Lowe’s puts project expertise into every hand

Lowe’s es una empresa de mejoras del hogar que pertenece a la lista Fortune 50 que procesa aproximadamente 16 millones de transacciones de clientes a la semana en los Estados Unidos. Lowe’s se ha convertido en un minorista omnicanal líder al utilizar la mejor tecnología disponible para mejorar las experiencias de los clientes y asociados. El equipo de datos e IA en Lowe’s vio una oportunidad para mejorar aún más la calidad de los datos en la búsqueda de su sitio web al perfeccionar un modelo de OpenAI.

Presentar la información de los productos de manera precisa a los clientes a lo largo de toda su experiencia de compra es un desafío al que se enfrentan los grandes minoristas, con el objetivo de garantizar que lo que piden los compradores sea exactamente lo que reciban al momento de la entrega.

Para elevar la experiencia de compra para los clientes de Lowe’s en Lowes.com, el equipo de datos e IA de Lowe’s quería mejorar la precisión de las descripciones de los productos. Las descripciones imprecisas hacen difícil la planificación y organización del inventario para Lowe’s, al mismo tiempo que generan fricción en la experiencia de compra en línea. Por ejemplo, si un cliente busca un “grifo de cobre para baño”, podría ver en su lugar varios grifos de baño cromados. De forma similar, una búsqueda de una “lavadora de platos de 18 pulgadas” podría generar resultados de lavadoras de platos de 24 pulgadas debido a títulos o descripciones imprecisas en el catálogo de productos. Como resultado, menos clientes podrían completar sus compras en Lowes.com.

El desafío de etiquetar los productos de forma precisa es conocido por los minoristas en línea e incluso por los equipos de IA. Los ingenieros de IA han utilizado técnicas que van desde la coincidencia de tokens básica con expresiones regulares basadas en reglas hasta métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para abordar estos desafíos. Posteriormente, los humanos verifican los errores marcados, pero las tasas de error humano pueden ser altas. La intervención humana también carga a los empleados con trabajo adicional que no resuelve el problema de los errores marcados incorrectamente.

En enero de 2023, ingenieros y especialistas en IA de Lowe’s decidieron utilizar el modelo GPT‑3.5 de OpenAI para ayudar a resolver las discrepancias en la calidad de los datos. Las pruebas iniciales mostraron un impacto positivo en la precisión de los resultados y parecía que era la solución que necesitaban.

“La emoción en el equipo era palpable cuando vimos los resultados del ajuste fino de GPT 3.5 en nuestros datos de productos y sabíamos que teníamos un ganador en nuestras manos”, declaró Nishant Gupta, director senior de Datos, Análisis e Inteligencia Computacional (DAIC).

En un campo recién definido de la ingeniería de prompts, Lowe’s probó diferentes combinaciones de instrucciones para ver si se podía mejorar la precisión de este proceso. Después de unos meses, observaron mejoras significativas en categorías de productos específicas y escalaron el proceso aún más. Cuando el equipo incorporó la clasificación de productos basada en IA en la producción en Lowes.com, vieron una reducción inmediata en la carga de trabajo de los asociados responsables de investigar estos errores.

Por muy buena que fuera esta solución, aún era necesario mejorar la precisión y el tamaño de las instrucciones estaba aumentando a una tasa sin precedentes. Aquí fue cuando el equipo de Lowe’s empezó a utilizar la API de ajuste fino de OpenAI para perfeccionar GPT 3.5 para entender mejor el conjunto de datos de Lowe’s, lo que resultó en un 20 % de aumento en precisión. Ahora, con el etiquetado de productos terminado, Lowe’s planea perfeccionar versiones más nuevas del modelo con base en los errores que los miembros del equipo marcaron.

Lowe’s sigue mejorando su precisión y minimizando errores, aumentando su productividad en el proceso de investigación de errores. En algunas categorías, la tasa de detección de errores de Lowe’s ha aumentado aproximadamente 60 %, lo que dio como resultado descripciones de productos mucho más precisas en los resultados de búsqueda.

Con la ayuda de OpenAI, Lowe’s ha hecho su información de productos más precisa y consistente, reduciendo la fricción en la experiencia del cliente e impulsando el crecimiento del comercio electrónico.

The same logic powers Mylow on Lowes.com. Instead of navigating categories or typing in keywords, customers describe what they’re trying to do. Mylow responds with a personalized plan, product suggestions, and how-to content.

“Before Mylow, customers would open five tabs. One for YouTube, one for Google, one for Lowe’s,” says Cano. “Now they just ask Mylow one question, and they get everything they need.”​

Whether it’s fixing a faucet, installing a backsplash, or building a raised garden bed, Mylow understands the customer’s intent and walks them through each step. It reduces friction and increases confidence.

The result is a seamless handoff between channels. “We like to think of it as putting a red vest associate in your pocket,” Cano says. “It’s available 24/7, and it speaks your language.”​

What made this work, according to Chandhu Nair, SVP of Data, AI, and Innovation at Lowe’s, was a tight link between tech and business.

“This isn’t a tech initiative,” says Nair. “Every AI solution at Lowe’s has a business sponsor at the SVP level. If they’re not in, we don’t do it.”​

Lowe’s structured its AI strategy around three pillars:

• How we shop: customer experiences like Mylow 
• How we sell: tools like Mylow Companion for associates
• How we work: internal solutions for finance, engineering, and merchandising

“Every project ladders up to our strategic goals,” notes Nair.

That alignment extended into day-to-day collaboration. “We locked our teams in the same room from day one,” says Scalese. “We walked stores together. Chandhu’s engineers didn’t just sit in a lab. They came into the aisles and watched associates work. And we told them exactly where the friction was.”​

That feedback loop helped the tech teams build tools that felt intuitive and useful to associates. “You can’t design for store teams unless you’ve been on the floor,” adds Nair. “It’s not just about what the model can do. It’s about what the associate needs in the moment.”

Leaders are seeing clear signals of customer and associate impact across both tools:

• 100% rollout of Mylow Companion across 1,700 stores
• Higher associate confidence, especially among seasonal and newer hires
• Mylow is helping customers move from browsing to buying, with stronger signs of purchase intent and fuller carts
• Customers who engage with the tool tend to spend more time exploring and show greater confidence in their decisions

“What if each associate asked just one question a day?” says Godbole. “That’s 300,000 questions. That’s how we measure success now–are we building the habit?”​

Lowe’s is expanding its use of OpenAI to build natural voice interaction into Mylow Companion and adopt ChatGPT Enterprise for their Store Support Center (HQ) employees. 

“There’s so much opportunity, it’s almost overwhelming–in the best way,” says Godbole. “We’re going after every part of the business where expertise matters, and AI can help democratize it.”​

For Lowe’s, the goal is simple: equip every associate and customer with the confidence to tackle whatever project comes next.

“We’re in the business of fixing problems and fulfilling dreams,” says Godbole. “With the right tools, we can do that better than ever before.”