Durante muito tempo, quando falávamos de transformação digital no varejo, uma das palavras mais presentes era omnichannel.

O desafio era conectar canais, integrar a experiência física e digital e reduzir as fricções entre diferentes pontos de contato com o consumidor.

Essa transformação continua relevante. Mas uma conversa recente no PDV me fez pensar que talvez estejamos entrando em uma nova etapa.

No episódio, recebi Alex Monteiro, Diretor Executivo de Retail na FCamara e especialista em transformação digital no varejo, para falar sobre inteligência artificial, agentes de IA e, principalmente, sobre como transformar toda essa tecnologia em resultado para o negócio.

E uma frase do Alex resume bem o tamanho dessa mudança:

“Hoje nós estamos conectando decisões.”— Alex Monteiro

Se antes conectávamos canais, agora começamos a conectar decisões.

O que são agentes de IA no varejo?

Quando falamos em inteligência artificial hoje, é natural pensar primeiro nas ferramentas generativas que já fazem parte da rotina de milhões de pessoas. Porém, existe um cenário de aplicação da IA no varejo que vai muito além de fazer uma pergunta a um chatbot.

Os chamados agentes de IA podem atuar nos bastidores da operação, acessando informações e processos para conectar dados, estoque, logística, preços e atendimento.

Alex chama esse novo ambiente de ecossistema agêntico.

Na visão dele, passamos por três grandes momentos: primeiro digitalizamos o varejo, depois conectamos os canais com a omnicanalidade e agora começamos a conectar inteligência e decisões.

É uma diferença importante.

Um chatbot responde a uma solicitação. Um agente pode trabalhar de forma autônoma sobre processos e informações, ajudando a executar decisões dentro de uma cadeia de operação.

Para mim, esse é um dos pontos mais interessantes da discussão.

A IA deixa de ser apenas uma interface que consultamos e começa a se tornar uma camada de inteligência incorporada ao próprio funcionamento do varejo.

Personalização com IA vai muito além de recomendar produtos

Um dos exemplos discutidos durante o episódio foi a personalização do e-commerce.

Até pouco tempo atrás, personalizar significava, em muitos casos, reconhecer um cliente logado e recomendar produtos com base em seu histórico.

Com agentes de IA, esse cenário pode se tornar muito mais contextual.

Estoque disponível, prazo de entrega, preferência do consumidor, sensibilidade a preço e outros sinais podem ser analisados conjuntamente para determinar não apenas qual produto mostrar, mas qual oferta faz mais sentido naquele momento.

Alex citou estudos indicando aumentos superiores a 40% associados a experiências personalizadas e destacou dados da Salesforce segundo os quais experiências desse tipo movimentaram mais de US$ 260 bilhões em um ano.

Mas o ponto que mais me chamou atenção não foi o número.

Foi a mudança de lógica.

Se duas pessoas chegam com intenções diferentes e recebem exatamente a mesma vitrine, existe uma grande oportunidade sendo desperdiçada. Com IA, estoque, oferta, prazo e contexto podem ser considerados dinamicamente durante a jornada.

Em outras palavras, deixamos de discutir somente recomendação de produtos para começar a discutir inteligência aplicada à decisão de compra.

Essa inteligência também pode chegar à loja física

Naturalmente, fiz ao Alex uma pergunta que considero fundamental para quem acompanha o PDV: tudo isso ficará restrito ao e-commerce? A resposta é não.

O celular já acompanha grande parte das jornadas dentro da própria loja. Isso cria uma ponte entre inteligência digital e operação física.

Uma oferta pode considerar onde o consumidor está, seu programa de fidelidade, cashback, estoque disponível ou promoções específicas daquela unidade.

Mas existe um problema bastante conhecido de quem trabalha com grandes varejistas: a infraestrutura tecnológica raramente começa do zero.

ERP, CRM, WMS, sistemas desenvolvidos em diferentes épocas e aplicações legadas convivem diariamente dentro da mesma empresa. E ninguém vai simplesmente jogar tudo fora para começar novamente.

Não é necessário substituir toda a tecnologia existente para começar com IA

Esse foi outro ponto muito importante da nossa conversa.

Alex defende uma arquitetura de composição: em vez de substituir toda a infraestrutura tecnológica, o varejista pode modernizar componentes específicos e inserir inteligência nos pontos em que existe maior oportunidade de ganho.

Na prática, isso muda bastante a discussão sobre transformação digital.

A pergunta deixa de ser: “Como substituir toda a nossa arquitetura?”

e passa a ser: “Onde colocar inteligência primeiro para gerar resultado?”

Pode parecer uma diferença pequena, mas ela torna a inovação muito mais viável.

Especialmente em um setor de margens apertadas, não faz sentido esperar uma transformação tecnológica completa para começar a capturar benefícios.

Alex propõe olhar primeiro para os gargalos, identificar oportunidades de ganho rápido, inserir inteligência nesses pontos, capturar resultado e depois escalar.

Essa abordagem me parece particularmente importante porque existe um risco recorrente quando falamos em IA: querer começar pela tecnologia, e não pelo problema.

Por onde começar a usar IA no varejo?

Essa foi justamente uma das perguntas que fiz durante o episódio.

Entre o desejo de acompanhar uma transformação tão relevante e o receio de investir em algo apenas porque virou tendência, qual deveria ser o primeiro passo?

A recomendação do Alex foi bastante pragmática:

“Vamos pegar um problema, vamos começar simples. Vamos começar com a história do básico bem feito.” — Alex Monteiro

Ou seja: comece por um problema real. Não pelo projeto de IA. Não pelo modelo mais sofisticado. Não pela tecnologia que está recebendo mais atenção naquele momento.

Comece por um problema conhecido da operação e use a inteligência artificial para tentar resolvê-lo de maneira mais rápida ou eficiente.

É o básico bem feito. E acho essa talvez uma das principais mensagens do episódio.

Estoque e frete: um exemplo prático de agentes de IA

Um dos exemplos trazidos pelo Alex envolve duas dores bastante conhecidas do varejo: estoque e frete.

Normalmente existem diversas regras relativamente rígidas determinando de onde um pedido deve sair ou quanto custará determinada entrega.

Uma camada de inteligência pode tornar essa decisão mais dinâmica.

Dependendo de localização, disponibilidade, excesso de estoque, sazonalidade ou promoção, o sistema pode avaliar se determinado produto deve sair de uma loja ou de um centro de distribuição e encontrar uma alternativa comercialmente mais interessante naquele contexto.

Observe que a IA não está apenas analisando informações.

Ela está ajudando a decidir como agir diante delas.

Precificação dinâmica: quando dezenas de regras passam a responder ao contexto

Outro exemplo discutido foi precificação. Durante muitos anos, varejistas construíram modelos extremamente sofisticados apoiados em dezenas de planilhas, regras, períodos do ano, regiões, estoque e condições comerciais.

A inteligência artificial permite incorporar parte dessa complexidade em modelos capazes de ajustar preços de maneira muito mais dinâmica.

Alex citou redes globais que já utilizam essa lógica para reduzir estoques gradualmente, ajustando preços conforme a evolução da demanda, em vez de esperar grandes períodos de liquidação para reagir a produtos acumulados.

E aqui nossa conversa chegou a outro ponto que considero fascinante. A IA pode encontrar relações que o varejista nem sabia que deveria procurar

Durante o episódio, relembrei um caso que acompanhei no varejo.

Uma determinada loja apresentava, em alguns dias aparentemente aleatórios, uma mudança importante no perfil dos consumidores.

Depois de investigar os dados, descobriu-se que aqueles picos coincidiam com partidas de basquete realizadas nas proximidades da loja.

No modelo tradicional, alguém precisava perceber a anomalia, formular uma hipótese e procurar a explicação. Com IA, é possível começar a cruzar automaticamente informações da operação com calendários, eventos e outros dados externos.

Alex destacou que esse tipo de correlação já pode atualizar previsões e até influenciar decisões da loja muito próximas do tempo real, embora ainda seja pouco explorado pelos varejistas.

Para mim, esse talvez seja um dos maiores potenciais da inteligência artificial. Não apenas responder melhor às perguntas que já sabemos fazer. Mas ajudar a encontrar perguntas, relações e oportunidades que poderiam passar despercebidas.

IA já não deve ser tratada apenas como hype

Outro ponto importante da conversa foi a maturidade do próprio debate.

Dados ainda são um desafio. Integração continua sendo um desafio. Convencer organizações a mudar também continua sendo um desafio.

Mas Alex chama atenção para uma mudança importante: a IA começa a deixar de ser encarada simplesmente como uma tendência tecnológica para assumir características de infraestrutura.

Por isso, a discussão relevante para o varejista não deveria ser apenas: “Precisamos usar IA?”

Talvez perguntas melhores sejam:

Que problema queremos resolver?

Onde existe uma decisão que pode ser tomada melhor?

Que informação já possuímos e ainda utilizamos pouco?

Onde uma pequena camada de inteligência pode gerar resultado rapidamente?

São perguntas menos glamourosas.

E justamente por isso provavelmente são mais úteis.

No final, tecnologia continua sendo sobre pessoas

Eu sempre termino as entrevistas do PDV perguntando aos convidados o que o varejo lhes ensinou.

E a resposta do Alex trouxe a discussão novamente para um ponto essencial:

“O varejo não consegue sobreviver sem uma inovação, e inovação nem sempre é sobre tecnologia.” — Alex Monteiro

Tecnologias mudam rapidamente.

O que permanece é a capacidade de compreender o comportamento das pessoas e construir confiança. Na própria resposta, Alex reforça que, no final, são justamente o comportamento e a confiança das pessoas que permanecem.

Acho que é uma boa síntese para toda essa conversa. Estamos diante de uma transformação tecnológica enorme.

Agentes autônomos, personalização, precificação dinâmica, integração de dados e decisões tomadas cada vez mais próximas do tempo real vão mudar muitas coisas nos próximos anos.

Mas a tecnologia só fará sentido se conseguir produzir algo bastante concreto: decisões melhores para o negócio e experiências melhores para as pessoas. Esse é o ponto em que inteligência começa, de fato, a virar resultado.

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