No próximo dia 27 de maio, participarei como palestrante da Digitail Conference 2025, evento que se consolida como um dos principais fóruns sobre inovação, tecnologia e transformação digital. E não por acaso, o tema central deste ano é a Inteligência Artificial (IA), tecnologia que já deixou de ser uma tendência para se tornar um diferencial competitivo no varejo e na indústria de bens de consumo.
Um panorama consolidado por dados
Pesquisas recentes reforçam o avanço da IA como pilar estratégico:
- 80% dos CEOs acreditam que a IA é crucial para o futuro de seus negócios (IBM, 2023);
- 45% de aumento na produtividade de funcionários em empresas com IA implementada (McKinsey, 2023);
- 20% de redução de custos operacionais (Gartner, 2023);
- 15% de crescimento da receita via novos produtos e serviços (Forrester, 2023).
Mais recentemente, um estudo da Accenture (2024) revelou que 75% dos líderes de varejo e bens de consumo esperam obter retorno sobre investimentos em IA em menos de dois anos. E, segundo o BCG, apesar de 98% das empresas utilizarem a Inteligência Artificial, apenas 26% delas estão obtendo valor para os negócios com a tecnologia.
Esses números confirmam o que ouvimos no mercado: a era da IA já começou. Mas ainda há uma distância significativa entre ambição e execução. Existem 4 temas fundamentais para a transformação digitais das empresas com IA passem da ambição para a execução:
Dados: a fundação da transformação
Sem dados confiáveis, acessíveis e bem governados, não há inteligência que gere valor. Empresas que investiram em IA, mas negligenciaram a governança de dados, hoje enfrentam silos, baixa interoperabilidade e limitações analíticas.
A construção de uma base robusta exige investimento em arquitetura moderna (data lakes, integração em tempo real), mas, sobretudo, em processos de curadoria, qualidade e cultura orientada a dados. Dados bem tratados são a matéria-prima de modelos que realmente aprendem e se adaptam ao contexto do negócio.
Boa parte das empresas ainda luta com sistemas legados e informações dispersas. Profundas transformações exigem não só infraestrutura tecnológica, mas também uma visão de dados como ativo central do negócio.
Maturidade digital e organizacional
IA é tecnologia, sim, mas, sobretudo, uma mudança de cultura e de modelo de gestão. Os cases de sucesso que serão apresentados na Digitail mostrarão que empresas mais maduras:
- Operam com times interdisciplinares e squads ágeis;
- Testam hipóteses em ciclos curtos e de baixo custo;
- Constroem uma governança flexível, que equilibra estratégia e experimentação;
- Utilizam IA de forma transversal, de produto à supply chain, de pricing à experiência do consumidor;
- Contam com ajuda externa de experts para auxiliar nas mudanças culturais e tecnológicas.
A maturidade digital não se constrói apenas com ferramentas, mas com liderança que entende a IA como parte da estratégia de negócios — e não como um projeto de TI.
Foco em diferenciação e geração de valor
Os líderes do setor já não veem a IA como uma ferramenta de automação apenas, mas como alavanca de diferenciação. No varejo, a IA já permite:
- Hiperpersonalização com base em comportamentos preditivos;
- Gestão de estoques dinâmica, com ajuste automático à demanda;
- Previsão de rupturas, com modelos treinados em dados sazonais e geográficos.
Na indústria de bens de consumo, os avanços incluem:
- Simulações preditivas de demanda para cada canal e região;
- Otimização da malha logística com algoritmos de roteirização inteligente;
- Desenvolvimento acelerado de novos produtos, com análise de preferências em tempo real.
Empresas como Nestlé, Walmart, P&G e Magazine Luiza já usam a IA para obter decisões em escala e em tempo real. Não se trata mais de automação, mas de uma vantagem competitiva sustentada.
Walmart
O Walmart está utilizando IA generativa para aprimorar a experiência de compra dos clientes. A tecnologia permite que milhões de dados disponíveis no marketplace da companhia sejam rapidamente analisados e cruzados, oferecendo recomendações personalizadas e melhorando a eficiência operacional.
Procter & Gamble (P&G)
A P&G utiliza big data e IA para prever a demanda de produtos com base em dados históricos e em tempo real. Essa abordagem permite antecipar picos de consumo, ajustar a produção e evitar faltas de estoque ou excessos, resultando em uma redução de 10% nos custos operacionais e um aumento da eficiência da cadeia de suprimentos.
Magazine Luiza
O Magazine Luiza desenvolveu a assistente virtual “Lu”, que utiliza IA generativa para analisar milhões de dados do marketplace e oferecer recomendações personalizadas aos clientes. A tecnologia também está sendo integrada ao planejamento estratégico da empresa, com foco em melhorar a experiência do consumidor e a eficiência operacional.
Esses exemplos demonstram como a IA está sendo aplicada de forma estratégica por grandes empresas para melhorar a tomada de decisões, otimizar operações e oferecer experiências personalizadas aos clientes.
Liderança executiva: da aprovação à participação ativa
Como venho reforçando em meus artigos, o envolvimento do C-Level não pode ser simbólico. A transformação com IA exige:
- Prioridade estratégica no board;
- Investimentos direcionados e disciplinados;
- Participação ativa de executivos na definição de jornadas, indicadores e metas;
- Patrocínio visível para gerar adesão organizacional.
O mindset de “testar e aprender” deve vir da liderança, que precisa ser exemplo na adoção de dados e IA no dia a dia da gestão.
Notas: O Digitail Conference 2025 será, sem dúvida, um ponto de inflexão importante para o setor. A Inteligência Artificial está deixando de ser um diferencial opcional para se tornar pré-requisito competitivo. O futuro do varejo e da indústria de bens de consumo será moldado por quem souber transformar a IA em valor real para o negócio e para o consumidor.
Marcelo Antoniazzi é CEO da Gouvêa Consulting.
*Este texto reproduz a opinião do autor e não reflete necessariamente o posicionamento da Mercado&Consumo.
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