Passei mais de três décadas trabalhando com imagens de produto e, durante todo esse tempo, o meu trabalho teve um único juiz, o olho humano, para quem a foto precisava estar certa. Agora existe um segundo juiz, que chega antes do primeiro e não se encanta com nada, porque os agentes de compra — aqueles assistentes que buscam, comparam e recomendam — leem o catálogo inteiro da loja antes de sugerir qualquer coisa, e o leem de um jeito que nenhuma pessoa jamais leu, tudo de uma vez, item por item, à procura de um padrão.

Já vi a fotografia de produto mudar mais de uma vez, do filme para o digital e de uma produção mais cuidadosa para uma produção em escala, e cada uma dessas mudanças mexeu na forma como a imagem era feita, tornando-a mais rápida, mais barata e possível em mais lugares. O que acontece agora, porém, é de outra natureza, porque não muda apenas como a imagem é produzida, mas para quem ela é produzida. Pela primeira vez, a foto do produto precisa ser lida por uma máquina antes de ser vista por uma pessoa, e essa máquina, em vez de se encantar, verifica.

Fotos bonitas não bastam: é preciso mostrar a verdade
Há aqui uma distinção que todo bom fotógrafo conhece na prática e que a maioria das conversas sobre IA insiste em ignorar, a de que deixar uma imagem bonita é uma coisa e deixá-la certa é outra, bem mais difícil. A geração por inteligência artificial ficou extraordinária em transformar uma foto ruim em uma foto agradável, só que agradável não é o mesmo que fiel, e fazer uma imagem nota oito parecer dez continua sendo trabalho árduo justamente porque exige que ela siga contando a verdade sobre o produto — a cor real, a textura real, a proporção real —, que é exatamente aquilo que o agente de compra tenta checar ao varrer o seu catálogo.

Quando as imagens não correspondem ao produto, ou quando cada foto obedece a um padrão diferente, a marca perde duas vezes: perde com o consumidor, que hesita diante da inconsistência e desconfia, e essa desconfiança tem preço no e-commerce, aparecendo tanto na conversão que não vem quanto na devolução que chega, uma das formas mais rápidas de corroer margem; e perde com o agente, que interpreta a bagunça como risco e deixa de recomendar, de maneira que o cliente sequer fica sabendo que a sua loja existia, descartada num corredor que ela nem consegue enxergar.

Passei anos à frente de operações que produziram dezenas de milhões de imagens em dezenas de países, e o que aprendi ali é que o problema difícil nunca foi criar uma foto bonita, mas manter milhares delas consistentes e prontas na hora certa, porque pequenas ineficiências se multiplicam por categoria, campanha e mercado até criarem diferenças que comprometem a experiência de quem navega pelo catálogo. O custo de fazer cada imagem despencou; o que pesa agora é o custo do atraso e o da venda que escorre para o concorrente enquanto a produção corre atrás da janela de demanda.

Segundo o Photoroom Intelligence, 87% dos consumidores dizem que o visual do produto é o que mais decide a compra, mas 64% dos varejistas ainda tratam a IA como experimento à parte da operação. Não se trata de esperar que ela resolva tudo sozinha, porque quase todos hoje dispõem de ferramentas parecidas e, na minha experiência, a diferença está menos na adoção da tecnologia do que na forma como ela passa a fazer parte da operação e muda a maneira como o trabalho é organizado. Aplicada por cima de um processo bagunçado, a IA só expõe a bagunça em alta definição; integrada ao modo como a produção acontece, faz uma única imagem de origem render dezenas de versões fiéis, em canais diferentes, sem perder controle nem velocidade.

É por isso que o visual do produto passa a ser parte importante da operação do varejo, tão essencial quanto o estoque ou o preço, e o trabalho de quem cuida da imagem também muda, com menos produção manual repetitiva e mais definição de padrões e critérios em uma escala que nenhuma pessoa conseguiria acompanhar foto por foto. Isso não significa deixar a criatividade de lado, mas usá-la para tornar o produto mais claro e fácil de entender. Volto, então, à compra do começo. A vitrine continua precisando chamar a atenção do consumidor, mas agora também precisa ser clara e consistente para os sistemas que ajudam a decidir o que será mostrado a ele. Uma imagem bonita continua importando, mas precisa também ser fiel ao produto e consistente em diferentes canais, porque cada vez mais a decisão sobre o que será visto acontece antes mesmo de o consumidor chegar à página do produto.

O post A vitrine do e-commerce agora também precisa convencer a inteligência artificial apareceu primeiro em Realce Sites.