IA no varejo: mais automatização não significa melhores resultados

* Luiz Saouda

Segundo dados da KPMG Global Tech Report 2026, 90% das organizações de Consumo & Varejo já integraram agentes de IA aos fluxos de trabalho, e 74% esperam implementar a tecnologia em escala nos próximos 12 meses. A adoção da IA já deixou de ser novidade. O desafio agora é mais complexo: transformar essa tecnologia em resultado concreto para o negócio.

Uma empresa pode automatizar processos e essa não ser a melhor decisão para o negócio. Afinal, de pouco adianta analisar milhares de dados em segundos se o gestor não souber quais informações considerar, como interpretá-las e, principalmente, quais decisões tomar a partir delas.

É comum que, diante dos ganhos de produtividade que a IA oferece, o primeiro impulso das empresas seja buscar onde é possível substituir atividades manuais. E existem ganhos claros nisso. Uma ferramenta bem implementada pode identificar padrões de consumo, prever demandas, detectar inconsistências financeiras ou responder clientes em poucos segundos. O problema começa quando automatizar vira o objetivo, em vez de ser o meio para resolver um desafio de negócio.

No varejo, eficiência operacional é fundamental, mas ela precisa estar conectada ao resultado financeiro. Uma automação que reduz o tempo de uma tarefa, mas aumenta a taxa de erros, gera retrabalho ou não melhora indicadores como margem, giro de estoque, conversão ou capital de giro, pode até tornar a operação mais rápida, mas não necessariamente mais eficiente.

O mesmo vale para os dados. Automatizar um processo baseado em informações incompletas, desatualizadas ou inconsistentes não elimina o problema de origem. Pelo contrário, permite que ele seja reproduzido em maior escala e velocidade. Por isso, antes de perguntar “o que podemos automatizar?”, vale entender qual problema queremos resolver, qual indicador queremos melhorar e se o processo e os dados estão preparados para isso.

Depois de testar, é importante aprender com os resultados

A IA permite testar preços, campanhas, ofertas, combinações de produtos e estratégias de atendimento de forma muito mais rápida do que no passado. Mas, se a solução não é simplesmente utilizá-la para tudo, qual deve ser o próximo passo?

Uma abordagem possível é aprender com cada tentativa. Não adianta aumentar a quantidade de implantação se a empresa não consegue entender seus resultados e transformar esses aprendizados em decisões melhores.

Se uma promoção não gera resultado, é preciso entender o motivo. Se uma previsão de demanda falha, é necessário investigar se o problema estava nos dados, nas premissas utilizadas ou nas condições do mercado. Se determinado preço aumenta as vendas, mas reduz a margem, o resultado precisa ser analisado dentro de um contexto financeiro da operação.

Esse ponto é importante no varejo, porque decisões aparentemente positivas em um indicador podem produzir efeitos negativos em outro. Aumentar vendas, por exemplo, não significa necessariamente aumentar a rentabilidade. Uma recomendação de produto pode elevar a conversão e, ao mesmo tempo, pressionar o estoque. Uma política de desconto pode acelerar o giro, mas comprometer a margem. A IA consegue identificar essas relações com velocidade, mas cabe à gestão definir quais objetivos devem orientar as decisões.

Não adianta testar mais se não aprendemos mais rápido com cada teste

E isso vale também para a automação. Uma empresa que automatiza processos sem revisar seus indicadores, dados e objetivos corre o risco de escalar uma operação que já não funcionava bem.

Por isso, antes de implementar uma ferramenta, vale olhar para três coisas: os dados são confiáveis? O processo está funcionando bem? E qual indicador queremos melhorar? A partir daí, a IA pode ajudar a automatizar tarefas, identificar padrões e apoiar decisões com muito mais velocidade.

A tecnologia pode acelerar a operação, mas alguém ainda precisa definir o que importa, interpretar o resultado e decidir o que fazer com ele. No varejo, essa diferença é fundamental: o valor da IA não está em automatizar o maior número possível de atividades, mas em melhorar a qualidade e a velocidade das decisões que movimentam o negócio.

* Luiz Saouda é CTO e cofundador da F360

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