{"id":30369,"date":"2026-01-12T11:43:05","date_gmt":"2026-01-12T14:43:05","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=30369"},"modified":"2026-01-12T11:43:05","modified_gmt":"2026-01-12T14:43:05","slug":"nrf-2026-o-varejo-que-vencera-em-2026-nao-sera-apenas-o-mais-digital-mas-o-inteligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/nrf-2026-o-varejo-que-vencera-em-2026-nao-sera-apenas-o-mais-digital-mas-o-inteligente\/","title":{"rendered":"NRF 2026: o varejo que vencer\u00e1 em 2026 n\u00e3o ser\u00e1 apenas o mais digital, mas o inteligente"},"content":{"rendered":"<p>A NRF 2026, maior evento global do varejo, consolida uma mudan\u00e7a estrutural na forma como o setor encara a Intelig\u00eancia Artificial. O debate deixa de ser sobre ado\u00e7\u00e3o ou experimenta\u00e7\u00e3o e passa a girar em torno de maturidade operacional. Para Fabrizzio Topper, diretor Quality Digital, \u201c2026 n\u00e3o ser\u00e1 sobre experimentar IA, mas sobre operar empresas como sistemas inteligentes, preditivos e ag\u00eanticos\u201d.<\/p>\n<p>Essa leitura sobre o mercado come\u00e7a antes mesmo da abertura oficial do evento da National Retail Federation Retail\u2019s Big Show. Em Nova York, Fabrizzio Topper participa de uma agenda estrat\u00e9gica paralela \u00e0 NRF 2026, com visitas a big techs, hubs de inova\u00e7\u00e3o e centros onde a tecnologia j\u00e1 opera em escala real. A proposta \u00e9 observar o que est\u00e1 funcionando fora dos palcos e traduzir esses sinais em intelig\u00eancia pr\u00e1tica para o varejo brasileiro.<\/p>\n<p>Segundo Topper, o setor j\u00e1 superou a discuss\u00e3o sobre se vai ou n\u00e3o usar IA e agora discute quem consegue operar neg\u00f3cios inteiros com esse n\u00edvel de maturidade. Para ele, \u201co varejo n\u00e3o est\u00e1 mais discutindo se vai usar IA. Est\u00e1 discutindo quem consegue operar neg\u00f3cios inteiros como sistemas inteligentes\u201d. O foco deixa de ser apenas transforma\u00e7\u00e3o digital e passa a ser transforma\u00e7\u00e3o operacional, econ\u00f4mica e cultural, aplicada diretamente em \u00e1reas como estoque, log\u00edstica, pagamentos, capital de giro, experi\u00eancia do cliente e margem.<\/p>\n<p>Nos encontros com executivos da Amazon Web Services (AWS), Google e parceiros globais, a IA aparece n\u00e3o como inova\u00e7\u00e3o est\u00e9tica, mas como resposta \u00e0 impossibilidade humana de escalar decis\u00f5es complexas. Casos apresentados mostram aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas como previs\u00e3o log\u00edstica antes da compra acontecer, automa\u00e7\u00e3o de embalagens baseada em dados reais e opera\u00e7\u00f5es h\u00edbridas entre pessoas e rob\u00f4s guiadas por custo marginal. Esse movimento, segundo executivos da AWS, nasceu por necessidade. \u201cA gente n\u00e3o come\u00e7ou a usar IA porque era bonito ou porque era tend\u00eancia. A gente come\u00e7ou porque era imposs\u00edvel escalar sem ela\u201d, diz comentou Thiago Couto , executivo da AWS.<\/p>\n<p>O consenso \u00e9 que o principal gargalo n\u00e3o est\u00e1 nos modelos, mas na base que os sustenta. \u201cNada do que eu mostrei aqui \u00e9 ci\u00eancia de foguete. O problema quase nunca \u00e9 o modelo, \u00e9 dado mal tratado, mal governado ou inexistente\u201d, complementa Thiago. Na avalia\u00e7\u00e3o de Topper, esse ponto explica por que muitos projetos n\u00e3o avan\u00e7am nas empresas, j\u00e1 que \u201ca complexidade n\u00e3o est\u00e1 no algoritmo. Est\u00e1 nos dados, na governan\u00e7a e nas decis\u00f5es que as empresas evitam tomar\u201d.<\/p>\n<p>Outro alerta recorrente nas conversas \u00e9 a forma como a IA generativa entrou nas organiza\u00e7\u00f5es, muitas vezes pressionada pelo hype e pelo comportamento do consumidor, sem conex\u00e3o direta com estrat\u00e9gia, indicadores claros e retorno financeiro. Projetos desconectados de caixa, risco e efici\u00eancia tendem a n\u00e3o escalar, enquanto iniciativas ancoradas em problemas reais do neg\u00f3cio conseguem avan\u00e7ar.<\/p>\n<p>Nesse cen\u00e1rio, o varejo brasileiro surge como mais preparado do que imagina para essa nova fase. A necessidade hist\u00f3rica de operar em ambientes de juros elevados, ruptura log\u00edstica e alta complexidade criou uma base de resili\u00eancia operacional que favorece a ado\u00e7\u00e3o de IA aplicada. Casos de automa\u00e7\u00e3o comercial, prateleira infinita, log\u00edstica orientada por dados e pagamentos invis\u00edveis j\u00e1 demonstram ganhos concretos de efici\u00eancia e receita.<\/p>\n<p>Outro consenso que deve ser refor\u00e7ado durante a NRF 2026 \u00e9 que produto e pre\u00e7o se tornaram commodities. O diferencial competitivo passou a ser a experi\u00eancia, que precisa ser simples, fluida e invis\u00edvel. Antes de falar em intelig\u00eancia artificial, os executivos refor\u00e7am a import\u00e2ncia do b\u00e1sico. Como resumiu um executivo do Google, Alessandro Ramos Luz , executivo do Google , muito se \u201cfala de intelig\u00eancia artificial, mas antes disso \u00e9 preciso garantir o b\u00e1sico: infraestrutura testada, site funcionando e jornada sem atrito\u201d, lembrando que \u201cn\u00e3o \u00e9 o cliente que abandona o carrinho. \u00c9 o varejista que deixa o cliente sem comprar\u201d.<\/p>\n<p>O pr\u00f3ximo salto do setor vai al\u00e9m da IA que responde perguntas. O varejo caminha para a era dos agentes, sistemas capazes de pesquisar, comparar, decidir, comprar e executar tarefas em nome dos consumidores. Esse movimento redefine conceitos como busca, funil de vendas e m\u00eddia, deslocando a competi\u00e7\u00e3o da visibilidade para a capacidade de ser escolhido por m\u00e1quinas que decidem por humanos.<\/p>\n<p>Esse novo cen\u00e1rio deve fazer com que governan\u00e7a, confian\u00e7a, consentimento e rastreabilidade deixem de ser temas perif\u00e9ricos e passam a ocupar o centro da estrat\u00e9gia. Sem dados de qualidade, regras claras e decis\u00f5es explic\u00e1veis, os modelos n\u00e3o escalam nem do ponto de vista t\u00e9cnico nem reputacional.<\/p>\n<p>Para Topper, o varejo que vai vencer n\u00e3o ser\u00e1 <a href=\"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">necessariamente<\/a> o mais tecnol\u00f3gico ou o mais ousado, mas o mais l\u00facido, capaz de conectar dados a decis\u00f5es reais e usar a IA para reduzir complexidade antes de buscar <a href=\"https:\/\/site.cndl.org.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">crescimento<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O consenso \u00e9 que o principal gargalo n\u00e3o est\u00e1 nos modelos, mas na base que os sustenta<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":26515,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[5830],"class_list":["post-30369","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tendencias","tag-nrf-2026"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30369","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=30369"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30369\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26515"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30369"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30369"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30369"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}