IA no varejo: como transformar experimentação em escala e resultado

O painel “IA no varejo: do hype ao sucesso sustentável”, realizado durante a NRF 2026, reuniu executivos de LVMH, Lenovo, NVIDIA e SKAI Intelligence para discutir por que muitas iniciativas de inteligência artificial ficam em provas de conceito e como empresas estão tentando levar IA para produção com governança, segurança e retorno mensurável.

Participaram do debate Patricia Wilkey, Sr. Vice President e General Manager da Lenovo Solutions and Services Group, Ran Hu, diretor de Strategic Business Development da NVIDIA, Morgan Mao, CEO global da SKAI Intelligence, e Gonzague de Pirey, Chief OmniChannel and Data Officer da LVMH, responsável por liderar a transformação de IA no grupo.

Logo na abertura, Wilkey resumiu a diferença entre experimentar e escalar: “Às vezes esbarramos em obstáculos, fazemos provas de valor — além da prova de conceito — e, em alguns casos, colocamos em produção”, afirmou.

Dados em silos e infraestrutura são os principais bloqueios

Ran Hu apontou dois entraves recorrentes ao avançar com IA em varejo. O primeiro é a fragmentação de dados. “O primeiro é dado em silos. Ele vive em lugares diferentes, em sistemas diferentes, e é um desafio juntar tudo. Para IA, tudo começa com dados”, disse.

O segundo é infraestrutura. “Você precisa de nova infraestrutura para rodar modelos de IA — seja na nuvem, on-premise ou na borda. É por isso que vemos a indústria se movendo de CPUs tradicionais para GPUs, para rodar modelos com mais eficiência e custo”, afirmou.

Gonzague de Pirey concordou que governança e qualidade de dados são pré-condições. “A base de dados é absolutamente crítica para qualquer sucesso: qualidade e governança”, disse.

Estratégia antes da tecnologia

Para a LVMH, a maior diferença entre tentativa e sucesso está no alinhamento com prioridades do negócio. “Nós falhamos quando testamos IA em temas laterais. Tivemos sucesso quando estava alinhado à estratégia de negócio”, afirmou de Pirey.

Wilkey reforçou que a discussão precisa partir do caso de uso e do plano de negócio, não do “brilho” tecnológico. “O caso de uso cria a base do seu business plan e da estratégia. Aí você traz tecnologia, modernização, integração e segurança”, disse.

IA aplicada a experiências, catálogo, busca e cadeia de suprimentos

No bloco de exemplos, Ran Hu descreveu iniciativas recentes associadas à NVIDIA voltadas a personalização e descoberta de produtos — incluindo enriquecimento de catálogo com modelos capazes de interpretar imagens e gerar descrições e atributos.

“A ideia é o varejista carregar dados do catálogo e usar modelos para ler imagens e produzir descrições e metadados, melhorando a busca no site”, afirmou. Ele também citou assistentes de compras para experiência personalizada no digital e aplicações em loja voltadas a prevenção de perdas e detecção de fraude.

Na cadeia de suprimentos, Hu destacou a proposta de camadas de agentes para integrar dados dispersos e permitir consultas em linguagem natural. “Conectar ERP, WMS e outras fontes e colocar uma camada agentic por cima permite ‘conversar’ com dados de supply chain”, disse.

Conteúdo e imagem: gêmeos digitais sem comprometer padrão de marca

Morgan Mao apresentou o posicionamento da SKAI Intelligence como “ponte” entre tecnologia e uso final por marcas — com soluções construídas sobre NVIDIA Omniverse e foco em gêmeos digitais e produção de ativos visuais.

“O ponto não é quão avançada é a tecnologia. É entregar algo que não comprometa o padrão de qualidade do cliente”, afirmou. Segundo ele, uma regra é não interferir na origem criativa. “Nós nunca tocamos a parte da criatividade. Isso precisa ficar com a marca”, disse.

De Pirey detalhou por que isso é sensível em luxo. “A marca é tudo no luxo. Nossa imagem precisa refletir a qualidade excepcional do produto”, afirmou. Ele acrescentou que o uso de IA não é um mérito em si. “O que importa é ter um ativo bonito, que crie conexão emocional. Usamos IA ou não? Isso não é o assunto”, disse.

Ainda assim, ele afirmou que a tecnologia abriu espaço para acelerar a produção e criar ativos antes inviáveis. “Agora conseguimos criar ativos de alta qualidade muito mais rápido e também ativos que não podem ser criados na vida real”, disse.

Adoção interna e mudança de processo exigem patrocínio da liderança

Além de tecnologia, os executivos enfatizaram a dimensão organizacional. Mao afirmou que a principal lição é traduzir linguagem técnica para áreas comerciais. “Isso é comunicação e tradução do trabalho técnico para o comercial”, disse, destacando a necessidade de equipes com diversidade de perfis.

Na LVMH, de Pirey disse que o caminho foi ancorar a adoção em valores. “Um dos valores centrais é excelência: ser melhor do que ontem. A IA ajuda cada um a ser melhor, então é nosso dever usar”, afirmou.

Quando a transformação avança do uso individual para processos corporativos, surgem barreiras de mudança. “Aí começa o trabalho difícil: mudar a forma como interajo com pares, departamentos e processos”, disse. Para destravar, a empresa estruturou um plano de transformação. “Criamos um plano ‘AI for all’, porque ninguém pode ficar para trás, e apresentamos ao board para endosso e suporte”, afirmou.

Familiaridade com ferramentas e cultura de experimentação

Os participantes também citaram o uso cotidiano de ferramentas para acelerar adoção. Ran Hu relatou o incentivo interno para ampliar familiaridade, citando uso de soluções de busca e copilotos para atendimento e desenvolvimento.

Na Lenovo, Wilkey afirmou que a empresa estabeleceu uma meta interna ampla. “Colocamos como objetivo que todos, os mais de 60 mil, tragam IA para o dia a dia — em algum projeto, algum trabalho, algum caso de uso”, disse. Ela resumiu o princípio: “Lenovo on Lenovo”, testar internamente antes de escalar para clientes.

Ao final, Wilkey sintetizou o equilíbrio entre prudência e ação. “Se você não der passos agora, você ainda estará aqui daqui a 150 anos?”, questionou, defendendo experimentação com limites claros, prova rápida de valor e implementação em produção quando houver retorno e governança.

Imagens: Elifas de Vargas

(*) Elifas de Vargas é formado em Marketing, com especialização em Quality Service pela Disney Institute na Flórida-USA. É criador do método FastVideos, produção rápida e versátil de vídeos para web, utilizando apenas o smartphone. Responsável por fundar a primeira webtv privada do Rio Grande do Sul, em 2006, dentro da incubadora tecnológica da Univates, possui ampla experiência em comunicação e é Terapeuta Comportamental pela Escola de Executivos e Negócios Instituto Albuquerque, certificada pela Fundação Napoleon Hill. Empresário, Co-Founder da Agência de Marketing Kreativ desde 2010, com sede em Lajeado/RS e filiais em POA/RS e Rio de Janeiro/RJ, está sempre em busca de experiências que impactem os negócios de seus clientes.

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