Em junho estive em San Francisco conversando com clientes, parceiros e empresas como Google e Databricks durante o Data + AI Summit. Mais do que os an\u00fancios, chamou minha aten\u00e7\u00e3o a mudan\u00e7a nas conversas. Nos \u00faltimos anos, o foco estava em experimentar IA. Agora, muitas organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 entendem onde a tecnologia gera valor e come\u00e7am a discutir como transformar pilotos em aplica\u00e7\u00f5es com potencial de escala.<\/p>\n
Essa mudan\u00e7a altera completamente a agenda dos executivos. O desafio deixa de ser escolher uma ferramenta e passa a ser construir capacidades, governan\u00e7a e processos capazes de sustentar uma opera\u00e7\u00e3o baseada em IA. Neste cen\u00e1rio, algumas aplica\u00e7\u00f5es apareceram de forma recorrente:<\/p>\n
Atendimento ao cliente: Talvez seja o exemplo mais vis\u00edvel dessa evolu\u00e7\u00e3o. Estamos deixando para tr\u00e1s chatbots est\u00e1ticos e caminhando para arquiteturas baseadas em agentes especializados, capazes de executar tarefas, acessar diferentes sistemas, manter contexto e evoluir continuamente a partir das intera\u00e7\u00f5es realizadas.<\/p>\n
\u00c9 prov\u00e1vel que muitas empresas desenvolvam seus pr\u00f3prios agentes nos pr\u00f3ximos meses. Isso significa que a discuss\u00e3o deixa de ser apenas tecnol\u00f3gica e passa a envolver arquitetura, identidade, controle de acesso, governan\u00e7a, guardrails e orquestra\u00e7\u00e3o entre diferentes agentes dentro da plataforma da empresa.<\/p>\n
Essas iniciativas normalmente come\u00e7am segmentadas, com hip\u00f3teses bem definidas e ciclos curtos de aprendizado. A cada nova intera\u00e7\u00e3o, os modelos ampliam sua capacidade de resposta, tornando-se mais precisos ao longo do tempo. Mas existe uma disciplina que continua indispens\u00e1vel: todo projeto precisa nascer com um business case claro, objetivos definidos e m\u00e9tricas para avaliar retorno, seja financeiro, operacional ou relacionado \u00e0 experi\u00eancia do cliente.<\/p>\n
Opera\u00e7\u00f5es: Outra frente que apareceu com bastante for\u00e7a foi o uso de agentes para apoiar opera\u00e7\u00f5es. O objetivo n\u00e3o \u00e9 substituir pessoas, mas atuar ao lado delas, filtrando casos simples, organizando informa\u00e7\u00f5es e direcionando para especialistas apenas situa\u00e7\u00f5es que realmente exigem julgamento humano. Isso muda a forma de olhar produtividade.<\/p>\n
Durante muito tempo a discuss\u00e3o foi fazer mais com menos. Agora come\u00e7a a surgir outra pergunta: quais oportunidades estamos deixando de capturar porque nossas equipes simplesmente n\u00e3o conseguem processar todo o volume de informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel? Automatizar atividades repetitivas libera capacidade para decis\u00f5es mais complexas e para gera\u00e7\u00e3o de valor.<\/p>\n
Moderniza\u00e7\u00e3o de sistemas legados: Poucos setores carregam um passivo tecnol\u00f3gico t\u00e3o relevante quanto o varejo. Durante d\u00e9cadas, sistemas foram sendo desenvolvidos para atender necessidades espec\u00edficas do neg\u00f3cio. Hoje, justamente esses sistemas dificultam a ado\u00e7\u00e3o de novas tecnologias.<\/p>\n
A conversa sobre moderniza\u00e7\u00e3o n\u00e3o deveria ser tratada apenas como redu\u00e7\u00e3o de custo de manuten\u00e7\u00e3o. Ela precisa ser entendida como um investimento para destravar novas capacidades de neg\u00f3cio. Quando plataformas antigas n\u00e3o conseguem se integrar \u00e0s novas arquiteturas de IA, o impacto deixa de ser exclusivamente t\u00e9cnico. Ele passa a limitar velocidade, inova\u00e7\u00e3o e capacidade competitiva. Por isso, essa \u00e9 uma discuss\u00e3o que precisa chegar ao C-Level e ao Board.<\/p>\n
Pesquisa, inova\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de produtos: Outro tema recorrente foi o uso de IA para acelerar processos de inova\u00e7\u00e3o. Modelos especializados j\u00e1 apoiam an\u00e1lises de dados, gera\u00e7\u00e3o de cen\u00e1rios, constru\u00e7\u00e3o de hip\u00f3teses, previs\u00e3o de demanda, cadeia de suprimentos e at\u00e9 avalia\u00e7\u00e3o de ingredientes ou componentes com maior probabilidade de sucesso em novos produtos.<\/p>\n
Ainda existe forte participa\u00e7\u00e3o humana nesses processos, principalmente porque criatividade e diferencia\u00e7\u00e3o continuam sendo fatores competitivos. Mas a IA j\u00e1 come\u00e7a a reduzir incertezas e acelerar ciclos de experimenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Dados e neg\u00f3cio n\u00e3o podem continuar separados: Esse talvez seja um dos temas mais relevantes. Historicamente, muitas organiza\u00e7\u00f5es criaram \u00e1reas de dados relativamente independentes das \u00e1reas de neg\u00f3cio.<\/p>\n
Hoje essa discuss\u00e3o deixa de ser apenas uma quest\u00e3o de desenho organizacional, ela passa a ser uma decis\u00e3o sobre arquitetura de processos. Que informa\u00e7\u00e3o precisa chegar a quem? Em qual momento? Com qual frequ\u00eancia? Com qual n\u00edvel de qualidade? Para apoiar qual decis\u00e3o? Responder essas perguntas exige integra\u00e7\u00e3o entre estrat\u00e9gia, tecnologia, dados e opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Vendas: Tamb\u00e9m aparecem entre as \u00e1reas mais aceleradas na ado\u00e7\u00e3o de agentes. Copilotos comerciais, prepara\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica para reuni\u00f5es, recomenda\u00e7\u00f5es durante negocia\u00e7\u00f5es, apoio na elabora\u00e7\u00e3o de propostas e redu\u00e7\u00e3o de fric\u00e7\u00f5es entre diferentes \u00e1reas j\u00e1 fazem parte de diversas iniciativas.<\/p>\n
Ainda \u00e9 um processo em evolu\u00e7\u00e3o, mas existe um movimento claro de utilizar IA para aumentar a qualidade da intera\u00e7\u00e3o comercial, e n\u00e3o apenas produtividade. Quanto melhor a empresa compreender a jornada do cliente, os fatores que influenciam a convers\u00e3o e os pontos de atrito internos, maior tende a ser o impacto dessas iniciativas.<\/p>\n
O pr\u00f3ximo desafio<\/strong><\/p>\n Se existe uma conclus\u00e3o comum nas conversas que acompanhei em San Francisco, \u00e9 que a discuss\u00e3o deixou de ser “onde usar IA”. A pergunta agora \u00e9 como construir uma organiza\u00e7\u00e3o capaz de operar dezenas, ou at\u00e9 centenas, de aplica\u00e7\u00f5es de IA de forma coordenada, segura e conectada aos objetivos do neg\u00f3cio.<\/p>\n Arquitetura, dados, governan\u00e7a, tecnologia e estrat\u00e9gia passam a fazer parte da mesma conversa. Mas o objetivo continua sendo o mesmo: aproximar tecnologia e neg\u00f3cios para que a inova\u00e7\u00e3o gera impacto mensur\u00e1vel, e n\u00e3o apenas novos experimentos e sigo buscando casos pr\u00e1ticos e aplica\u00e7\u00f5es que podem mudar a din\u00e2mica dos Varejistas.<\/p>\n