Da promessa ao realizado: varejo pode escalar com IA Gen

Nos últimos anos, a inteligência artificial generativa deixou de ser apenas uma inovação futurista para se tornar uma ferramenta estratégica crucial no varejo. Desde a sua popularização em 2022, líderes de grandes redes varejistas perceberam rapidamente o potencial dessa tecnologia para transformar operações internas, reinventar a experiência do cliente e impulsionar resultados financeiros. 

Estima-se que o impacto econômico da gen AI no varejo possa chegar a US$ 390 bilhões — uma oportunidade sem precedentes para as empresas que souberem aproveitar. Mas como escalar essa tecnologia de forma eficaz? Vamos explorar as principais lições extraídas da prática no setor.

A corrida pela adoção: entre testes e realidade

Apesar do entusiasmo generalizado, a realidade é que poucos varejistas conseguiram, de fato, implementar a gen AI em escala. Um levantamento recente revelou que, embora 90% dos executivos afirmam estar conduzindo projetos-pilotos com a tecnologia, apenas uma pequena fração já conseguiu escalar suas soluções de forma consistente.

As dificuldades mais comuns? A necessidade de reestruturar capacidades técnicas, investir em novos talentos, superar barreiras de qualidade de dados e gerenciar os custos elevados de implementação. Além disso, muitos ainda adotam uma abordagem “esperar para ver”, especialmente nas áreas onde ainda não existem plataformas prontas e consolidadas no mercado.

A aplicação de gen AI no varejo segue dois grandes eixos:

1. Transformação da cadeia de valor interna
   Soluções como copilotos de software, ferramentas de marketing assistido por IA e sistemas de análise automatizada estão gerando ganhos de produtividade rápidos e relevantes:
   
   • Marketing: Ferramentas que criam imagens publicitárias realistas a partir de fotos simples já estão aumentando significativamente as taxas de conversão de anúncios;
     
   • Desenvolvimento de software: Plataformas que auxiliam programadores estão acelerando projetos de TI, liberando tempo para focar em tarefas estratégicas;
     
   • Operações de loja: Assistentes de IA personalizados orientam funcionários de loja sobre tarefas diárias, melhorando a eficiência e a experiência no ponto de venda.
     
2. Reinvenção da experiência do cliente
   Chatbots alimentados por gen AI já se configuram como assistentes de compras altamente eficazes, oferecendo suporte desde a pesquisa de produtos até o pós-venda. A promessa é tornar o relacionamento com o cliente contínuo, inteligente e profundamente personalizado.
   

Como escalar?

Para vencer a barreira da escala, algumas estratégias são essenciais:

• Foco estratégico em poucos domínios: Empresas bem-sucedidas selecionam áreas específicas para aplicar a gen AI, em vez de dispersar esforços em muitos casos de uso simultaneamente;
  
• Transição estruturada do piloto para o deployment: Escalar vai além da tecnologia — exige transformação organizacional, redesenho de processos e fortalecimento de competências analíticas;
  
• Escolha do arquétipo de adoção: As empresas precisam decidir se serão:
  
  • Takers: Usuárias de ferramentas prontas, com mínima customização;
    
  • Shapers: Integradoras que adaptam plataformas à sua realidade;
    
  • Makers: Desenvolvedoras de modelos próprios.
    

No curto prazo, a maioria dos varejistas tenderá a adotar o modelo “taker”, usando soluções de mercado para obter resultados rápidos, enquanto amadurecem suas estratégias internas.

Impacto esperado: mais vendas e margens 

As primeiras evidências indicam que a adoção eficaz de gen AI pode elevar as vendas em até 5% e aumentar a margem EBIT entre 0,2% e 0,4%. No entanto, é preciso agir com rapidez, foco e uma abordagem estratégica clara para superar os desafios de implementação.

Empresas que conseguirem integrar a gen AI em seus processos internos e na experiência do cliente de forma coordenada e escalável estarão mais bem posicionadas para liderar a próxima era do varejo — uma era em que inteligência artificial e inovação caminham lado a lado com resultados tangíveis.

A ascensão dos Large Language Models (LLMs), como os motores por trás da inteligência artificial generativa, está abrindo novas fronteiras para o marketing moderno. Muito além de automatizar tarefas, essas tecnologias estão mudando a lógica de criação de valor, permitindo que o marketing se torne um verdadeiro motor de geração de receita e margem (ROI).

Mas como exatamente os LLMs impactam o retorno sobre investimento no marketing? Vamos mergulhar nessa transformação.

1. Da inspiração à conversão: conteúdo que realmente gera valor

Tradicionalmente, campanhas publicitárias eram criadas com base em análises históricas e intuição criativa. Agora, com os LLMs:

• Criação de conteúdo: E-mails, posts, anúncios e scripts de vídeo são desenvolvidos com base em dados dinâmicos, otimizados para diferentes públicos e contextos;
  
• Customização em massa: O que antes exigiria dezenas de redatores agora é feito em minutos, possibilitando milhares de variações de campanhas — cada uma desenhada para maximizar a conversão.
  

Impacto no ROI: Com conteúdos mais relevantes e personalizados, as taxas de abertura, clique e compra aumentam, reduzindo o custo de aquisição de clientes (CAC) e elevando o valor do tempo de vida do cliente (LTV).

2. Inteligência de mercado em tempo real

LLMs conseguem analisar comentários de redes sociais, feedback de clientes e tendências culturais em questão de segundos:

• Análises semânticas detectam mudanças de humor do consumidor;
  
• Insights preditivos apontam quais produtos, mensagens ou campanhas têm maior probabilidade de sucesso antes mesmo de serem lançados.
  

Impacto no ROI: Menos dinheiro é desperdiçado em campanhas que “não ressoam” com o público, e mais investimento é direcionado para oportunidades de alto retorno.

3. Otimização de campanhas: mente analítica turbinada

Ao integrar LLMs aos sistemas de gestão de marketing:

• As campanhas são ajustadas automaticamente conforme o desempenho;
• Testes A/B evoluem para testes dinâmicos contínuos;
• A distribuição de mídia é reequilibrada em tempo real para os canais de maior retorno.
  

Impacto no ROI: Diminui-se o “tempo de resposta” para corrigir campanhas mal-sucedidas e maximiza-se o aproveitamento de cada real investido em mídia.

4. Suporte à venda consultiva e upselling inteligente

Os LLMs podem alimentar chatbots e assistentes virtuais que não apenas vendem, mas também aconselham consumidores de forma inteligente:

• Cross-selling e upselling personalizados se tornam naturais e relevantes;
  
• Recomendações baseadas em contexto aumentam o ticket médio por transação.
  

Impacto no ROI: Mais vendas por cliente e melhor experiência de compra, gerando lealdade e maior rentabilidade por meio do relacionamento.

5. Redução de custo operacional em marketing

Ao automatizar tarefas antes manuais, como:

• Planejamento de conteúdo;
  
• Geração de relatórios;
  
• Coordenação de campanhas multicanais.
  

Impacto no ROI: O marketing entrega mais resultado com menos custo fixo, aumentando a margem bruta das operações.

6. Modelagem avançada da jornada do cliente

LLMs permitem simular milhões de trajetórias possíveis dentro da jornada do consumidor, antecipando gargalos e otimizando o funil de vendas.

Impacto no ROI: Conversões aumentam sem a necessidade de multiplicar investimentos em mídia ou promoções.