Seis em cada dez varejistas já usam IA. Mas onde está o retorno para o negócio?

A inteligência artificial já faz parte da realidade de grande parte do varejo brasileiro.

Segundo pesquisa da Zucchetti Brasil em parceria com a Central do Varejo, 59% das empresas do setor já utilizam soluções de IA. O levantamento, realizado com 373 profissionais, mostra que a tecnologia deixou de ser uma possibilidade distante e passou a integrar diferentes atividades empresariais.

Mas os números revelam uma questão ainda mais importante do que a velocidade de adoção: onde essa inteligência está sendo aplicada?

Um artigo publicado por Tiago Girelli, diretor-geral da Wake Commerce, no E-Commerce Brasil, chama atenção justamente para essa diferença.

Enquanto a IA avança rapidamente em tarefas de comunicação, produção de conteúdo e atendimento ao consumidor, sua presença ainda é relativamente pequena em processos diretamente relacionados à gestão de mercadorias, abastecimento e eficiência operacional.

Para o varejo, essa diferença pode representar uma oportunidade estratégica.

A IA chegou ao varejo, mas ainda não alcançou toda a operação

Os dados mostram uma concentração significativa das aplicações em atividades mais acessíveis à automação.

Entre os varejistas que utilizam IA, as principais aplicações citadas são:

Fonte: Zucchetti Brasil e Central do Varejo.

A diferença é expressiva.

A IA já participa da criação de campanhas, produção de descrições de produtos, relacionamento com consumidores e automação de tarefas administrativas.

Essas aplicações podem gerar ganhos importantes de produtividade e eficiência comercial.

Entretanto, as atividades que envolvem decisões operacionais complexas ainda apresentam níveis de adoção consideravelmente menores.

Gestão de estoque, reposição, previsão de demanda, planejamento de compras e distribuição de mercadorias são processos que influenciam diretamente o capital de giro, a disponibilidade de produtos e a margem.

Isso não significa que a IA aplicada ao marketing seja menos relevante.

Significa que uma parte importante do potencial econômico da tecnologia ainda pode estar fora das áreas em que ela é mais utilizada.

O maior valor pode estar onde o consumidor não vê

Imagine uma rede varejista com centenas de lojas e milhares de produtos distribuídos por diferentes centros de distribuição.

Diariamente, essa operação precisa decidir quanto comprar, quando repor, onde posicionar mercadorias e como responder a mudanças na demanda.

Uma decisão inadequada pode gerar excesso de estoque em determinada região e ruptura em outra.

O resultado envolve capital imobilizado, custos adicionais de movimentação, necessidade de descontos e oportunidades de venda perdidas.

Nesse cenário, a inteligência artificial pode apoiar decisões como:

• Antecipar variações de demanda por produto, loja e região.
• Identificar riscos de ruptura e excesso de estoque.
• Recomendar ajustes de reposição e distribuição.
• Apoiar a análise de preços e promoções.
• Detectar exceções operacionais que exigem intervenção.

Essas aplicações não são necessariamente tão visíveis quanto um assistente virtual ou uma campanha criada com IA.

Mas podem atuar sobre variáveis fundamentais do desempenho econômico de um varejista.

O valor, nesse caso, não está na quantidade de tarefas automatizadas, mas na melhoria das decisões que movimentam a operação.

O desafio não é apenas tecnológico. É operacional.

Por que a adoção de IA ainda é relativamente pequena em processos como estoque, previsão de demanda e logística?

Uma explicação está na complexidade dessas atividades.

Produzir um texto com IA pode exigir poucas informações e uma interação direta com um modelo.

Já recomendar corretamente a reposição de um produto pode depender de histórico de vendas, estoque disponível, pedidos em trânsito, sazonalidade, regras comerciais, restrições de fornecedores e parâmetros de abastecimento.

Essas informações frequentemente estão distribuídas entre diferentes sistemas.

Em uma grande operação, a inteligência artificial precisa trabalhar sobre dados consistentes e processos bem definidos para que suas recomendações sejam confiáveis.

Caso contrário, existe o risco de acelerar decisões baseadas em informações incompletas ou incorretas.

Automatizar um processo mal estruturado não significa necessariamente torná-lo mais eficiente.

É por isso que a evolução da IA no varejo também exige atenção à qualidade dos dados, à arquitetura de integração e às regras de negócio.

A próxima fronteira: inteligência conectada aos sistemas transacionais

Uma das oportunidades mais relevantes está na aproximação entre inteligência artificial e os sistemas responsáveis pela operação diária.

Soluções de merchandising, planejamento, gestão de estoques, pricing, lojas e logística concentram informações essenciais sobre como o varejo funciona.

Quando essas informações estão disponíveis de maneira consistente, tornam-se possíveis aplicações mais sofisticadas de análise e automação.

Considere o processo de reposição de mercadorias.

Uma solução inteligente pode identificar uma tendência de aumento de demanda e avaliar sua relação com a disponibilidade de estoque.

A partir dessa análise, pode recomendar uma ação de reposição ou transferência, respeitando parâmetros operacionais e comerciais.

Dependendo da arquitetura, das integrações e dos controles disponíveis, determinadas etapas também podem ser automatizadas.

É nesse ponto que a inteligência artificial começa a evoluir de uma ferramenta de apoio individual para um componente integrado às jornadas de negócio.

A transformação não consiste simplesmente em adicionar um chatbot a um sistema corporativo.

Consiste em conectar dados, decisões e execução operacional.

IA agêntica: grandes possibilidades, mas também grandes riscos

A evolução dos agentes de inteligência artificial amplia ainda mais essas possibilidades.

Diferentemente de aplicações que apenas respondem perguntas ou geram conteúdo, agentes podem ser projetados para executar sequências de atividades, utilizar ferramentas e interagir com diferentes sistemas.

Entretanto, a autonomia precisa ser acompanhada de controles.

Segundo projeção divulgada pelo Gartner, mais de 40% dos projetos de IA agêntica poderão ser cancelados até o final de 2027, principalmente devido ao aumento dos custos, à dificuldade de demonstrar valor de negócio e à insuficiência dos mecanismos de controle de riscos.

O indicador se refere especificamente a projetos de IA agêntica, não à totalidade das iniciativas de inteligência artificial.

Ainda assim, a projeção representa um alerta importante.

A disponibilidade de tecnologias avançadas não elimina a necessidade de uma justificativa econômica consistente.

Projetos precisam ter objetivos claros, custos controlados, indicadores de desempenho e mecanismos adequados de governança.

Para o varejo, isso significa que a implementação de agentes inteligentes deve considerar não apenas o que eles conseguem executar, mas também as consequências operacionais e financeiras de suas decisões.

Do experimento ao resultado mensurável

Uma das principais mudanças de abordagem consiste em iniciar projetos de IA a partir de problemas concretos do negócio.

Em vez de perguntar quais ferramentas podem ser utilizadas, as empresas precisam identificar quais processos oferecem oportunidades relevantes de melhoria.

Essa mudança ajuda a estabelecer uma relação objetiva entre investimento e resultado.

Em um projeto de previsão de demanda, por exemplo, os indicadores podem incluir acurácia das previsões, redução de rupturas e diminuição de estoque excedente.

Em uma iniciativa de automação de processos de merchandising, podem ser considerados tempo de execução, volume de intervenções manuais e produtividade das equipes.

Já em aplicações de pricing, os resultados precisam considerar não apenas o crescimento das vendas, mas também o impacto sobre margens e rentabilidade.

A jornada pode seguir uma lógica simples:

DiagramaClique para ampliar

Essa abordagem permite começar com iniciativas controladas, testar hipóteses e ampliar investimentos somente quando os benefícios forem demonstrados.

Também ajuda a diferenciar projetos que realmente transformam operações daqueles que apenas apresentam uma tecnologia interessante.

A vantagem competitiva não estará apenas em ter IA

À medida que modelos, plataformas e ferramentas de inteligência artificial se tornam mais acessíveis, a tecnologia isoladamente tende a oferecer uma diferenciação menor.

Empresas concorrentes podem utilizar ferramentas semelhantes.

O que não é igualmente simples de reproduzir são os processos, os dados, o conhecimento de negócio e a capacidade de execução de cada organização.

Uma solução de IA pode ser contratada rapidamente.

Mas construir uma operação com informações confiáveis, regras consistentes, sistemas integrados e equipes preparadas exige uma transformação mais profunda.

No varejo, essa diferença é especialmente relevante porque grande parte do resultado econômico depende da qualidade de milhares de decisões operacionais tomadas diariamente.

O verdadeiro diferencial estará em combinar inteligência artificial com conhecimento especializado sobre o negócio.

O futuro da IA no varejo será medido pelo impacto

A adoção crescente de inteligência artificial representa uma evolução importante do setor.

Mas o próximo estágio exigirá uma mudança de foco.

Não será suficiente medir quantas ferramentas foram implementadas, quantos colaboradores utilizam IA ou quantas atividades passaram a ser automatizadas.

Será necessário demonstrar como essas iniciativas contribuem para reduzir custos, melhorar disponibilidade, aumentar produtividade, proteger margens e gerar resultados sustentáveis.

Para grandes varejistas, isso significa levar a inteligência artificial além das áreas de comunicação e relacionamento, conectando-a progressivamente ao núcleo operacional.

A tecnologia já demonstra capacidade de transformar a maneira como as pessoas trabalham.

A próxima oportunidade está em transformar a maneira como as empresas operam.

No varejo, a vantagem competitiva não será definida por quem utiliza mais inteligência artificial, mas por quem consegue aplicá-la às decisões que realmente movimentam o resultado.