Quanto maior uma operação varejista, mais difícil é perceber tudo o que acontece nas lojas em tempo real. E isso tanto para acompanhar os processos que estão funcionando quanto para identificar desvios, quebras, erros operacionais, perdas e furtos. A boa notícia é que a IA no varejo amplia essa capacidade de percepção para as lojas.

Câmeras, sensores, sistemas e dados integrados a infraestruturas de inteligência artificial já produzem uma quantidade significativa de informações sobre as operações.

Para termos uma ideia desse cenário, pesquisas apontam que os investimentos em IA no varejo devem crescer 23% ao ano em todo o mundo até 2030.

O desafio, nesse sentido, está em transformar esses indicadores e tecnologia em entendimento e resposta para uma gestão mais estratégica, inteligente e responsiva.

Neste artigo, analisamos com mais detalhes como fazer essa transição e o papel atual da IA no varejo.

O que é uma operação reativa no varejo?

Basicamente, em uma operação reativa, a intervenção costuma acontecer depois que o problema aparece nos resultados operacionais.  Em outras palavras, os indicadores mostram que algo saiu diferente do esperado, mas nem sempre permitem compreender imediatamente o que provocou o desvio.

E esse intervalo entre a ocorrência e a ação tende a aumentar o impacto de um gargalo operacional no varejo. Esse modelo pode funcionar em determinadas situações, especialmente quando a operação possui menor escala.

À medida que uma rede cresce, porém, a maior quantidade de lojas, processos, eventos e informações que precisam ser acompanhados demanda um olhar mais proativo.

Nesse contexto, a dependência de fiscalização essencialmente humana também cria limites.

Afinal de contas, não é possível observar continuamente todas as câmeras, de todas as lojas, conferir todos os processos e interpretar cada indicador com o mesmo nível de urgência.

E, com o avanço da digitalização do mercado, o problema não está na falta de dados, mas na dificuldade de identificar quais ocorrências merecem atenção e agir sobre elas antes que se transformem em fatores críticos para a sustentabilidade operacional e financeira do varejo.

Como a IA no varejo pode mudar a operação?

A inteligência artificial pode atuar diretamente na análise de grandes volumes de informações, incluindo imagens, identificando situações fora do padrão que poderiam passar despercebidas em uma supervisão tradicional.

Essa capacidade permite encontrar padrões e desvios, a partir de dados de diferentes eventos. Um sistema de monitoramento no varejo, por exemplo, pode reunir informações de diferentes equipamentos instalados em diferentes lojas e apoiar uma visão mais ampla da operação.

O passo seguinte é priorizar aquilo que realmente importa, em uma integração entre tecnologia e pessoas que, orientadas por alertas e padrões identificados pela IA, podem atuar nos casos que realmente exigem investigação ou intervenção.

Esse princípio aparece na gestão centralizada no varejo, especialmente quando uma rede precisa acompanhar diferentes unidades sem ampliar proporcionalmente sua estrutura de supervisão.

Aplicações de inteligência artificial no varejo

A IA no varejo pode ser aplicada a diferentes processos que dependem de acompanhamento contínuo e identificação de desvios.

Na prevenção de perdas, por exemplo, a tecnologia pode detectar comportamentos e desvios que demandam ação das equipes de segurança.

Na auditoria de processos, por sua vez, imagens e dados podem ser utilizados para verificar se determinadas rotinas foram realizadas conforme o esperado.

O monitoramento remoto também ganha espaço nesse contexto.  Em vez de depender exclusivamente da presença física de supervisores, uma central pode acompanhar diferentes pontos da operação e receber alertas quando uma situação exige atenção em tempo real.

Alertas de IA para reduzir perdas em lojas

Uma operação de grande escala não precisa acompanhar tudo da mesma maneira o tempo inteiro. O fundamental é estabelecer prioridades. É nesse ponto que entram os alertas e gatilhos.

O gatilho é a condição previamente definida que indica que determinado comportamento, evento ou desvio merece atenção. Quando essa condição é identificada, o sistema gera um alerta para direcionar a equipe à ocorrência.

A IA contribui de modo fundamental para essa priorização ao analisar grandes volumes de dados, reconhecer cenários e acionar os gatilhos quando determinadas condições anômalas são identificadas.

Confira alguns exemplos:

Alerta de IA para produtos no carrinho de supermercado

Produtos dentro do carrinho passando pelo caixa sem serem registrados é uma falha operacional muito comum, seja por erro ou conluio, que impacta diretamente as perdas.

A Plataforma Darwin identifica esse tipo de ocorrência em tempo real, gerando um alerta automático para a central de monitoramento, permitindo que a perda seja evitada.

‍

‍

Alerta de IA para evitar fraudes no self-checkout

O self-checkout é uma tecnologia que veio para ficar no varejo. Porém, demanda atenção especial no combate às perdas. Entre as ocorrências mais comuns estão o produto não registrado e a troca de itens, quando o cliente registra um produto e leva outro.

Com IA aplicada à operação, a Plataforma Darwin identifica esse tipo de divergência automaticamente e alerta a equipe em tempo real, evitando prejuízos.

‍

‍

Alerta de IA para detectar movimentos suspeitos na área de vendas

Com aplicação de inteligência artificial, a Plataforma Darwin identifica movimentos suspeitos em tempo real e alerta a central de monitoramento antes que o produto saia da loja.

Sem depender da ação humana para acompanhar todas as imagens, de todas as lojas simultaneamente, a plataforma gera alertas para atuação preventiva da equipe.

‍

A IA sozinha não torna uma operação responsiva

A IA trouxe uma nova camada para a digitalização do varejo, mas, sozinha, não transforma uma gestão reativa em responsiva.

Uma operação responsiva depende de uma cadeia conectada de sinais, dados, imagens, regras, pessoas, ação e aprendizado contínuo.  Se esses elementos permanecem isolados, a tecnologia pode produzir mais informação sem necessariamente melhorar a tomada de decisão no varejo.

Em outras palavras: para que a IA, de fato, gere resultados no varejo, é preciso que haja integração real entre sistemas, base informacional e pessoas, atuando em conjunto em prol da eficiência das lojas.

Conclusão: da operação reativa ao varejo responsivo

A principal mudança acontece quando a tecnologia deixa de apenas registrar o que aconteceu e passa a ajudar a perceber sinais, entender contextos, priorizar exceções e apoiar decisões.

Essa é a passagem do Varejo Reativo para o Varejo Responsivo, que deve ser capaz de perceber, entender, agir e melhorar.

A Plataforma Darwin pode apoiar essa evolução ao reunir informações e recursos de controle operacional em uma arquitetura que permite o monitoramento e a intervenção em tempo real nas lojas, facilitando também a conexão entre dados, pessoas e tecnologia, de modo que a IA possa, de fato, gerar valor no varejo.

‍