IA para varejo na prática: como a inteligência artificial já opera nas operações do setor

O debate sobre inteligência artificial no varejo saiu do campo das tendências e entrou no das métricas. Em 2026, a tecnologia já está presente em decisões de estoque, atendimento ao cliente, precificação e logística em empresas de diferentes portes no Brasil. A transição, no entanto, ainda é desigual: saber como aplicar IA para varejo na prática define quem obtém retorno e quem permanece na fase de experimentação.

Um estudo conduzido pela CRMBonus e pela Wake com 307 executivos do varejo brasileiro (o IA Survey 2026) aponta que 79% dos respondentes reconhecem que a inteligência artificial tem impacto significativo hoje ou terá em curtíssimo prazo. Ao mesmo tempo, para 46% das empresas, a principal barreira para avançar é a falta de conhecimento interno, à frente de custo de implementação (31%) e dificuldade de integração com sistemas (36%).

O dado revela o nó central do setor: o reconhecimento da importância da tecnologia não se converte automaticamente em implementação eficaz.

O mercado global e o Brasil

O mercado global de IA no varejo foi avaliado em US$ 12,40 bilhões em 2025 e deve crescer para US$ 16,54 bilhões em 2026, com projeção de alcançar US$ 105,88 bilhões até 2034, a uma taxa composta anual de 26,10%. No segmento de analytics preditivo, a concentração de aplicações é especialmente alta em 2026.

No Brasil, o avanço acompanha a tendência global. Os gastos com IA no país devem ultrapassar US$ 2,4 bilhões, crescimento de 30% em relação a 2024, segundo o IDC. O governo federal estruturou um Plano Brasileiro de Inteligência Artificial com investimentos previstos de R$ 23 bilhões até 2028.

O consumidor brasileiro já chegou à IA antes de muitos varejistas. Segundo o Consumer Pulse 2026, levantamento da Bain & Company realizado em fevereiro, 77% dos brasileiros já usam ou já utilizaram ferramentas de inteligência artificial, ante 60% em janeiro de 2025. Entre a Geração Z, a penetração alcança 82%; no recorte de alta renda, 88%.

Em pesquisa realizada em julho de 2025, a Bain & Company perguntou qual parcela das compras online os brasileiros fariam com o apoio de um assistente de compra virtual. Os percentuais foram altos em praticamente todas as categorias: eletrodomésticos e eletrônicos lideraram com 66%, seguidos por casa e decoração, beleza e cuidados pessoais e moda e acessórios, todos com mais de 60%.

Previsão de demanda: onde a IA para varejo entrega margem na prática

A gestão de estoque é uma das áreas com retorno mais documentado. Um case publicado pela AWS mostra que a empresa MRL, do varejo de alimentos, elevou a acurácia de previsão de demanda de 24% para 76%, reduziu desperdício em até 30%, melhorou o nível de disponibilidade de produtos de 80% para 90% e reportou aumento de 25% no lucro bruto após aplicar modelos de forecasting automatizado com machine learning.

Segundo Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth e mentora de startups, a adoção de analytics preditivo pode reduzir até 30% das perdas por excesso de estoque e aumentar em até 25% a efetividade das campanhas promocionais.

Os modelos preditivos não operam apenas com séries históricas. Na prática, a inteligência artificial permite cruzar variáveis como sell-out, comportamento regional, clima, sazonalidade, promoções e eventos externos, transformando esse volume de dados em previsões altamente contextualizadas.

Precificação dinâmica: preço certo, no momento certo

A precificação é outra frente em expansão. Algoritmos de precificação elástica ajustam valores conforme demanda, concorrência e perfil do cliente. Cases práticos indicam saltos de margem em categorias específicas sem impacto negativo no volume de vendas.

No setor de moda, por exemplo, a IA prevê o melhor momento e o percentual ideal para aplicar markdowns em coleções sazonais, maximizando vendas sem comprometer a margem de lucro. Na indústria farmacêutica, os sistemas equilibram demanda e níveis de estoque para evitar rupturas e excessos, gerenciando também a validade dos produtos.

A aplicação requer, no entanto, governança clara. Investigações recentes sobre variação de preços em marketplaces de delivery levantaram questões sobre transparência e previsibilidade para consumidores, o que reforça a necessidade de regras explícitas de margem mínima e teto de desconto nos modelos automatizados.

Atendimento automatizado: volume com consistência

O atendimento ao cliente figura entre as aplicações com ROI mais rápido. O Assaí, por exemplo, já consegue resolver até 80% dos casos de SAC exclusivamente com sua assistente virtual, a Sol. A rede tem mais de 70 projetos de inteligência artificial em andamento, cobrindo precificação, logística, abastecimento e automação de processos administrativos.

O Grupo Pão de Açúcar aplica IA para prever a demanda regional de produtos, ajustando estoques e pedidos para evitar desperdícios e melhorar a disponibilidade nas lojas. A tecnologia também otimiza a roteirização de entregas, reduzindo custos logísticos e o tempo de deslocamento.

Agentes de IA: a próxima camada operacional

Projeção do Gartner indica que, até 2026, 40% das aplicações empresariais contarão com agentes de IA dedicados a tarefas específicas, ante menos de 5% em 2025. Esses sistemas passam a antecipar demandas, sugerir produtos e concluir transações de forma autônoma.

Em empresas mais avançadas, já existem pilotos em que conjuntos de agentes trabalham de forma coordenada: um cuida de precificação dinâmica, outro de ajuste de estoque, outro personaliza ofertas em tempo real, todos orquestrados para um objetivo de negócio comum, sob supervisão humana mínima.

A infraestrutura que suporta esses agentes também evolui. O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que permite conectar ferramentas de IA a dados, sistemas e serviços de forma padronizada e segura, criando uma linguagem comum para que assistentes e agentes acessem catálogo, estoque, preços, regras de negócio e serviços ao longo de toda a jornada do cliente.

A barreira da execução

Para Fabrizzio Topper, diretor da Quality Digital, o debate atual está concentrado em quem consegue usar inteligência artificial para coordenar estoque, logística, capital de giro, pagamentos, margem e experiência do cliente de forma integrada.

O IA Survey 2026 reforça esse cenário: apenas 9% das empresas têm alguma estratégia ativa para aparecer nas recomendações de assistentes de IA, 71% não monitoram o que os assistentes falam sobre suas marcas e 69% não trabalham nenhuma forma de GEO (estratégias para influenciar o que chatbots dizem sobre uma marca).

O varejo ampliado nacional encerrou 2025 com variação de 0,1%, mostrando que o desempenho do setor está longe de ser uniforme entre categorias. Nesse contexto, a capacidade de usar IA para tomar decisões mais precisas em estoque, preço e atendimento passa a ser fator de diferenciação competitiva concreta.

Quer entender como aplicar inteligência artificial na operação do seu varejo com base em cases e dados reais? A Imersão IA no Varejo, da Central do Varejo, reúne especialistas do setor para apresentar tendências, novidades e exemplos práticos de inteligência artificial aplicada ao varejo brasileiro.

Com informações de CNDL, E-Commerce Brasil, Exame, Startups, CRMBonus, Sambatech e Carta Capital
Imagem: Magnific