{"id":30147,"date":"2026-01-28T16:34:25","date_gmt":"2026-01-28T19:34:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=30147"},"modified":"2026-01-28T14:09:35","modified_gmt":"2026-01-28T17:09:35","slug":"uso-de-ia-com-analise-de-dados-para-impulsionar-eficiencia-operacional-ja-e-realidade-no-varejo-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/uso-de-ia-com-analise-de-dados-para-impulsionar-eficiencia-operacional-ja-e-realidade-no-varejo-global\/","title":{"rendered":"Uso de IA com an\u00e1lise de dados para impulsionar efici\u00eancia operacional j\u00e1 \u00e9 realidade no varejo global"},"content":{"rendered":"

Grandes empresas globais de varejo e bens de consumo n\u00e3o est\u00e3o mais apenas testando a Intelig\u00eancia Artificial (IA) para otimizar as an\u00e1lises de dados, elas est\u00e3o colocando-a em pr\u00e1tica<\/a>. Isso \u00e9 o que aponta uma pesquisa que ouviu l\u00edderes do segmento em mais de dez pa\u00edses e que traz uma radiografia do estado atual das an\u00e1lises com IA e Business Intelligence (BI) no setor.<\/p>\n

O estudo da consultoria D\u00fanedain Research, encomendado pela Strategy (anitga MicroStrategy) destaca que automa\u00e7\u00e3o, agilidade e a cultura data-driven j\u00e1 fazem parte da rotina em empresas globais, e a democratiza\u00e7\u00e3o do acesso aos dados passou a abranger todos os n\u00edveis das companhias.<\/p>\n

Segundo o levantamento, encomendado pela Strategy (antiga MicroStrategy), a busca por velocidade<\/a> \u00e9 expl\u00edcita no segmento. Enquanto a tend\u00eancia global de outros setores aponta a produtividade dos funcion\u00e1rios como principal meta, no varejo e bens de consumo o foco est\u00e1 nas decis\u00f5es r\u00e1pidas. Para 54% das empresas, o objetivo principal ao investir em IA nas an\u00e1lises \u00e9 tornar mais r\u00e1pidas e precisas as tomadas de decis\u00f5es.<\/p>\n

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As outras duas prioridades indicadas por metade das organiza\u00e7\u00f5es de varejo e bens de consumo que est\u00e3o implantando IA+BI, s\u00e3o elevar produtividade e obter ganhos econ\u00f4micos mensur\u00e1veis.<\/p>\n

De acordo com a pesquisa, essas prioridades sinalizam que os l\u00edderes est\u00e3o buscando ferramentas que, mais do que informar as decis\u00f5es, tamb\u00e9m as acelerem, simplifiquem os workflows e contribuam diretamente para os resultados financeiros.<\/p>\n

Um caso pr\u00e1tico da ilustra esse movimento. A marca global de moda Guess, presente em mais de 90 pa\u00edses, trabalha diariamente com pain\u00e9is de dados (dashboards) com informa\u00e7\u00f5es em tempo real de vendas, performance de lojas e tend\u00eancias de produtos. Os chatbots de IA oferecem respostas imediatas em linguagem natural, reduzindo drasticamente o tempo de elabora\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios \u2014 que passou de duas semanas a segundos \u2014 e colocando insights nas m\u00e3os de milhares de profissionais a qualquer momento.<\/p>\n

Outro destaque da pesquisa \u00e9 a ascens\u00e3o dos bots de IA, que deixam de ser experimentais para se tornarem parte da engrenagem anal\u00edtica. Empresas do setor relatam que diferentes departamentos j\u00e1 contam com m\u00faltiplos bots em produ\u00e7\u00e3o ou planos de expans\u00e3o ainda em 2025.<\/p>\n

Esses agentes inteligentes v\u00e3o al\u00e9m da consulta passiva: resumem m\u00e9tricas, sugerem a\u00e7\u00f5es diante de tend\u00eancias e anomalias, e entregam respostas audit\u00e1veis e seguras, acelerando a tomada de decis\u00e3o e tornando insights mais \u00e1geis, uniformes e acion\u00e1veis.<\/p>\n

Democratiza\u00e7\u00e3o do acesso a dados<\/strong><\/p>\n

Para 27% das empresas de varejo e consumo, um dos focos \u00e9 capacitar ao menos um quinto dos colaboradores com ferramentas de an\u00e1lise nos pr\u00f3ximos doze meses, triplicando a presen\u00e7a atual de recursos anal\u00edticos fora das \u00e1reas t\u00e9cnicas.<\/p>\n

Esse fato ocorre porque, segundo o levantamento, a democratiza\u00e7\u00e3o do acesso a dados, facilitado pelo uso da IA conversacional, est\u00e1 ajudando funcion\u00e1rios n\u00e3o t\u00e9cnicos a consultarem dados, com m\u00f3dulos de autoatendimento com tecnologia de IA. Essas ferramentas reduzem a depend\u00eancia das equipes de dados e aceleram as decis\u00f5es di\u00e1rias em todas as unidades de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Na pr\u00e1tica, as empresas do setor est\u00e3o implementando ferramentas de linguagem natural e visualiza\u00e7\u00f5es incorporadas que disponibilizam dados acess\u00edveis para equipes de linha de frente, de vendedores a operadores de ch\u00e3o de f\u00e1brica.<\/p>\n

Governan\u00e7a: o ponto chave para o futuro da an\u00e1lises com IA no varejo<\/strong><\/p>\n

A governan\u00e7a de dados, segundo conclui a pesquisa, \u00e9 o ponto nevr\u00e1lgico para o futuro da an\u00e1lise com IA no varejo.<\/p>\n

Para 42% dos entrevistados, a luta pela qualidade dos dados, ado\u00e7\u00e3o de camadas sem\u00e2nticas e padroniza\u00e7\u00e3o dos relat\u00f3rios permanece priorit\u00e1ria.<\/p>\n

Dados mal estruturados ou isolados geram respostas inconsistentes, minando a confian\u00e7a dos tomadores de decis\u00e3o. Para mudar esse cen\u00e1rio, organiza\u00e7\u00f5es mais avan\u00e7adas est\u00e3o elegendo a estrat\u00e9gia de dados e a constru\u00e7\u00e3o de camadas sem\u00e2nticas modernas como elementos centrais, separando l\u00f3gica de neg\u00f3cio das estruturas de dados e padronizando defini\u00e7\u00f5es, fluxos e acesso.<\/p>\n

Essa abordagem permite que diferentes \u00e1reas trabalhem com as mesmas premissas, habilitando consultas em linguagem natural e conferindo mais rastreabilidade e conformidade \u00e0s pr\u00e1ticas de BI.<\/p>\n

Cerca de 38% das empresas ouvidas ainda n\u00e3o contam com um centro interno de excel\u00eancia em IA+BI, dificultando a expans\u00e3o coordenada e a centraliza\u00e7\u00e3o das melhores pr\u00e1ticas.<\/p>\n

Barreiras para ampliar o uso de IA com dados<\/strong><\/p>\n

Mesmo com avan\u00e7os s\u00f3lidos, a amplia\u00e7\u00e3o da IA e dos dados enfrenta barreiras concretas. O principal deles, citado por 53% dos entrevistados, \u00e9 o custo das solu\u00e7\u00f5es, seguido das expectativas pouco realistas (50%) e desafios relacionados \u00e0 governan\u00e7a dos dados e aus\u00eancia de camadas sem\u00e2nticas (35%).<\/p>\n

O valor para ado\u00e7\u00e3o de ferramentas de Analytics com IA ou retorno sobre o investimento (ROI) pouco claro \u00e9 em grande entrave para escalar solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas nas empresas de varejo e consumo.<\/p>\n

Outro fator indicado pelos entrevistados se refere \u00e0s expetativas desalinhadas entre lideran\u00e7as e fornecedores sobre aspectos como o tempo de gera\u00e7\u00e3o de resultados, a facilidade de implementa\u00e7\u00e3o e o grau de automa\u00e7\u00e3o, que acabam atrasando projetos.<\/p>\n

Por \u00faltimo, a incoer\u00eancia nas respostas anal\u00edticas, normalmente relacionada \u00e0 aus\u00eancia de uma camada sem\u00e2ntica robusta que uniformize conceitos e m\u00e9tricas entre departamentos, al\u00e9m da qualidade vari\u00e1vel dos dados de entrada, tamb\u00e9m ainda \u00e9 questionada pelas empresas.<\/p>\n

O alinhamento entre \u00e1reas e a qualidade das informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o pontos sens\u00edveis. Dados fragmentados ou mal definidos dificultam a uniformidade das respostas e geram desconex\u00e3o entre departamentos \u2014 um problema que impacta diretamente a confian\u00e7a nas recomenda\u00e7\u00f5es das plataformas IA+BI.<\/p>\n

A pr\u00f3xima onda<\/strong><\/p>\n

Press\u00e3o econ\u00f4mica, concorr\u00eancia acirrada e mudan\u00e7as r\u00e1pidas nos padr\u00f5es de consumo demandam respostas cada vez mais \u00e1geis e informadas.<\/p>\n

O estudo prev\u00ea que a pr\u00f3xima onda de inova\u00e7\u00e3o ter\u00e1 como base dados confi\u00e1veis, acesso democr\u00e1tico a insights anal\u00edticos, capacita\u00e7\u00e3o de equipes em IA, flexibilidade de plataformas (com \u00eanfase em multi-nuvem) e distin\u00e7\u00e3o clara entre IA generativa de uso geral e sistemas anal\u00edticos corporativos de alta governan\u00e7a.<\/p>\n

Por fim, a pesquisa destaca que os l\u00edderes do setor n\u00e3o ser\u00e3o aqueles que apenas implementam novas tecnologias, mas sim os que consolidam a IA+BI como recurso central \u2014 capaz de transformar cada etapa dos processos e suportar decis\u00f5es escal\u00e1veis com confiabilidade e velocidade.<\/p>\n

Para Luis Lombardi, vice-presidente e country manager da Strategy na Am\u00e9rica Latina,o varejo global est\u00e1 vivendo uma redefini\u00e7\u00e3o de escala e velocidade das decis\u00f5es corporativas gra\u00e7as \u00e0 integra\u00e7\u00e3o da IA aos processos anal\u00edticos. \u201cEstamos nno momento em que a democratiza\u00e7\u00e3o dos dados e a confian\u00e7a nas respostas anal\u00edticas s\u00e3o estrat\u00e9gicos. Varejistas que investem em governan\u00e7a s\u00f3lida, acesso amplo e treinamento das equipes est\u00e3o n\u00e3o apenas acelerando suas rotinas, mas transformando a cultura empresarial ao redor da intelig\u00eancia de dados\u201d, conclui o executivo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pesquisa global revela que intelig\u00eancia de dados est\u00e1 transformando pr\u00e1ticas no setor de varejo e bens de consumo; democratiza\u00e7\u00e3o do acesso a dados est\u00e1 facilitando a ado\u00e7\u00e3o da cultura data driven nas companhias<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":28260,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[51],"tags":[933],"class_list":["post-30147","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao","tag-ia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30147","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30147"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30147\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28260"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30147"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30147"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30147"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}