mas o seu progresso recente é impulsionado por um fator menos óbvio: dados que são gerados, não capturados.
Por que a personalização esbarrou em um obstáculo
O sonho da moda virtual não é novo. Durante anos, as marcas tentaram criar sistemas VTON para roupas, óculos, maquiagem e acessórios. A maioria não conseguiu ganhar força por um motivo simples: eles eram alimentados por dados incompletos do mundo real.
Treinar um sistema VTON confiável requer uma enorme diversidade em várias dimensões: formas e proporções corporais, movimentos e posturas, tons e texturas de pele, condições de iluminação e variações de produtos, como comportamento do tecido, camadas e ajuste. Os conjuntos de dados do mundo real raramente atendem a esses requisitos. Eles são caros para coletar, lentos para escalar, limitados por considerações éticas e de privacidade e, muitas vezes, distorcidos em direção a dados demográficos restritos. Esse gargalo de dados é o motivo pelo qual os primeiros VTON geralmente pareciam um artifício, um adesivo 2D colado de forma grosseira em uma transmissão de vídeo ao vivo. Para que o sistema seja robusto, ele precisa ser treinado com mais dados do que a realidade pode fornecer.
Dados sintéticos: o motor da diversidade infinita
Os dados sintéticos mudam a equação ao eliminar a dependência da coleta no mundo real. Usando motores de renderização 3D e IA generativa, os desenvolvedores podem criar “Syntesis Humans”: sujeitos digitais altamente controlados e totalmente rotulados que refletem muito mais opções do que a amostragem física permite.
No contexto do varejo, essa abordagem abarca vários desafios de longa data:
- Cobertura e inclusão: os conjuntos de dados do mundo real muitas vezes não incluem tipos de corpo minoritários ou tons de pele diversos. A geração sintética permite que os desenvolvedores criem conjuntos de dados perfeitamente equilibrados, garantindo que a experiência VTON seja envolvente e precisa para todos os consumidores, não apenas uma média estatística. Isso é crucial para construir uma IA inclusiva e justa.
- Preparação para casos extremos: um sistema VTON frequentemente falha em “casos extremos”: uma pose difícil, iluminação complexa ou uma camada de roupa incomum. Os dados sintéticos permitem que os desenvolvedores modelem qualquer pose humana possível com pontos de referência corporais perfeitos e precisos em pixels. Isso fortalece o desempenho do sistema onde os dados do mundo real são escassos.
- Realismo material: o comportamento do tecido, a interação da maquiagem com a pele e o ajuste dos acessórios podem ser simulados com um nível de detalhes que as fotografias muitas vezes não conseguem capturar ou representam de forma incorreta.
- Escalabilidade do catálogo: para a moda, os dados sintéticos podem produzir milhões de combinações únicas de roupas, modelando camadas avançadas e a física de diferentes materiais. Isso permite que uma marca crie um modelo virtual de toda a sua linha de produtos sem um pecado.
- Escalabilidade do catálogo: para a moda, os dados sintéticos podem produzir milhões de combinações únicas de roupas, modelando camadas avançadas e a física de diferentes materiais. Isso permite que uma marca crie um modelo virtual de toda a sua linha de produtos sem uma única sessão de fotos.
Ao usar dados sintéticos, o modelo de IA não precisa mais adivinhar. Ele foi treinado em um conjunto de dados mais amplo, limpo e sistemático, permitindo oferecer uma experiência VTON verdadeiramente confiável.
Além do VTON: o “gêmeo digital do cliente”
À medida que a experimentação virtual amadurece, ela é cada vez mais vista como um passo em direção a um conceito mais abrangente: o gêmeo digital do cliente. Um gêmeo digital é uma representação virtual persistente de um indivíduo, informada por dados de treinamento sintéticos e entradas reais do cliente. Os dados sintéticos estabelecem as regras subjacentes — como os tecidos se movem, como a luz reflete na pele e como os corpos são moldados — enquanto digitalizações ou imagens leves personalizam o modelo para as experiências virtuais. O resultado é uma réplica virtual de alta fidelidade e individualizada que pode ser reutilizada em várias experiências.
Esse gêmeo digital do cliente se torna um modelo pessoal persistente com o qual os varejistas podem interagir. Em vez de um cliente experimentar um único item, seu gêmeo digital pode experimentar um catálogo inteiro em milissegundos, recebendo feedback instantâneo e preciso sobre o caimento, o estilo e o drapeado. Com os gêmeos digitais, as marcas podem executar simulações em escala, mudando as principais decisões de varejo de suposições para evidências:
- Recomendações preditivas: os modelos de IA podem analisar o gêmeo digital de um cliente para antecipar quais itens de uma nova coleção proporcionarão o melhor caimento e conforto, aumentando as taxas de conversão e a satisfação geral.
- Redução de devoluções: ao validar o caimento e a aparência antes da compra, os gêmeos digitais ajudam a resolver um dos maiores pontos fracos do comércio eletrônico: as devoluções motivadas por caimento inadequado, reduzindo significativamente os custos operacionais.
- Design e testes sob demanda: os designers podem simular novas peças de roupa em milhões de gêmeos sintéticos de clientes que refletem a diversidade do mundo real, refinando tamanhos, materiais e silhuetas antes do início da produção e reduzindo o desperdício e o retrabalho.
Os dados sintéticos, combinados com a experimentação virtual, transformam o gêmeo digital do cliente de um perfil estático em uma simulação confiável, baseada em conjuntos de dados abrangentes e gerados sistematicamente, em vez de sinais incompletos do mundo real.
Rumo a um varejo mais preditivo, eficiente e sem desperdício
Os analistas do setor apontam cada vez mais os dados sintéticos e a simulação como tecnologias fundamentais para a próxima fase da adoção da IA. A Gartner projetou que os dados sintéticos ultrapassaram os dados do mundo real como principal entrada para modelos de IA até 2030, impulsionados por restrições de escalabilidade, custo e governança.
No varejo, essa mudança responde à crescente pressão para reduzir o desperdício, proteger as margens e oferecer experiências que sejam pessoais e confiáveis. Ao reduzir a incerteza quanto ao ajuste, os gêmeos digitais combatem uma das ineficiências mais caras do comércio eletrônico: as devoluções. Ao mesmo tempo, eles permitem abordagens mais disciplinadas para o planejamento da produção, a previsão da demanda e a sustentabilidade.
A transição da personalização para a simulação marca uma mudança significativa na forma como as experiências de varejo são projetadas e otimizadas. Em vez de depender exclusivamente da observação e da interação, as marcas podem cada vez mais modelar e validar os resultados antes de chegarem ao mercado. Nesse contexto, o “cliente sintético” se torna uma camada operacional, permitindo decisões baseadas em evidências, em vez de aproximações. Essa evolução também reformula o papel da IA no comércio. Como observou a The Fashion Law em sua análise da IA agêntica, os sistemas emergentes irão além de auxiliar os compradores, passando a agir em seu nome, usando gêmeos digitais como base para decisões informadas por ajustes precisos, preferências e contexto do mundo real.
Na Globant, essa abordagem já está sendo implementada. Estamos avançando no uso de dados sintéticos para alimentar gêmeos digitais de alta fidelidade, permitindo simulações mais precisas, treinamento escalável e desenvolvimento responsável de IA em vários setores, incluindo o varejo. Ao combinar humanos sintéticos, experimentação virtual e 3D em tempo real, o Digital Twins Studio da Globant permite que as organizações façam a transição da experimentação para o impacto operacional.
Explore como o Digital Twins Studio da Globant está reinventando a forma como produtos, experiências e decisões são projetados.
