O iFood, controlado pelo grupo de tecnologia Prosus, apresentou nesta sexta-feira (10) um modelo de inteligência artificial de grande escala (LCM) capaz de oferecer sugestões e anúncios altamente personalizados aos usuários, aumentando as chances de conversão em vendas na plataforma.
A tecnologia é cerca de 60 vezes mais econômica que outros sistemas de IA generativa e já demonstrou que suas recomendações rendem até 66% mais cliques do que aquelas feitas sem o recurso. Atualmente, a IA representa cerca de 30% do Ebitda do iFood, com meta de dobrar essa participação nos próximos anos.
Segundo o CEO Diego Barreto, a IA não reduz custos, mas potencializa o crescimento: "Antes, um vendedor usava R$ 2 para conseguir um pedido; agora, com o mesmo valor, consegue dois. Isso gera maior receita sem aumentar a estrutura de custo."
O sistema analisa dados de hábitos, rotinas e disposição de pagamento dos consumidores para oferecer sugestões personalizadas. Um restaurante de frutos do mar, por exemplo, pode recomendar pratos para clientes que consomem peixe às sextas-feiras ou sugerir alternativas a quem normalmente pede carne.
Dos 60 milhões de usuários do iFood, 20 milhões já estão “perfilados” nesse modelo de IA. Os resultados iniciais mostram aumento de 66% na taxa de conversão das sugestões “você também pode gostar disso” e crescimento de 4,6% em buscas de categorias como farmácia. Notificações personalizadas enviadas a 8 milhões de usuários quadruplicaram os pedidos. Até março de 2026, a expectativa é que toda a base receba recomendações via IA.
O LCM será expandido para personalizar a página inicial do app, anúncios de restaurantes e até interações via WhatsApp. A tecnologia é escalável e pode ser aplicada em outras empresas do grupo Prosus, como Decolar, Sympla e OLX.
Barreto ainda destacou que, com o consentimento do usuário, a plataforma poderá enviar sugestões de delivery local e promoções customizadas em momentos específicos, como após um voo ou reserva de hotel, aumentando a eficiência das campanhas.
A companhia garante que o sistema foi treinado com dados anonimizados e desenvolvido para proteger a privacidade dos usuários.
