### Lançamento do Assistente de IA no Aplicativo Móvel
A Magnit introduziu seu assistente de IA proprietário, chamado Mёdik (Magic), diretamente no aplicativo móvel “Magnit: Promoções e Entrega”. Desenvolvido internamente pela equipe de tecnologia da empresa usando tecnologias de código aberto e um modelo de linguagem grande (LLM) comercial de terceiros, o assistente permite que os usuários selecionem produtos com base em critérios específicos, como tipos de refeições. Ele também suporta a consulta do status do pedido e a resolução de problemas sem entrar em contato com o suporte ao cliente.
Aprimoramentos futuros expandirão os recursos para identificar descontos máximos em itens, fornecer dicas de navegação na loja, auxiliar nos caixas de autoatendimento e recomendar cosméticos e produtos para a pele personalizados para as características individuais da pele. A Magnit posiciona isso como o primeiro assistente de IA lançado em aplicativos móveis do setor de varejo de alimentos.
### Base Técnica e Implementação Inicial
A IA utiliza uma abordagem híbrida: estruturas de código aberto para a funcionalidade principal combinadas com um LLM comercial para processamento de linguagem natural avançado. Essa configuração permite a correspondência de produtos em tempo real de vastos catálogos, baseando-se em dados estruturados, como atributos, preços e disponibilidade. Os recursos atuais se concentram em recomendações baseadas em consultas, transformando entradas vagas do usuário — como “ingredientes para o jantar” — em sortimentos precisos, agilizando assim o processo de descoberta de compras.
A integração ocorre nativamente dentro do aplicativo, que já lida com promoções, entrega e programas de fidelidade, como evidenciado por seu papel central nas operações de varejo multiformato da Magnit. Isso incorpora a IA nas interações diárias do usuário, sem exigir ferramentas separadas.
### Implicações para Feeds de Produtos em E-Commerce
Assistentes de IA como Mёdik influenciam diretamente os feeds de produtos, permitindo a filtragem dinâmica e a personalização no momento da consulta. Os feeds tradicionais dependem de regras estáticas ou curadoria manual, mas os processos de correspondência baseados em LLM correspondem à intenção do usuário aos atributos do feed — preço, categoria, necessidades dietéticas — acelerando a relevância sem rotulagem prévia exaustiva. Isso reduz a latência nas atualizações do feed, pois as alterações em tempo real no catálogo são propagadas instantaneamente para as recomendações.
Para e-commerce de alimentos, onde os sortimentos ultrapassam milhares de SKUs com volatilidade perecível ou promocional, esses sistemas minimizam a exposição a dados desatualizados. A seleção baseada em critérios do assistente sugere incorporações de vetores ou pesquisa semântica em feeds, aprimorando a capacidade de descoberta de itens de cauda longa que os feeds rígidos ignoram. Se você está procurando ajuda com seu próprio **feed de produtos**, confira este blog: [/blog/product_feed/](https://notpim.com/blog/product_feed/).
### Elevando a Padronização do Catálogo
A catalogação no varejo geralmente sofre de padrões inconsistentes entre os fornecedores, levando a dados fragmentados. A implantação do Mёdik impõe a padronização implícita: ao consultar tipos de refeições ou características da pele, exige atributos uniformes em catálogos de back-end — perfis nutricionais, listas de ingredientes, tags dermatológicas. Com o tempo, isso impulsiona melhorias a montante, pois dados incompletos produzem recomendações ruins, pressionando as equipes a se alinharem com os esquemas emergentes.
Em e-commerce, onde 70 a 80% dos catálogos vêm de diversos fornecedores, a IA atua como uma barreira de qualidade. Entradas não padronizadas degradam a precisão do LLM, promovendo a adoção de protocolos como GS1 ou ontologias personalizadas. A construção interna da Magnit sugere refinamentos proprietários para lidar com nuances regionais de produtos, estabelecendo uma referência para a higiene do catálogo escalável.
### Aprimorando a Qualidade e a Integridade dos Cards
Os cartões de produtos em aplicativos de supermercado frequentemente carecem de profundidade — faltando alérgenos, combinações ou substitutos — limitando a conversão. Mёdik aborda isso inferindo a integridade das interações: cartões incompletos falham em consultas complexas, revelando lacunas para o enriquecimento iterativo. Recomendações futuras de cuidados com a pele, por exemplo, exigirão atributos como níveis de pH ou flags hipoalergênicos, exigindo cartões mais completos e sensíveis ao contexto.
Isso muda o e-commerce de cartões descritivos para preditivos, onde a IA preenche os campos ausentes por inferência (por exemplo, extrapolando a adequação da refeição dos ingredientes). Resultado: maior confiança do usuário e menos devoluções, pois as recomendações se alinham às necessidades reais. Para a infraestrutura de conteúdo, ele automatiza os fluxos de trabalho de enriquecimento, priorizando itens de alto tráfego. Garantir que suas **descrições de produtos** sejam de primeira linha pode fazer toda a diferença. Leia mais: [/blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/](https://notpim.com/blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/).
### Acelerando a Velocidade de Implantação do Sortimento
A velocidade na emissão de novos sortimentos define o e-commerce competitivo, especialmente no setor de alimentos com muitas promoções. A integração manual — testar feeds, cartões, promoções — leva dias; a IA reduz isso a minutos. O recurso de busca de descontos do Mёdik, programado para ser lançado, verifica feeds ao vivo em busca de correspondências ideais, permitindo a exibição instantânea de vendas relâmpago ou introduções sazonais sem recrawling.
Elementos no-code amplificam isso: as bases de código aberto permitem o ajuste de arrastar e soltar e sobreposições de regras, ignorando as filas do desenvolvedor. Os varejistas podem testar o comportamento da IA em subconjuntos do sortimento, implantando os vencedores em todo o aplicativo rapidamente. No caso da Magnit, vincular a IA ao autoatendimento e à orientação na loja prenuncia a sincronização omnichannel, onde os aprendizados do aplicativo otimizam os layouts físicos em tempo real.
### Sinergias de IA No-Code e Automação de Conteúdo
Plataformas no-code combinadas com LLMs diminuem as barreiras para a implantação de IA, como visto na fundação de código aberto do Mёdik. As equipes de tecnologia de varejo configuram comportamentos por meio de interfaces visuais — encadeamento de prompts para consultas, hooks de integração para APIs de pedidos — sem codificação profunda. Isso democratiza os processos de conteúdo: os profissionais de marketing definem a lógica de recomendação, as operações lidam com os fluxos de suporte, acelerando a iteração.
Para a infraestrutura de e-commerce, ela desbloqueia conteúdo generativo em escala: gerando automaticamente descrições de cartões, cópias promocionais ou pacotes personalizados a partir de dados do feed. A resolução de suporte da Magnit via IA exemplifica isso, antecipando tickets sintetizando o histórico de pedidos e políticas. Hipótese: à medida que os modelos amadurecem, o no-code padronizará a IA em todas as cadeias, comprimindo os ciclos de desenvolvimento de meses para semanas, mantendo as bordas personalizadas. Gerenciar seus dados para essas ferramentas é facilitado com uma ferramenta como um **programa de processamento de lista de preços** - confira este artigo: [/blog/price-list-processing_program/](https://notpim.com/blog/price_list_processing_program/).
Retailer's.ru relatou o lançamento, ressaltando seu status de pioneiro no setor de alimentos. A VentureBeat cobriu inovações relacionadas à IA da força de trabalho, destacando o potencial mais amplo da plataforma. Gerenciar suas operações de e-commerce geralmente depende do formato correto de seus dados. Confira nossos guias detalhados sobre os **formatos CSV e JSON**: [/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/](https://notpim.com/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/) ou [/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/](https://notpim.com/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/)
O lançamento do assistente de IA da Magnit destaca uma tendência significativa em direção ao aproveitamento da IA para descoberta de produtos e aprimoramento da experiência do consumidor, especialmente no que se refere ao e-commerce no setor de alimentos. Essa iniciativa sinaliza um esforço para a padronização do catálogo e dados de produtos mais ricos para alimentar modelos de IA. Para plataformas como a NotPIM, isso ressalta a importância crescente do gerenciamento de informações de produtos no suporte a funcionalidades sofisticadas baseadas em IA. Vemos esse desenvolvimento como um passo positivo em direção a operações de e-commerce mais inteligentes e eficientes.