Estamos vivendo um momento de transformação significativa nos negócios, assim como ocorreu com o surgimento da internet há 20 anos e com a popularização dos smartphones há uma década. Hoje, a pergunta que todos se fazem é: como será o futuro do consumo e do varejo moldado pela Inteligência Artificial?
Esse tema foi amplamente discutido no Latam Retail Show 2024, maior evento de consumo e varejo da América Latina, e um dos destaques foi a excelente palestra de Eric Siegel, autor do livro “Predictive Analytics”, que trouxe luz de caminhos atuais e futuros dessa revolução.
“Aprendizado de máquina (ou IA) representa a vanguarda do progresso humano, melhorando as operações com o uso da ciência, sendo que aprendizado de máquina, ou IA, é a capacidade de aprender com dados e experiências passadas para prever comportamentos, resultados e tendências”. Essa é a visão ultraresumida do Eric sobre o impacto dessa transformação.
IA preditiva versus IA generativa
IA preditiva versus IA generativaA IA generativa ganhou grande popularidade por ser intuitiva e fácil de usar. Ferramentas como o ChatGPT, que permitem gerar conteúdo de forma quase automática, chamam a atenção do público. No entanto, quando o assunto é geração de valor real nas operações das empresas, é a IA preditiva que assume o protagonismo.
Enquanto é difícil tangibilizar o retorno sobre o investimento com a IA generativa, a IA preditiva já está em uso há anos, provando sua eficácia em diversas áreas. A UPS, por exemplo, utiliza IA preditiva para otimizar a logística de entrega de pacotes. Com milhares de centros de distribuição, a empresa precisa se antecipar, prevendo quais pacotes serão enviados pelos consumidores antes mesmo de recebê-los. Os ganhos divulgados pela empresa incluem USD 350 milhões e 185 milhões de milhas não percorridas devido à otimização.
Outro caso emblemático é o da Amazon, que utiliza a IA preditiva há anos para recomendar produtos para seus consumidores com base nos seus hábitos de consumo. Essas recomendações já representam 35% das vendas totais da empresa, demonstrando o impacto direto que esse tipo de tecnologia tem nas operações e no faturamento.
Além desses exemplos, grandes varejistas ao redor do mundo estão utilizando IA preditiva para desenvolver modelos que buscam otimizar suas operações, como a varejista de moda sul-africana Superbalist, que implementou em seus canais digitais uma ferramenta baseada em IA preditiva para encontrar o tamanho certo para cada cliente. Esse é um grande desafio, considerando as inúmeras variações nas modelagens e o caimento único de cada peça.
Usando como dados de entrada do usuário apenas a altura, o peso e o formato do corpo, a ferramenta cruza tais informações com os dados da modelagem de cada peça usado pelas confecções e com os dados do comportamento de dezenas de milhares de outros clientes, como satisfação, reviews, taxas de devolução etc,. para mitigar ao máximo o problema de devoluções pela compra do tamanho errado. EMBEDAR VIDEO: Superbalist.mp4
Do plano para a ação: implementação da IA preditiva
De acordo com Eric, a implementação de modelos preditivos em um negócio segue um processo relativamente simples, que não demanda alta tecnologia em todas as etapas. O modelo desenvolvido por ele, composto por seis passos principais, é uma referência eficaz para empresas que buscam aproveitar os benefícios da IA preditiva:
1. Estabelecer um objetivo – Definir claramente o que se quer alcançar;
2. Estabelecer uma meta de previsão – Especificar o que será previsto;
3. Estabelecer as métricas – Definir como medir o sucesso do modelo;
4. Preparar os dados – Coletar e organizar os dados relevantes;
5. Treinar o modelo – O único passo que requer tecnologia avançada;
6. Implementar o modelo – Integrar as previsões nas operações diárias da empresa.
O ponto mais importante desse framework é que, embora o treinamento do modelo (passo 5) exija tecnologia, o verdadeiro valor surge no passo 6, quando as empresas tomam decisões baseadas nas predições geradas. Investir tempo em ações práticas e decisões inteligentes com base nos dados é o que realmente transforma as operações e gera impacto mensurável.
O impacto da IA preditiva no consumo e no varejo
Assim como a internet, os smartphones e as redes sociais transformaram o mercado em ciclos anteriores. A IA também provocará uma mudança estrutural nos negócios. Após revoluções tecnológicas, as empresas líderes do cliclo anterior frequentemente são substituídas por competidores mais ágeis e que dominaram as novas regras do jogo. Como prova desse movimento, basta olhar a lista de maiores varejistas ou empresas do mundo antes e depois da internet. E isso não será diferente com a IA.
Para se manter relevante, as empresas precisarão agir rapidamente, mostrando flexibilidade e adaptabilidade. O segredo para o sucesso nessa nova era está em saber implementar as previsões e integrá-las de forma eficaz nas operações diárias.
Os cases já demonstram que a IA preditiva tem o potencial de transformar o varejo, proporcionando insights valiosos que permitem reduzir custos, melhorar a experiência do cliente e aumentar as vendas. E, ao contrário do que muitos pensam, a implementação dessa tecnologia não é um processo inatingível, mas sim uma jornada de aprendizado e adaptação, que exige tanto visão estratégica quanto ação rápida.
Liderando com IA no varejo
A história nos ensina que as transformações tecnológicas mudam a lógica de mercado. Empresas que souberem utilizar a IA preditiva para gerar valor estarão mais preparadas para competir e liderar. Em um mercado em constante evolução, o diferencial estará em quem agir com rapidez e tomar decisões baseadas em dados.
Assim como a internet revolucionou o varejo no passado, a IA está pronta para redefinir o futuro do setor. E aqueles que aprenderem a navegar com flexibilidade nesse novo ambiente tecnológico certamente sairão na frente.
Eduardo Yamashita é COO da Gouvêa Ecosystem.
*Este texto reproduz a opinião do autor e não reflete necessariamente o posicionamento da Mercado&Consumo.
Imagens: Shutterstock e Reprodução
