Não é novidade que os avanços tecnológicos, especialmente ligados à inteligência artificial, estão impactando significativamente o varejo. Segundo dados da McKinsey, a IA generativa, sozinha, pode destravar de US$ 240 a 390 bilhões em valor econômico especificamente no setor de varejo e bens de consumo, o que equivale a +1,2 a +1,9 p.p. de margem na indústria.
O desafio, porém, é que esse valor não aparece quando a empresa tenta aplicar IA em tudo ao mesmo tempo. Ele só é percebido quando há priorização de áreas com alto volume, dor clara e métricas objetivas. Mas, dentre tantas opções e uma certa pressão para utilizar inteligência artificial na maior quantidade de projetos possíveis, o que exatamente priorizar para ter ganhos reais?
Primeiro, vamos entender o que a IA muda, na prática, para o varejista. Ela impacta três frentes centrais: receita com melhor precificação; promoções mais eficientes, personalização que aumenta conversão e ticket; margem com menos ruptura e excesso de estoque, menos perdas, menos descontos “no escuro”; e eficiência operacional com automação de atendimento e backoffice, planejamento e execução mais rápidos.
O que tenho visto é que o grande ponto de virada acontece quando a IA deixa de ser aplicada com foco somente em análise e passa a orientar decisões repetitivas do dia a dia, com consistência e velocidade. Agora, para escolher bem as áreas mais estratégicas de uso e ter previsibilidade, e não apenas “projetos bonitos”, é importante priorizar casos de uso que tenham volume (acontecem milhares de vezes por semana - chamados, SKUs, pedidos, notas, conciliações), regra e histórico (há padrão suficiente para treinar modelos e validar resultados), impacto mensurável (dá para medir antes e depois - tempo, custo, margem, ruptura, perdas), e reversibilidade (caso tenha erro, dá para corrigir rápido).
A partir disso, a priorização mais comum que vira o jogo no varejo é focar em atendimento (conversacional + automação) quando o objetivo for ter ROI rápido, redução de custo por contato e ganho de experiência; em estoque e demanda (previsão e reposição) caso a meta seja aumentar a margem, ruptura, ter capital de giro e eficiência logística; na precificação e promoções (margem e competitividade) quando já há dados, governança e maturidade para testar com segurança, e, por fim, no financeiro (conciliação, cobranças, fraude, previsões), para quem busca previsibilidade, controle e menos retrabalho no backoffice.
Em conclusão, a lógica é simples: antes de falar em tecnologia, é preciso entender como cada varejo realmente funciona no dia a dia. Onde estão os gargalos operacionais? Quais tarefas são repetitivas? Quais decisões poderiam ser apoiadas por dados? A partir dessas respostas, faz sentido indicar onde a IA deve entrar primeiro. Muitos empresários sabem que precisam inovar, mas não têm tempo nem estrutura para transformar tecnologia em aplicação prática no negócio.
No fim, o valor da IA no varejo está na capacidade de conectar tecnologia a decisões operacionais que já acontecem todos os dias, e quem acerta sabe onde aplicar e escala apenas o que prova resultado.
Gustavo Caetano é empreendedor
