Os bastidores da escala: os verdadeiros desafios para garantir o ROI da inteligência artificial

O uso da IA em larga escala desbloqueia a execução de operações que sistemas tradicionais e o esforço humano tomariam tempo considerável para realizar

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Não é mais novidade que a inteligência artificial (IA) está redefinindo a forma como o varejo opera. Em meu artigo anterior, O fim da era dos pilotos: por que a inteligência artificial em escala será o novo piso de competitividade no varejo, comentei que a implementação de projetos em ambientes controlados já provou o valor financeiro e operacional que a tecnologia pode proporcionar. O passo seguinte, a operação em escala, apresenta um desafio mais complexo. Segundo o relatório The State of Digital and AI Readiness, da Thoughtworks, apenas 17% das organizações são classificadas como líderes em prontidão digital e de IA, com adoção ampla e integrada de tecnologia em pilares como modernização, dados e escalabilidade da IA, da fase piloto à produção.

O uso da IA em larga escala desbloqueia a execução de operações que sistemas tradicionais e o esforço humano tomariam tempo considerável para realizar, ou talvez não conseguiriam, com a mesma precisão. Estamos falando em antecipar as necessidades de clientes, de gestão dinâmica de estoque que protege a margem de lucro, da redução de custos operacionais através de rotas de entrega otimizadas, da precificação e promoções ajustadas em tempo real, baseadas no contexto da compra e no movimento da concorrência.

Neste cenário, evolui a expectativa do consumidor, que dá preferência à marca que tem os produtos desejados disponíveis e que entrega de forma ágil. E aqui reside um ponto crucial: não precisa ser um concorrente direto para elevar a exigência do seu público. Quem recebe produtos de vestuário em casa no intervalo de 24 horas, também compra cosméticos, eletrônicos e itens de pet shop. A exigência por serviço de excelência aumenta e se transfere de um setor para outro à medida que experiências são vivenciadas.

Isso leva a uma reflexão estratégica: se grandes marketplaces operam com entregas no mesmo dia, toda empresa deveria implementar a mesma velocidade a qualquer custo? Não necessariamente. A decisão de adotar ou não um modelo agressivo de logística deve estar atrelada à proposta de valor do seu negócio e à viabilidade financeira. Se a entrega rápida corroer a margem do seu produto e tornar a operação insustentável, a estratégia precisa ser compensatória. Se você não pode competir na velocidade da entrega, pode competir na qualidade do serviço ou da experiência.

Os gargalos da escala

Operar em escala demanda mais do que apenas definir qual ferramenta tecnológica adquirir. Significa integrá-la às engrenagens financeiras da empresa. Abaixo, destaco os principais gargalos que precisam ser endereçados pela liderança:

Investir nas iniciativas corretas, conectadas com a estratégia: a inovação não pode ser um fim em si mesma: ela deve resolver uma dor do negócio – seja aumentar a taxa de conversão ou reduzir o custo de aquisição. A consequência de ignorar isto é o desperdício de capital em projetos que não movem o ponteiro financeiro da empresa.

Qualidade e disponibilidade dos dados: como estão os dados da sua empresa? Operar em escala exige tomadas de decisão em tempo real, por exemplo: no uso de agentes autônomos, na aplicação de preços dinâmicos, na hiperpersonalização. Conforme apontam metodologias de modernização da Thoughtworks, as organizações precisam evoluir para ecossistemas de dados estruturados e prontos para IA (AI-ready data). Operar sem uma base de dados limpa e centralizada faz com que a IA tome decisões erradas, como remarcar preços de forma equivocada e em velocidade alta.

Apoio da infraestrutura: sistemas legados não suportam a agilidade exigida pela IA. Não adianta ter um algoritmo inteligente de promoções no site se o seu ERP leva horas para processar uma atualização de estoque. A consequência é a ruptura: a IA vende um produto que o centro de distribuição já não possui, gerando custos de logística reversa e frustração.

Revisão e otimização de processos: a tecnologia sozinha não conserta operações ineficientes. Com a introdução da IA, processos antigos podem se tornar obsoletos, e oportunidades de otimização surgem para maximizar o retorno financeiro. Se processos internos não são redesenhados para trabalhar em conjunto com a automação, a empresa pode estar apenas digitalizando a ineficiência.

Consistência na jornada do cliente: a escala não pode quebrar a fluidez. Cliente precisa ser reconhecido de forma unificada, seja interagindo com um assistente virtual, navegando no site ou visitando a loja física. Se a jornada for fragmentada, o atrito aumenta, a confiança diminui e o custo para reter esse cliente dispara.

Conclusão

IA usada em escala é um exercício de engenharia de negócios. O sucesso está na organização dos bastidores: dados estruturados, sistemas ágeis e processos otimizados. Sem essa base sólida, a IA deixa de ser uma alavanca de rentabilidade e se torna custo operacional. Para a liderança, o desafio é garantir que a infraestrutura suporte a ambição, transformando a tecnologia em um diferencial sustentável e mensurável.

*Amanda do Vale é Lead Product Manager da Thoughtworks.