{"id":30257,"date":"2025-12-21T11:38:08","date_gmt":"2025-12-21T14:38:08","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=30257"},"modified":"2025-12-10T15:36:39","modified_gmt":"2025-12-10T18:36:39","slug":"o-fim-da-era-dos-pilotos-por-que-a-inteligencia-artificial-em-escala-sera-o-novo-piso-de-competitividade-no-varejo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/o-fim-da-era-dos-pilotos-por-que-a-inteligencia-artificial-em-escala-sera-o-novo-piso-de-competitividade-no-varejo\/","title":{"rendered":"O fim da era dos pilotos: por que a intelig\u00eancia artificial em escala ser\u00e1 o novo piso de competitividade no varejo"},"content":{"rendered":"

O varejo atravessou a fase de descoberta da intelig\u00eancia artificial. Nos \u00faltimos anos surgiram aplica\u00e7\u00f5es de assistentes virtuais e personaliza\u00e7\u00f5es diversas. Contudo, o mercado est\u00e1 atingindo um ponto de inflex\u00e3o.<\/p>\n

O rec\u00e9m-publicado relat\u00f3rio The State of AI 2025 da McKinsey revela um paradoxo no mercado global: enquanto 88% das organiza\u00e7\u00f5es afirmam usar IA em alguma fun\u00e7\u00e3o, a execu\u00e7\u00e3o real<\/a> est\u00e1 travada: cerca de 65% destas empresas ainda n\u00e3o conseguiu escalar a tecnologia para al\u00e9m de experimentos isolados ou pilotos departamentais.<\/p>\n

Este cen\u00e1rio se observa tamb\u00e9m no varejo brasileiro. Pesquisas da CNDL\/SPC Brasil mostram que, embora o conhecimento sobre IA seja alto (87%), apenas 14% dos empres\u00e1rios fazem uso efetivo da tecnologia.<\/p>\n

A vantagem competitiva deixa de estar no uso da tecnologia e passa para a escala. Isto significa uma mudan\u00e7a de solu\u00e7\u00f5es pontuais replicadas em v\u00e1rias lojas ou setores, para implementa\u00e7\u00e3o de sistemas aut\u00f4nomos e coordenados em toda a arquitetura de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Enquanto pilotos isolados validam hip\u00f3teses e geram ganhos incrementais, a IA em escala, utilizada em sua maior pot\u00eancia, gera transforma\u00e7\u00e3o da organiza\u00e7\u00e3o e impacto financeiro em grandes propor\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

O multiplicador de ROI: Intelig\u00eancia artificial operada em escala<\/strong><\/p>\n

Companhias que adotaram o uso da intelig\u00eancia artificial em escala comprovam que o ROI (retorno de investimento) n\u00e3o \u00e9 mais uma promessa, \u00e9 uma realidade baseada em dois pilares:<\/p>\n

1. Orquestra\u00e7\u00e3o sist\u00eamica: efici\u00eancia operacional
\nQuando a IA opera transversalmente, um sinal de demanda detectado no e-commerce ajusta automaticamente a reposi\u00e7\u00e3o no centro de distribui\u00e7\u00e3o e ajusta o pre\u00e7o na loja em tempo real. A intelig\u00eancia artificial deixa de ser uma ferramenta de suporte para ser o motor da opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

O Mercado Livre tem a capacidade de realizar mais da metade de suas entregas em at\u00e9 24 horas (em suas pra\u00e7as principais). Isto n\u00e3o \u00e9 apenas um feito de infraestrutura f\u00edsica, mas de intelig\u00eancia de dados em escala.<\/p>\n

2. Maturidade omnichannel: proatividade e receita
\nA IA em escala \u00e9 o que viabiliza a verdadeira maturidade omnichannel. Ela permite um engajamento proativo e intera\u00e7\u00f5es altamente personalizadas que se mant\u00eam consistentes independentemente do canal utilizado. N\u00e3o se trata apenas de estar presente em v\u00e1rios canais, mas de garantir que o cliente seja reconhecido e suas necessidades antecipadas com a mesma intelig\u00eancia, seja em uma intera\u00e7\u00e3o via aplicativo ou no ponto de venda f\u00edsico.<\/p>\n

A McKinsey estima que varejistas que utilizam IA para essa personaliza\u00e7\u00e3o profunda da jornada veem um aumento de receita de 10% a 15%. Al\u00e9m disso, a efici\u00eancia de marketing salta at\u00e9 30%, pois deixa-se de gastar m\u00eddia com quem n\u00e3o tem interesse na compra e o foco \u00e9 direcionado para uma convers\u00e3o precisa.<\/p>\n

O desafio de operar em escala<\/strong><\/p>\n

Se o retorno est\u00e1 comprovado, por que poucos escalam? Google Cloud alerta que 60% dos varejistas ainda lutam com dados fragmentados. O ERP n\u00e3o conversa com o CRM, que n\u00e3o conversa com o e-commerce em tempo real.
\nEscala demanda organiza\u00e7\u00e3o:
\n1. Higiene dos dados: Implementa\u00e7\u00f5es pilotos aceitam planilhas limpas manualmente. A escala exige pipelines automatizadas e governan\u00e7a robusta. Se os dados de estoque do ERP n\u00e3o batem com o f\u00edsico, a IA apenas escalar\u00e1 o erro, gerando decis\u00f5es equivocadas em massa. A higieniza\u00e7\u00e3o de dados deixa de ser tarefa de TI e vira prioridade de neg\u00f3cio.
\n2. Infraestrutura moderna: Sem uma arquitetura que permita o fluxo de dados em tempo real, a IA mais avan\u00e7ada do mundo ainda n\u00e3o gera resultados. Ela precisa de informa\u00e7\u00e3o fluida para aprender e agir.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/strong><\/p>\n

A era dos pilotos isolados est\u00e1 chegando ao fim e a intelig\u00eancia artificial no varejo deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar um requisito de perman\u00eancia.
\nA escala coloca o neg\u00f3cio em um patamar de efici\u00eancia com velocidade que humanos e sistemas comuns n\u00e3o alcan\u00e7am:<\/p>\n