Como a Ocado aplica IA no varejo e por que “otimizar é sobreviver”

Mark Richardson, CEO da Ocado Intelligent Automation, apresentou na NRF 2026 de forma objetiva como a empresa construiu uma operação de varejo alimentar baseada em inteligência artificial, robótica e otimização contínua. A palestra mostrou que, no caso da Ocado, a adoção de IA não foi um projeto incremental, mas uma decisão estrutural tomada a partir das limitações econômicas e operacionais do e-commerce de alimentos.

Richardson explicou que o varejo alimentar online impõe restrições específicas que tornam soluções genéricas insuficientes. Margens reduzidas, pedidos grandes e heterogêneos, exigência de múltiplas zonas de temperatura, controle rigoroso de validade e a promessa de entregas agendadas criam um ambiente em que pequenas ineficiências comprometem toda a operação. Segundo ele, “no varejo, otimizar é como você vence; é como você sobrevive”.

A resposta da Ocado foi projetar um sistema integrado desde o início, combinando software, robótica e IA em um único modelo operacional. O exemplo mais conhecido é o centro de distribuição automatizado baseado em um grid de alta densidade, no qual robôs móveis transportam caixas enquanto braços robóticos realizam a separação dos produtos. Richardson destacou que o diferencial não está apenas na automação física, mas na capacidade do sistema de ajustar milhares de parâmetros operacionais em tempo real. Ele descreveu esse controle como “uma espécie de dança delicada”, em que velocidade, trajetória e priorização são recalibradas continuamente com base no estado do sistema.

A otimização contínua foi apresentada como o principal ganho competitivo. Após a entrada em operação, os centros da Ocado não permanecem estáticos. A IA analisa dados de desempenho e ajusta o funcionamento para aumentar throughput, prolongar a vida útil das instalações e adiar investimentos adicionais em capacidade. Richardson contou que muitos armazéns superam, com o tempo, as metas de produtividade previstas no projeto original.

Outro ponto abordado foi a confiabilidade operacional. A Ocado utiliza modelos estatísticos baseados em dados de erro para permitir que os próprios robôs realizem ações corretivas, como reinicializações ou tentativas alternativas de execução. Segundo Richardson, “mais de 90% das ações de remediação são geradas pela IA e executadas pelos próprios robôs”, reduzindo intervenções humanas e evitando paradas desnecessárias.

No tema mão de obra, a apresentação trouxe exemplos concretos de como a automação foi direcionada para tarefas repetitivas e fisicamente exigentes. Richardson afirmou que “nem todo trabalho é um bom trabalho para pessoas”, citando atividades como manipulação contínua de cargas e inserção manual de itens em embalagens. No picking, a Ocado adotou um modelo de aprendizagem chamado de clonagem comportamental. Em vez de programar regras fixas, os robôs aprendem observando como humanos realizam a tarefa. Quando um robô falha, um operador remoto demonstra a ação correta, e o aprendizado é distribuído para toda a frota. “Não ensinamos o robô a pegar um item; ensinamos o robô a aprender com um humano como pegar um item”, explicou.

A IA também atua na camada de experiência do cliente. Sistemas de busca identificam o produto que o cliente provavelmente tentou encontrar, mesmo em consultas imprecisas. Algoritmos analisam ritmo de vendas e risco de encalhe para acionar promoções automáticas. Richardson citou que o sistema pode “gerar sozinho uma liquidação relâmpago” para evitar desperdício. Como resultado combinado dessas iniciativas, a taxa de perdas por produtos não vendidos na operação de varejo da Ocado gira em torno de 0,4%.

Na cadeia de abastecimento, modelos preditivos estimam demanda e confiabilidade de fornecedores, permitindo que cerca de 98% dos pedidos de compra sejam gerados automaticamente. O principal desafio, segundo Richardson, não é técnico, mas cultural. “O maior desafio é fazer com que as pessoas mantenham as mãos fora dos controles e deixem a máquina trabalhar”.

A palestra também destacou o uso intensivo de simulação de alta fidelidade. Antes de implantar mudanças ou novas instalações, a Ocado simula cenários complexos para prever desempenho real. Essas simulações não servem apenas para planejamento, mas também para treinar os próprios algoritmos que ajustam o sistema em operação, reduzindo risco e incerteza.

No encerramento, Richardson deixou uma provocação direta ao público executivo. Ele ressaltou que todas as áreas do negócio serão impactadas pela inteligência artificial e que a diferença competitiva dependerá da profundidade dessa adoção. “Se você não aplicar IA, seus concorrentes aplicarão, e o impacto para você será negativo”, disse.

Para ele, o primeiro passo não é copiar benchmarks de feiras ou concorrentes, mas compreender o verdadeiro estado da arte e elevar o nível de ambição. “A pergunta que as empresas precisam fazer é: quão bom isso poderia realmente ser?”

*A missão NRF 2026 é uma realização da Central do Varejo, com patrocínio da TOTVS e Getnet.

(*) Bianca Murotani é arquiteta especialista em varejo e sócia na GDesign. Seu maior objetivo é difundir seu conhecimento sobre arquitetura comercial e estratégica para melhorar a experiência e resultado do varejo físico. Saiba mais sobre as soluções da GDesign em https://gdesign.arq.br.

Imagens: Shoiti Sato