Como a Inteligência Artificial está moldando a nova experiência do varejo físico

Durante muito tempo, as lojas físicas foram tratadas como plano de fundo para um avanço inevitável do e-commerce e de um suposto declínio das lojas de tijolo e cimento. Mas com o passar dos anos, esse roteiro está mudando. Segundo dados da McKinsey & Company, para alguns varejistas, pelo menos dois terços dos pedidos de e-commerce envolvem a loja física, enquanto o envio de produtos a partir da loja poderá representar de 30% a 50% do volume da loja física nos próximos anos. E um dos grandes fatores para essa mudança é o uso da inteligência artificial generativa nas lojas físicas.

Longe de ser apenas um recurso do digital, a IA generativa está se infiltrando nos corredores, nos caixas e nos bastidores do varejo presencial. Ao invés de substituir a loja, ela a reinventa. Da abordagem do vendedor ao cliente à maneira como o preço de um produto é definido em tempo real, passando pela gestão invisível (mas crítica) dos estoques, a tecnologia está redesenhando, de ponta a ponta, o que significa comprar em um espaço físico.

Atendimento: do script decorado à conversa inteligente

O atendimento sempre foi o grande diferencial declarado do varejo físico. Na prática, porém, a experiência costuma oscilar entre a abordagem genérica (“Posso ajudar?”) e a falta de preparo diante de perguntas mais específicas do consumidor. A IA generativa altera essa dinâmica em pelo menos duas camadas.

Na linha de frente, assistentes virtuais embarcados em totens, tablets ou mesmo nos dispositivos móveis dos próprios vendedores conseguem gerar respostas contextuais em linguagem natural. Um cliente que pergunta sobre a compatibilidade entre dois produtos, por exemplo, recebe uma resposta elaborada e personalizada em segundos, algo que antes dependeria de um colaborador com alto nível de conhecimento técnico ou de uma consulta demorada a catálogos.

Na retaguarda, modelos generativos processam o histórico de interações, avaliações e devoluções para criar briefings individualizados. Antes de o cliente sequer entrar na loja, o vendedor pode ter acesso a um resumo gerado por IA sobre preferências prováveis, compras anteriores (quando há programa de fidelidade) e até o tom de comunicação mais adequado.

O resultado é um atendimento que deixa de ser reativo e passa a ser consultivo, valorizando o tempo do consumidor e do vendedor.

Precificação dinâmica: o preço certo, no momento certo, na gôndola certa

A precificação dinâmica não é novidade no universo digital. Qualquer pessoa que já monitorou o preço de uma passagem aérea sabe disso. No varejo físico, entretanto, a prática esbarrava em limitações operacionais, como etiquetas impressas, processos manuais de remarcação e pouca visibilidade sobre o comportamento do consumidor em tempo real.

A convergência entre IA generativa, etiquetas eletrônicas de prateleira (ESL) e sensores de fluxo em loja está eliminando essas barreiras.

Modelos de IA são capazes de cruzar, simultaneamente, variáveis como:

• Demanda local em tempo real (volume de clientes na loja, tempo de permanência em determinado corredor);
• Níveis de estoque (proximidade do vencimento, excesso ou escassez);
• Preços praticados pela concorrência (monitoramento contínuo online e offline);
• Condições externas (clima, eventos locais, sazonalidade).

A partir desse cruzamento, a IA gera recomendações de preço ou, em operações mais maduras, executa ajustes automaticamente nas etiquetas eletrônicas. Um supermercado pode, por exemplo, reduzir o preço de um iogurte que vence em dois dias, exatamente no horário de maior fluxo, maximizando a chance de venda e evitando o desperdício.

O ponto mais relevante aqui não é apenas a otimização de margem embora ela seja significativa. É a capacidade de a loja física passar a operar com a mesma inteligência de precificação que antes era exclusividade do digital, sem perder o fator humano da experiência presencial.

Gestão de estoque: prever em vez de reagir

Se o atendimento é a face visível da loja e o preço é o que o cliente percebe na gôndola, o estoque é o alicerce oculto que sustenta tudo. E éonde a IA generativa oferece o ganho operacional mais expressivo.

Modelos preditivos já existiam antes da onda generativa, é verdade. Mas os novos sistemas vão além da previsão estatística tradicional. Eles conseguem:

• Gerar cenários narrativos sobre possíveis rupturas ou excessos, explicando em linguagem acessível porque determinado produto tende a faltar na próxima semana, facilitando a tomada de decisão por gestores que não são cientistas de dados;
• Simular o impacto de decisões;
• Automatizar a comunicação com fornecedores, gerando ordens de compra, e-mails de negociação e alertas com base em regras dinâmicas e contexto de mercado.

Na prática, o estoque deixa de ser gerido por planilhas estáticas e intuição e passa a ser orquestrado por um sistema que aprende, antecipa e comunica.

Segundo a Pesquisa Perdas no Varejo Brasileiro 2025, realizada pela Abrappe (Associação Brasileira de Prevenção de Perdas) em parceria com a KPMG, o índice médio de perdas no varejo brasileiro recuou de 1,57% para 1,51% em 2024 uma redução de 3,82% em termos percentuais. A queda, embora positiva, pode ser alavancada pelo uso da IA, uma vez que em valores absolutos, o prejuízo total do setor cresceu, atingindo R$ 36,5 bilhões. 

Esse paradoxo evidencia que, com o aumento do faturamento e da complexidade operacional, é preciso reduzir o volume real do desperdício. Assim, a IA generativa se posiciona como alavanca estratégica, ao antecipar rupturas, otimizar pedidos e simular cenários de demanda com maior precisão, ela ataca as perdas na origem, antes que se materializem na gôndola ou no depósito. 

O desafio da integração e cultura

Seria ingênuo tratar a adoção de IA generativa no varejo físico como um processo puramente tecnológico. Os maiores obstáculos raramente estão no algoritmo.

Primeiro, há a questão da infraestrutura. Muitas redes ainda operam com sistemas legados que não conversam entre si. Sem integração de dados, a IA não tem matéria-prima para gerar valor.

Segundo, o fator humano. Vendedores e gerentes de loja precisam ser incluídos no processo, não substituídos por ele. A IA generativa funciona melhor quando amplifica a capacidade do profissional, não quando é imposta como uma caixa-preta que dita decisões sem transparência. Treinamento, letramento digital e, sobretudo, escuta ativa das equipes de loja são condições inegociáveis para uma implantação bem-sucedida.

Terceiro, a ética. Precificação dinâmica levanta debates legítimos sobre equidade. Personalização de atendimento exige cuidado com privacidade de dados. O varejo que adota IA precisa, simultaneamente, adotar governança.

A IA generativa não é uma promessa futura para o varejo físico, já é uma realidade em implantação. As lojas que souberem integrar essa tecnologia às suas operações não competirão melhor com o e-commerce, se integrarão cada vez mais ao digital, tornando cada vez mais, a experiência em todos os seus canais em uma só.

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*por Alessandro Gil, VP da Wake

Imagem: Freepik